Skill: nidhov01/12-v2-2 (version 1.0.0)

--- 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: "[REDACTED_SECRET]" [REDACTED_SECRET]" ``` ## 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


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