stock-analyzer · A 股形态分析

← 返回文档中心 · 来源：Languangxun/stock-analyzer · 同步于 2026-10-25

A 股短线统计研究工具：历史形态相似度匹配 + 多维融合 + 三档组合策略 + 全量回测。 本地桌面 GUI 与命令行两种用法，计算全部在本地完成，AI 分析为可选增强。

免责声明：所有输出仅为历史数据的统计推断与研究用途，不构成任何投资建议。 股市有风险，入市需谨慎。

功能亮点

• 三档组合策略（稳健 / 均衡 / 激进）——v6.2.3 定版，稳健档 v6.3.1 收紧、v6.4.2 再收紧，v6.5.0 重构：信号只用 T-1 及以前数据、T 日收盘成交， 含滑点/佣金/印花税/涨跌停/整手/停牌/退市的完整交易约束；激进 = 板块轮动策略—— 以板块轮动为进攻主线（强势行业选股 + 行业广度闸门、大盘权重降至 40% 让阀门开得更久）， Top5/10 日切换、允许打板；均衡 v6.5.0 起 = 老稳健算法（v6.4.2 口径：blend 等权 Top10 + IC 确认层（历史信号 IC 显著为正 + MA20/60 趋势在场）+ 换仓缓冲带10 + 8%回撤熔断， 10 日调仓、上证 MA20 闸门，中期持有档；原 beta-Top5 / blend_mom-Top20 均衡策略淘汰）， 稳健 v6.5.0 起 = 老稳健拉长持有（Top10 + IC + 8%熔断 不变，调仓 10→20 日、 缓冲带 10→20，长期低换手档；reb/buffer 取自然数未寻优）， 详见「三档策略」； （档位沿革：原四档「稳健/均衡/激进/高风险」，v6.2.3 起原稳健策略淘汰、 原均衡→稳健、原激进→均衡、原高风险→激进；v6.5.0 起原 beta/blend_mom 均衡淘汰、 均衡接管 v6.4.2 老稳健（10 日），新稳健=老稳健拉长至 20 日）；
• 标准回测：四口径（全A / 沪深主板 / ETF / 全A含ETF）× 四类产品（组合 / 荐股 / 参数敏感性 / 分段），自动生成版本化产物、SVG 图表与本地网页仪表盘；
• 个股分析：形态相似度匹配、买卖点风险偏好（保守/稳健/激进；v6.4.1 起可选 test=sm701 模型直出、不消融）信号回放、筹码分布（同花顺口径）、 MA/BOLL/MACD/KDJ/RSI/ADX、T+1/T+5 预测与幽灵K线；预测匹配只参考自身 （v6.5.3：大盘指数项默认不再参与 L1 打分/样本筛选/池匹配，量能与板块照旧； 旧口径 ini [predict] match_idx_env=1 恢复）；预测价位已按板块涨跌停钳制 （v6.5.2热修②）；节假日锚新增死锁保险（v6.5.4：指数日K长期断更不再把 全库锁死在旧数据，自动退回自然日历强制回补）；策略消融优先读全市场批量结果 （v6.2.2：tier_picks_from_ablation.py 产出的三档缓存，弹窗秒开），读不到才本地重跑； 分析报告显示 名称 (代码) [行业] 与现价后换手率（v6.3.0）；
• 外部策略导入（v6.6.0，股票策略工坊）：设置→外部策略可导入桌面 stock_strategy_studio 的自定义策略 JSON（42 个技术指标、AND/OR、上穿/下穿、 区间、较前值升/降）。启用后单股买卖点直接按导入规则生成，不参与消融、 不使用风险偏好，交易层改用止损% / 止盈% / 最长持有天数显式参数； 信号胜率面板、交易明细与导出同步支持；
• 异动·全市场相似历史（v6.3.0，激进/均衡档默认开启，可回测）：个股近 20 个交易日 「单日或 5 日累计涨跌超出自身历史 99.5 分位（底线 5%/10%）」即触发；系统在 全市场历史异动中按 K线形态 + 事件后路径 + 量比 + 换手率 + RSI + 波动率匹配 最相似的 50 例，统计它们在「事件后第 k 日」的未来 1/3/5 日表现；方向明确 （次日上行≥55% 且均收正 / ≤45% 且均收负）时覆盖原策略买卖点，激进档 相似样本次日封板率 ≥30% 附打板价提示；样本分歧则维持原策略。历史信号由 因果信号生成器 _sig_analog 产出，并入图表与单股回测统计，并作为 「异动·全市场相似」算法进入消融候选池（13 算法，可被三档选型选中）。 示例：龙版传媒 2026-09-08 的 5 日 +59.8% 超历史分位触发，相似样本次日 上行 56%、3日均 -0.9%，结论为分歧「观察」（不改判）。设置→预测参数可关。 全市场首跑结论（v6.3.0，7183 只有效消融）：analog 入选稳健档 132 只 （1.84%）、均衡档 91 只（1.27%）；候选描述性 IC 中位 IC1 +0.058 / IC5 +0.041（53.5% 为正），优于 LGBM/L2、低于筹码峰；逐股导出 321 行覆盖 156 只（入选偏差样本，收益不可与全市场中位直接比）；
• 基本面信息（v6.2.1，工具页）：东财 F10 历史财报关键数据（近 12 期：营收/净利及同比、 扣非、EPS、ROE、毛利率/净利率、负债率、每股经营现金流）表格展示 + 本地规则引擎分析 （成长性/增收不增利/扣非背离/盈利质量/财务风险/综合结论），多源容灾+熔断，6 小时缓存；
• 数据层：腾讯/新浪/东财/网易多源容灾 + 熔断自愈 + 本地 SQLite 缓存 （全库 1271 万根日K，个股/指数深历史自 2016-11）；代码表含 换手率 / 动态PE / PB 快照（v6.2.4，东财 clist 主源 + 腾讯行情备用通道）；
• 每日荐股：三档组合目标持仓（稳健/均衡/激进）或 18 策略共振综合 （v6.1.6，多策略命中数+均分排序）；v6.2.0 起三档模式走「IC 确认层 + 综合分 Top10」—— 先过滤「历史信号 IC 显著为正（120 日窗 IC>0 且 t≥2）且趋势指标在场」的股票再按档位 评分取 Top10，资金按只均分（10 万 = 10 只 × 约 1 万，组合口径），确认不足宁缺毋滥； v6.5.0 起稳健/均衡同为 blend-Top10+IC+熔断8%（稳健 20 日调仓/缓冲20 长期持有， 均衡 10 日调仓/缓冲10 中期持有）； 按设置中的行业/板块权限过滤，默认剔除动态 PE≤0（亏损）股 （v6.2.4，ini [picks] exclude_loss=0 可关；估值快照来自代码表刷新， 不参与历史回测），给出建议手数/金额/参考止损；
• test 实验风险档（v6.4.0，手动选择；v6.6.3 切生产三周期模型）：独立接入桌面 sm701 副本的 LightGBM 概率模型；日K、股票名/行业/PE 等从副本 stock_cache.db 只读读取， 评分优先取副本 production/prod_h1|h5|h10_tech.txt 三模型等权平均， 历史分数读 production/valid_predictions.csv.gz，已有预测之后的最新交易日实时复算 （v6.6.4：sm701 副本日K落后时自动改用主库最新行情复算，避免 test 荐股整页为空； production/ 缺失则回退旧 lgbm_output/lgbm_model.txt + valid_predictions.csv.gz）。 test 采用 Top10、每日重排、无指数闸门， 不参与 AI 自动选档和默认三档回测；默认路径为 ~/桌面/sm701 (副本)， 可用 SM701_DIR / SM701_DB / SM701_MODEL / SM701_PRED 覆盖。 注意：sm701 是「次日开盘买→收盘卖」的日内口径，A 股 T+1 不可当日卖出， 本仓库 T 收盘口径回测为负（详见「三档策略」末 test 小节），仅作研究观察；
• AI 分析（可选）：OpenAI 兼容接口，多轮问答、数据上下文缓存、AI 自动选档； 提示词随风险偏好动态生成（v6.1.7 热修②）：保守=等确认/轻仓、稳健=兼顾、 激进（最高档）=板块轮动进攻、接受大波动、可直接给打板（涨停价）建议、禁用「等企稳/观望」搪塞；
• 设置窗口分区导航 + 指标参数可调（v6.3.2）：设置改 PyCharm 式左侧分区 （外观 / 预测参数 / 指标参数 / 荐股 / AI 接口 / 关于），点选切页； 指标参数可在设置内调整并持久化（ini [inds]）：MACD 快/慢/信号、 KDJ N/M1/M2、RSI 短/长、BOLL 周期/倍数、ADX 周期/平滑/趋势阈值， 带范围钳制与「恢复默认指标参数」；默认值与原硬编码一致，保存后重新分析生效； 分析页标签（RSI/BOLL/ADX）随参数动态显示；作者信息移至「关于」页最下方；
• 信号胜率面板升级（v6.3.3）：工具→信号胜率新增「交易明细」子页—— 全期/训练/验证三段逐笔列出「买入日@价 → 卖出日@价 / 收益 / 原因 （信号卖出 / ATR止损 / 移动止盈 / 持仓中）」，可按段筛选、点列头排序， 导出 txt/json 同步带逐笔明细；「重选策略」改为「全部组合」窗口—— 列出全部 算法×风险档 候选（优先流式读研究批量消融全量文件，秒开并标注数据日期）， 支持按 推荐档位 / 算法 / 风险档 / 综合评分 / 年化 / 胜率 / Calmar / 回撤 / 交易数 等 14 种排列方式，选中任意组合即可应用，也可窗口内「本地重算」；

快速开始

环境

• Python 3.10+（开发环境 3.14）；
• GUI / 回测依赖 numpy + scikit-learn + lightgbm（pip install -r requirements-client.txt）； 数据层与基础 CLI 纯标准库即可运行。

GUI（推荐）

python stock_gui.py

首次使用：设置页填自己的 AI Key（可选）；「工具 → 数据工具」页可做 全库回填 / 数据清洗 / 复权失真体检 / 全量策略消融（v6.5.5：全市场逐只 13算法×3档，可选跑完自动刷新 GUI 策略缓存，荐股/消融弹窗读表秒开； v6.5.6：进度查询按钮+自动刷新，python3 progress.py 也可查）/ 更新K线源（v6.5.6：体检全部候选源并把实测可用域写回 ini，重启生效）， 日志实时输出、可随时停止（v6.5.7：回测/消融刷屏时主界面照常可操作， 工具页日志改为批量刷新；重开工具页不中断正在跑的任务；v6.5.8：工具窗 可最小化、与主界面自由切换）。

CLI

python stock_predict.py 600519            # 单股分析
python stock_predict.py --tiers           # 三档当前目标持仓
python stock_predict.py --tiers --tier 激进 --universe main
python stock_predict.py --tiers --tier test   # sm701 实验档（需桌面 sm701 副本）
python stock_predict.py --tiers-backtest  # 组合回测摘要
python stock_predict.py --picks-backtest  # 荐股逐笔回测

一键全量回测（GUI 内置 / 桌面快捷方式）

推荐在 GUI 内使用：工具 → 一键全量回测（全期/分段/逐股，后台）——自动打开 「数据工具」页并启动，日志实时回流、可随时停止；也可在 工具 → 数据工具 页顶部 「一键全量回测」区块勾选「含逐年分段」后运行。流程：全期四口径 × 三档 → 样本外 val → 强势段 bull（可选逐年）→ 全市场逐股回测，各步结束自动刷新 research/dashboard.html，跑完自动打开；工具 → 打开回测仪表盘（网站）可随时查看。 桌面快捷方式「一键回测」等价（约 15~20 分钟，日志 research/oneclick_backtest_*.log）。 命令行入口：

bash run_backtest.sh            # 四步全量
bash run_backtest.sh --yearly   # 追加逐年分段
bash run_backtest.sh --dry-run  # 只打印将执行的命令

数据准备（可选，首次/换机）

python data_clean.py --db stock_cache.db           # 只扫描体检（不改库）
python data_clean.py --check-adj --sample 300      # 复权收益率保真体检
python backfill_full.py --workers 6 --throttle 0.45  # 全市场深历史回填（断点续传）

回测报告（数据截至 2026-09-30）

2026-09-27 数据层切换为真乘法后复权（腾讯不复权 × 新浪复权因子，修复腾讯 hfq 的仿射收益失真，见 reports/数据异常报告_20260927.md）后全量重跑。 权威产物：research/v61_report.md；可视化：research/dashboard.html （浏览器直接打开，零依赖；默认展示最新「全期」批次，val/bull 分段批次 与旧复权口径批次在下拉中可切换且有醒目作废提示； 净值曲线中的水平段=闸门关闭→空仓持现金，悬浮读数会标注「空仓·闸门关」； 净值曲线下方直接给两张表（v6.2.1）：组合指标表（每档总收益/年化/回撤/Sharpe/ 超额/交易/相位区间/荐股统计）与消融汇总表（全市场逐股选型的年化/胜率中位数 + IC1/IC5 中位数、IC5 为正占比、牛市熊市中位）； 顶部可导出完整回测数据（全量 JSON / 指标 CSV / 曲线 CSV），「每只股回测」页可导出 当前筛选 CSV、「明细表/文件」页附全量回测命令，便于离线分析与复现）； 版本化目录：research/backtest_v6.5.0_20261010_*_{full,val,bull}/ （v6.5.0 三档批次，数据截至 2026-09-30；报告/明细表/图表/元数据； v6.5.0 档位重构：均衡=老稳健中期口径（blend-Top10/reb10/buffer10/IC/熔断8%， 全A 全期 +69.3%/-16.4%，即 v6.4.2 老稳健数字）；新稳健=拉长持有 （reb20/buffer20，全A 全期 +22.1%/-15.5%，动量信号过期代价大，见 CHANGELOG）； 旧批次（v6.4.2 及更早）保留在 research/ 各时间戳目录， 旧四档批次已归档 research/legacy_batches/，不在仪表盘下拉展示）。 注意：稳健 reb20 相位平均天然 20 相位、区间起点晚 10 个交易日 （2022-09-29 起 vs 均衡/激进 2022-09-15 起），跨档区间不完全可比。

全期 · 四口径 × 三档（组合相位平均，含全部费用）

• 稳健/均衡主基准为上证（v6.5.0 起均衡由科创50切回上证，与其承接的老稳健策略同基准），激进档主基准为科创50； 报告同时给出创业板指/上证对照；
• 档位沿革（v6.2.3/v6.5.0）：原四档 → 三档——原「稳健」（偏动量 0.6）策略淘汰； 原「均衡」→ 稳健、原「激进」→ 均衡、原「高风险」→ 激进；v6.5.0 起原 beta-Top5 / blend_mom-Top20 均衡淘汰，均衡接管 v6.4.2 老稳健（10 日），新稳健=老稳健拉长至 20 日 + 缓冲20。稳健区间起点晚 10 个交易日（reb20 相位平均所致），跨档不完全可比；
• 激进档（板块轮动，原高风险 v6.1.9）：四口径以板块轮动选股（行业动量 + 个股动量/低波）Top5/10 日，板块轮动闸门（行业广度 60% + 上证 MA20 40%、 大盘权重由 100% 降到 40%，全期开闸 1010/1636=62%），允许打板；
• 组合为相位平均期望（消除调仓起始日运气），荐股为逐笔口径（均含费用）。

分段（组合总收益：稳健 / 均衡 / 激进）

注：稳健 val/bull 起点晚约 10 个交易日（reb20 相位平均所致），跨档不完全可比。

完整分段/逐年/相位年化区间/三基准对照见 research/v61_report.md、 research/v61_report_val.md、research/v61_report_bull.md。

10 万元荐股组合回测（v6.2.0 新增，backtests/backtest_picks10.py）

组合总资金 10 万（不是每只 10 万）：每档先过 IC 确认层（个股历史信号 IC： 120 日窗「近5日收益→未来5日收益」IC>0 且 t≥2 且样本≥60，且 T-1 日 MA20/60 多头趋势在场——IC 与指标综合考量、自然数阈值防过拟合），再按档位综合分取 Top10、每只约 1 万；稳健 20 日调仓、均衡/激进 10 日调仓；相位平均、含全部费用； 确认不足宁缺毋滥（可少于 10 只持现金）。

• v6.5.0 说明：均衡列 = 老稳健口径（reb10/buffer10，即 v6.4.2 稳健数字）； 新稳健拉长至 reb20/buffer20 后 10 万口径同步回落（全期 +61.2%→+11.3%）， 与 100 万口径结论一致（动量信号过期代价）；
• IC 层贡献对照（同本金同 Top10、仅关确认层，v6.4.2 批次）：稳健 全期 +19.4%→+65.6% （v6.3.1 含换仓缓冲带10）、均衡 +9.7%→+33.5%、样本外稳健 -3.4%→+43.5%；
• 本金规模影响结果（整手粒度 + 高价股预算买不进），与上表 100 万口径 不可直接互比；确认层当期覆盖约 100/6317 只，属高门槛。

口径警示：2026-09-27 之前（腾讯 hfq 仿射口径）产生的历史回测数字全部作废， 以本节与新报告为准；旧策略缓存已清空、按需重算。

三档策略（v6.2.3 定版；稳健档 v6.3.1 收紧；v6.5.0 重构；+ test 实验档 v6.4.0）

公共口径：信号只用 T-1 及以前的数据，T 日收盘成交； 时点过滤 = 价 >1 元、上市 ≥250 个交易日、20 日均成交额 ≥3000 万元。

全A 口径（full）

沪深主板 口径（main）

基准（v6.1.1，v6.2.3 沿用，v6.5.0 调整）：稳健/均衡档统一对标上证 （v6.5.0 起均衡由科创50切回上证，与其承接的老稳健策略同基准），激进档对标科创50 （不分账户是否具备科创板权限）；报告中另附创业板指 / 上证对照， 避免单一强基准使超额恒负。 原 beta / blend_mom 均衡（v6.5.0 淘汰）：全A 60 日 β-Top5 与主板/ETF/全A含ETF blend_mom（动量0.7/低波0.3）Top20/10 的历史沿革与证伪记录见 CHANGELOG （v6.1.1/v6.2.3）与 research/v61_report.md；blend_mom 评分保留仅研究对照。

• 合成排名（稳健/均衡，blend 等权）：rank(20日收益) + (1 − rank(20日波动))，横截面百分位，等权两项； 动量项捕捉资金持续流入（趋势），低波项压低高波动/高换手个股的崩盘概率。 注意：动量权重不能进一步加大——动量 Top 短名单方案回测全期 -51% （A 股 20 日动量 Top 全是妖股/ST，低波项是崩盘过滤器），60 日动量口径同样证伪。 两档均叠加 IC 确认层（tier_ic_confirm：120 日窗近5日收益→未来5日收益 IC>0 且 t≥2 且样本≥60，且 T-1 日 MA20/60 多头趋势在场）与换仓缓冲带 （稳健 buffer20：在位股排名 Top30 内即保留；均衡 buffer10：Top20 内保留， 只有跌出缓冲带才被替换）+ 8% 回撤熔断——候选须同时 「历史预测力为正 + 趋势在场 + 当期排名靠前」才入选，确认不足宁缺毋滥； 稳健 20 日调仓、均衡 10 日调仓（v6.5.0）；
• （v6.5.0 淘汰）旧均衡：全A 60 日 β-Top5；主板/ETF/全A含ETF blend_mom 0.7 × rank(20日收益) + 0.3 × (1 − rank(20日波动))。blend_mom 评分保留仅研究对照；
• 闸门关闭（T-1 收盘 < MA）→ 调仓日清仓持现金，恢复后重新建仓；
• 调仓相位：资金分成 reb 份、错开相位同时运行后平均（tranche averaging）， 消除「起始日/调仓日恰好撞上行情」的运气；报告同时给出单相位年化区间。

参数选择协议：结构（因子、top、调仓、闸门）在训练段 2022-09 ~ 2024-12 内完成选型； val（2025-09 ~ 2026-09）与 bull（2025-03 ~ 2026-09）仅用于报告。 诚实声明：探索过程中确实看过后段数据（本项目历史遗留口径污染无法完全消除）， 因此下面同时给出全期、样本外、逐年三张表与相位离散度，请以后两者为主要依据。 激进档（v6.2.3 定名，原高风险档 v6.1.9）：结构（rotate 评分 sec_w=0.5、 闸门 40/35、Top5/10 日、打板）在训练段 2022-09 ~ 2024-12 内扫参选型， val/bull 仅复核（详见本节末「激进档 = 板块轮动策略」）。

ETF 口径（etf）与 全A含ETF（all_etf）（v6.1.2）

• ETF 无创业板/行业语义，稳健/均衡均走「动量+低波」等权族（区别仅持有期： 稳健 20 日/缓冲20，均衡 10 日/缓冲10）； 稳健/均衡闸门统一用上证 MA20（ETF 池跨沪深两市）；激进档仍用板块轮动评分与 闸门——ETF 自身视作独立板块（行业动量退化为自身 20 日动量）， 闸门的行业广度取自全 A 个股（市场环境）；
• ETF 持仓数取 Top10（池子小、且单只 ETF 内部已分散）；
• all_etf（全A含ETF）：个股与 ETF 合并成同一池排序，稳健 Top10（IC+缓冲20+8%熔断、 20 日调仓）、均衡 Top10（IC+缓冲10+8%熔断、10 日调仓）、激进 rotate Top5； 该口径下 ETF 会因低波动特征进入稳健档持仓（实测确实如此），这正是「含ETF」的意义；
• 排名基数隔离：tier_rank_base() 保证 all/main 仍在个股池内排名（历史数字不变）， etf 在 ETF 池内排名，all_etf 在合并池内排名。

test 实验档 = sm701 LightGBM（v6.4.0，手动选择）

test 是与稳健/均衡/激进并列的独立实验档，评分不使用本仓库的动量/低波/板块轮动， 而是直接接入桌面 sm701 副本的 LightGBM 概率模型：

• 只读接入：副本库用 SQLite 只读 URI 打开，不复制其 7GB 扩展库， 也不与副本训练进程争写锁；
• 生产三周期模型（v6.6.3）：优先接入副本 production/ （features_tech.json 的 tech 40 特征列序 + prod_h1|h5|h10_tech.txt）， 实时复算对三模型分别打分、等权平均为 test 分数；若 production/ 缺失则回退旧单模型口径（lgbm_output/lgbm_model.txt），显式设置 SM701_MODEL 时也强制单模型；
• 历史分数：2024-01 起读取副本 production/valid_predictions.csv.gz （date,code,prob_h1,prob_h5,prob_h10,prob，prob=三模型等权平均； 由副本 production/make_predictions.py 用生产三模型生成）， 按 code × 交易日对齐本仓库面板；
• 最新交易日：历史文件结束之后的新交易日，用副本 production/ 三模型 加副本 lgbm_train_backtest.py 的原特征工程 _compute_feats 实时复算； 已对拍末交易日 2026-09-30：实时复算值与落盘 prob 逐元素一致 （sh600000 = 0.42401537）；
• 路径：默认优先 ~/桌面/sm701 (副本)，其次 ~/桌面/sm701； 可用 SM701_DIR / SM701_DB / SM701_MODEL / SM701_PRED 覆盖；
• 手动边界：test 不参与 AI 自动选档（偏好选 test 时 AI 回退稳健）， 默认研究/回测与「三档」入口仍只跑稳定三档；GUI 在每日荐股下拉、 设置→荐股偏好、工具→test(sm701) 当前目标持仓 提供显式入口；
• 单股分析（设置→预测参数→风险偏好=test，v6.4.1）：买卖点不做策略消融， 直接由 sm701 概率滞回映射——prob ≥ 0.55 触发 BUY、prob < 0.50 触发 SELL （同向不重复），ATR 止损/移动止盈沿用激进档宽松参数；历史段读副本落盘概率， 之后的新交易日实时复算。「信号胜率」页与导出共用这套信号；
• 成交口径差异（重要）：sm701 的标签是次日开盘买 → 次日收盘卖的日频截面 alpha（其落盘 next_ret = close[t+1]/open[t+1] − 1），而 A 股个股 T+1 不允许当日买当日卖；本工具组合引擎统一为「T-1 信号 → T 日收盘成交」，两者 天然错位。实测同一 Top10 日调仓（全A、含全部费用、2024-01-02 ~ 2026-09-30）： 本引擎 test -96.0%（年化 -69.1%、回撤 -96.0%），而 sm701 自身报告 样本外 Top10 年化净 +49.0%/回撤 -32.0%——两组数字不可互推。荐股列表 仍是模型原始排序（供研究观察/自行按模型口径使用），不要把它当作已经过本仓库 回测验证的策略；
• 实验声明：test 未在本仓库做标准回测与过拟合诊断，其数字不可与 下方三档回测表混用；生产端套用与三档相同的权限与亏损股过滤口径。

sm701 全库对照（v6.6.4，是否替换三档生产策略）

backtests/compare_tier_sm701.py 在同一全库面板、同一区间（sm701 历史预测 起点 2024-03-12 至 2026-10-19）对比「当前三档」与「仅把 score 换成 sm701、 其余闸门/调仓/IC/熔断完全保留」的三档；全A 与沪深主板分别统计（含全部费用、 相位平均）。结论：sm701 只在稳健档稳定占优，均衡/激进明显落后；未整体替换 三档生产策略，仅作为消融候选参与逐股选型。

• 稳健档 sm701 的改善在两个口径一致（年化 +2.8pp/+0.9pp，回撤与 Sharpe 同向改善）， 但均衡档年化损失 7.5pp/6.6pp、全A 激进档损失 12.5pp，整体不满足“全三档更优”；
• test 原生口径仍是次日 open→close alpha，与本仓库 T 收盘成交错位，不能直接作为 生产策略；若后续只想替换稳健档，可单独评估（本版未改生产配置）；
• 全库消融（7198 个有效对象，13 算法）：sm701 入选稳健档 2326 只（32.3%）、 均衡档 1911 只（26.6%），远高于原 LGBM（551/497）；候选层同股同档验证集中位： sm701 年化 +3.6% / 胜率 50.0% / IC5 +0.105，LGBM 为 -2.8% / 38.5% / -0.002（sm701 在 63.6% 的股票上验证年化更高）。 即“预测信号精度”sm701 明显更好，但把三档 score 整体换掉只有稳健档获益， 因此本版只把 sm701 作为消融候选，不动三档生产配置；
• 原始指标与完整 JSON：research/compare_tier_sm701.json。

策略原理

为什么是「动量 + 低波」而不是模型打分？ 2026-09-13 的审计（reports/回测复核报告_20260913.md） 证明逐股选型/ML 横截面打分在样本外归零（选择偏差 + 训练 IC 0.6 vs 测试 0.016）。 价格/量能类有效信息主要来自两类稳健风格：趋势延续与低波动异象，因此各档都只做 「横截面排序 + 趋势闸门」，不做参数寻优式拟合。

1. 合成排名（稳健/均衡，v6.5.0）：score = rank(20日收益) + (1 − rank(20日波动))，等权两项。 动量项捕捉资金持续流入（趋势），低波项压低高波动/高换手个股的崩盘概率。 注意：动量权重不能进一步加大——动量 Top 短名单方案回测全期 -51% （A 股 20 日动量 Top 全是妖股/ST，低波项是崩盘过滤器），60 日动量口径同样证伪。 两档均叠加 IC 确认层（tier_ic_confirm：120 日窗近5日收益→未来5日收益 IC>0 且 t≥2 且样本≥60，且 T-1 日 MA20/60 多头趋势在场）与换仓缓冲带 （稳健 buffer20：Top30 内保留；均衡 buffer10：Top20 内保留）+ 8% 回撤熔断： 候选须同时过「历史信号 IC 显著为正 + MA20/60 趋势在场」确认，确认不足宁缺毋滥。 区别仅持有期：稳健 20 日调仓、均衡 10 日调仓（v6.5.0 实测拉长持有在动量策略上 全面跑输：全A全期 +69.3%→+22.1%、val +48.9%→+16.1%、bull +88.7%→+45.5%， 20 日动量信号配 20 日调仓=信号过期，详见 CHANGELOG）。
2. （v6.5.0 淘汰）旧均衡：全A 60 日 β-Top5（创业板指 MA60 慢闸门）； 主板/ETF/全A含ETF blend_mom（0.7 × rank(20日收益) + 0.3 × (1 − rank(20日波动))）。 沿革与证伪记录见 CHANGELOG（v6.1.1/v6.2.3/v6.5.0）与 research/v61_report.md。
3. 趋势闸门（择时）：T-1 收盘 > MA(N) 才允许持仓，否则调仓日清仓持现金。 稳健/均衡统一用上证 MA20； 激进档例外：用「板块轮动闸门」——0.6×行业广度 + 0.4×上证MA20 ≥ 0.35， 大盘权重从 100% 降到 40%，阀门打开更久（见下节）。
4. 调仓相位平均（tranche）：单一调仓日的结果对「起始日运气」极其敏感， 相位平均报告的是策略的期望表现而非某一次巧合。
5. 成交与费用：T-1 收盘决策 → T 日收盘成交；滑点 0.1%/边、佣金万 2.5（最低 5 元）、 印花税千 1（卖出）、过户费；100 股整手、涨停不买、跌停次日再卖、停牌顺延、 退市/长停 20 日后按最后收盘价了结。激进档例外（v6.1.7 起）：解除「涨停不买」 （cfg.allow_limit_up=True），涨停价视同可成交；历史回测中约 1.3%~1.9% 的 买入发生在涨停价（ETF 池因涨跌幅小几乎为 0）。
6. 生产端口径差异：GUI/CLI 的「当前目标持仓」额外剔除当前 ST/退市风险名称， 并套用设置里的荐股权限（行业/板块）；历史回测无时点 ST 数据，故回测不含该过滤。 激进档在持仓列表中用 [涨停] 标记信号日已封板的标的，并提示打板成交口径。

激进档 = 板块轮动策略（v6.2.3 定名，原高风险档 v6.1.9 开发）

定位：第三档「激进」＝ 板块轮动策略（策略本体与 v6.1.9 逐字段相同，仅重定名）， 风险偏好最高，接受大幅波动（回撤由使用者自行承受）。 与另两档「大盘择时 + 动量/低波」不同，它以板块轮动为主参考：

1. 选股 rotate：`0.5 × rank(行业20日动量) + 0.5 × [0.7 × rank(个股20日动量)
   • 0.3 × (1 − rank(20日波动))]`——强势板块中的强势股优先； ETF/无行业标的的行业动量退化为自身 20 日动量（各自视作独立板块）；
2. 闸门 rotation：0.6 × 行业广度 + 0.4 × 上证MA20 ≥ 0.35 才持仓。 行业广度 = 20 日动量为正的行业占比。大盘权重从旧口径的 100% 降到 40%： 大盘在均线上时阀门恒开，大盘走弱时约六成行业动量为正仍持仓—— 全期开闸 1010/1636（62%），明显长于旧闸门（全A 创业板指 MA60=777、 上证 MA20=857）；策略靠板块间来回切换，而不是空仓避险；
3. Top5 / 每 10 日调仓：高集中、高换手，各口径在其自己池内排序；
4. 允许打板：解除「涨停不买」，信号日已封板的标的也按涨停价成交 （回测中约 1.3%~1.9% 的买入发生在涨停价；生产端 [涨停] 标记）；
5. 组合引擎不设止损：只按「调仓 / 闸门 / 退市」进出；单股买卖点参数为 保守/稳健/激进三组（v6.2.3 起原「高风险」参数组已删除，只作用于单股买卖点/ 消融/逐股回测，不影响组合引擎）。

表中组合数字为 v6.3.1 三档批次（research/v61_report.md 为准）：组合引擎不设 止损（只按调仓/闸门进出）。选型目标：激进档为「偏年化 + Calmar」权重 （_ablation_weights），组合层结构（板块轮动评分/闸门、Top5、打板）独立于均衡。

上面是原理层说明；实现层的精确公式（特征/评分/闸门/成交/指标）见下方 「三档引擎实现细则」，消融 13 类信号的触发条件见「消融算法细则」， 事件回测与选优权重见「消融的事件回测口径与选优」，numpy 加速见「性能与 numpy 加速」。

三档引擎实现细则

（1）特征构建（tier_build_features，全部为面板级 numpy，因果：第 t 列只用 ≤t 的数据）

（2）评分族（tier_make_score，横截面百分位 rank01 ∈ [0,1]）

排名在口径自己的基数池内做（tier_rank_base）：all/main = 个股池、 etf = ETF 池、all_etf = 个股+ETF，池外置 NaN 不参与排名。

稳健/均衡档附加确认层（v6.3.1 稳健，v6.5.0 均衡同步）：

• tier_ic_confirm：120 日滚动窗「近5日收益（信号强度）→ 未来5日收益（结果）」 Pearson IC，要求 T-1 日 IC>0 且 t≥2 且样本≥60，且 T-1 日 MA20/60 多头趋势 在场（c>ma20>ma60 且 ma20 上行）；T 日决策只用 T-1 确认（无前视）；
• 换仓缓冲带：调仓时在位股排名在 top+buffer 内即保留， 只有跌出缓冲带才被替换（稳健 hold_buffer=20→Top30，均衡 =10→Top20）； 两档 ic_filter=True（TIER_CFG*）， tier_eval/tier_picks_stats/tier_latest_picks 均按档位配置自动生效。

（3）闸门：

• 趋势闸门（tier_make_gate）：gate[t] = 收盘[t-1] > MA(N)[t-1]， 即只用 T-1 及以前判断 T 日能否持仓；关闭时调仓日清仓持现金；
• 板块轮动闸门（tier_make_rotation_gate，激进档）： gate[t] = 0.6 × sec_breadth[t-1] + 0.4 × (收盘[t-1] > MA20[t-1]) ≥ 0.35， 大盘权重 40%（旧口径为 100%），行业广度为主；关闭时同样调仓日清仓。

（4）组合模拟（tier_sim_phase，逐日循环）

• 调仓相位（tranche）：资金分 reb 份、相位错开 0..reb-1 独立运行，各自以 top 只等权目标持仓，最后把各相位净值按起点对齐后平均，报告相位年化区间；
• 成交：T-1 收盘决策 → T 日收盘成交；滑点 0.1%/边；佣金万 2.5（最低 5 元）、 印花税千 1（卖出）、过户费万 0.1；
• 整手：按 100 股取整，买不起整手的标的跳过；
• 涨跌停：涨跌停幅度按板块判定（创业板/科创板 20%，其余 10%）， 涨停不买、跌停不卖（次日再试）；激进档解除涨停不买 （cfg.allow_limit_up=True，涨停价照常成交，回测中约 1.3%~1.9% 买在涨停价）；
• 停牌/退市：停牌顺延；连续 20 日无 K 线按最后收盘价强制了结（delist）；
• 出局：跌出目标 TopN（target）/ 闸门关闭（gate）/ 退市（delist）； 稳健档启用 hold_buffer=10 后在位股跌出 Top20 才出局（target）， 且换入候选须先过 IC 确认层（确认不足留现金）；
• 新买入修正（v6.3.1）：实际成交的买入会加入当期目标集合， 避免「限价/整手跳过后买入的标的次日被旧目标误卖」。`

（5）指标定义（_tier_metrics，numpy 计算）

• 总收益 eq[-1]/eq[0] − 1；年化 (eq[-1]/eq[0])^(1/年数) − 1（年数按自然日/365.25，下限 0.05 年）；
• 最大回撤 min(eq / cummax(eq) − 1)；Sharpe mean(日收益)/std(日收益) × √252；
• 胜率 (单笔 > 0).mean()；PF Σ盈利 / |Σ亏损|；相位区间 = 各相位年化的 min/max。

消融算法细则（13 类信号，全部本地计算、AI 不参与）

backtests/backtest_strategy_ablation.py 对每个对象逐个跑下表 13 类信号 × 3 档风险参数 （v6.2.1 起补入 量比 与 LGBM；v6.2.3 起三档参数；v6.3.0 补入 异动·全市场相似）：

多维评分（composite）的 8 个维度与权重（CFG.IND_W，分数按权重取整）：

分数 ≥ buy_th 且方向由空转多 → BUY；≤ 卖出阈值 且方向由多转空 → SELL； 每次触发后进入 cooldown 冷却期；弱市（指数当日跌幅超阈值）买入门槛 +1。

消融的事件回测口径与选优

（1）事件回测（_bt_events）

• 信号在 T 日收盘产生，T+1 日收盘成交；
• ATR(14) 止损：止损价 = 建仓价 − atr_mult × ATR[t-1]（ATR 用 cumsum 滑窗 O(N) 预计算）；
• 移动止盈：最高价突破 entry × trail_trigger 后，止损上移到 最高价 × trail_ratio；
• 盘中最低价触及即成交（若开盘已跌破则按开盘价成交）；
• 逐日记录净值曲线 → 总收益/年化/回撤/胜率/PF；
• 牛熊分段收益：上证 MA120 以上为牛、以下为熊，分段年化（numpy 掩码 + log1p 求和）。

（2）三档风险参数（CFG.RISK_PARAMS，消融中每类信号都跑这三组；v6.2.3 起三档，原「高风险」参数组已删除）

三组参数均作用于单股买卖点/消融/逐股回测，组合引擎不设止损（稳健组合另有 8% 熔断，见三档引擎）； 参数来源为 n=300/6000 回测网格（报告_买卖点收益回测.md）； 稳健档 v6.3.1 买入评分门槛 2→3、冷却 5→8（n=300 实测买点信号 -28%、中位年化 基本不变），与保守档入场同样严格，区别在止盈（v6.4.2：+1.5%/回落 5% vs 保守 +1%/回落 4%， 仍保持 保守<稳健<激进 单调）。 原第四组「高风险」（ATR6.0 宽止损/冷却 2）随档位重定名于 v6.2.3 删除。

（3）训练/验证切分与选优

• 每个对象取近 1000 根 K 线；训练集 = 前 75%（split = n − max(200, n/4)）， 验证集 = 后 25%（不参与多指标 rank 打分；近端一致性门槛会用到最近 250 根， n=1000 时即该段，属时点可观测数据、防风格切换）；
• 候选池 = 13 算法 × 3 档风险参数（含”样本不足”回退）；
• 多指标结合选优（pick_ablation_multi）：把候选的 Calmar、PF、胜率、年化 各自做横截面 rank01 后加权求最大 —— 稳健档权重 0.30/0.30/0.30/0.10 （v6.4.2 高胜率导向：胜率+PF 合计 0.60，Calmar 0.30 保回撤；原 0.45/0.25/0.20/0.10）， 激进档 0.30/0.20/0.15/0.35（偏年化+Calmar）； 稳健/保守档另设交易样本门槛 ≥8 笔（v6.4.2；防“1~2 笔 100% 胜率”假策略， 不足回退 ≥3 笔/全量），激进保持 0（允许低频高赔率）。
• 近端子窗一致性（v6.1.5 热修②，pick_ablation_consistent）：最近 250 根也按同一 权重 rank 取前 25%（下限 2 个），与全训练窗前 25%（下限 3 个）取交集，在交集中选 全窗得分最高者；交集为空 → 回退该档「多维评分」；近窗可评估候选 <3 个时按全窗选。 目的：防止长期横盘/旧 regime 选出的策略在风格切换后”沉默”（如 688012 于 2025-09 突破， RSI 策略近一年 0 交易——现已回退多维评分）。
• GUI 单股消融（工具→重选策略）与本节同口径：13 算法 + 多维评分 × 3 风险参数 = 42 候选 （v6.1.4 补 L2；v6.2.1 加量比/LGBM；v6.2.3 起三档；v6.3.0 加异动·全市场相似； v6.3.3 起按钮直接打开「全部组合」窗口列出全部候选，可切换排列方式后任选其一应用， 优先流式读研究批量消融全量文件、秒开，无覆盖才本地重算）； v6.5.1 起消融完成后弹三档窗还是全表可在设置→预测参数→消融策略选择（默认三档推荐）； 档位名是选型目标（保守档限定保守/稳健参数候选），候选后缀是它自身的风险参数； 弹窗按训练集 Calmar 给出推荐档；验证集仅展示且不参与指标 rank 打分 （近端一致性门槛见上），高波动股（年化波动 >45%）推荐强制在 稳健/激进 中取较优。

性能与 numpy 加速（v6.1.3）

消融要在几分钟内跑完「约 7000 个对象 × 13 算法 × 3 档 × (训练+验证)」， 约 40 万次事件回测，故做了如下加速（结果与纯 Python 实现逐笔一致，有等值测试）：

实测对比（8 进程，6924 个对象逐个消融）： v6.1.2 = 9 算法 251 秒；v6.1.3 = 10 算法（含新增 L2）+ numpy 加速 = 181 秒， 单位算法约快 35%，结果与纯 Python 实现逐笔等值（等值测试覆盖 5 只不同风格标的）。

L2 在消融选型中的占比（6881 个有效对象）：稳健档 7.88%（542 个）、 均衡档 9.42%（648 个） —— 高于筹码峰（4.59%/4.67%）与板块轮动（2.7%/3.37%）， 说明”同行业/行业ETF 时序趋势”是有效的选型维度。

界面与主题（v6.1.5 UI 优化）

• 三主题（dark/light/contrast，设置内切换）：THEMES 统一定义 25 个颜色键， v6.1.5 新增 BORDER/HOVER_BG/SEL_BG/ACCENT/LOG_BG；_style_ttk() 按当前主题 统一按钮/输入框/下拉/滚动条/标签页/分隔线/复选单选的边框、内边距、hover/focus 色； 主题切换走 _rebuild_ui()（重建控件→重跑样式→重设根窗口底色），三主题一致。
• 主界面：日志/自选池/搜索建议/侧栏/状态栏全部用主题常量（无硬编码色）； 主按钮「分析预测」用加粗 Tool.TButton；主图 MA 图例按实际字宽推进 （HiDPI/字体缩放下不再重叠）。
• 弹窗：_center_win() 统一居中（工具/设置/每日荐股/相似样本/报告/五大指数）， 尺寸按屏幕自适应；工具窗曲线画布加主题边框，结果区统一内边距与选中色。
• 网页仪表盘：research/dashboard.html 右上角新增明/暗主题切换（localStorage 记忆，默认跟随系统），图表配色读 CSS 变量、切换后按当前页重绘。

外部策略（股票策略工坊导入，v6.6.0）

适用于单股买卖点与「工具→信号胜率」回测；三档组合/每日荐股仍走各自引擎。

1. 导入：设置→外部策略→「扫描工坊目录」（默认 ~/桌面/stock_strategy_studio/strategies/custom）或「导入 JSON…」选择文件。 策略会复制到本项目 studio_strategies/，工坊原文件不受影响； STOCK_STUDIO_DIR 环境变量可改工坊目录。
2. 启用：在列表中选择导入策略并保存。选择「自动消融（内置策略）」即恢复 原有消融流程。
3. 参数：启用外部策略后风险偏好不生效（下拉自动禁用），交易层改用
   • 止损 %（默认 5，0=不启用，盘中触及按止损价/跳空开盘价成交）
   • 止盈 %（默认 0=不启用，盘中触及按止盈价/跳空开盘价成交）
   • 最长持有（天）（默认 0=不启用，到期按当日收盘退出）

   买卖点仍为 T 日收盘生成、T+1 成交；ATR 止损/移动止盈不叠加。

4. 支持范围：工坊「自定义策略」JSON（指标+AND/OR+比较/上穿下穿/区间/升降）； 代码插件（strategies/plugins/*.py）与依赖模型的工坊内置策略不导入， 请改用工坊条件编辑器保存为 JSON 后再导入。
5. 口径：42 个指标与工坊 core/indicator_catalog.py 逐点一致；成交量单位为 「手」，工坊数据无成交额时按 成交量(手)×100×收盘价 估算成交额/VWAP； 指标参数在导入时已固化，当前版本不在本程序内编辑条件参数。

运行与复现

研究复现（脚本全在 backtests/）

# 0) （可选）刷新 adjust 现价系数；ETF 池首次使用需要先同步一次
python sync_adjust.py
python stock_predict.py --refresh-etf      # 拉东财 ETF 代码表 + 回填历史（约10~25分钟）

# 1) v6.1.8 标准回测：四口径 × 四类产品（本报告；默认 4 口径并行，全期约 76s）
python backtests/backtest_v61.py                 # all / main / etf / all_etf
python backtests/backtest_v61.py --workers 1     # 串行（对照基线，约 128s）
python backtests/backtest_v61.py --universe etf  # 只看 ETF
python backtests/backtest_v61.py --segment val --tag val     # 样本外，另存

# 2) 三档分段（全期/样本外/强势段/逐年）
python backtests/backtest_tiers.py --tier all --segment full
python backtests/backtest_tiers.py --tier all --segment val --universe main
python backtests/backtest_tiers.py --tier all --segment yearly

# 3) 参数敏感性
python backtests/backtest_tiers.py --tier 激进 --segment full --gate-ma 20

# 4) 荐股逐笔（按风险偏好/口径）
python backtests/backtest_picks_v6.py --segment full
python backtests/backtest_picks_v6.py --segment full --universe all_etf --yearly

# 5) 全对象多算法消融（9 类算法 × 3 档，逐对象覆盖；AI 不参与）
python backtests/backtest_strategy_ablation.py            # 产物 research/strategy_ablation_*.json
python backtests/backtest_strategy_ablation.py --limit 200 --workers 4   # 快速试跑

# 6) 因子实验室（全A 分层抽样；大样本实验建议独立快照库 + 独立产物目录，
#    不动正在被 GUI 使用的主库 stock_cache.db）
python -c "import sqlite3; s=sqlite3.connect('stock_cache.db'); d=sqlite3.connect('stock_cache_lab.db'); s.backup(d)"
python backtests/backtest_factor_ablation.py --stage all --sample 1500 --chip-sample 300 \
    --workers 8 --db stock_cache_lab.db --out-dir research/factor_lab/sample1500
# 其他脚本也可用 STOCK_DB=stock_cache_lab.db 指向快照库

backtests/*.py 顶部已带项目根路径引导，在仓库根目录直接运行即可， 产物仍写入 research/。引擎实现内嵌在 stock_gui.py（tier_*/_sig_* 函数）， stock_predict.py 由 build_cli.py 从 stock_gui.py 自动抽取生成， 三端共用一套实现，不会出现研究/生产口径分叉。

生产端 · GUI（python stock_gui.py）

• 搜索：任意位置按键即聚焦搜索框；输入代码/名称带候选下拉与自动补全（缓存加载）；
• 更新缓存范围弹窗（v6.6.1）：工具栏/小屏工具菜单点「更新缓存」先选 全A（刷新代码表 + 全市场日K增量）/ 自选（仅自选池）/ 单股 （默认预填当前分析代码）；只拉缺失或过期数据，已最新自动跳过，全A/自选 后台显示进度；
• 后台主动预取（未分析股）：启动后每小时一轮，优先「当前股 + 自选」及其样本池 （同行业 + ETF；L3 开启时含同市值层），再滚动补齐全库缺失K线（跳过北交所/退市）； 收盘（15:05）后自动回补当日K线。已缓存只做新鲜度检查、批间限速； stock_gui.ini [predict] auto_prefetch = 0 可关闭；
• 单股策略消融：分析后弹出三档候选（13 类算法 × 3 风险参数，训练选型 + 近端一致性 / 验证防过拟合）； 图上买卖点按所选策略回放，激进档信号过少时自动兜底为多维波段信号 （面板「信号口径」与报告有标注，不改动消融缓存）； 工具→信号胜率面板与消融同窗同引擎（_bt_events，val=max(200,n/4) 切分）， 交易/胜率/年化/回撤与消融弹窗逐项一致（v6.1.6）；「交易明细」子页逐笔列出 三段买卖点/收益/原因（v6.3.3，可按段筛选、点列头排序，导出同步）； 同页「重选策略」打开「全部组合」窗口（v6.3.3，全部 算法×风险档 候选， 14 种排列方式，任选应用或本地重算）；
• 工具菜单：v6.2.3 三档组合（当前目标持仓）、 三档回测（全A / 主板 / ETF / 全A含ETF）、荐股收益回测（全A / 主板 / ETF / 全A含ETF）、 以及 ETF：刷新代码表 + 回填历史； 回测结果窗口对每档显示主基准 + 创业板指/科创50 对照（激进档主基准为科创50，稳健/均衡为上证）；
• 荐股按钮：风险偏好下拉（勾选 AI 自动选档时含「AI自动(按偏好)」）， 三档列表来自组合引擎（含建议手数/金额/参考止损；闸门关闭显示「空仓等待」； 激进档对涨停标的标 [涨停] 并提示打板口径）； 「综合(18策略)」（v6.1.6）：全市场单次扫描 18 个短线策略（布林突破/断板反包/ 均线多头/连板/超跌反弹/回踩/量价齐升等），按「命中策略数 ×100 + 命中策略均分」 排序输出共振最强的股票（列显示共振数/均分/命中策略；约 1 分钟，纯本地缓存不联网）； 两种口径都以设置里的行业/板块权限与荐股股票池过滤，双击任意推荐行切到该股分析；
• 设置：AI Key / 接口地址（OpenAI 兼容）/ AI 模型（可自动获取列表）/ 代理 / 预测参数（含风险偏好：保守/稳健/激进/test——test 为 v6.4.1 新增的 sm701 模型直出档：单股买卖点不做策略消融，直接用模型概率（≥0.55 买入 / <0.50 卖出）； 最大拉取样本量：单只股票单次联网拉取根数，默认 1000； 只限制拉取、不限制读库，库内历史全量参与分析）/ 外部策略（v6.6.0）：导入股票策略工坊自定义策略，启用后风险偏好禁用、 改用止损/止盈/最长持有参数 / 荐股权限（行业多选 + 主板/创业板/科创板/ETF 勾选） / AI 自动选档 + 荐股偏好 / 荐股股票池（all/main/etf/all_etf）；
• AI 分析标签页：多轮问答，首轮发送完整数据上下文，追问复用缓存（数据未变不重复计费）， 可清空对话；系统提示词与上下文都带当前风险偏好行为约束（保守/稳健/激进/test）， 风险偏好变化后自动重新提问（不复用旧口径回答）； AI结论中的买点/卖点/止损/支撑压力价位自动画到K线主图（ACCENT色虚线+AI标签， 工具栏“AI线”开关显隐，随平移/缩放保留）；

生产端 · CLI（python stock_predict.py）

python stock_predict.py --refresh-etf                # 同步 ETF 代码表 + 回填历史
python stock_predict.py --tiers                      # 三档当前目标持仓（含参考止损/权限过滤）
python stock_predict.py --tiers --tier 激进           # 只看某一档
python stock_predict.py --tiers --universe main      # 主板口径
python stock_predict.py --tiers --universe etf       # ETF 口径
python stock_predict.py --tiers --universe all_etf   # 全A含ETF
python stock_predict.py --tiers --tier test          # test=sm701 实验档（显式指定）
python stock_predict.py --tiers --ai-tier            # 荐股前由 AI 在三档内选一档
python stock_predict.py --tiers-backtest             # 全期组合回测摘要
python stock_predict.py --picks-backtest             # 荐股收益回测（逐笔，全期）
python stock_predict.py --picks-backtest --picks-seg val   # 指定区间

依赖：numpy + scikit-learn + lightgbm（基础功能纯标准库可跑，组合引擎需要 numpy）。

旧结论与历史说明

历史完整记录：reports/回测复核报告_20260913.md；v2.x→v4.0.1 存档：research/legacy/。

数据与缓存

• 行情源（多源容灾，细节见 ARCHITECTURE.md 2.1）：
  • 快照：腾讯 → 新浪 → 东财；自选/指数批量走 fetch_batch_quotes；
  • 日K：腾讯不复权 × 新浪后复权因子 = 真乘法后复权（2026-09-27 全链切换； 腾讯 hfq 实测为分段仿射、日收益被逐股缩放，已弃用）；ETF/LOF 无有效因子时用 腾讯 qfq，指数用不复权；v6.5.9 起多源扩为 8 条：腾讯 4 域（配置域/代理/ifzq/ ifzq-HTTP）→ 腾讯 web 2 域 → 新浪日K（不复权×同一因子，实测可取 3000 根） → 东财 fqt=2 兜底；v6.6.5 新增同花顺第三梯队源（d.10jqka.com.cn v6 line，无需 cookie，完整前复权口径原样入库，排在新浪之后东财之前）并支持 设置→数据源自定义：内置源可启用/停用/排序，可添加自定义源（腾讯/同花顺/ 东财/新浪/网易格式，添加前可实测），即时生效并存 ini [data]； 增量回补默认只拉 120 根小窗（载荷约 1/17），检出基期漂移自动升级全量重定基；
  • 板块：东财 clist → 腾讯行业榜 → akshare（可选依赖）；
  • 代理：国内域名直连优先、代理兜底，被拒自动旁路 120s；
  • 急救箱：python3 stock_firstaid.py --check（全候选域体检）、--ai（AI 找源， 实测验证后采用）。
• 复权口径：库内统一存真乘法后复权；adjust(code, k) 存显示缩放系数 （k = 同一交易日不复权收盘 / 库内收盘），读取层按 库内价 × k 还原 「乘法前复权（≈现价）」。sync_adjust.py 可批量刷新并修复末根毛刺。
• 清洗：data_clean.py 默认只出报告（reports/清洗报告_*.md），--fix 才改库； 判定规则与 GUI _bars_anomalous 同源；含 --repair（截断修复）与 --check-adj（复权失真体检）。
• 当前缓存（2026-09-27）：stocks 7594 只（含 ETF/LOF 1796），日K 12,714,846 根 / 7624 只代码（≥2000 根 3805 只、≥2400 根 3127 只）， 最新交易日 2026-09-24；指数/个股深历史自 2016-11。
• ETF 数据：1785 只有 K 线、合计 181.4 万根；代码表由 refresh_etf_codes() 维护（剔除货币/现金类，东财故障时走新浪兜底）。
• 客户端数据包与研究产物：见 https://github.com/Languangxun/stock-analyzer/releases（客户端/研究包以最新 Release 为准， 包名 stock-analyzer-client-v<版本>-<日期>.zip + research_v<版本>.zip）。

项目文件

| CHANGELOG.md | 版本摘要与历史变更（本 README 不再堆变更流水） |

已知局限

1. 组合回测区间自 2022-09 起（约 4 年，受特征/训练段要求限制），库内个股/指数 深历史自 2016-11（2400 根）；仍不能覆盖完整牛熊；
2. 激进档（板块轮动 Top5 集中持仓，v6.1.9/v6.2.3 定型）：年化波动大、单年可能大幅跑输； 允许打板，约 1.3%~1.9% 的买入发生在涨停价；回撤由使用者自行承受；
3. 新稳健档（v6.5.0，reb20/buffer20）：拉长持有在 20 日动量策略上全面跑输 （全A全期 +69.3%→+22.1%、val +48.9%→+16.1%、bull +88.7%→+45.5%，picks10 全期 +61.2%→+11.3%），如不能接受请用均衡档（=老稳健 10 日口径）；
4. 科创50 是很强的基准（全期年化 +12.8%、样本外 +21.5%、强势段 +35.4%）： 激进档对科创50 的超额在多数区间为负，对创业板指/上证为正 —— 报告同时给出三基准， 请勿只看单一基准判断策略优劣；
5. MA 闸门在单边强趋势中会滞后（2024-2025 跑输的直接原因之一）；
6. 整手约束下小资金（<10 万）无法完全复制 Top10 组合，实际需按资金量缩减股票数； 稳健档 v6.3.1 收紧后全期回撤由 -8.6% 扩至 -19.5%（IC 确认层在 2023~2024 弱市更吃亏、2025~2026 显著占优），请对照 val/bull 与逐年分段自行判断；
7. 未建模冲击成本/一字板，停牌与退市按最后收盘价了结，可能高估极端情形下的可回收价值；
8. 参数选型虽在训练段完成，但样本短、探索次数多，仍存在选择偏差 （主板激进档的动量权重/参数是在全期扫描后选定，诚实说明与过拟合诊断见 reports/回测复核报告_20260913.md 与 research/v61_report.md）， 请以样本外、逐年表与相位区间为准；
9. 荐股权限过滤在历史回测中未启用（无时点行业/ST 数据），实盘口径会略少于回测样本；
10. AI 分析输出为模型生成文本，不构成任何投资建议，其选档仅在三档之间选择，不参与选股与消融；
11. ETF 数据长度不均：1785 只有 K 线（884 只 ≥1000 根、其中 254 只 ≥2000 根， 合计 181.4 万根），仍有部分上市较晚/规模较小的基金K线较短， 故 ETF 口径组合在 2022~2023 年的样本偏薄，逐年口径不如个股口径可靠； 货币/现金类 ETF 已剔除（近零波动会霸占低波因子），债券 ETF 仍保留 —— 它们在低波项上 天然占优，all_etf/etf 的稳健档会明显偏向低波资产，这是特性也是局限；
12. ETF 无 ST/退市语义，pick_allowed 把它们归入独立 ETF 板块；若在设置里只勾选了 主板/创业板/科创板而未勾 ETF，ETF 口径荐股会被权限过滤为空；
13. 异动·全市场相似（v6.3.0）：异动分位阈值与相似度权重是按可解释性 设定的先验（非样本外寻优）；全市场消融/三档选型已重跑（7183 只有效）， 但 analog 候选的验证段年化中位为负、IC 为正（描述性指标）， 「入选样本的中位收益」属选择偏差、不可当策略期望；样本分歧时系统会明确 输出「观察」而不再给方向。目标股触发用精确逐日因果分位，全市场候选事件 按各股分块因果分位提取（每 20 日重算，均为无前视）；换手率特征用当前 总股本（et_shares）近似历史换手，送转/增发会带来偏差；首次触发需构建 全市场事件表（约 24s，进程内缓存，后续瞬时）。
14. 预测K线已按板块涨跌停钳制（v6.5.2热修②）：预测价位不会超过 昨收±单日 涨跌停（主板10%/创业板·科创板20%/北交所30%，复牌与上市首日不设限日例外）； 统计预测仍可能踩到板。AI 页各档闸门为后台预热缓存（最长10分钟）， 刚打开时可能短暂显示”后台预热中”。
15. 外部策略（v6.6.0）只覆盖单股分析/信号胜率回测：不进入三档组合、 每日荐股与全量消融；只导入工坊自定义 JSON，代码插件/模型策略不导入； 条件内指标参数在导入时固化（暂不支持在本程序编辑）；百分比止损/止盈为 盘中触发口径（同日同时触发时按止损优先，保守处理），最长持有按到期日 收盘退出；策略表现仍取决于导入规则本身，请自行做样本外验证。

文档索引

许可证

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