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一个自运行的 A 股 AI 量化决策系统
不是策略回测脚本,而是从数据采集到决策执行到复盘迭代的完整闭环: 定时采集行情 → 多因子注入 → 结构化决策 → 幂等落到仓位 → T+1 自动验证对错 → 提炼经验反哺下一次决策。
Python 模块
96 个
代码行数
52,558 行
后端接口
50 个
数据库表
50 张
策略判断累计
3,935 次
覆盖个股
386 只
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📅 快照日期
🔥 赚钱效应
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🌡️ 情绪温度
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📈 当日情绪走势
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🧭 下午倾向 · 风控
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💼 我的仓位 按「距止损」升序 —— 最危险的排最上面
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🚨 紧急事件
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🎯 今日最该看 AI 关注度 ≥3(按关注度降序)
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📋 系统交易操作流水 时间倒序 · 实盘/模拟用颜色区分
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📅 数据日期
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股票 AI 量化决策系统v9.0

独立研究项目 · 从数据采集到复盘迭代的完整闭环

核心成果

  • 📦 工程体量:96 个 Python 模块 / 5.2 万行代码 / 50 张数据表
  • 🧠 策略判断:累计 3,935 次(结构化约束输出,逐条留痕可回溯)
  • ✅ 后验验证:1,484 条多窗口验证(T+1 竞价 / T+1 收盘 / T+3,★ 扣除大盘只认超额收益)
  • 📈 验证样本:加载中…
  • 🩺 健康巡检:22 项数据新鲜度反查(★ 不依赖脚本自报,防「静默失败」)

项目定位

研究 A 股短线龙头股的生命周期规律,把「二板后洗盘再启动」这一机制抽象为可计算的因果状态机; 所有数据来自公开行情接口,仅用于技术研究与学习,不构成任何投资建议。

技术栈

  • 🛠️ 后端:Python FastAPI + SQLite
  • 🎨 前端:原生 HTML / JavaScript(单文件)
  • 🤖 AI:DeepSeek Chat + DashScope Embedding(RAG 长期记忆库)
  • 📊 数据源:腾讯 / 新浪 行情接口(双源自动降级)
  • ⏰ 调度:宝塔 Cron(盘中 4 次 + 收盘 3 次)

v9.0 · 因果状态机 + 三层学习闭环

二板识别 · 洗盘判断 · 多波段跟踪 · 状态机驱动

⚠️ 合规声明

  • 本系统为个人技术研究项目,不提供任何证券投资建议、预测或咨询服务
  • 未登录状态下展示的所有数据均已脱敏
  • 不涉及荐股、代客理财、证券投资咨询等特许经营业务
  • 联系方式:Tyifan2026@163.com

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