pj_quant - A股量化交易系统

2万小资金 A 股量化实盘系统，整合 小盘多因子 + ML预测 + 情绪分析。

系统架构

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│              激进实盘引擎 (live)                       │
│                                                      │
│  持仓检查 ──→ 止损/止盈/超时 ──→ 卖出信号            │
│  多因子+ML ──→ 板块过滤 ──→ 100股整手 ──→ 买入信号    │
│                                                      │
│  3只集中持仓 | 排除科创/北交所 | 精确到股数和金额      │
│  止损-8% | 止盈+15% | 超时20日调仓                    │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

# 一键部署（安装依赖 + 初始化 + 首次运行）
bash setup.sh

# 或手动安装
pip install -r requirements.txt
python main.py fetch        # 下载历史数据
python main.py train        # 训练ML模型
python main.py deploy       # 生成今日操作清单

命令一览

命令	说明
python main.py live [--push] [--simulate]	激进实盘：持仓检查+选股+精确股数+推送
python main.py portfolio	查看持仓（含实时盈亏）
python main.py portfolio --buy CODE --shares N --price X	记录买入
python main.py portfolio --sell CODE --price X	记录卖出
python main.py portfolio --reset	重置为初始状态
python main.py deploy [--push] [--simulate]	标准部署（ETF+个股）
python main.py backtest	ETF轮动策略回测
python main.py signal [--push]	ETF轮动信号
python main.py smallcap	小盘多因子选股
python main.py sentiment	市场情绪分析
python main.py train	训练XGBoost模型
python main.py predict	ML选股预测
python main.py fetch	下载历史数据
python main.py fetch-all [--limit N] [--refresh]	批量下载全A股票日线
python main.py evolve [--push]	模型自动进化
python main.py evolve-history	查看进化记录

项目结构

pj_quant/
├── main.py                    # CLI 入口
├── setup.sh                   # 一键部署脚本
├── run_daily.sh               # 每日定时任务（crontab）
├── run_pipeline.sh            # 一键流水线（数据→训练→部署）
├── run_monthly_evolve.sh      # 每月模型进化
├── requirements.txt           # Python 依赖
│
├── config/
│   ├── settings.py            # 全局配置（含API密钥）
│   └── settings.py.example    # 配置模板
│
├── data/
│   ├── fetcher.py             # 数据获取（东方财富/AKShare/BaoStock/腾讯/新浪）
│   ├── storage.py             # SQLite 存储管理
│   ├── bulk_fetcher.py        # BaoStock 批量行情入库（4417只）
│   ├── tushare_fundamentals.py     # Tushare 估值补全（当前方案）
│   └── fundamentals_parquet/       # Parquet 缓存目录
│
├── strategy/
│   ├── base.py                # 策略基类
│   ├── etf_rotation.py        # ETF动量轮动策略
│   └── small_cap.py           # 小盘多因子选股策略
│
├── factors/
│   ├── calculator.py          # 因子计算（20个因子，含情绪因子）
│   └── data_loader.py         # 股票池+行情数据加载
│
├── ml/
│   ├── ranker.py              # XGBoost选股模型 + 版本管理
│   ├── auto_evolve.py         # 自动进化（训练+对比+替换）
│   └── models/                # 模型文件目录
│
├── sentiment/
│   └── analyzer.py            # 双模型情绪分析（glm-4-flash + GLM-5）
│
├── portfolio/
│   ├── allocator.py           # 统一组合引擎 + 激进实盘部署
│   ├── tracker.py             # 持仓跟踪（实时盈亏/手动同步）
│   └── trade_utils.py         # 交易工具（板块过滤/股数/成本）
│
├── backtest/
│   └── engine.py              # 回测引擎
│
├── alert/
│   ├── daily_runner.py        # 每日信号生成
│   └── notify.py              # 微信推送（PushPlus）
│
├── scripts/
│   └── validate_data.py       # 数据验证脚本
│
└── tests/

核心模块

1. 激进实盘引擎 (portfolio/allocator.py)

每日操作清单生成，精确到股数和金额：

• 持仓检查 → 批量实时行情，自动检测止损(-8%)/止盈(+15%)/超时调仓(>20日)
• 板块过滤 → 排除科创板(688)、北交所(8xx/4xx)、B股
• 选股 → 多因子打分 ∩ ML预测排名，双重确认加分
• 精确下单 → 实时价格 + 100股整手 + 交易成本估算
• simulate模式 → 先卖后买，实际资金计算，零偏差

2. 数据获取 (data/)

5级数据源自动降级，本地SQLite + Parquet缓存：

1. 东方财富（最快）
2. AKShare（最全）
3. BaoStock（无限制）
4. Tushare（基本面/估值，速度快，Parquet格式缓存）
5. 腾讯API（实时行情）/ 新浪API（盘口数据）

数据文件：

• data/fetcher.py — 实时数据获取（东方财富/AKShare/BaoStock/腾讯/新浪）
• data/storage.py — SQLite 存储管理
• data/bulk_fetcher.py — BaoStock 批量行情入库（4417只股票日线）
• data/tushare_fundamentals.py — Tushare 估值数据补全（Parquet → SQLite）

3. 情绪分析 (sentiment/analyzer.py)

双模型协作 + 多源新闻：

• glm-4-flash：批量情绪标注（快速、低成本）
• GLM-5：深度推理分析（慢、高质量）
• 新闻源：东方财富
• 权重：flash 70% + GLM-5 30%

4. ML模型 (ml/ranker.py)

XGBoost回归，20个因子（含情绪因子）：

• 滚动截面训练，5折交叉验证
• 自动版本管理：新模型R²更高则自动替换
• 因子重要性追踪

5. 自动进化 (ml/auto_evolve.py)

每月闭环迭代：

1. 获取旧模型基准
2. 更新股票池 + 行情
3. 滚动计算因子（含情绪）
4. 训练新模型 + 对比R²
5. 更优则上线，否则保留

定时任务

# 每日部署（周一至周五 15:30）
30 15 * * 1-5 /path/to/pj_quant/run_daily.sh >> /path/to/pj_quant/logs/daily.log 2>&1

# 每月进化（每月1号 16:00）
0 16 1 * * /path/to/pj_quant/run_monthly_evolve.sh >> /path/to/pj_quant/logs/evolve.log 2>&1

ETF标的池

代码	名称	定位
510300	沪深300ETF	大盘蓝筹
510500	中证500ETF	中盘成长
159915	创业板ETF	科技成长
513100	纳指100ETF	海外配置
511010	国债ETF	防御资产

风险提示

• 本项目仅供学习研究，不构成投资建议
• 量化交易不保证盈利，历史回测不代表未来表现
• 资金有风险，投资需谨慎