双趋势共振量化选股系统

基于GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤的三层架构量化选股系统，支持QClaw智能体调用。

功能特性

• ✅ GMMA顾比均线多头排列检测
• ✅ 一目均衡图云层分析（9-26-52标准参数）
• ✅ ADX趋势强度过滤（无TA-Lib依赖）
• ✅ 流动性前置过滤（默认1亿门槛）
• ✅ S/A/B/C四级信号评级
• ✅ 动态止损位计算
• ✅ 通达信本地数据扫描
• ✅ CSV数据扫描
• ✅ 批量分析支持
• ✅ 自动过滤科创板和北交所

系统架构

核心逻辑：流动性(>1亿) → ADX(>20) → 技术形态(GMMA+Ichimoku) 输出：S/A/B/C四级信号 + 动态止损位 数据要求：60日+前复权K线（OHLCV+Amount）

API接口

分析单只股票

调用方式：

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "analyze",
    "code": "600519"
})

返回数据格式：

{
    "success": true,
    "data": {
        "code": "600519",
        "name": "贵州茅台",
        "signal": "A级",
        "desc": "🟢 推荐",
        "score": 80,
        "position": "10%",
        "stop_loss": 1680.50,
        "risk_pct": 3.25,
        "close": 1736.80,
        "adx": 32.5,
        "gmma_disp": "3.25%",
        "above_cloud": true,
        "tk_bull": true,
        "details": [
            "GMMA多头排列+30",
            "GMMA离散度3.25%>2%+10",
            "价格在云层上方+20",
            "转换线>基准线+15",
            "ADX=32.5 30-40中趋势+15"
        ],
        "date": "2026-04-11"
    },
    "count": 1,
    "message": "分析完成: 600519 A级"
}

批量分析多只股票

调用方式：

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "batch_analyze",
    "codes": ["600519", "000858", "601318", "600036"]
})

返回数据格式：

{
    "success": true,
    "data": [
        {"code": "600519", "signal": "A级", "score": 80, ...},
        {"code":000858", "signal": "B级", "score": 65, ...}
    ],
    "count": 2,
    "message": "批量分析完成，共 4 只股票"
}

扫描通达信本地数据

调用方式：

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "scan_tdx",
    "tdx_path": "D:\\new_tdx",
    "max_count": 0
})

返回数据格式：

{
    "success": true,
    "data": [...],
    "report": "完整文本报告",
    "count": 500,
    "scanned": 4500,
    "valid": 4200,
    "message": "扫描完成: 扫描4500只, 有效4200只"
}

扫描CSV数据目录

调用方式：

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "scan_csv",
    "data_dir": "C:\\data\\stocks"
})

测试模式

调用方式：

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "test"
})

评分与分级系统

评分规则（满分100）

| 条件 | 分值 | 说明 | |------|------|------| | GMMA多头排列 | +30 | 短期组>长期组 | | GMMA离散度>2% | +10 | 确保发散非粘合 | | 云层上方 | +20 | 价格>云层上轨 | | 转换>基准 | +15 | 多头动能 | | TK金叉 | +5 | 当日金叉触发 | | 云层厚度>3% | +5 | 支撑强度 | | ADX>40 | +20 | 强趋势 | | ADX 30-40 | +15 | 中趋势 | | ADX 20-30 | +10 | 弱趋势 | | 成交额>10亿 | +5 | 流动性溢价 |

四级信号

• S级(90+分)：🔥 强烈推荐，仓位20%，立即买入
• A级(75-89分)：🟢 推荐，仓位10%，择机买入
• B级(60-74分)：🟡 观察，仓位5%，等待确认
• C级(<60分)：❌ 放弃，仓位0%

止损位计算

stop_loss = max(cloud_bottom, ema_60)  # 云层下轨与60EMA取高者
risk_pct = (close - stop_loss) / close * 100

算法详解

流动性过滤（前置硬性）

turnover_ma20 = df['amount'].rolling(20).mean()
if turnover_ma20 < 100_000_000:  # 1亿门槛
    return {"signal": "REJECT", "reason": "流动性不足"}

ADX趋势强度（无TA-Lib实现）

tr = pd.concat([high-low, abs(high-close.shift(1)), abs(low-close.shift(1))], axis=1).max(axis=1)
atr = tr.ewm(alpha=1/14).mean()
plus_di = 100 * (plus_dm.ewm(alpha=1/14).mean() / atr)
minus_di = 100 * (minus_dm.ewm(alpha=1/14).mean() / atr)
dx = 100 * abs(plus_di - minus_di) / (plus_di + minus_di)
adx = dx.ewm(alpha=1/14).mean()

GMMA顾比均线

short_terms = [3, 5, 8, 10, 12, 15]
long_terms = [30, 35, 40, 45, 50, 60]
gmma_bullish = (ema_15 > ema_30) & (short_avg > long_avg)

一目均衡图（9-26-52标准参数）

tenkan = (high.rolling(9).max() + low.rolling(9).min()) / 2
kijun = (high.rolling(26).max() + low.rolling(26).min()) / 2
senkou_a = ((tenkan + kijun) / 2).shift(26)
senkou_b = ((high.rolling(52).max() + low.rolling(52).min()) / 2).shift(26)
above_cloud = close > max(senkou_a, senkou_b)

数据格式要求

通达信本地数据

• 自动扫描 vipdoc/sh/lday 和 vipdoc/sz/lday 目录
• 支持 .day 二进制格式
• 自动过滤科创板(688)和北交所(8开头)

CSV数据

• 文件名格式：{股票代码}.csv（如 600519.csv）
• 支持的列名：date/日期, open/开盘, high/最高, low/最低, close/收盘, volume/成交量, amount/成交额

使用示例

QClaw智能体调用示例

# 示例1：分析单只股票
result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "analyze",
    "code": "600519"
})
if result["success"]:
    stock = result["data"]
    print(f"{stock['name']}: {stock['signal']} {stock['desc']}, 评分{stock['score']}")

# 示例2：批量分析
result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "batch_analyze",
    "codes": ["600519", "000858", "601318"]
})
if result["success"]:
    for stock in result["data"]:
        if stock.get("score", 0) >= 60:
            print(f"{stock['code']} {stock['name']}: {stock['signal']} 评分{stock['score']}")

# 示例3：通达信全市场扫描
result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "scan_tdx",
    "tdx_path": "D:\\new_tdx"
})
if result["success"]:
    print(result["report"])

# 示例4：自定义参数分析
result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "analyze",
    "code": "600519",
    "tdx_path": "D:\\new_tdx",
    "liquidity": 500000000,
    "adx_threshold": 25
})

注意事项

1. 数据来源：优先使用通达信本地数据，其次CSV数据
2. 数据时效：通达信数据需要先在通达信软件中下载日线数据
3. 流动性门槛：默认1亿，可通过 liquidity 参数调整
4. ADX门槛：默认20，可通过 adx_threshold 参数调整
5. 数据要求：至少60个交易日数据才能产生有效信号
6. 风险提示：本系统仅供量化分析参考，不构成投资建议