# ashare-quant-analysis

**Repository Path**: meihongliang/ashare-quant-analysis

## Basic Information

- **Project Name**: ashare-quant-analysis
- **Description**: a股量化分析
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-01
- **Last Updated**: 2026-08-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# A股量化分析建议软件

基于 akshare 免费数据 + 多因子评分的 A 股投资建议工具。核心产出：**投资建议列表（每条带原因）**。

## 特性

- ✅ 只针对国内 A 股（腾讯行情源，一次调用拿全市场含 PE/PB/市值/量比/主力资金）
- ✅ 多因子评分：趋势 / 动量 / 量能 / 价值 四维加权，生成 `强烈买入 / 买入 / 持有 / 观望 / 卖出` 建议
- ✅ 每条建议带具体原因（MACD 金叉、站上 MA20、PE 低估、放量上涨…）
- ✅ 交互式 K 线（蜡烛 + 均线 + 成交量）、MACD/RSI/KDJ 副图、评分环、因子进度条
- ✅ 多主题系统：右上角切换，新增风格只改一个 dict
- ✅ 防封 IP：全局限速 + 随机抖动 + 指数退避重试，快照 5 分钟内不重复请求
- ✅ 三级缓存（内存 → SQLite → 网络），日 K 增量补缺漏，SQLite 持久化

## 技术架构

### 技术栈

| 层 | 选型 | 用途 |
|---|---|---|
| 语言 | Python 3.11 | 生态成熟，akshare/pandas 兼容性最稳 |
| 数据源 | akshare（腾讯源） | 免费 A 股行情：`stock_zh_a_spot_tx` 全市场快照、`stock_zh_a_hist_tx` 日 K |
| 数据处理 | pandas / numpy | 指标计算、因子评分、快照清洗 |
| 存储 | SQLite（stdlib sqlite3） | 行情/快照/信号缓存持久化，免部署 |
| 可视化 | Streamlit + Plotly | Web 界面 + 交互式 K 线 |
| 主题 | CSS 变量 + 调色板 dict | 多主题动态切换 |

### 数据流

```
腾讯行情 API
   │  ① stock_zh_a_spot_tx  全市场快照(5534只, 一次调用~6s)
   │  ② stock_zh_a_hist_tx  单只日K(前复权)
   ▼
data/throttle.py   全局限速器：最小间隔1.2s + 随机抖动0.3-0.9s + 指数退避重试
   ▼
data/fetcher.py    三级缓存：内存(TTL) → SQLite → 网络，只在全缺时才打接口
   ▼
data/db.py         SQLite 6表：stock_list / daily_bars / spot / fundamentals / signals / meta
   ▼
analysis/indicators.py  本地算 MA/MACD/RSI/KDJ/BOLL/量比（不打接口）
   ▼
analysis/scoring.py     四因子评分 → 建议 + 原因
   ▼
analysis/screener.py    快照筛候选池(按成交额Top N) → 批量分析落库
   ▼
app.py   Streamlit 三视图（右上角切主题）
```

### 模块职责

| 文件 | 职责 |
|---|---|
| `config.py` | 全部可调参数：限速间隔、缓存 TTL、候选池大小 |
| `data/throttle.py` | 全局令牌限速 + 随机抖动 + 指数退避重试，所有网络调用统一过 |
| `data/fetcher.py` | akshare 封装，三级缓存，代码↔交易所符号转换，降级容错 |
| `data/db.py` | SQLite 建表/读写/幂等迁移，每线程独立连接 |
| `analysis/indicators.py` | 纯 pandas 技术指标，`full()` 一次性叠加 |
| `analysis/scoring.py` | 四因子评分 + 原因生成 + 操作分类 |
| `analysis/screener.py` | 候选池筛选、批量分析生成器（带进度） |
| `themes.py` | 主题库（调色板 dict），新增风格只改这里 |
| `app.py` | Streamlit 三视图 + 主题注入 |
| `demo.py` | 离线/在线自检 |

## 核心设计

### 1. 防封 IP（`data/throttle.py`）

- **全局令牌限速**：所有 akshare 网络调用间强制最小间隔（默认 1.2s）+ 随机抖动 0.3–0.9s，打散请求节奏，避免固定频率被识别
- **失败重试**：指数退避（2s → 4s），最多 2 次
- **快照节制**：全市场快照 5 分钟内不重复请求（meta 表时间戳 + 内存 TTL 双层守卫）
- **降级容错**：接口失败静默返回缓存/空，不中断整个流程

### 2. 三级缓存

```
请求 → 内存缓存(TTL) → SQLite → 网络
```

- **内存**：快照/清单按 TTL 缓存，秒级响应；Streamlit `st.cache_data` 再兜一层
- **SQLite**：日 K 增量落库（`INSERT OR IGNORE`），再次分析只补缺漏日期；信号按天缓存，当天不重算
- **网络**：只有全部缺失才打接口，且走限速器

### 3. 数据源选型（血泪坑）

akshare 默认的 `stock_zh_a_spot_em` / `stock_zh_a_hist` 走**东方财富**，实测本机网络下**完全不可达**（直连 + 代理都超时）。故改用**腾讯源**：

- `stock_zh_a_spot_tx`：一次调用拿全市场，字段比东财更全 —— 自带 `pe_ttm`、`pb`、`总市值`、`换手率`、`量比`、**5/20/60 日涨跌幅**、**主力净流入**
- `stock_zh_a_hist_tx`：日 K 前复权，增量拉取

腾讯源快照字段极大简化了基本面评分（PE/PB/市值白送），无需逐股拉财务接口。

### 4. 多因子评分模型（`analysis/scoring.py`）

| 因子 | 权重 | 内容 |
|---|---|---|
| 趋势 | 0.35 | 股价 vs MA20/MA60、均线多头/空头排列、乖离率 |
| 动量 | 0.35 | MACD 金叉死叉、红绿柱、RSI 区间、KDJ |
| 量能 | 0.15 | 量比 + 涨跌配合（放量上涨/缩量回调） |
| 价值 | 0.15 | PE/PB 经验估值带、市值弹性、ROE |

- 每维 0–100 分，加权得总分
- 总分 → 操作：≥80 强烈买入 / ≥65 买入 / ≥50 持有 / ≥35 观望 / <35 卖出
- **每条原因**来自具体因子触发条件（如"MACD 金叉""站上 MA20""PE 低估区间"），满足"建议必带原因"要求
- 结果写 `signals` 表，按天缓存

### 5. 主题系统（`themes.py`）

- 调色板驱动：CSS 用 `var(--xxx)` 变量，Python 图表/评分环/徽章读同一个调色板 dict
- 右上角下拉切换，实时生效
- **新增风格**：往 `THEMES` 加一个调色板 dict，无需改任何其它代码

### 6. SQLite 表设计

| 表 | 作用 | 缓存策略 |
|---|---|---|
| `stock_list` | 股票清单 | 周级 |
| `daily_bars` | 日 K 线 (code,date 唯一) | 增量补缺 |
| `spot` | 全市场快照 | 5 分钟 |
| `fundamentals` | 个股基本面 | 周级 |
| `signals` | 建议结果（评分+操作+原因JSON） | 按天 |
| `meta` | 各数据源最后更新时间 | — |

## 快速开始

```bash
/opt/homebrew/bin/python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

streamlit run app.py
```

浏览器打开 http://localhost:8501。

## 使用

1. **投资建议列表**（默认页）：点「开始/更新分析」→ 快照筛候选池 → 逐只评分（首次约数分钟，受限速保护）→ 评分排序，看原因，导出 CSV
2. **市场概览**：两市涨跌分布、涨停/跌停、涨幅/成交额/超跌榜
3. **个股分析**：搜索股票 → K 线 + 技术指标 + 估值 + 建议原因

右上角切换 4 套主题（卡其绿 / 深色金融 / 浅色简洁 / 深蓝科技）。

## 自检

```bash
python demo.py                 # 离线：合成数据验证指标与建议结构
python demo.py --live 600519   # 在线：拉真实股票走完整链路（需网络）
```

## 新环境部署

data.db 不用推送，首次启动自动建表（`app.py` 加载时执行 `db.init_db()`）。

```bash
git clone <repo-url>
cd ashare-quant-analysis
# 建 venv（macOS 用 Homebrew Python 3.11）
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py
```

两点环境依赖：① Python 3.11（3.14 下 akshare 兼容未测）；② 网络可达腾讯行情源。

## 扩展

- **新主题**：`themes.py` 的 `THEMES` 加一个 dict
- **新因子**：`analysis/scoring.py` 加一个 `_score_xxx()`，权重加进 `WEIGHTS`
- **候选池大小**：`config.py` 的 `POOL_SIZE`
- **限速频率**：`config.py` 的 `MIN_INTERVAL` / `JITTER_MIN` / `JITTER_MAX`

## 目录

```
config.py          全局参数
data/
  db.py            SQLite 建表与读写
  throttle.py      全局限速 + 抖动 + 重试退避
  fetcher.py       akshare 封装，三级缓存
analysis/
  indicators.py    技术指标（本地计算）
  scoring.py       多因子评分 → 带原因建议
  screener.py      候选池筛选 + 批量分析
themes.py          主题库
app.py             Streamlit 三视图
demo.py            自检脚本
```

## 注意

- 建议仅供研究参考，不构成投资依据。
- 数据来自公开接口（akshare 腾讯行情源），存在延迟；东财源本网络不可达故未用。
- ROE/毛利率等深基本面依赖东财财务接口，不可达时自动降级（不影响评分）。
- 若代理导致国内行情源不通，把 `qt.gtimg.cn` 等加入 `NO_PROXY`。