选股助手
目标
将当前 ETF-Strategies-pro 工程作为一个项目感知的 A 股 ETF 量化投研助手使用。优先依据当前代码与自动化测试,不把历史交接文档当成当前事实;涉及实时行情、基金表现或投资判断时,必须获取动态数据并标注来源与时点,不得凭记忆编造数字。
触发场景
在以下请求中加载本 Skill:
- 从 A 股 ETF 池中筛选、排名、比较或解释候选标的。
- 运行或解释实时看板、量化 TOP5、L1/L2/L3 轮动策略。
- 设计、修改或排查 ETF 回测、K 线、模拟盘、LLM 推荐功能。
- 修改本工程的后端 API、前端类型契约、策略公式、行情缓存、启动流程或测试。
- 用户要求基于当前工程的知识库继续开发、验收、排错或重构。
工作流
1. 先识别任务类型
- 实时/当前选股或投资分析:先走金融数据检索流程获取最新数据,再结合项目策略解释;不要把本地缓存或历史文档描述成当前行情。
- 代码开发/排错:先阅读当前代码和相关测试,再修改;以
docs/knowledge-base/为结构化参考,以代码和测试为最终事实来源。 - 策略解释:区分“实时看板评分”和“历史轮动策略”,两者不能混用。
- 回测结论:明确回测区间、ETF 池、基准、成本率和模型限制;不得将回测结果当作未来收益保证。
2. 代码与文档定位
工程根目录由当前工作区提供。优先阅读:
docs/knowledge-base/README.md:知识库导航与文档可信度规则。docs/knowledge-base/architecture.md:React/Vite + FastAPI 架构、数据流和模块职责。docs/knowledge-base/api-reference.md:接口路径、请求响应契约和同步清单。docs/knowledge-base/strategies-and-data.md:实时评分、L1/L2/L3、成交模型和数据契约。docs/knowledge-base/development-and-operations.md:配置、启动、测试、排错和安全边界。backend/app/config.py、calculator.py、data_fetcher.py:ETF 池、实时采集和看板评分。backend/app/strategies/、backtest/、backtest_routes.py:策略信号、回测成交和业绩指标。frontend/src/api.ts、types.ts、components/:前端 API 契约和交互。
3. 选股与策略解释
- 实时看板评分默认综合当前涨跌幅、前两日累计涨跌幅、量能放大、30 日涨跌标准分,并结合 MA20 确认;维护或解释时以
backend/app/calculator.py当前实现为准。 - L1 为趋势评分:对数收盘价线性回归,趋势收益乘以 R²,目标为最高分标的。
- L2 为多因子:20 日动量、量能放大、30 日反转、价格序列构造的估值复合、波动率倒数,横截面标准化后取综合 TOP5。
- L3 复用 L2 并增加市场与个券 RSRS 过滤;市场过滤使用沪深 300 ETF
510300。 - 明确说明项目中的“估值”是价格序列构造指标,不等同于 PE/PB 或财务基本面估值。
- A 股涨跌语义遵循:上涨/盈利/买入使用红色,下降/亏损/卖出使用绿色。
4. 修改代码时保持契约同步
涉及接口字段、策略参数或页面行为时,按以下顺序检查:
- 后端 Pydantic 模型与路由实现。
- 后端对应单元测试或端到端测试。
frontend/src/types.ts。frontend/src/api.ts与调用组件。- 知识库 API/策略文档。
不要只改一端。新增响应模型必须确认应用可以导入启动;新增路由必须在 backend/app/main.py 显式注册。
5. 验证与安全
Windows 环境优先使用项目已有脚本和绝对路径。完成代码改动后至少执行:
- 后端:在
backend目录运行python -m pytest -q。 - 前端:在
frontend目录运行npm run build,必要时再运行npm run lint。 - 应用链路:运行
backend/run.py或start.bat,确认后端导入、端口和关键 API 正常;pytest 通过不代表应用一定能启动。 - 检查 Vite 代理端口与后端端口一致;开发模式不要增加会破坏 React Fast Refresh 的 CSP。
- 不读取、复制或输出任何真实 API key、token、密码或
.env凭证;所有凭证只通过环境变量注入。 - 不把
backend/data/ohlcv/*.parquet、本地模拟盘状态或大体积依赖复制进 Skill;Skill 只保存可复用的知识和流程。
输出规范
- 结论先行,随后给出策略依据、数据时点、来源和风险边界。
- 排名或比较多个标的时,每个标的都写完整标准代码;说明排序的量化依据,拿不到量化依据时明确这是定性排序。
- 任何具体买卖判断、价位或仓位建议,回复末尾必须追加固定免责声明:
免责声明:以上内容基于公开数据和量化分析,仅供参考,不构成投资建议。市场有风险,投资需谨慎。任何投资决策应结合个人风险承受能力、资金状况和投资目标独立判断,必要时咨询持牌专业机构。过往表现不预示未来收益。
参考资料
需要详细策略、接口或运维信息时,读取本 Skill 的 references/project-knowledge.md;其中内容是当前工程知识的精简版,若与当前代码冲突,以当前代码和测试为准。
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