- name
- quant-trading
- version
- 2.2.0
- description
- AI量化交易系统,8因子信号系统、多数据源容错、实时行情分析
- author
- AI Skills Team
- tags
- ["量化","股票","交易","投资","回测"]
- requires
- []
# AI量化交易技能 v2.2
完整的量化交易系统,提供股票分析、信号生成、回测和实时行情监控。
## 技能描述
V2.2完整版量化交易系统,提供8因子信号系统、多数据源容错(AKShare+Efinance)、实时行情分析(量比/换手率)、筹码分布分析、大盘环境判断和邮件推送通知。
## 使用场景
- 用户:"分析贵州茅台" → 返回完整的技术分析报告
- 用户:"今天有哪些买入信号?" → 扫描市场返回符合条件的股票
- 用户:"回测这个策略" → 运行回测系统返回收益报告
- 用户:"大盘环境如何?" → 分析市场环境判断强势/震荡/弱势
## 工具和依赖
### 工具列表
位于 `core/` 和 `modules/` 目录:
- `core/分析流水线.py`:完整分析流程
- `modules/01-多数据源管理器.py`:AKShare+Efinance容错
- `modules/02-大盘环境分析器.py`:市场环境判断
- `modules/03-市场增强分析器.py`:恐慌贪婪指数
- `modules/04-实时行情分析器.py`:量比/换手率/量价关系
- `modules/05-筹码分布分析器.py`:集中度/获利盘/形态识别
- `modules/06-邮件通知器.py`:SMTP邮件推送
- `modules/07-通知中心.py`:多渠道统一接口
### API密钥
**可选**(邮件通知):
- SMTP邮箱配置
### 外部依赖
- Python 3.7+
- akshare
- efinance
- pandas
- numpy
- smtplib(邮件通知,可选)
## 配置说明
### 安装方法
```bash
cd 12-量化交易V2.2完整版
bash 一键部署脚本.sh
```
### 配置文件
编辑 `config/V2.2配置文件.yaml`:
```yaml
# 数据源配置
data_source:
primary: akshare
fallback: efinance
# 信号阈值
thresholds:
strong_market: 8.5
normal_market: 9.0
weak_market: 9.5
# 邮件通知
email:
enabled: true
smtp_server: "smtp.qq.com"
smtp_port: 587
sender: "your@email.com"
password: "your-password"
```
## 使用示例
### 场景1:分析单只股票
用户:"分析贵州茅台"
AI:
```python
from core.分析流水线 import analyze_stock
result = analyze_stock("600519")
# 返回:
# - 8因子信号评分 (0-10分)
# - 技术指标分析
# - 实时行情分析
# - 筹码分布分析
# - 买入/卖出建议
```
### 场景2:市场扫描
用户:"今天有哪些买入信号?"
AI:
```python
from modules.市场扫描器 import scan_market
signals = scan_market(market="A股", threshold=9.0)
# 返回:信号评分 >= 9.0 的股票列表
# 包含股票代码、名称、信号评分、建议
```
### 场景3:大盘环境判断
用户:"大盘环境如何?"
AI:
```python
from modules.大盘环境分析器 import MarketAnalyzer
analyzer = MarketAnalyzer()
env = analyzer.analyze_market()
# 返回:
# - 市场环境:强势/震荡/弱势
# - 涨跌家数统计
# - 指数分析
# - 动态阈值建议
```
### 场景4:运行回测
用户:"回测这个策略"
AI:
```python
from tests.完整回测系统 import run_backtest
results = run_backtest(
start_date="2023-01-01",
end_date="2024-12-31",
initial_capital=100000
)
# 返回:
# - 总收益率
# - 年化收益率
# - 最大回撤
# - 夏普比率
# - 交易明细
```
### 场景5:实时监控
用户:"监控我的自选股"
AI:
```python
from modules.实时监控器 import monitor_stocks
stocks = ["600519", "000858", "002475"]
monitor_stocks(stocks, interval=300)
# 每5分钟检查一次
# 有信号时发送邮件通知
```
## 8因子信号系统
```python
因子权重分配:
• 动量指标 (Momentum) - 25%
• 均线偏离 (MA Deviation) - 20%
• 成交量 (Volume) - 15%
• 波动率 (Volatility) - 10%
• MACD - 10%
• 布林带 (Bollinger) - 10%
• 实时量比 (Volume Ratio) - 5% [V2.2新增]
• 筹码集中度 (Chip) - 5% [V2.2新增]
```
## 动态买入阈值
```python
强势市场: 信号 ≥ 8.5分
震荡市场: 信号 ≥ 9.0分
弱势市场: 信号 ≥ 9.5分
```
## 系统特色
### 1. 多数据源容错
- 主数据源:AKShare
- 备用源:Efinance
- 自动故障切换
- 熔断机制(3次失败=5分钟冷却)
### 2. 实时行情分析
- 量比5级分析(极度缩量~巨量)
- 换手率5级分析(死寂~高换手)
- 量价关系分析
- 信号评分(0-10分)
### 3. 筹码分布分析
- 价格分布计算
- 90%/70%集中度
- 获利盘比例
- 形态识别(单峰/双峰/多峰/吸筹/派发)
- 支撑压力位
### 4. 大盘环境判断
- 市场环境分类(强势/震荡/弱势)
- 动态阈值调整
- 涨跌家数统计
- 指数分析
### 5. 邮件推送通知
- 买入信号推送
- 卖出信号推送
- 风险警报推送
- 每日汇总报告
### 6. 通知中心
- 多渠道整合(邮件/微信/飞书/Telegram/钉钉)
- 优先级管理(低/普通/高/紧急)
- 失败重试机制
- 消息队列
- 频率控制
## 故障排除
### 问题1:数据获取失败
**解决**:
1. 检查网络连接
2. 系统会自动切换到备用数据源
3. 如仍失败,等待5分钟后重试(熔断机制)
### 问题2:邮件通知失败
**解决**:
1. 检查SMTP配置
2. 确认邮箱授权码正确
3. 检查网络连接
4. 查看日志获取详细错误
### 问题3:回测结果异常
**解决**:
1. 检查数据完整性
2. 确认日期范围正确
3. 验证初始资金设置
4. 查看交易明细定位问题
## 文档阅读顺序
### 新手入门
1. `docs/V2.2完整部署与使用指南.md` - 了解如何部署和使用
2. `docs/V2.2快速实施指南.md` - 了解分阶段实施方案
3. `tests/系统测试脚本.py` - 运行测试验证系统
4. `tests/完整回测系统.py` - 运行回测查看效果
### 进阶使用
5. `docs/V2.2集成架构设计.md` - 深入了解系统架构
6. `core/分析流水线.py` - 学习如何使用分析流水线
7. `modules/` - 各个模块的源代码
## 注意事项
1. **投资风险**:本系统仅供参考,不构成投资建议
2. **数据延迟**:可能有15-20分钟延迟
3. **零成本运行**:使用免费数据源,无需API费用
4. **邮件配置**:邮件通知为可选功能
5. **合规使用**:遵守相关法律法规,不得用于非法用途
Voir sur GitHub