Quant Stock Picker Pro

AI增强的A股量化选股工具，每日自动筛选优质股票。

功能

• - 多因子分析：基本面（60%）+ 技术面（40%）
• AI预测：XGBoost、LightGBM、随机森林集成
• 另类数据：新闻情感、股吧情绪、搜索热度
• 风险控制：动态止损、波动率目标、行业中性化
• 自动推送：每日9:35 AM自动运行（工作日）

使用场景

用户询问以下问题时自动触发：

• - 推荐股票
• 今天买什么
• 量化选股
• 股票筛选
• 投资机会

工作流程

1. 1. 获取数据（9:35 AM）

- 全市场A股实时行情（新浪API） - 新闻情感数据（AkShare） - 股吧情绪数据（东方财富）

1. 2. 多因子打分

- 成长股因子（营收增长、利润增长、ROE、市值、PE） - 技术面因子（涨幅、量比、换手率、连续上涨） - 另类数据因子（新闻情感、社交媒体、搜索热度）

1. 3. AI预测

- 集成学习模型（XGBoost + LightGBM + 随机森林） - 交叉验证准确率：F1 0.54% - 置信度分级（高/中/低）

1. 4. 风险控制

- 排除涨停板附近（涨幅>9.5%） - 排除亏损企业（PE<0） - 排除超高估值（PE>100） - 确保流动性（成交额>1000万）

1. 5. 筛选输出

- TOP 10 推荐股票 - 包含：代码、名称、得分、关键指标、买入理由、风险提示

输出格式

markdown

量化选股报告 - YYYY-MM-DD

TOP 10 推荐

排名	代码	名称	得分	涨幅	PE	换手率	买入理由
1	600989	宝丰能源	45	+8.32%	17.5	5.2%	低估值+温和上涨+成交活跃

风险提示

⚠️ 重要声明：

• - 本工具仅供学习参考，不构成投资建议
• 股市有风险，投资需谨慎
• 历史表现不代表未来收益
• 请根据自身风险承受能力做决策

系统信息

• - 数据源：新浪财经（实时）
• AI模型：XGBoost + LightGBM + 随机森林
• 准确率：F1 0.54%（交叉验证）
• 运行时间：9:35 AM（工作日）

技术架构

quant-stock-picker-pro/
├── scripts/
│ ├── quant-stock-picker-ultimate-integrated.py # 主脚本
│ ├── factor_engine.py # 因子工程
│ ├── data_collector.py # 数据采集
│ ├── risk_backtest.py # 风险管理
│ └── market_executor.py # 市场识别
├── references/
│ ├── factors.md # 因子库文档
│ ├── strategies.md # 策略说明
│ └── data-sources.md # 数据源说明
└── SKILL.md # 技能说明

安装

bash

安装依赖

pip install pandas numpy scikit-learn xgboost lightgbm efinance akshare

设置定时任务

openclaw cron add --name 每日量化选股 --schedule 35 9 1-5 --script scripts/quant-stock-picker-ultimate-integrated.py

配置

在 scripts/config.py 中配置：

python

筛选参数

MIN_SCORE = 25 # 最低得分
MAX_PE = 100 # 最大PE
MIN_VOLUME = 10000000 # 最小成交额（元）

AI模型参数

USE_AI = True # 是否使用AI增强 CONFIDENCE_LEVEL = medium # 置信度阈值（high/medium/low）

另类数据

USENEWSSENTIMENT = True # 新闻情感 USESOCIALSENTIMENT = True # 社交媒体 USESEARCHHEAT = True # 搜索热度

定制化

可以根据需求调整：

1. 1. 选股策略

- 保守型：低估值 + 回调买入 - 进取型：成长股 + 突破买入 - 平衡型：混合策略

1. 2. 因子权重

- 基本面权重（0-100%） - 技术面权重（0-100%） - 另类数据权重（0-100%）

1. 3. 风险偏好

- 低风险：严格筛选，10只股票 - 中风险：适度筛选，20只股票 - 高风险：宽松筛选，30只股票

注意事项

• - ⚠️ 仅供学习参考，不构成投资建议
• ⚠️ 股市有风险，投资需谨慎
• ⚠️ 历史表现不代表未来收益
• ⚠️ 请根据自身风险承受能力做决策

更新日志

• - v1.0.0 (2026-03-04): 初始版本

- 多因子分析 - AI预测 - 另类数据整合 - 风险控制

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作者: Sugar Daddy 版本: 1.0.0 许可: MIT