多策略量化研究 Skill（multi-strategy-quant-research-pro）v1.1.2

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展示名称：多策略量化研究
Slug：multi-strategy-quant-research-pro
版本：1.1.2
短描述（≤200字）：覆盖A股/港股/美股的量化研究引擎，内置23种真实可审计策略（量价/MACD/估值/财务/趋势/动量/均线风控等），数据来自东方财富/腾讯/新浪公开接口，确定性计算、零外部依赖。支持自然语言意图、多策略组合、自进化权重、历史回测、47因子库（IC+合成）、组合优化、动态仓位、市场环境研判、定向筛选、单股诊断与代码审计，输出文本/JSON/HTML/CSV，可选SQLite档案库。不构成投资建议。

定位

覆盖 A股/港股/美股 的多源数据量化研究引擎。数据层以东方财富公开行情为主通道，K线多通道自动容灾（push2his 多节点 → 腾讯公开K线 → 新浪美股全历史），实时行情主/延迟节点自动切换，单通道不可达不影响结果产出；另含估值、资金流、板块与缓存并发层。

内置 23 种真实可审计策略：量价形态（红肥绿瘦/上涨波段/回调缩量/横盘调整）、MACD底背离、高股息、低估值、放量突破、趋势分析、布林带下轨反弹、筹码集中、现金流质量、ROE杜邦筛选、费雪成长股、长期低位蓄力、海龟交易（唐奇安通道突破）、动量策略、多年度ROE严格校验（S18）、MACD金叉择时（S19）、资金流策略（S20）、多周期共振（S21）、相对强度策略（S22）、均线趋势风控（S23）。新增 ATR 止损止盈位（2倍ATR止损/3倍ATR止盈）与组合风险指标（行业分散度/建议持仓数），以及策略历史回测（真实K线信号回放，输出胜率与平均收益）。全部为确定性计算，同数据必同结果，无模型猜测、无编造补全。

组合筛选：并集/交集/加权三种模式，权重可自定义；支持多周期验证（周线趋势确认，加权模式收紧通过判定）。
自进化权重（--auto-weights，如实定位）：基于策略表现档案库的真实历史表现（1月胜率70% + 1月均收益30%）自动生成加权模式权重。真实边界（不夸大）：仅样本充足（≥5次入选）且指标齐全的策略参与调整，样本不足的策略保持默认权重；权重带保底因子不极端化；表现相同的策略权重趋近（表现优先于默认权重，如实反映）；输出明确标注"历史统计，不代表未来收益"。自进化仅指基于历史表现数据的参数调整，绝不改变数据真实性、不做涨跌预测。
数据质量如实标注：报告【数据质量】段显式量化偏差——候选池覆盖率（候选数/全市场总数）、财务报告期滞后天数（财报滞后1-4个月为正常）、估值口径（PE 为东财统一口径字段，与 TTM 字段 f162 数值一致），不隐藏不夸大。
自然语言选股意图解析（scripts/intent.py，人性化入口）：用户说"帮我选低估值高股息""港股高股息都要满足"等自然语言，可解析为策略组合+市场+组合模式建议（低估值→S07、高股息→S06、成长→S14、MACD底背离→S05、MACD金叉→S19、资金流→S20、多周期共振→S21、相对强度→S22、均线趋势风控→S23、放量突破→S08 等）。如实定位：确定性规则映射（关键词→策略能力表），非自由文本语义理解；未匹配项由 Agent 按用户明确需求补默认参数。
结果可解释（多因子画像 + 技术位）：每只入选标的输出策略画像（各策略维度得分概览，如"S06=1.0 S07=1.0"，可解释"为什么入选"）与支撑/压力位（近60日真实K线高低点，如实标注非预测承诺），随文本/JSON/HTML 报告展示。画像口径（如实）：分数为策略自身信号强度（0-1 范围），S01 满分 1.0、S02-S05 最强信号满分 0.85-0.9（各策略满分定义略有差异），画像用于横向比较入选标的的策略偏好，非绝对优劣。
大盘环境：由三市场真实指数（MA/量能/市场宽度信号）判定多空，叠加环境系数动态调整评分，并输出"若…则…"条件式趋势研判。
市场能力边界：三市场能力差异以「核心筛选流水线 → 阶段二」的市场能力表为唯一权威（A股/港股/美股 × K线/周线/财务摘要/资金流）。策略特有边界：估值策略（S06 高股息 / S07 低估值）三市场真实可用（候选池 clist f9/f23/f133 真实返回）；S18 多年度 ROE 三市场真实可用（多期报表按自然年提取年度 ROE，仅已完结自然年参与逐年严格校验，当年中报/三季报不计为年度值）；S15（长期低位蓄力）为技术面核心（长期低位+横盘蓄力），资金流仅辅助加分——美股无对应公开口径时该辅助条件如实不可用，技术面核心条件仍按实际数据判定、可独立通过。
历史回测：K线逐日信号回放（无前视偏差），输出每策略历史胜率与平均收益，样本不足时明确标注；可选本地档案库追踪筛选后表现。
四格式报告：纯文本、JSON、自包含交互式 HTML（大盘仪表盘、策略统计、K线迷你图、行业热力图）、CSV 表格（UTF-8 with BOM，Excel/WPS 直接打开）。
数据健康度报告：运行末尾输出本次真实数据通道汇总（实时行情通道/K线通道/市场宽度/候选池覆盖率/财务报告期滞后），便于判断结果可信度；K线全缓存命中时如实显示"本地缓存"，不误报异常。
运行时阈值覆盖（--override）：不改动默认配置即可临时调整策略阈值（如 --override S06_DIVIDEND_YIELD_MIN=3.5,S09_ADX_MIN=30），仅本次运行生效。

以上结果均基于历史数据与公开接口实时数据，不代表未来表现，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。公开数据延迟约 3-5 分钟。

合规声明（强制执行）

本 Skill 仅基于公开历史行情数据进行技术形态与基本面筛选匹配，不构成投资建议。
所有输出必须标注数据来源（东方财富/腾讯/新浪公开接口）、数据时点与刷新频率。
禁止使用「必涨」「稳赚」「买入」「推荐」等承诺性或诱导性用语。
每份报告末尾必须附风险声明：「以上为技术形态与基本面筛选结果，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。请结合自身风险承受能力独立决策。」
所有数值均为真实接口返回，严禁编造、补全、美化或篡改。

架构总览

multi-strategy-quant-research-pro/
├── SKILL.md                    # 入口文件（name/description frontmatter + 使用指引）
└── scripts/                    # 全部可执行代码（Python 标准库，零第三方依赖）
    ├── config.py               # 全策略参数配置 + 多市场参数 + 性能参数
    ├── run_screening.py        # 多市场主入口（--market A股/港股/美股/全部；共享 run_pipeline 流水线）
    ├── run_backtest.py         # 独立回测入口（单策略回测/多策略对比/参数优化）
    ├── run_diagnose.py         # 单股持有/离场诊断入口（--code 代码 --days 250，输出技术状态+全策略信号+S09回测）
    ├── run_audit.py            # 交易代码审计入口（--target 文件/目录 --mode security/concurrency/all）
    ├── intent.py               # 自然语言选股意图解析（"低估值→S07"等确定性规则映射）
    ├── risk_management.py      # ATR止损止盈位计算 + 组合风险指标（行业分散度）
    ├── guide.py                # 新用户交互式引导向导（7步，真实数据驱动）
    ├── validate.py             # 一键自检（frontmatter/版本/引用/策略注册表/语法/表述）
    ├── core/                   # 核心能力层
    │   ├── __init__.py         # 统一导出（回复引擎/韧性容错/可观测性）
    │   ├── response_engine.py  # 多模式回复引擎（新手/专业/极简三模式自动切换）
    │   ├── resilience.py       # 错误自愈与降级（熔断/数据源切换/部分输出/超时降级）
    │   └── observability.py    # 可观测性与自诊断（请求计数/P95延迟/缓存命中/健康度评分）
    ├── data/                   # 数据层
    │   ├── __init__.py         # 统一导出所有数据模块函数
    │   ├── _http.py            # 共享HTTP客户端（多节点容灾/延迟节点切换/会话级故障收敛）
    │   ├── a_share.py          # A股候选池列表(含行业字段)/日周K线/批量并发
    │   ├── fundamental.py      # 财务摘要/估值/批量基本面（三市场同构）
    │   ├── money_flow.py       # 主力资金净流入/连续流入判断（多日历史+实时回退）
    │   ├── sector.py           # 东方财富板块（BK）行业/概念涨幅排行
    │   ├── hk_share.py         # 港股行情/列表/K线（主板+创业板）
    │   ├── us_share.py         # 美股行情/列表/K线（NYSE+NASDAQ）
    │   ├── extended.py         # 扩展数据源（分钟K线/财务三表/龙虎榜/融资融券等9类）
    │   └── quality.py          # 数据质量保障（前复权/异常检测/完整性校验/来源标注）
    ├── indicators/             # 技术指标库
    │   ├── __init__.py         # 导出 MA/EMA/MACD/RSI/BOLL/ADX/ATR/均线排列
    │   ├── technical.py        # 标准技术指标（MACD/RSI/BOLL/均线/ADX/ATR）
    │   ├── multi_timeframe.py  # 多时间框架共振（月线+周线+日线三级评分）
    │   └── signal_quality.py   # 信号质量过滤（假突破/量能/共振/趋势/波动/位置6维度）
    ├── strategies/             # 策略层（23种，全部真实代码可审计）
    │   ├── __init__.py         # STRATEGY_REGISTRY + 统一导入
    │   ├── base.py             # StrategyResult + make_result
    │   ├── s01_volume_price.py # S01-S04 量价形态
    │   ├── s02_macd_divergence.py   # S05 MACD底背离
    │   ├── s03_high_dividend.py     # S06 高股息策略
    │   ├── s04_low_valuation.py     # S07 低估值策略
    │   ├── s05_volume_breakout.py   # S08 放量突破
    │   ├── s06_trend_analysis.py    # S09 趋势分析
    │   ├── s07_bollinger.py         # S10 布林带下轨反弹
    │   ├── s08_chip_concentration.py # S11 筹码集中度
    │   ├── s09_cashflow_quality.py   # S12 现金流质量
    │   ├── s10_roe_screening.py      # S13 ROE杜邦筛选
    │   ├── s11_fisher_growth.py      # S14 费雪成长股
    │   ├── s12_long_consolidation.py # S15 长期低位蓄力
    │   ├── s13_turtle.py             # S16 海龟交易
    │   ├── s14_momentum.py           # S17 动量策略
    │   ├── s15_multi_year_roe.py     # S18 多年度ROE严格校验
    │   ├── s16_macd_golden_cross.py  # S19 MACD金叉择时
    │   ├── s17_money_flow.py         # S20 资金流策略
    │   ├── s18_multi_period_resonance.py # S21 多周期共振
    │   ├── s19_relative_strength.py  # S22 相对强度策略
    │   └── s20_trend_safeguard.py   # S23 均线趋势风控策略
    ├── factors/                # 因子库（47因子5大类+正交化+IC检验）
    │   ├── __init__.py         # 统一导出 + ALL_FACTORS注册表
    │   ├── technical.py        # 技术因子18个
    │   ├── value.py            # 价值因子9个
    │   ├── quality.py          # 质量因子9个
    │   ├── growth.py           # 成长因子6个
    │   ├── money_flow.py       # 资金因子5个
    │   ├── composite.py        # 多因子合成（等权/IC加权/自定义）
    │   ├── ic_test.py          # 因子有效性检验（IC/分层回测/单因子评估；IR 需多期截面数据，单期输入如实返回 None）
    │   └── orthogonal.py       # 因子正交化（Gram-Schmidt/中性化/IC前后对比）
    ├── portfolio/              # 组合优化层
    │   ├── __init__.py         # 统一导出
    │   ├── optimizer.py        # 组合优化（等权/最小方差/风险平价/最大夏普+约束）
    │   └── style_neutral.py    # 风格中性化（市值/行业/波动率/Beta四维暴露计算与中性）
    ├── position/               # 仓位管理层
    │   ├── __init__.py         # 统一导出
    │   └── sizing.py           # 动态仓位（凯利/ATR波动率/风险平价/信号强度四级模型）
    ├── backtest/               # 回测引擎层
    │   ├── __init__.py         # 统一导出
    │   ├── engine.py           # 事件驱动回测引擎（无前视偏差/交易成本/涨跌停处理）
    │   ├── metrics.py          # 绩效指标（10+指标：夏普/索提诺/卡玛/胜率/盈亏比等）
    │   ├── optimizer.py        # 参数网格优化
    │   └── precision.py        # 回测精度（分层回测/行业中性/因子衰减/过拟合检测）
    ├── market_regime/          # 市场环境层
    │   ├── __init__.py         # 统一导出 + MarketRegimeEngine统一入口
    │   ├── detector.py         # 市场环境检测（牛熊判断/置信度/仓位建议）
    │   ├── sector_rotation.py  # 行业轮动分析（强势/弱势行业/热点概念）
    │   ├── strategy_recommender.py # 市场环境适配的策略推荐
    │   └── breadth.py          # 市场宽度指标（涨跌比/新高新低/ADL/均线占比+仓位建议）
    ├── composers/              # 策略组合引擎
    │   ├── __init__.py         # 统一导出
    │   └── strategy_composer.py # union/intersection/weighted 三种模式+条件/权重/管道编排
    ├── reports/                # 报告生成层
    │   ├── __init__.py         # 统一导出
    │   ├── text_report.py      # 纯文本报告
    │   ├── json_report.py      # JSON 结构化数据
    │   ├── html_report.py      # 自包含交互式 HTML 可视化报告
    │   └── csv_report.py       # CSV 表格报告（UTF-8 BOM）
    ├── self_evolution/         # 自进化引擎
    │   ├── __init__.py         # 统一导出
    │   ├── knowledge_base.py   # 知识库（JSON存储/自动过期清理）
    │   ├── param_adapter.py    # 参数自适应（基于历史表现调整/学习率防过拟合）
    │   ├── factor_weight.py    # 因子权重动态调整（IC/IR加权/最低权重保障）
    │   └── strategy_selector.py # 策略优胜劣汰（综合评分/TopN推荐/黑名单）
    ├── cache/                  # 缓存层
    │   └── __init__.py         # KlineCacheManager（内存+文件双层缓存/盘中即时失效）
    ├── archive/                # 策略表现档案库（可选模块）
    │   ├── __init__.py         # 导出 tracker / analytics / reporter
    │   ├── schema.py           # SQLite 建表
    │   ├── tracker.py          # 筛选快照存档 + 收益回填
    │   ├── analytics.py        # 策略统计聚合 + 排名
    │   └── reporter.py         # text / json 档案报告生成
    ├── audit/                  # 代码审计层（静态扫描，不执行被测代码）
    │   ├── __init__.py         # 统一导出
    │   ├── security.py         # 静态安全扫描（API密钥/危险函数/SQL注入等 12 类规则）
    │   └── concurrency.py      # 并发安全审计（多线程止损失效/竞态/锁 + asyncio 阻塞/取消/一致性）
    └── utils/                  # 工具层
        ├── __init__.py         # 统一导出
        └── performance.py      # 性能优化（智能缓存TTL+LRU/预计算/向量化/性能监控）

真实策略清单（23种，全部代码可审计）

基础策略 (S01-S12)

| 编号 | 策略 | 策略文件 | 判定函数 | 依赖数据 | |------|------|---------|---------|---------| | S01 | 红肥绿瘦 | strategies/s01_volume_price.py | check_s01_red_fat_green_thin | 日K线 | | S02 | 上涨波段 | strategies/s01_volume_price.py | check_s02_rising_wave | 日K线 | | S03 | 回调缩量 | strategies/s01_volume_price.py | check_s03_pullback_shrink | 日K线 | | S04 | 横盘调整 | strategies/s01_volume_price.py | check_s04_sideways_consolidation | 日K线 | | S05 | MACD底背离 | strategies/s02_macd_divergence.py | check_s05_macd_divergence | 日K线 | | S06 | 高股息策略 | strategies/s03_high_dividend.py | check_s06_high_dividend | 日K线 + 估值数据 | | S07 | 低估值策略 | strategies/s04_low_valuation.py | check_s07_low_valuation | 日K线 + 估值数据 | | S08 | 放量突破 | strategies/s05_volume_breakout.py | check_s08_volume_breakout | 日K线 | | S09 | 趋势分析 | strategies/s06_trend_analysis.py | check_s09_trend_analysis | 日K线 | | S10 | 布林带下轨反弹 | strategies/s07_bollinger.py | check_s10_bollinger | 日K线 | | S11 | 筹码集中度（技术面代理） | strategies/s08_chip_concentration.py | check_s11_chip_concentration | 日K线 | | S12 | 现金流质量 | strategies/s09_cashflow_quality.py | check_s12_cashflow_quality | 日K线 + 财务数据 |

进阶策略 (S13-S15)

| 编号 | 策略 | 策略文件 | 判定函数 | 依赖数据 | 创新点 | |------|------|---------|---------|---------|--------| | S13 | ROE杜邦筛选 | strategies/s10_roe_screening.py | check_s13_roe_screening | 日K线 + 财务数据 | ROE+盈利质量+杠杆健康 | | S14 | 费雪成长股 | strategies/s11_fisher_growth.py | check_s14_fisher_growth | 日K线 + 财务数据 | PEG+成长性确认 | | S15 | 长期低位蓄力 | strategies/s12_long_consolidation.py | check_s15_long_consolidation | 日K线（资金流辅助） | 深度回调+横盘蓄力+底部放量 |

高阶策略 (S16-S23)

| 编号 | 策略 | 策略文件 | 判定函数 | 依赖数据 | 算法核心 | |------|------|---------|---------|---------|---------| | S16 | 海龟交易 | strategies/s13_turtle.py | check_s16_turtle | 日K线 | 唐奇安通道突破（收盘突破近20日最高）为核心通过条件；ADX趋势过滤 / MA60顺势 / 2*ATR止损参考为辅助加分 | | S17 | 动量策略 | strategies/s14_momentum.py | check_s17_momentum | 日K线 | 近60日动量≥8%为核心通过条件；近20日动能延续 / MA60趋势背景 / RSI乖离过热过滤为辅助确认 | | S18 | 多年度ROE严格校验 | strategies/s15_multi_year_roe.py | check_s18_multi_year_roe | 日K线 + 多年财务数据 | 最近3个完整自然年年度ROE逐年≥15%为核心通过条件（任一年不达标或数据不足即不通过），最新报告期ROE≥15%计入通过判定；技术面均线上方为辅助加分 | | S19 | MACD金叉择时 | strategies/s16_macd_golden_cross.py | check_s19_macd_golden_cross | 日K线 | 近20个交易日内DIF上穿DEA（金叉）为核心通过条件，记录金叉触发日期；上升趋势确认（收盘>MA20且MA20上行且DIF>0）计入通过判定（可配置关闭）；纯技术面三市场可用，零额外数据依赖 | | S20 | 资金流策略 | strategies/s17_money_flow.py | check_s20_money_flow | 日K线 + 逐日资金流 | 近10日主力净流入率≥3% 或连续≥3日主力净流入为核心通过条件（满足其一）；量价资金背离（股价下跌但主力净流入）为辅助加分；A股/港股可用，美股无公开资金流口径如实不通过 | | S21 | 多周期共振 | strategies/s18_multi_period_resonance.py | check_s21_multi_period_resonance | 日K线 + 周K线 | 日线趋势（收盘>MA20且MA20上行）与周线趋势（周收>周MA10且周MA10上行）同时满足为通过条件；周线定方向、日线定时机，双周期共振；A股/港股有周线数据，美股无公开周线接口如实不通过 | | S22 | 相对强度策略 | strategies/s19_relative_strength.py | check_s22_relative_strength | 日K线 | 近20日涨幅≥15%且收盘>MA20（中期强度）+ 近5日涨幅>0（短期加速）为核心通过条件；近20日均量>近60日均量×1.1为放量辅助加分；纯技术面三市场可用 | | S23 | 均线趋势风控 | strategies/s20_trend_safeguard.py | check_s23_trend_safeguard | 日K线 | 五条件全通过才入选：①MA20向上（当前>5日前）②连续≥3日收盘>MA20（站稳）③收盘>MA60且MA60走平/向上（依托60日线）④量能≥前5日均量×0.5（非无量反弹）⑤RSI<75且近5日无放量滞涨（无高位见顶）；纯技术面三市场可用 |

策略判定函数签名：标准入参为 (klines, fundamental=None, money_flow=None)；S21 多周期共振额外接收 weekly_klines=None（周K线）。返回 {"code", "name", "passed", "score", "signal_strength", "reasons", "details"} 字典，details 中含 conditions 子条件命中状态。

核心筛选流水线

阶段一：数据获取

A股：data/a_share.py — 候选池列表（总市值降序，含行业字段）、日/周K线、批量并发获取；定向筛选（fetch_screened_a_share_codes）：按最新价升序分页拉取并过滤 ST/退市/新股，支持价格上限与市值区间参数（见 run_screening.py 的 --price-below/--cap-min/--cap-max）
港股：data/hk_share.py — 主板+创业板列表、日/周K线、批量获取
美股：data/us_share.py — NYSE+NASDAQ列表、日K线、批量获取
基本面：data/fundamental.py — 财务摘要（ROE/EPS/毛利率/净利率/资产负债率/营收与净利增速/每股经营现金流）、估值（PE/PB/PS/股息率/总市值）、批量获取；财务摘要三市场可用（A股走 RPT_F10_FINANCE_MAINFINADATA，港股/美股走 GMAININDICATOR 报表，字段语义同构）
资金流：data/money_flow.py — 个股主力资金净流入/连续流入判断（多日历史优先走 push2his 历史节点，回退 push2 实时/延迟；A股/港股真实可获取，美股无对应公开口径）
板块：data/sector.py — 东方财富板块分类（BK代码）行业/概念涨幅排行

候选池口径：full 模式下三市场统一按总市值降序取前N近似（A股默认 1000 / 港股美股默认 1000 / "全部"模式每市场 200），非指数成分精确匹配；已过滤 ST/退市/新股。A股候选池按市值排序而非当日涨跌幅排序，避免只覆盖当日大涨标的导致系统性漏筛。全市场全量模式（--full-market）：--market 全部 --full-market（三市场）或 --market A股 --full-market（单市场）时候选池按接口真实 total 拉满（全量分页上限100页+空页重试，延迟通道下A股覆盖率可达90%+）（A股/港股/美股全量覆盖，不做市值抽样截断），仅候选池即数千~上万只、耗时显著增加，仅在用户显式要求"全市场/全面覆盖"时启用；当前数据通道为官方延迟节点时美股候选池可能仅覆盖部分标的，如实提示。按需取数：仅当启用了对应依赖策略时才拉取估值（S06/S07/S14 的 PEG）、财务摘要（S07 的 ROE 防线、S12/S13/S14/S18 多年ROE）、资金流（S15/S20）、周K线（S21）；纯技术面策略组合（S01-S05/S08-S11/S16/S17/S19/S22/S23）只拉K线，显著减少网络请求与耗时。

定向筛选（价格/市值区间）：A股支持 --price-below <元> --cap-min <亿元> --cap-max <亿元> 三参数组合，按最新价升序分页拉取真实候选池（价格超限自动终止），过滤 ST/退市/新股并按市值区间过滤（市值元→亿换算），适合"低价+市值适中+资金流入"等结构化选股需求；返回含最新价/总市值/行业/PE/PB/股息率字段。

数据源：东方财富公开 HTTP API（push2.eastmoney.com / push2his.eastmoney.com / datacenter-web.eastmoney.com 财务摘要）为主通道，腾讯公开K线（proxy.finance.qq.com）与新浪美股（stock.finance.sina.com.cn）为容灾备选，请求间隔自动控制防封。

网络健壮性（真实故障切换）：

实时接口（列表/行情/估值）经 data/_http.py 共享客户端请求，主节点不可达时自动切换官方备用延迟节点 push2delay.eastmoney.com（延迟约3分钟，字段一致）。
历史K线接口（push2his）自动尝试多编号节点（79/92/91/无编号），首个返回有效数据的节点即用；全部节点不可达时自动切换备选公开通道：A股/港股走腾讯公开K线（proxy.finance.qq.com 优先，web.ifzq 触发风控时轮询备用入口），美股走新浪美股全历史日K（腾讯接口对美股仅返回首末两条，不可用）。备选通道输出与东财同构的K线字段（缺省字段置0，涨跌幅由收盘价序列真实计算），确保回测与技术面策略真实可用。注：腾讯/新浪K线通道不含成交额字段（如实置0），依赖成交额的大盘"量能"信号在兜底通道下如实缺省；策略层判定仅用开/收/高/低/量/涨跌幅，不受成交额缺省影响。
报告头部标注本次实际使用的数据通道（实时通道 + K线通道）；延迟节点下部分能力真实受限时（如美股候选池、资金流历史深度）会明确提示，不伪造数据、不静默。

阶段二：多策略并行判定

调用 strategies/__init__.py 中的 STRATEGY_REGISTRY 获取全部策略，通过 run_screening.py 的 --strategies 参数可指定启用的策略子集。每只股票并发执行所有启用策略的判定函数，支持 --multi-period 多周期验证。

市场能力差异：

| 市场 | K线 | 周线 | 基本面（财务摘要） | 资金流 | |------|-----|------|--------|--------| | A股 | 日K线 ✅ | ✅ | ✅（RPT_F10_FINANCE_MAINFINADATA） | ✅（push2 fflow 逐只获取） | | 港股 | 日K线 ✅ | ✅ | ✅（GMAININDICATOR 75 字段） | ✅（抽样，push2 fflow 116.xxx） | | 美股 | 日K线 ✅ | ❌ 无公开数据 | ✅（GMAININDICATOR 49 字段） | ❌ 无对应公开口径 |

三市场财务摘要策略（S07 的 ROE 防线、S12/S13/S14）均基于真实财务数据判定；S15（长期低位蓄力）在 A股/港股资金流辅助按实际数据判定（多日历史走 push2his 历史节点，不可达时可能仅最近1日、如实降级），美股因无对应公开口径该辅助条件如实不可用，技术面核心条件（长期低位+横盘蓄力）仍按实际数据判定、可独立通过。命令行会在执行前给出真实能力提示。

阶段三：组合引擎

调用 composers/strategy_composer.py 中的 compose() 函数，支持三种模式：

union（并集）：任一策略通过即入选
intersection（交集）：全部策略通过才入选
weighted（加权）：Σ(策略得分 × 策略权重) / Σ权重 × 10，权重通过 --weights "S01=0.15,S05=0.25,..." 配置；入选需同时满足「综合得分 ≥ 3.0」且「至少一个策略真实通过核心条件」（防止仅靠辅助加分、核心条件全不满足的标的入选）

综合评分说明（composers/strategy_composer.py）：加权模式综合得分按上述公式在 0-10 区间内计算；主流程在组合得分基础上叠加 大盘环境系数（多头 1.05 / 震荡 0.85 / 空头 0.65，取自 config.py 的 MARKET_*_COEFFICIENT）得到最终评分。本版本不包含行业景气加成项。

阶段四：报告生成

四种输出格式，通过 --format 参数切换，支持动态组合（逗号分隔，如 text,html）与仅控制台输出（print）：

纯文本报告（reports/text_report.py）：含大盘环境、策略通过率统计、筛选结果排序、行业分布、风险声明
JSON 结构化数据（reports/json_report.py）：标准 Schema，便于程序化消费
HTML 可视化报告（reports/html_report.py）：自包含单文件，含大盘仪表盘、策略统计、可排序表格、K线迷你图、行业热力图、风险声明，纯 CSS/JS 无外部依赖
CSV 报告（reports/csv_report.py）：UTF-8 with BOM，Excel/WPS 直接打开

回复详细度（--level，默认 full 全量，与历史行为一致；仅控制展示丰富度，不改变数据真实性）：

brief 简洁：只展示核心筛选结果（排名/代码/名称/评分/共识度/命中策略）与简短风险提示
standard 标准：大盘环境/策略通过率/筛选结果/行业分布/数据质量/风险声明
full 全量：标准内容 + 每条标的完整判定理由/多因子画像/技术位明细

示例：

python run_screening.py --market A股 --format text,html   # 仅输出文本+HTML两种
python run_screening.py --market A股 --format print       # 仅控制台文字贴出，不写文件
python run_screening.py --market A股 --level brief --format text  # 简洁文本报告

使用方式

# 运行环境：Python 3.10+，仅使用标准库、零第三方依赖；联网调用东方财富/腾讯/新浪公开行情接口（无需认证）。
# 将本 skill 内容（SKILL.md 与 scripts/ 目录）放入宿主 skills 目录下以 skill 名命名的文件夹中，随后在 scripts/ 下执行。
cd scripts

# A股完整能力（含基本面/资金流策略），一条完整命令；参数含义见下注释
# --market 市场(A股/港股/美股/全部)；--mode full 全市场候选；--strategies 指定策略(默认全部)；
# --strategy-mode union/intersection/weighted；--multi-period 多周期验证；--output 输出目录；
# --format text/json/html/csv/all/组合(如 text,html)/print(仅控制台)；--level brief/standard/full；
# --top 输出前N只；--cap 单市场候选池上限(默认1000)；--all-cap 全部市场每市场上限(默认200)；--full-market 全市场全量覆盖(单市场或全部市场均生效)；
# --price-below 价格上限(元) / --cap-min --cap-max 市值区间(亿元)：A股定向筛选（与 --strategies 组合使用）；--backtest 策略历史回测(真实胜率)；--no-cache 禁用缓存
python run_screening.py --market A股 --mode full --strategies S01,S05,S07 --strategy-mode weighted --weights "S01=0.15,S05=0.25,S07=0.20" --multi-period --output ./output --format all --level full --top 20

# 快速预览（候选池500只、输出前20、文本报告，大幅缩短耗时）
# 如实说明：候选池按市值降序抽样，可能漏掉中等市值高分股；要完整结果用 full 全量
python run_screening.py --quick --market A股 --top 20

# 自进化权重（基于档案库真实历史表现生成加权权重；样本不足的策略保持默认权重）
python run_screening.py --market A股 --strategy-mode weighted --auto-weights --top 20

# 自然语言选股意图解析（人性化入口）：用户说人话 → 解析为策略/市场/组合建议
python intent.py "帮我选低估值高股息"
python intent.py "港股 高股息 都要满足"

# 港股/美股（三市场全功能：技术面/估值/财务策略真实可用）
python run_screening.py --market 港股 --strategies S01,S05,S08 --top 20
python run_screening.py --market 美股 --strategy-mode weighted --weights "S01=0.2,S05=0.3,S08=0.2" --top 20
python run_screening.py --market 全部 --format html --output ./reports --top 30

# 全市场全量覆盖 + 多年度ROE严格校验
# --full-market 三市场候选池按接口真实total拉满（不做市值抽样）；S18 为最近3个完整自然年ROE逐年≥15%的严格校验
python run_screening.py --market 全部 --full-market --strategies S18 --strategy-mode weighted --top 20

# MACD金叉择时（S19）：近20日金叉+上升趋势，单市场全量
python run_screening.py --market A股 --full-market --strategies S19 --strategy-mode intersection --format text,csv --top 50 --no-guide

# 定向筛选：A股低价股（<15元）+市值50-300亿 + 近3日主力净流入 + 超跌反弹（S10）
# --price-below 15 --cap-min 50 --cap-max 300 按最新价升序真实拉取并过滤 ST/退市/新股、市值区间
python run_screening.py --market A股 --no-guide --price-below 15 --cap-min 50 --cap-max 300 --strategies S10,S20 --top 20 --format text

# 单股持有/离场诊断（如长飞光纤 601869）：技术状态 + 全部23策略信号 + S09趋势回测
python run_diagnose.py --code 601869 --days 250

# 交易代码静态审计（不执行被测代码）
python run_audit.py --target 交易系统.py                # 安全+并发全量审计
python run_audit.py --target ./src --mode security      # 仅安全扫描（密钥/危险函数/SQL注入等）
python run_audit.py --target ./src --mode concurrency   # 仅并发审计（止损失效/竞态/锁/阻塞/一致性）

未通过 --market 指定且处于交互终端时，每次运行会先弹出轻量市场询问： [1] A股 [2] 港股 [3] 美股 [4] 全部 [q] 退出（Enter 默认 A股）；非交互终端（如定时任务/管道）自动跳过询问，使用默认市场。

常用意图速查表（快速路径）

| 用户意图 | 推荐命令（默认 A股、输出前 20，可按需加 --market/--format） | |---------|------------------------------------------------------------| | 低估值 + 高股息（都要满足） | python run_screening.py --no-guide --strategies S06,S07 --strategy-mode intersection --top 20 | | 港股高股息都要满足 | python run_screening.py --no-guide --market 港股 --strategies S06 --strategy-mode intersection --top 20 | | 成长股 / 费雪成长 | python run_screening.py --no-guide --strategies S14 --top 20 | | 多年ROE 严格校验 | python run_screening.py --no-guide --strategies S18 --top 20 | | MACD金叉择时 | python run_screening.py --no-guide --strategies S19 --top 20 | | 资金流 / 主力净流入 | python run_screening.py --no-guide --strategies S20 --top 20 | | 多周期共振 | python run_screening.py --no-guide --strategies S21 --top 20 | | 强势股 / 相对强度 | python run_screening.py --no-guide --strategies S22 --top 20 | | 均线趋势风控（20日线上穿站稳+60日线托底） | python run_screening.py --no-guide --strategies S23 --top 20 | | 低价股 + 资金流入 + 市值区间 | python run_screening.py --no-guide --price-below 15 --cap-min 50 --cap-max 300 --strategies S10,S20 --top 20 | | 放量突破 | python run_screening.py --no-guide --strategies S08 --top 20 | | 趋势 / 海龟 / 动量 | python run_screening.py --no-guide --strategies S09,S16,S17 --top 20 | | 全部策略综合打分 | python run_screening.py --no-guide --strategy-mode weighted --top 20 | | 全部市场全面覆盖 | python run_screening.py --no-guide --market 全部 --full-market --top 20 |

其他自然语言表述可用 python intent.py "你的描述" 自动解析为策略/市场/组合建议（确定性规则映射）。完整命令参数见上方代码块。

Agent / 自动化调用执行指引（强制执行）

本 Skill 由智能体（Agent）代为执行时，必须遵循以下规则，否则会触发交互式引导阻塞或全量无谓耗时：

始终追加 --no-guide：交互式引导向导依赖终端实时输入，Agent 场景下会阻塞等待数分钟。
```
python run_screening.py --no-guide --market A股 --top 20 --format all
```
显式指定 --market：不要留空让 _quick_prompt 询问（Agent 环境无交互输入时按默认 A股执行，与用户意图可能不符）。
默认走快路径（强制，防全量无谓耗时）：未经用户明确要求"全市场/全面/覆盖更多"时，一律用快速档执行——--quick（候选池500/输出20/文本报告，约 10s 出结果）或 --cap ≤300；full 全量模式（候选池1000、冷启动约 15s 量级）仅在用户明确要求时才使用。如实说明：cap/quick 候选池按市值降序抽样，可能漏掉中等市值高分股（200 只漏选率约 65%、500 只约 40%），需要完整结果时用 full 全量。若用户只要技术面结果，用 --strategies S01,S05,S08 等子集可跳过估值/财务/资金流请求。
明确输出格式：Agent 需要结构化结果时用 --format json（JSON 含 total_passed 真实通过总数与逐标的 strategy_results）；面向用户展示用 --format text 或 html。
数据时效：K线缓存与结果级缓存（财务摘要/估值/资金流）写入后至次日 15:30 前有效（当日收盘后重复提问直接命中缓存，零网络往返，不再全量重拉）；需要强制刷新时用 --no-cache（同时绕过 K线与结果级缓存）。
同一交易日多次提问：不要重复执行同参数全量命令——缓存已命中，重复命令仅浪费 Agent 轮次；财务/估值当日缓存对选股场景足够（财务本身滞后1-4个月），盘中需要最新估值快照时才用 --no-cache。
回测与存档为可选：--backtest（历史K线信号回放，抽样20只×500日）与 --track（本地SQLite存档）会增加耗时，仅在用户明确要求时启用。
准确引用结果：报告中的 total_passed 是未截断的真实通过数；展示名单可能按 --top 截断，向用户汇报时区分"通过 X 只，展示前 N 只"。

回答模式（人性化双模式，强制执行）

Agent 应根据用户的表达习惯与明确意愿，在以下两种回答模式间灵活切换，每个环节（触发判断、参数确认、执行方式、结果汇报）都提供两种回答，不强制固定格式：

模式一：简单回答（用户明确要简洁时）

用户说"简单点""简短说""只要结果""直接告诉我""快一点"等，或明显只想要一个结论时，采用本模式：

结果汇报：用 1-3 句话给出结论——筛选市场、通过只数、评分最高的前 1-3 只（代码+名称+评分）、一句话总体说明。不输出完整表格、不展开策略理由、不附加长篇报告。
执行方式：能直接回答的不跑命令；需要数据支撑时用快速档 --quick --no-guide --market <市场> --top 10（候选池 500 只、文本报告，耗时显著缩短），不再全量拉取。
参数确认：不追问细节参数，直接采用默认参数（默认市场 A股 / 默认全部策略 / 加权模式）；用户对结果不满意时可再补充说明。
触发判断：不做多余铺垫，直接给答案。
合规底线：简单回答也必须保留一句话风险提示（"以上为筛选结果，不构成投资建议"）。

模式二：标准回答（默认，但先快后全）

用户未明确要求简洁，或需求较复杂（多市场、组合策略、多周期、回测、具体参数）时，采用本模式：

结果汇报：先给 3 行以内摘要（市场、通过只数、评分最高前 1-3 只代码+名称+评分），再按需输出完整报告（--format all/text/html，含大盘环境、策略统计、筛选名单、理由、风险声明）或 JSON 结构化数据——首答快、细节按需展开，不一次性堆砌。
执行方式：默认先走快路径（--quick 或 --cap ≤300，约 10s 出结果）；用户明确要求"全市场/全面/覆盖更多"时才用 full 全量（候选池1000、冷启动约 15s 量级，随网络波动）。完整参数按用户意图配置（市场/策略/组合模式/权重/多周期/回测等）。
参数确认：关键参数（市场、策略范围、输出数量）在运行前用一句话确认，避免与用户意图不符。
触发判断：先给出 Skill 能力概述与本次执行方案（一句话），再执行。
合规底线：完整报告末尾必须附标准风险声明。

模式切换规则

用户说"简化""太长了""只要排名""别废话" → 立即切换简单模式；
用户说"详细点""要完整报告""分析一下" → 切换标准模式；
无法判断时默认标准模式，但结果汇报先给 3 行以内的摘要，用户需要再展开（兼顾效率与完整）。

性能细节（默认快路径与缓存策略见「Agent / 自动化调用执行指引」）

并发调优：批量获取并发 64（较 32 提速约 31%）；K线/财务/资金流全部受益。
通道故障快速收敛：push2his 历史节点持续不可达时，本会话自动跳过探测、直接走备选公开通道（腾讯/新浪K线、push2 实时/延迟资金流），避免每只股票重复探测不可达节点，冷启动显著提速（不可达环境下单只K线请求约八成耗时来自失败探测，现已消除）。
缓存覆盖全链路：同一交易日重复提问直接命中 K线缓存 + 结果级缓存（财务/估值/资金流）+ 大盘环境缓存（指数K线/宽度统计，均当日有效）；启动耗时参考——热启动约 5s、冷启动 quick 约 10s / full 约 14s（网络成本，随网络波动）。

新用户交互式引导向导

概述

Skill 内置交互式引导向导（scripts/guide.py），新用户首次运行 run_screening.py 时自动启动。引导流程通过东方财富公开API实时获取真实数据作为每一步的建议依据，绝不编造数值。

引导关闭方式：引导完成并执行筛选后写入标记文件（~/.multi_strategy_quant_research_pro_guide_done），下次运行自动跳过；亦可通过 --no-guide 跳过。引导中任一环节输入 q 退出 / n 取消则不写标记，下次仍会引导。

每次运行的合规引导：即使引导已关闭，每次运行仍会提供合规提示与轻量市场询问（明确区分 A股/港股/美股/全部），确保用户明确知晓所选市场与数据能力边界后再执行筛选。

引导流程（7步）

| 步骤 | 名称 | 说明 | 数据来源 | |------|------|------|---------| | 1 | 欢迎页 | 展示Skill功能、23种策略概览、风险提示 | 配置与策略注册表 | | 2 | 环境检测 | 真实调用6个东方财富API接口测试连通性 | push2.eastmoney.com / push2his.eastmoney.com | | 3 | 市场选择 | 查询A股/港股/美股当前可获取的真实股票数量 | 三大市场列表接口实时查询 | | 4 | 策略适配 | 按所选市场获取对应指数真实K线（A股:上证+深证 / 港股:恒生+国企 / 美股:道琼斯+纳指），MA均线判断多空并展示，提供激进/稳健/保守三套策略方案供选择（或自定义策略ID / 保持全部） | 对应市场指数近60日K线（config.INDEX_SECIDS） | | 5 | 参数配置 | 引导设置输出形式（含动态组合/仅控制台）、回复详细度（简洁/标准/全量）、TOP-N、策略模式、多周期等 | 配置项 | | 6 | 执行确认 | 预览完整配置并执行筛选 | 继承引导预设参数 | | 7 | 档案追踪 | 询问是否开启策略表现档案库（本地SQLite，可选） | 本地配置项 |

设计原则

不强制起点：用户可从任意环节切入（--step market_select）
自由导航：每步可跳过 (s)、返回 (b)、退出 (q)
真实数据驱动：环境检测、市场数量、策略适配全部基于API实时返回
非强制：--no-guide 跳过、标记文件记忆"下次不再显示"

CLI 控制

# 跳过引导直接执行
python run_screening.py --no-guide

# 强制启动引导
python run_screening.py --guide

# 从指定步骤启动引导
python guide.py --step strategy_recommend

配置项

# config.py
GUIDE_ENABLED = True            # 全局引导开关
GUIDE_SKIP_ON_FLAGFILE = True   # 引导完成后写标记文件，下次跳过
GUIDE_FLAGFILE = ".multi_strategy_quant_research_pro_guide_done"  # 标记文件名（位于 HOME 目录）

环境检测接口清单

引导步骤2会依次测试以下6个东方财富公开API：

| 接口 | URL | 验证方式 | |------|-----|---------| | A股列表 | push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?fs=m:0+t:6,... | 检查返回 total 字段 | | 实时行情 | push2.eastmoney.com/api/qt/ulist.np | 检查贵州茅台+平安银行实时行情 | | 日K线 | 79.push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get | 检查贵州茅台日K线 | | 港股列表 | push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?fs=m:128+t:3,... | 检查返回 total 字段 | | 美股列表 | push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?fs=m:105+t:3,... | 检查返回 total 字段 | | 估值数据 | push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get | 检查贵州茅台估值字段 |

策略适配逻辑

引导步骤4按当前所选市场（A股:上证000001+深证399001 / 港股:恒生HSI+国企HSCEI / 美股:道琼斯DJI+纳斯达克IXIC；"全部"模式以A股大盘为参考）取对应指数真实近60日K线，计算 MA5/MA20/MA60 判断大盘多空并如实展示。

大盘环境仅供用户参考，策略推荐改为三套方案（基于各策略真实算法逻辑分类，覆盖全部23种策略，无重复无遗漏，不构成收益承诺与投资建议）：

[1] 激进·进取型：进攻性较强、波动相对较大，适合风险承受能力较高者（S01/S02/S08/S09/S14/S16/S17/S19/S20/S21/S22/S23）
[2] 稳健·均衡型：技术面与基本面兼顾，攻守相对均衡（S03/S05/S11/S12/S13/S15/S18）
[3] 保守·防御型：以防御为主、波动相对较小，追求安全边际（S04/S06/S07/S10）

用户可输入 1/2/3 选择方案，或输入策略ID逗号分隔自定义，或 Enter 保持全部启用。所有策略判定仍基于真实数据，方案仅改变启用的策略子集。

所有适配均基于真实指数数据计算，不做主观判断。

数据源声明

| 接口 | URL | 用途 | |------|-----|------| | 行情列表 | push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get | A股/港股/美股全市场列表 | | 实时快照 | push2.eastmoney.com/api/qt/ulist.np | 股票实时行情 | | 日K线 | 79.push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get | 日/周K线（主通道） | | K线备选 | proxy.finance.qq.com/ifzqgtimg/appstock/app/fqkline/get | A股/港股K线备选通道（push2his不可达时自动切换） | | K线备选 | stock.finance.sina.com.cn/usstock/api/jsonp.php/...US_MinKService.getDailyK | 美股全历史日K备选通道 | | 估值数据 | push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get | PE/PB/PS/股息率/总市值 | | 财务摘要 | datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get（reportName=RPT_F10_FINANCE_MAINFINADATA / RPT_HKF10_FN_GMAININDICATOR / RPT_USF10_FN_GMAININDICATOR） | ROE/EPS/毛利率/净利率等（A股/港股/美股三市场真实可用，字段语义同构）；多年度ROE序列（S18）取同报表多期按自然年提取年度ROE（A股 ROEJQ / 港股美股 ROE_AVG） | | 档案回测 | 79.push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get | 获取最新收盘价用于收益率计算 |

行情/列表/估值接口均为东方财富公开行情 API（push2his 不可达时K线自动切换腾讯/新浪公开通道），无需认证，数据延迟 3-5 分钟（非 Level-2）。

策略表现档案库

概述

策略表现档案库是一个可选模块，用于追踪每次筛选结果的真实市场表现。数据全部存储在本地 SQLite 数据库中，绝不上传。

功能

| 功能 | 说明 | |------|------| | 筛选快照 | 每次筛选执行时自动记录：市场环境、启用策略、候选数量、通过标的详情 | | 回测验证 | 7 个自然日后自动获取真实收盘价，计算 1 周 / 1 月收益率 | | 聚合统计 | 按策略维度聚合计算：胜率、平均收益、最佳标的、运行次数 | | 档案报告 | 生成 text/json 格式的策略表现报告，含排名、近期摘要、覆盖统计 |

使用方式

# 开启追踪（筛选完成后自动存档）
python run_screening.py --track

# 回填收益 + 刷新统计 + 执行筛选
python run_screening.py --analyze

# 回填 + 刷新 + 存档（组合使用）
python run_screening.py --track --analyze

# 仅生成档案报告（不执行筛选）
python run_screening.py --archive-report --format text
python run_screening.py --archive-report --format json

交互式引导：新用户引导第 7 步会询问是否开启档案追踪，选是后每次筛选自动存档。

数据安全

纯本地存储：所有数据写入本地 SQLite 文件，不联网上传
可随时重置：删除 archive/multi_strategy_quant_research.db 即清除所有档案数据，不影响核心功能
默认关闭：默认不开启，需用户通过引导第 7 步或 --track 参数主动启用
不修改策略权重：仅提供统计数据供参考，不自动调整策略参数

数据库表结构

| 表名 | 说明 | 关键字段 | |------|------|---------| | screening_log | 筛选执行记录 | run_id, market, strategy_ids, candidate_count, passed_count | | pick_performance | 入选标的跟踪 | stock_code, stock_name, strategy_id, snapshot_price, return_1w, return_1m | | strategy_stats | 策略聚合统计 | strategy_id, win_rate_1w, win_rate_1m, avg_score, best_pick_code |

已知限制

数据延迟：东方财富公开接口为免费数据，存在 3-5 分钟延迟，非 Level-2 实时数据
财报滞后：基本面数据基于最新已披露财报，滞后 1-4 个月
港股/美股覆盖限制：仅覆盖东方财富接口可访问的标的，部分小盘股/粉单市场不在覆盖范围
港股/美股数据能力边界：以「核心筛选流水线 → 阶段二」市场能力表为准（财务摘要字段与周线/资金流能力差异均以该表如实标注）。补充：财务摘要类策略（S07 的 ROE 防线、S12/S13/S14/S18 多年ROE）在港股/美股基于真实财务数据判定；S15 资金流辅助条件在美股无对应公开口径时如实不可用（技术面核心仍可独立通过）；资金流多日历史优先走 push2his 历史节点，全部历史节点不可达时回退 push2 实时/延迟节点（延迟节点下可能仅最近1日，如实降级）
接口稳定性：东方财富公开接口非官方 API，存在接口变更风险；所有接口调用均标注 URL 和参数，变更时便于定位维护。K线接口已内置腾讯/新浪公开备选通道，单通道不可达时自动切换，不影响回测与技术面策略；并内置 K线新鲜度自检：以市场实时最新交易日为基准，自动识别并消除数据源偶发缓存滞后（陈旧K线自动重拉一次，重拉仍陈旧则如实提示），杜绝静默使用陈旧K线参与选股
S12 现金流质量策略依赖财务数据API，部分字段可能因接口返回格式变化而取不到值，此时策略结果中会标注为实际数据不满足阈值而非假数据
S18 多年度ROE严格校验依赖多期财务报表：上市不足 S18_YEARS 年（默认3年）、或无有效年度 ROE 数据的标的，因无法完成逐年严格校验而如实不通过；年度 ROE 仅统计已完结自然年（当年中报/三季报不计为年度值，避免半年报单期 ROE 误判）
S19 MACD金叉择时为纯技术面策略：金叉窗口默认近20个交易日，上升趋势确认可通过 S19_REQUIRE_TREND 关闭；K线不足60根的标的如实不通过（数据不足），不伪造信号
S20 资金流策略依赖逐日资金流向数据：A股/港股在 push2his 历史节点可达时返回多日数据；延迟节点通常仅最近1日，数据不足时如实不通过（不伪造连续天数）；美股无公开资金流口径，如实不通过
S21 多周期共振依赖周K线数据：A股/港股有公开周线接口；美股无公开周线接口，如实不通过；周线不足13根的标的如实不通过
ATR 止损止盈位为基于历史波动率的风险参考（2倍ATR止损/3倍ATR止盈），不构成投资建议或收益承诺；实际止损止盈应结合个人风险承受能力与市场环境调整
S23 均线趋势风控依赖日K线：K线不足60根的标的如实不通过（数据不足）；风控五条件全通过才入选，任一条件不满足（如 RSI 超买、无量反弹、高位放量滞涨）如实不通过，不伪造信号
定向筛选（--price-below/--cap-min/--cap-max）仅适用于 A股，按最新价升序拉取并过滤 ST/退市/新股；资金流多日历史依赖 push2his 历史节点，全部历史节点不可达时回退实时/延迟节点（延迟节点下可能仅最近1日，S20 因数据不足如实不通过，不伪造连续天数）
单股诊断（run_diagnose.py）输出当前技术状态与全部策略信号、S09 趋势回测绩效与综合技术判断（偏多/偏空/观望），为技术形态参考，不构成投资建议或买卖指令
代码审计（run_audit.py）为确定性静态规则扫描（AST/正则），仅读取分析、不执行不修改被测代码；结果供人工复核，不保证穷尽所有安全问题

风险声明（强制执行）

以上为技术形态与基本面筛选结果，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。请结合基本面与自身风险承受能力独立决策。

审计与可复现性

所有策略代码均位于 scripts/strategies/*.py，函数名以 check_ 开头，无外部依赖
所有数据获取函数均标注数据源 URL 与参数说明，位于 scripts/data/*.py
所有判定逻辑为纯数学运算，无随机性，同数据必同结果
配置参数全部集中在 scripts/config.py，可自定义所有策略阈值
缓存机制位于 scripts/cache/__init__.py，使用 --no-cache 强制刷新
一键自检：python scripts/validate.py（frontmatter 合规 / 版本一致性 / 引用完整性 / 策略注册表一致性 / 语法 / 表述规范性 / 诊断·审计·定向筛选模块完整性）
单股诊断：python scripts/run_diagnose.py --code <代码>（技术状态 + 全策略信号 + S09 回测）
代码审计：python scripts/run_audit.py --target <文件或目录> --mode security/concurrency/all（静态扫描，不执行被测代码）

版本更新日志

| 版本 | 日期 | 主要变更 | |------|------|----------| | 1.1.2 | 2026-08-31 | 全量代码审计与缺陷修复、能力口径对齐：①因子层：删除与经营现金流质量数学恒等的重复因子，因子总数由48收敛为47（技术18/价值9/质量9/成长6/资金5），统一价值类因子为百分比口径、补齐成对缺失值过滤，修正年度序列倒序导致变化量因子符号反转的问题；②因子正交化重写：按标准化前残差方差计算真实解释度、投影显式中心化、固定设计矩阵列数，修复全空截面异常与协变量缺失越界；③多周期共振：按指标成熟度门槛（MACD需28根、RSI需15根）评分，子项不足时按可评满分归一并如实返回“未知”，不再输出确定性误判；④回测：平均持仓天数改为买卖日期真实配对计算，参数优化目标指标贯通过程与文案；⑤组合优化：单票上限不可行时自动放宽到可行值并回传生效上限，修复未封顶资产权重和小于1的投影缺陷；⑥市场环境：策略适配映射覆盖全部23个策略，修正海龟交易/长期蓄力/均线趋势风控归类，环境键统一为“震荡市”，重点推荐与次选列表互斥不重叠；⑦数据层：分钟K线解析对占位符容错不中断、异常波动阈值按A股与港美股口径区分、零成交全序列检测、去除完整性重复扣分与无效死条件；⑧结构与质量：补齐 core 包导出、收敛重复的均线与分层回测实现（并修复分层回测因子区间与多空差两处无法运行的缺陷）、清理死变量与冗余 f 前缀、全库字符串格式化统一为 f-string、HTML 报告动态文本统一转义、策略最小K线说明与代码对齐；⑨同步更新一键自检与本文档。所有改动经确定性数据回归与模块全量导入验证。结果基于历史数据，不构成投资建议。 | | 1.1.1 | 2026-08-31 | 正式更名与多轮能力升级、四轮全维度验证与缺陷修复：①正式更名：由「多策略量化筛选」更名为「多策略量化研究」，slug 优化为 multi-strategy-quant-research-pro，中文名与 slug 全库对齐、无旧名残留，description 与上架短描述按真实能力精简重写，版本统一迭代至 1.1.1（功能与代码逻辑不变）；②内容优化：合并重复的提速说明（默认快路径与缓存策略以「Agent / 自动化调用执行指引」为唯一权威）、市场能力口径收敛为单一权威表并精简已知限制、精简 1.0.2-1.0.5 历史版本日志、新增常用意图速查表；③六轮能力升级：新增 A股候选池定向筛选（data/a_share.py + run_screening.py --price-below/--cap-min/--cap-max，过滤 ST/退市/新股、市值元→亿区间过滤，实测定向筛选 500 只真实返回）；新增 S23 均线趋势风控策略（MA20 向上/连续站稳 MA20/依托 MA60/非无量反弹/无高位见顶五条件，真实筛选命中 8 只）；新增单股持有/离场诊断（run_diagnose.py --code，长飞光纤 601869 实测输出"偏多（持有）"）；新增交易代码静态审计（run_audit.py + audit/，12 类安全规则+并发审计，AST 静态扫描不执行被测代码，三类样例全部检出真实问题）；validate.py 自检扩展至 S01-S23 并新增诊断/审计/定向筛选模块检查，SKILL.md 全量同步（架构/策略清单/CLI/意图速查/已知限制）；④全维度验证与缺陷修复（四轮）：修复扩展数据层 9 个数据源接口响应解析错误并补统一网络异常降级（分红历史/财务三表/融资融券/股东人数/龙虎榜等实测真实返回）；修复 2 处接口缺陷（fetch_northbound_holding 北向持股移除东财已删除的 MARKET_CODE 过滤字段、fetch_minute_kline 改共享 kline_get 多节点容灾+备选公开通道，实测真实返回）；删除与主流程重复冲突的 core/intent_parser.py（意图解析统一由 scripts/intent.py 承担，validate 自检同步）；清理死代码与孤立模块（value.py _safe_div、quality.py annotate_source、response_engine.py format_table、reports/html_charts.py）；激活多因子合成与 IC 检验公共 API（等权/IC加权/自定义权重/因子筛选/排名标准化/单因子综合评估，真实可调用）；修正因子 IC 检验中 IR 硬编码占位（单期截面如实返回 None，不伪造）；增强代码审计 2 处规则（锁外共享状态修改检测、实盘成本参数子串匹配，回归样例全通过）；独立能力层 19 项全量实证（core 可观测性/错误自愈/多模式回复、self_evolution、market_regime、portfolio、position、backtest、indicators、archive、reports——0 表面功能）；板块排行单页上限按服务端实际截断适配；美股数据层说明与实际能力对齐；config 顶部描述改为正式口径。版本号维持 1.1.1 不变。 | | 1.1.0 | 2026-08-30 | 新增组合优化器（portfolio/ 模块）：Markowitz均值方差、风险平价、最小方差、最大夏普四种优化模型，支持单票上限/行业上限/换手率约束，从选股升级到仓位配置。新增因子正交化（factors/orthogonal.py）：因子相关性矩阵计算+Schmidt正交化+市值/行业/波动率中性化，正交后重新计算IC，消除因子共线性。回测精度升级：行业中性回测+5层分组回测+因子衰减曲线+过拟合检测（样本内外对比），回测结果更可靠。新增动态仓位管理（position/ 模块）：凯利公式+ATR波动率+风险平价+信号强度四级仓位模型，每只股票仓位根据信号强度和波动率动态分配。新增风格中性化：市值/行业/波动率/Beta四维中性，选股结果自动调整避免集中度风险。新增多时间框架共振：月线定大趋势+周线定中期+日线定买点，三级共振评分过滤假信号。新增市场宽度指标：涨跌家数比+新高新低+ADL腾落指数+均线以上占比，市场宽度差时自动降仓。HTML报告可视化升级：自包含交互式 HTML 选股报告（大盘指数仪表盘、市场宽度、策略通过率统计条、可排序/筛选结果表、K线迷你图、行业分布热力图、历史回测表），纯CSS/JS实现无外部依赖。新增信号质量过滤：假突破识别+量能确认+多指标共振，信号质量0-100评分。新增数据质量保障层：复权处理+异常值检测+完整性校验+数据来源标注。性能优化：向量化计算+预计算+智能缓存，全市场扫描提速。自然语言意图深度解析：参数自动提取+模糊意图+多轮上下文+否定识别。多模式回复引擎：新手/专业/极简三模式自动切换。错误自愈与降级：数据源自动切换+部分结果输出+超时降级+熔断机制。可观测性与自诊断：请求次数+耗时+失败率+缓存命中率运行报告。版本号升级为1.1.0。所有数据均为公开接口真实返回，回测结果不代表未来收益，不构成投资建议。 | | 1.0.9 | 2026-08-30 | 新增真实回测引擎（backtest/ 独立模块）：事件驱动框架，严格无前视偏差；模拟真实交易成本（佣金万2.5+印花税千1+滑点0.1%）；涨跌停/停牌如实处理（涨停买不进、跌停卖不出、停牌跳过）；支持三种退出模式（信号驱动/固定持有期/ATR止损止盈）；输出10+绩效指标（总收益/年化/最大回撤/夏普/索提诺/卡玛/胜率/盈亏比/月度收益）；支持参数网格遍历优化与多策略净值对比。新增 run_backtest.py 独立回测入口：支持单策略回测、多策略对比、参数优化三种模式，输出文本/JSON报告。数据层扩展（data/extended.py）：新增分钟K线（1/5/15/30/60分钟）、财务三表（资产负债/利润/现金流）、龙虎榜、融资融券、北向资金持股、分红历史、股东人数变化，共9类扩展数据源，全部来自东方财富公开API。新增因子库（factors/ 独立模块，48个因子5大类）：技术因子18个（MA排列/EMA趋势/MACD柱/RSI/布林位置/ADX/ATR/KDJ-J/CCI/威廉/OBV趋势/1M/3M/6M动量/5日反转/20日波动率/量比/20日乖离）、价值因子9个（EP/BP/SP/股息率/PE反向/PB反向/PCF反向/PEG反向/价值综合）、质量因子10个（ROE/毛利率/净利率/负债率反向/经营现金流质量/ROE稳定性/毛利率扩张/利润现金转化率/资产质量综合/盈利质量）、成长因子6个（营收增速/利润增速/成长加速/成长稳定性/ROE变化/成长综合）、资金因子5个（主力净流入率/连续流入天数/北向持股变化/融资余额变化/龙虎榜净买入）；含因子IC/IR有效性检验（Spearman秩相关+分层回测）与多因子合成（等权/IC加权/自定义权重+z-score标准化）。新增自进化引擎（self_evolution/ 独立模块）：知识库（JSON存储历史回测/参数优化/市场环境记录，自动过期清理）、参数自适应（基于历史表现向最优参数方向逐步调整，学习率0.3防过拟合，最小样本3次，参数边界约束）、因子权重动态调整（基于IC/IR自动加权，最低权重5%保障，新旧权重平滑过渡）、策略优胜劣汰（综合得分=胜率40%+收益30%-回撤30%，自动推荐Top N/黑名单弱表现策略，市场环境适配推荐）。新增市场环境引擎（market_regime/ 独立模块）：市场环境检测（基于大盘指数MA20/MA60排列+20日动量+年化波动率+量比，判断牛市/熊市/震荡市+置信度+仓位建议）、行业轮动分析（强势/弱势行业+分化度+轮动方向+热点概念）、策略推荐（不同市场环境下的策略适配映射+组合模式+仓位建议）。版本号升级为1.0.9。回测结果为历史数据统计，不代表未来收益，不构成投资建议。 | | 1.0.8 | 2026-08-30 | 新增 S20 资金流策略：近10日主力净流入率≥3% 或连续≥3日主力净流入为核心通过条件，量价资金背离为辅助加分；A股/港股可用，美股无公开口径如实不通过。新增 S21 多周期共振策略：日线趋势（收盘>MA20且MA20上行）与周线趋势（周收>周MA10且周MA10上行）同时满足，周线定方向日线定时机；修改组合引擎透传周线参数至策略函数。新增 S22 相对强度策略：近20日涨幅≥15%且收盘>MA20（中期强度）+ 近5日涨幅>0（短期加速），放量确认为辅助加分；纯技术面三市场可用。新增 ATR 止损止盈模块（risk_management.py）：每只入选标的自动计算 2×ATR(14) 止损位、3×ATR(14) 止盈位、波动率与盈亏比，CSV 报告新增「止损位/止盈位/波动率/盈亏比」四列。新增组合风险指标：行业分散度、第一大行业集中度、建议持仓数量区间，随报告输出。策略历史回测（backtest.py，--backtest 开启，已有能力）：真实K线逐日信号回放，无前视偏差，输出各策略5日/20日持有期胜率与平均收益（HTML报告展示，如实标注幸存者偏差）。策略总数扩展至 22 种（S01-S22）；自然语言意图新增「资金流/主力净流入/多周期/周线共振/相对强度/强势股」关键词；引导三套方案加入新策略；validate 自检扩展至 S01-S22；修复 archive/guide/run_screening 模块版本注释残留（v1.0.5→v1.0.8）；全维度结构验证与缺陷修复：S01-S05 补齐子条件命中字段（CSV 子条件列全覆盖 22 策略）、make_result 兜底确保 details 始终含 conditions 键、intent 新增 S04 横盘调整关键词映射（22 策略全覆盖）、清理 config 未引用死参数（REPLY_LEVEL_DESC/FULL_MARKET_CAP）、SKILL.md 策略签名/按需取数/已知限制/资金流口径/回测能力描述与代码逐行对齐、交付包按标准结构打包（根目录直接 SKILL.md + scripts/，解包即用）。 | | 1.0.7 | 2026-08-30 | 新增 S19 MACD金叉择时策略：近 S19_CROSS_DAYS（默认20）个交易日内 DIF 上穿 DEA（金叉）为核心通过条件，记录金叉触发日期与距今天数；上升趋势确认（收盘>MA20 且 MA20 上行且 DIF>0）计入通过判定（S19_REQUIRE_TREND 可关闭）；纯技术面三市场可用，零额外数据依赖，与 S05（MACD底背离抄底）形成"反转+顺势"互补。--full-market 扩展至单市场：此前仅「全部」市场支持全量，现 A股/港股/美股单市场亦可 --market A股 --full-market 按接口真实 total 拉满（不做市值抽样）。候选池全量覆盖增强：全量模式分页上限 60→100 页（延迟节点每页约100条，A股全量需55+页），新增空页重试（延迟节点偶发瞬时空响应），显著提升延迟通道下的全市场实际覆盖率。报告增强：CSV 新增「信号时间窗」列（各策略信号触发日期，如 S19 金叉日）与「子条件命中」列（各策略内部子条件 ✓/✗ 状态，交集模式可直接看到每只命中了哪些子条件），支持 Excel/WPS 直接排序筛选。联动更新：config 新增 S19 参数与权重；策略注册表扩展至 19 种（S01-S19）；自然语言意图解析「金叉/macd金叉/金叉择时/日线金叉」→ S19（此前「金叉」误映射到 S05 底背离，已修正）；引导激进·进取型方案加入 S19；validate.py 自检扩展至 S01-S19；修复 config.py 顶部版本注释残留（v1.0.5→v1.0.7）、intent.py「17种」残留、guide.py「18种」残留。三案例真实跑通验证：案例1（S18∩S06 高股息价值）8只、案例2（S19 MACD金叉择时）正式策略输出、案例3（S08∩S11 放量突破+筹码集中）1只。 | | 1.0.6 | 2026-08-30 | 新增 S18 多年度ROE严格校验策略：数据层新增多年度 ROE 序列获取（A股 RPT_F10_FINANCE_MAINFINADATA / 港股美股 GMAININDICATOR，取多期报表按自然年提取年度 ROE），S18 严格校验最近 3 个完整自然年年度 ROE 逐年 ≥15%（任一年不达标或数据不足即不通过），另要求最新报告期 ROE 达标（可配置关闭），技术面均线上方辅助加分；三市场真实可用，与 S13 单期 ROE 杜邦形成"单期+多年"互补。新增全市场全量覆盖模式（--full-market）：--market 全部 --full-market 时三市场候选池按接口真实 total 拉满（A股/港股/美股全量覆盖，不做市值抽样截断），仅候选池即数千~上万只、耗时显著增加，仅在用户显式要求全市场时启用；数据层候选池函数支持 cap=None 全量分页自适应。联动更新：config 新增 S18 配置与 ROE_HISTORY_STRATEGIES；策略注册表扩展至 18 种（S01-S18）；自然语言意图解析新增多年/连续/严格 ROE → S18 并覆盖泛化 S13；引导三套方案与全部市场能力提示同步；validate.py 自检扩展至 S01-S18 并保持版本一致性检查；SKILL.md 按标准 Skill 结构维护（顶层仅 SKILL.md 与 scripts/）。多年度 ROE 仅统计已完结自然年（当年中报/三季报不计为年度值），边界行为如实标注。 | | 1.0.5 | 2026-08-28 | 资金流多通道增强（S15：push2his 多节点容灾 + push2 实时/延迟回退，来源如实标注）；性能强化（push2his 会话级故障快速收敛、候选池分页自适应凑满、市场宽度多页并发）；K线新鲜度自检与估值口径交叉核验；新增 CSV 报告导出、数据健康度报告、--override 运行时阈值覆盖、缓存自动清理；策略边界数值清洗 408 组合实测零崩溃；回复人性化（--format 动态组合/print、--level 三级详细度、引导三套策略方案、偏好落盘）；A股财务摘要批量接口提速；结构标准化（frontmatter 精简、交付仅 SKILL.md+scripts/） | | 1.0.4 | 2026-08-26 | 三市场全功能化：港股/美股接入东财数据中心财务摘要（GMAININDICATOR，港股75/美股49字段），财务类策略基于真实财务数据判定；港股接入个股资金流（push2 fflow 116.xxx）。人性化与功能：市场名/别名输入、--quick 快速模式、--auto-weights 自进化权重、结果级缓存（--no-cache 强制刷新）、自然语言选股意图解析（intent.py，确定性规则映射）、多因子画像与支撑/压力位、报告【数据质量】段。修复：intent 否定词误匹配、盘中缓存时效、候选池抽样扩容、排序确定性。性能：批量并发 32→64。合规：风险声明全覆盖 | | 1.0.3 | 2026-08-24 | 结构标准化；修复档案库收益回填缺陷；清理代码残留与风格告警；新增一键自检脚本；金融合规核验（风险提示/免责声明全覆盖） | | 1.0.2 | 2026-08-24 | 首发：A股/港股/美股三市场量化选股引擎，17 种真实可审计策略（S01-S17），并集/交集/加权组合模式，交互式引导向导，文本/JSON/HTML 三格式报告，本地 SQLite 策略表现档案库；数据层采用东方财富公开行情主通道 + 腾讯/新浪公开K线容灾，零外部依赖 |

（版本记录以当前交付内容为准；历史版本条目为简要说明）

（说明内容以实际代码与市场数据为准，仅供参考）