沪深300多因子投研系统 v6.0 — 多策略量化选股平台#

AI Agent 个人投研技能 — 自动采集多源数据，计算 8 大类因子，生成结构化投研日报。

v6.0 新增 — 多策略量化选股平台#

• ✅ 9大策略体系集成 — 宽基指增(3) + 主动量化(3) + 高频量价(2) + 特色策略(1)
• ✅ 策略运行器 v2.0 — 支持 --correlation/--compare/--portfolio 参数
• ✅ 策略间相关性分析 — 定性相关矩阵 + 低相关组合建议
• ✅ 策略绩效对比 — 收益弹性排序 + 风格分类
• ✅ 多策略资产配置 — 稳健型/均衡型/进攻型/全天候 四种组合方案
• ✅ 共享因子处理库 — MAD去极值/Z-Score/对称正交化/ICIR加权/组合优化

v5.2 功能（保留）#

• ✅ pywencai(同花顺问财) 集成 — 自然语言查询补充数据
• ✅ 投研日报新增「问财补充数据」板块（双金叉/资金流/北向/高股息）
• ⚠️ JQData 已禁用 — 免费版数据截止2026-02-10，已从数据源剔除

什么时候使用#

• 用户要求分析 A 股 / 沪深300
• 用户要求多因子选股 / 股票评分
• 用户要求生成投研日报
• 用户要求分析个股基本面或技术面
• 用户要求集合竞价量比分析
• 用户要求查看分红送配 / 资金流向 / 龙虎榜

核心工作流#

1. 环境检查#

bash

cd hs300_research_system
python -c "import akshare; print('AKShare:', akshare.__version__)"
python data_fetcher.py  # 检查所有数据源状态

2. 运行完整分析#

bash

python full_analysis_v5.py
# 或新版：
python run_analysis_v3.py

运行结果包含：

• 沪深300成分股获取（AKShare）
• 日K线数据（东方财富 → Tushare Pro → AKShare）
• 基本面数据（Tushare Pro → 东方财富 → AKShare）
• 技术面分析（MACD/KDJ/均线）
• 多因子评分（8大类因子）
• pywencai问财补充（双金叉/资金流/北向资金/高股息）
• AKShare附加数据（分红送配/资金流/龙虎榜）

⚠️ JQData(聚宽) 已禁用：免费版数据仅到2026-02-10，不再使用。

3. 输出投研日报#

报告结构：

text

📊 沪深300多因子投研日报
├── 🌍 市场环境（牛市/熊市/震荡市 + 建议仓位）
├── 📈 技术信号（MACD金叉/KDJ金叉/均线排列统计）
├── 💰 基本面概况（PE/PB/ROE均值）
├── ⭐ 潜力个股 TOP 10（代码/名称/价格/PE/ROE/得分/风险/涨幅）
├── ⚠️ 高风险个股
└── 💡 核心结论

4. 可选：集合竞价分析#

bash

python call_auction_analysis.py

数据源架构#

数据源覆盖内容降级优先级pywencai(问财)自然语言查询/信号/资金流/北向/高股息补充查询东方财富HTTP日K线/实时行情/估值1（主力）AKShare成分股/分红/资金流/龙虎榜2（补充）Tushare Pro日线/财务/估值3（需2000+积分）SZSE/SSE交易所官方数据（辅助）4

自动降级链#

text

获取日线: 东方财富HTTP → Tushare Pro → AKShare
获取估值: 东方财富 → Tushare Pro → AKShare
获取财务: Tushare Pro → AKShare
问财补充: pywencai（自然语言查询）

pywencai(同花顺问财) 查询能力#

集成 pywencai 后，支持以下自然语言查询：

查询类型问财语句示例信号检测MACD金叉 / KDJ金叉 / MACD金叉并且KDJ金叉资金流向今日主力资金净流入排行行业资金流今日行业板块资金流向北向资金北向资金增持涨停/跌停今日涨停高股息股息率大于4%高ROEROE大于20%自定义任意自然语言问句

8 大类因子体系#

因子类别权重指标估值25%PE/PB/PS质量20%ROE/ROA/毛利率/净利率成长15%营收增长/利润增长动量15%1月涨幅/3月涨幅趋势15%MACD金叉/KDJ金叉/均线排列波动率5%年化波动率/ATR技术5%突破信号量能5%量比/换手率

配置说明#

JQData（已禁用）#

编辑 jq_config.py：

python

JQ_USER = '手机号'
JQ_PASSWORD = '密码'
JQ_AUTH = False  # 免费版数据截止2026-02-10，已禁用

Tushare Pro（可选）#

编辑 tushare_config.py：

python

TUSHARE_TOKEN = 'your_token'
TUSHARE_AUTH = True

依赖安装#

bash

pip install akshare tushare pywencai pandas numpy scipy

pywencai 使用示例#

python

import pywencai
# 双金叉共振
res = pywencai.get(query='MACD金叉并且KDJ金叉')
# 今日资金流
res = pywencai.get(query='今日主力资金净流入排行', sort_key='主力资金净流入(元)')

注意事项#

• JQData 免费版数据有日期范围限制（通常到最近几个月）
• 获取最新实时数据需要升级 JQData 会员（约298元/年）
• 公司网络可能拦截东方财富 push2 API
• 建议配置 OpenClaw Heartbeat 每日 08:30 自动运行

文件结构#

text

hs300_research_system/
├── full_analysis_v5.py      # 主分析程序 v5.1
├── run_analysis_v3.py       # 主分析程序 v5.2（含pywencai补充数据）
├── data_fetcher.py          # 多数据源采集模块 v5.2
├── factor_calculator_v3.py  # 8大类因子计算器
├── pywencai_fetcher.py      # 同花顺问财数据获取器 ⭐新增
├── market_regime.py         # 市场环境判断
├── risk_management.py       # 风险管理和仓位建议
├── data_quality.py          # 数据质量检查
├── jq_config.py             # JQData 配置（已禁用）
├── tushare_config.py        # Tushare 配置
├── config.py                # 全局配置
├── call_auction_analysis.py # 集合竞价分析
├── requirements.txt         # 依赖清单
└── DATA_SOURCES.md          # 数据源详细说明 v5.2

输出格式#

text

===================================================================
  沪深300多因子投研日报 v5.1
  生成时间: 2026-05-14 14:34:00
===================================================================

技术信号: MACD金叉:1 | KDJ金叉:3 | 均线多头:6 | 均线空头:6
基本面: PE均值=21.9 | ROE均值=2.9%

潜力个股 TOP 10:
  1. 000157 中联重科   价:9.68  PE:19.5  ROE:2.0%  营收:+24.9%  利润:+26.8%  得分:67.0  风险:低  1月:+9.9%
  2. 000338 潍柴动力   价:25.89 PE:19.0  ROE:3.5%  营收:+16.1%  利润:+44.5%  得分:62.0  风险:中  1月:+36.3%
  ...

高风险:
  ⚠ 601318 中国平安  得分:-0.18  PE:8.5  均线:空头

---

v6.0 多策略量化选股平台#

9大策略体系#

#策略代码策略名称类别2025表现调仓1csi300沪深300指增宽基指增超额10.7%月度2csi500中证500指增宽基指增超额9.5%月度3csi1000中证1000指增宽基指增超额17.49%月/周4multi_composite多策略复合因子主动量化年化超额12.6%月度5quant_selection量化选股(空气指增)主动量化收益45.02%周/月6growth_stage成长期优选组合主动量化收益84.1%月度7kcb科创板策略特色策略收益~18.61%月度8factor16_m16因子量价(月频)高频量价多空47.51%月度9factor16_w16因子量价(周频)高频量价多空82.67%周度

运行多策略#

bash

cd hs300_research_system

# 运行所有策略
python strategy_runner.py

# 运行指定策略
python strategy_runner.py --strategy csi300

# 策略相关性分析
python strategy_runner.py --correlation

# 策略绩效对比
python strategy_runner.py --compare

# 资产配置建议
python strategy_runner.py --portfolio

# 列出所有策略
python strategy_runner.py --list

策略模块结构#

text

strategies/
├── __init__.py               # 策略包
├── core_factors.py           # 共享因子处理库 (MAD/Z-Score/正交化/ICIR/组合优化)
├── base_strategy.py          # 策略基类
├── csi300_enhanced.py        # 沪深300指增
├── csi500_enhanced.py        # 中证500指增
├── csi1000_enhanced.py       # 中证1000指增
├── multi_strategy_composite.py   # 多策略复合因子(60/30/10)
├── quant_stock_selection.py      # 量化选股(空气指增)
├── growth_stage_portfolio.py     # 成长期优选组合(三层筛选)
├── kcb_strategy.py               # 科创板策略(四因子等权)
├── factor16_monthly.py           # 16因子量价月频版
└── factor16_weekly.py            # 16因子量价周频版
strategy_runner.py            # 多策略统一运行器 v2.0