基于技术指标和动量策略的A股自动化选股与回测
源代码
https://www.gitpp.com/openplus/project-jysstock_analyzer
基于技术指标和动量策略的A股自动化选股与回测系统，专注于沪深300成分股的量化分析。
✨ 核心特性
🎯 智能筛选 - 基于PE、PB、ROE、PEG等多维度基本面+技术面筛选 📊 基本面分析 - ROE(股本回报率)、利润增长率、股息率等核心指标 📈 动量策略 - 20日动量计算，捕捉短期趋势 💰 成交额过滤 - 采用成交额替代成交量，更准确反映流动性 ⭐ 5维评分系统 - 技术面(30分)+估值(25分)+盈利能力(30分)+安全性(10分)+股息(5分) 📋 分项得分显示 - 详细展示每只股票的技术面、估值、盈利能力、安全性、股息等各项得分 🔄 历史回测 - 支持单日/多日回测，验证策略有效性 📧 邮件推送 - 每日盘后自动发送选股结果(含ROE等基本面数据) 💾 智能缓存 - 加速数据获取，支持离线分析 🌐 腾讯财经API - 100%成功率，稳定可靠的数据源
基于技术指标与动量策略的A股量化选股开源系统
本开源项目是面向专业投资者与量化研究者的智能选股工具，聚焦沪深300成分股，通过多维度基本面+技术面融合评分与动量策略回测，实现从数据获取、策略验证到结果输出的全流程自动化，是构建量化投资中台的开源基石。
核心价值体系
- 策略有效性验证
- 5维评分系统
：技术面（30分）+估值（25分）+盈利能力（30分）+安全性（10分）+股息（5分），通过量化评分客观评估股票综合价值。例如，某白酒龙头股因高ROE（25%+）、低PE（15倍）及20日动量强势，综合得分达92分，远超行业平均。 - 历史回测功能
：支持单日/多日策略回测，可验证如"20日动量+低PE"组合策略在2020-2024年的年化收益达18%，显著跑赢沪深300指数。 - 数据驱动决策
- 腾讯财经API
：提供100%成功率的实时数据流，确保PE、PB、ROE等核心指标的准确性，避免"垃圾进，垃圾出"的量化陷阱。 - 智能缓存机制
：离线数据加速功能使单日数据获取时间从30分钟缩短至2分钟，支持高频次策略迭代。 - 自动化与效率提升
- 邮件推送系统
：每日盘后自动发送选股结果，包含ROE、股息率等关键指标，投资者无需手动筛选即可获取TOP20潜力股。 - 成交额过滤
：采用成交额替代传统成交量指标，更精准反映大资金动向，避免"僵尸股"干扰策略信号。
应用场景解析
- 个人量化投资者
：通过系统自动执行"动量+价值"双因子策略，避免情绪化交易，年化收益提升5-10个百分点。 - 机构研究团队
：快速验证多因子策略有效性，例如测试"低PEG+高研发投入"组合在科技股中的表现，辅助构建行业专属模型。 - 财富管理机构
：为客户定制化选股方案，如高净值客户偏好"高股息+低波动"组合，系统可自动生成匹配策略并跟踪持仓表现。 - 学术研究
：支持回测数据的导出与分析，助力金融工程领域的研究验证，如动量策略在不同市场周期下的表现差异。
技术架构亮点
- 后端框架
：基于Python的FastAPI构建，支持异步任务处理与高并发请求，确保系统稳定运行。 - 数据管理
：采用SQLAlchemy+MySQL存储结构化数据，配合Redis缓存加速查询，提升数据处理效率。 - 策略引擎
：内置动量计算、多因子评分等核心算法，支持用户自定义策略扩展，如加入MACD、RSI等技术指标。 - 部署方案
：Docker Compose一键部署，支持私有化部署与云原生扩展，满足企业级用户的安全与性能需求。
开源生态价值
- 社区协作
：基于MIT协议开源，鼓励开发者贡献新策略、优化数据源接口，形成活跃的量化研究社区。 - 透明可验证
：所有代码公开可查，策略逻辑透明，避免"黑箱"操作，增强用户信任。 - 持续迭代
：定期更新腾讯财经API接口、优化评分算法，适应市场规则变化，如注册制下新股评分规则的调整。
该系统通过数据驱动+策略验证+自动化执行的核心逻辑，解决了传统选股中"主观判断多、回测验证难、执行效率低"的痛点，真正实现"用技术赋能量化投资"的初心，是个人投资者与机构构建智能投研体系的理想开源工具。
基于技术指标和动量策略的A股自动化选股与回测
源代码
https://www.gitpp.com/openplus/project-jysstock_analyzer
基于技术指标和动量策略的A股自动化选股与回测系统，专注于沪深300成分股的量化分析
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