不是玩具，是一个完整的量化交易系统。
从选股到交易，从风控到日报，全流程自动化。 16 个模块 · 6400+ 行代码 · 8 层风控 · 37 个因子 · 每日 15 次自动盯盘。
30秒上手 · 为什么选这个 · 架构 · 风控 · 因子 · 回测 · 路线图
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ ║
║ screener ──→ scorer ──→ AI决策 ──→ 交易引擎 ──→ 八层风控 ║
║ 过滤 评分 选股 执行 保命 ║
║ ║
║ 4层漏斗 37个因子 市场感知 自动买卖 从P0到P2 ║
║ ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝
市面上的量化框架要么太学术（回测好看实盘翻车），要么太玩具（一个脚本跑天下）。 这个项目的设计哲学是 "先活下来，再谈赚钱"。
它能做什么：
- 🎯 自动选股 — 四层漏斗过滤 + 37 个因子评分，不是拍脑袋选
- 🤖 自动交易 — 空仓自动建仓，触发条件自动买卖，零人工干预
- 🛡️ 自动风控 — 八层防护，从组合回撤熔断到个股跌停检测，层层保命
- 🧬 自动进化 — 因子权重每周自动优化，越跑越聪明
- 📊 自动日报 — 收盘自动生成报告，含夏普/回撤/相关性矩阵
- 📧 自动告警 — 跌停、熔断、止盈，邮件即时通知
- 🧪 自动回测 — 内置回测引擎，改参数立刻看效果
它不能做什么：
- ❌ 不能保证赚钱（没有任何系统能）
- ❌ 不能替代你的判断（AI 辅助决策，不是 AI 替代决策）
- ❌ 不能一夜暴富（稳健 > 激进）
# 克隆
git clone https://github.com/zhou343-de/stock-trader-ai.git
cd stock-trader-ai
# 初始化 10 万虚拟资金
python3 scripts/simulate_trend.py init 100000
# 看看当前市场是什么环境
python3 scripts/market_regime.py
# 量化选股 — 四层漏斗筛出 Top 10
python3 scripts/stock_screener.py --top 10 --json
# 因子评分 — 从候选中评出 Top 5
python3 scripts/stock_screener.py --top 10 --json | \
python3 scripts/factor_scorer.py --top 5 --json
# 一键回测 — 看看策略表现
python3 scripts/backtest.py --start 2026-01-05 --end 2026-03-31 --json就这么简单。剩下的交给 Cron 自动调度。
┌─────────────────────────────┐
│ OpenClaw Cron 引擎 │
│ 8 个定时任务 · 交易日感知 │
└──────────────┬──────────────┘
│
┌────────────────────────┼────────────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 选股层 │ │ 交易层 │ │ 监控层 │
│ │ │ │ │ │
│ screener │───┐ │ simulate │ ┌───│ monitor │
│ 四层漏斗 │ │ │ 交易引擎 │ │ │ 盯盘引擎 │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ scorer │ │ │ rotation │ │ │ daily │
│ 37因子评分 │ └───→│ 板块轮动 │←───┘ │ 日报生成 │
│ │ │ │ │ │
│ regime │ │ akshare │ │ health │
│ 市场环境 │ │ 增强因子 │ │ 健康检查 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
│ │ │
└────────────────────────┼────────────────────────┘
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 数据层 │
│ 腾讯行情 · 新浪财经 · AKShare │
└─────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ stock_screener.py │
│ │
│ 基本面过滤 ──→ 多因子预排序 ──→ 技术验证 ──→ 流动性检查 │
│ PE/市值 非纯涨幅排序 均线/MACD 滑点≤0.5% │
│ 成交额>3000万 市值+成交额 量比/放量 │
│ ≥ 2/4 通过 │
│ ↓ 10 只候选 │
└──────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ factor_scorer.py │
│ │
│ 10 基础因子 ──→ 27 增强因子 ──→ 板块轮动加分 │
│ 动量/量能 KDJ/布林带/OBV 行业排名加权 │
│ 均线/MACD RSI/CCI/威廉 │
│ RSI/波动率 量价背离/支撑阻力 │
│ ↓ Top 5 │
└──────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ AI 决策层 │
│ │
│ 综合评分 × 市场环境 × 行业轮动 → 选 2-3 只，行业互补 │
└──────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ simulate_trend.py │
│ │
│ 下单 → ATR止损 → 分级止盈 → 移动止盈 → 回撤熔断 → 平仓 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
"活下来比赚钱重要。"
很多量化系统死在风控上——回测曲线漂亮，实盘一个黑天鹅就清零。 这个系统的风控不是装饰，是核心设计。八层防护，从组合级到个股级，层层递进。
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ P0 · 生存层 │
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 组合回撤熔断 │ │ 移动止盈 │ │
│ │ 峰值回撤≥10% │ │ 盈利回撤50% │ │
│ │ → 全清+冻结3日 │ │ → 锁定利润 │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ P1 · 控制层 │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ ATR止损 │ │ 分级止盈 │ │ 防踩踏 │ │
│ │ 动态调整 │ │ 三档减仓 │ │ 指数熔断 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ P2 · 精细层 │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 持仓天数 │ │ 跌停检测 │ │ 相关性 │ │
│ │ 管理 │ │ 封板告警 │ │ 监控 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
| 层级 | 机制 | 触发条件 | 执行动作 |
|---|---|---|---|
| P0 | 组合回撤熔断 | 峰值总资产回撤 ≥ 10% | 全部清仓 + 冻结交易 3 个交易日 |
| P0 | 移动止盈 | 浮盈曾达 ≥ 10% 后回落至最高浮盈的 50% | 全部卖出锁定利润 |
| P1 | ATR 动态止损 | 止损 = -1.5 × 20日ATR / 买入价 | 高波动自动放宽止损空间 |
| P1 | 分级止盈 | TP1 / TP2 / TP3（环境自适应） | 分三档各减仓 1/3 |
| P1 | 防踩踏 + 指数熔断 | ≥50% 持仓跌 > 3% 或上证跌 ≥ 3% | 暂停买入 + 收紧止损至 -3% |
| P2 | 持仓天数管理 | 持有 ≥ 20 天且浮盈未达 TP1 | 强制平仓释放资金 |
| P2 | 跌停封板检测 | 开盘一字跌停 | 告警邮件 + 次日优先处理 |
| P2 | 持仓相关性监控 | 任意两只持仓相关系数 ≥ 0.7 | 分散化警告 + 换股建议 |
| 环境 | 止损 | TP1 | TP2 | TP3 | 最大仓位 | 最多持仓 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 🐂 牛市 | -8% | 15% | 25% | 35% | 90% | 4 只 |
| 📊 震荡 | -7% | 15% | 25% | 35% | 85% | 3 只 |
| 🐻 熊市 | -4% | 10% | 18% | 25% | 60% | 2 只 |
牛市给趋势呼吸空间，熊市优先保护本金。系统自动识别环境，无需手动切换。
| 因子 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
change_pct |
25 | 涨跌幅 |
volume_ratio |
20 | 量比 |
ma_aligned |
20 | 均线多头排列 |
macd_signal |
15 | MACD 信号 |
turnover |
10 | 换手率 |
amount |
10 | 成交额 |
relative_strength |
20 | 相对强度 |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 多周期动量 momentum_5d / 10d / 20d / 60d + 加速度 │
│ 波动率结构 upside_vol / downside_vol │
│ 量价背离 vol_price_divergence（价涨量缩检测） │
│ KDJ kdj_k / d / j + 金叉死叉信号 │
│ 布林带 boll_pct_b + bandwidth │
│ OBV obv_direction + trend（能量潮） │
│ 多周期RSI rsi_7d / 14d / 28d + combo │
│ 价格位置 price_position_60d（距高低点） │
│ 成交额集中度 volume_concentration │
│ 支撑阻力 support / resistance_distance │
│ 威廉指标 williams_r │
│ CCI cci（顺势指标） │
│ 相对强弱 rs_vs_index_20d（个股vs大盘） │
│ 均线距离 price_vs_ma20 / ma60 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
交易反馈 → 因子贡献分析 → 权重调整 → 下一轮交易
↑ │
└────────────────────────────────────┘
每周五自动迭代
- 📊 收集最近 20 笔交易，过滤污染样本（熔断/超时平仓）
- 📈 计算各因子贡献与收益的相关性
- ⚖️ 贡献高的 +2，贡献低的 -2
- 🔄 每周向初始值回归 3%（防漂移）
- 🚧 边界约束：每个因子权重 ∈ [5, 40]
09:30 ─┬─ 早盘盯盘（回撤熔断/移动止盈/ATR止损）
09:45 ─┼─ 开盘建仓（空仓触发，延后15分钟避开波动）
09:50 ─┤
10:00 ─┤
10:20 ─┤
10:40 ─┼─ 智能盯盘 ×6（每20分钟，含止盈止损检查）
11:00 ─┤
11:20 ─┤
11:40 ─┤
───── 午休 ─────
13:00 ─┤
13:20 ─┤
13:40 ─┤
14:00 ─┼─ 午后盯盘 ×6（每20分钟）
14:20 ─┤
14:40 ─┤
15:10 ─┼─ 尾盘风控（只卖不买）
15:30 ─┼─ 收盘日报（夏普/回撤/相关性矩阵）
16:00 ─┼─ 健康检查（异常邮件告警）
───── 周五额外 ─────
16:00 ─┴─ 周度策略优化（因子权重自进化）
📅 自动识别法定节假日（30天）和调休交易日（3天），非交易时段智能跳过。
内置日K线级全流程回测，不是简单的买卖模拟——它跑的是完整的选股 → 评分 → 交易 → 风控链路。
python3 scripts/backtest.py --start 2026-01-05 --end 2026-03-31 --json输出指标：
| 指标 | 说明 |
|---|---|
| 累计收益率 | 区间总收益 |
| 年化收益率 | 标准化到年度 |
| 最大回撤 | 最大峰谷跌幅 |
| 夏普比率 | 风险调整后收益 |
| 胜率 | 盈利交易占比 |
| 盈亏比 | 平均盈利 / 平均亏损 |
| 交易明细 | 每笔买卖记录 |
stock-trader-ai/
│
├── scripts/ # 🔧 核心引擎
│ ├── monitor.py # 盯盘主引擎（风控+止盈+止损+跌停检测）
│ ├── simulate_trend.py # 交易引擎（买卖/状态/ATR/熔断）
│ ├── stock_screener.py # 选股引擎（四层漏斗过滤）
│ ├── factor_scorer.py # 评分引擎（10+27因子）
│ ├── market_regime.py # 市场环境识别（bull/range/bear）
│ ├── sector_rotation.py # 板块轮动检测（14个行业）
│ ├── akshare_data.py # 增强因子模块（27个技术因子）
│ ├── backtest.py # 回测引擎（全流程模拟）
│ ├── debate_selector.py # 多Agent辩论选股（猎手/账房/守夜人）
│ │
│ ├── daily_report.py # 📊 日报生成
│ ├── health_check.py # 🏥 健康检查
│ ├── batch_query.py # 📡 批量行情
│ ├── get_price.py # 📈 单股行情
│ ├── get_news.py # 📰 财经新闻
│ ├── send_email.py # 📧 邮件推送
│ └── time_guard.py # ⏰ 交易时段守卫
│
├── data/ # 💾 数据目录
│ ├── trend_account.json # 账户状态
│ ├── scoring_weights.json # 因子权重配置
│ └── trading_calendar.json # 交易日历（2026年）
│
├── config/ # ⚙️ 配置
│ └── smtp.env.example # 邮件配置模板
│
├── SKILL.md # OpenClaw 技能定义
├── README.md
├── LICENSE # MIT
└── .gitignore
系统内置 A 股交易规则，硬编码，不可绕过：
| 规则 | 实现 |
|---|---|
| T+1 | 买入当日不可卖出 |
| 100股取整 | 主板/创业板 100 股起，科创板 200 股起 |
| 涨跌幅限制 | 主板 ±10%，创业板 ±20%，ST ±5% |
| 价格笼子 | 主板 ±2% 且 ±0.10 元，创业板 ±2% |
| 交易费用 | 佣金万3（最低5元）+ 过户费 0.001% + 印花税 0.05% |
| 防踩踏 | ≥50% 持仓同时大跌 → 暂停买入 |
- 基础选股 + 交易引擎
- 八层风控体系
- 27 个增强因子
- 因子权重自进化
- 内置回测引擎
- 多Agent辩论选股
- 持仓相关性监控
- 机器学习因子挖掘 — 用 XGBoost/LightGBM 自动发现新因子
- 多策略并行 — 趋势跟踪 + 均值回归 + 事件驱动
- 实盘对接 — 通过券商 API 接入真实交易
- Web Dashboard — 实时监控面板（持仓/收益/风控状态）
- 社群信号共享 — 策略信号订阅 + 组合跟投
⚠️ 本项目仅供学习和研究目的。
- 所有交易均为虚拟盘模拟，不涉及真实资金
- 不构成任何投资建议
- 量化策略的历史表现不代表未来收益
- 使用者需自行承担因使用本项目产生的任何风险
投资有风险，入市需谨慎。
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
Fork → Branch → Code → Test → PR
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'feat: amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 开启 Pull Request