A 股决策系统
把每日全市场扫描、解释性评分、报告与定时触发，压缩成一条可观察的尾盘决策流水线。
- 5,527
- 只股票扫描范围
- 82s
- 一次流水线耗时
- 16
- 项可配置条件
- 14:46
- 交易日触发时间
为什么做
选股最危险的不是条件少，而是每天换一套理由，最后无法知道判断为何有效。
全市场行情数据量大、接口不稳定、窗口又接近收盘；如果筛选、评分、报告和触发彼此割裂，就很难长期运行。
我把快照粗筛、候选精筛、解释性评分、历史归档、网页报告与飞书推送做成两段式自动管线。
做出来的部分
两段式全市场筛选
先用全市场快照压缩候选，再拉取更昂贵的 K 线和分时数据完成精筛。
评分可解释
软评分与硬门槛分开呈现，每只候选都能追溯到具体条件，而不是一个不可解释的黑盒分数。
结果自动交付
交易日定时触发，输出静态 Dashboard、历史 JSON 与飞书图文报告。
系统如何工作
PythonPandasAkShareJinja2pytestVercelLark
数据采集与降级
AkShare 与多个公开行情来源承担不同数据职责，降低单一接口失效的影响。
条件与评分引擎
筛选条件集中配置，技术、分时、量能和风险信号在同一套可测试规则中组合。
部署与触发
Vercel 托管看板，外部定时与本机 launchd 方案用于避开 GitHub schedule 的长延迟。
已有的结果
A 股系统已经持续运行并公开展示结果，核心价值不是给出一个代码，而是让筛选过程可配置、可解释、可复查。
- 公开 Dashboard 当前可访问，并展示真实运行批次。
- 代码库包含 15 个测试文件与多日历史结果。
- Windows v2 交付包、自动触发与报告链路均有实际产物。
当前边界
- 免费行情源存在限速、短历史窗口与字段变化风险。
- 系统提供研究筛选，不构成投资建议，也没有经过实盘收益验证。
- Windows 端数据获取仍需在更多真实机器与网络环境验证。
下一步
- 固化无需个人电脑在线的精准定时方案。
- 增加数据源健康监控与失败批次可见性。
- 用长期留档评估条件稳定性，而不是只看单日候选。