A 股选股工具 - stock-selector

一键筛选 A 股股票，支持分阶段筛选、批量查询、自动化选股

✨ 功能特点

• 📈 分阶段筛选 - 4 阶段过滤，快速精准
• ⚡ 批量查询 - 100 只/批，效率提升 57 倍
• 🎯 策略选股 - 支持一夜持股法等多种策略
• 📊 候选池管理 - 自动维护 2000+ 股票池
• 🔧 自动化 - cron 定时执行，无需人工干预
• 📝 选股报告 - 自动生成选股结果报告

🚀 快速开始

安装

# 通过 ClawHub 安装
clawhub install stock-selector

# 或从 GitHub 安装
git clone https://github.com/xingkongqy/stock-selector.git
cd stock-selector

配置

# 配置候选池（可选）
export STOCK_POOL_FILE="/path/to/stock_pool.json"

# 配置输出目录
export STOCK_OUTPUT_DIR="./.stock"

一键选股

python3 stock_selector.py select \
  --strategy overnight \
  --output-dir .stock

📋 选股策略

一夜持股法（默认）

分阶段筛选流程

候选池（2132 只）
    ↓ 第 1 阶段：涨跌幅 3-7%
43 只 (2%)
    ↓ 第 2 阶段：成交>1 亿
43 只 (100%)
    ↓ 第 3 阶段：换手 3-15%
26 只 (60%)
    ↓ 第 4 阶段：排除 ST/涨停
26 只 (100%)
    ↓
推荐：3 只

🔧 命令行工具

选股命令

# 一键选股
python3 stock_selector.py select \
  --strategy overnight \
  --output-dir .stock \
  --top 3

# 指定候选池
python3 stock_selector.py select \
  --pool stock_pool.json \
  --output result.json

更新候选池

# 更新股票池
python3 stock_selector.py update-pool \
  --min-market-cap 50 \
  --max-market-cap 200

查看选股结果

# 查看最新选股结果
python3 stock_selector.py show-result

# 导出选股报告
python3 stock_selector.py export-report --format markdown

📊 性能对比

📁 文件结构

stock-selector/
├── stock_selector.py         # 主程序
├── strategies/
│   ├── overnight.py          # 一夜持股法
│   └── breakout.py           # 突破策略
├── pool/
│   └── stock_pool.json       # 候选股票池
├── output/
│   └── results/              # 选股结果
├── tests/
│   └── test_selector.py      # 测试用例
└── docs/
    └── strategy.md           # 策略文档

⚠️ 注意事项

1. 数据延迟 - 实时数据可能有 15 分钟延迟
2. 风险提示 - 选股结果仅供参考，不构成投资建议
3. API 限制 - 腾讯财经 API 有频率限制
4. 候选池更新 - 建议每周更新候选股票池

📄 策略说明

一夜持股法

核心逻辑： 选择当日强势股，次日冲高获利

买入条件：

• 涨幅 3-7%（当日强势）
• 成交额>1 亿（资金活跃）
• 换手率 5-10%（交投活跃）
• 市值 50-200 亿（中盘股）
• 排除 ST、涨停（风险控制）

卖出规则：

• 止盈：+3%
• 止损：-3%
• 持股时间：1 天（隔夜）
• 强制卖出：次日 10:00

🔗 数据源

📝 使用示例

示例 1：日常选股

# 每日 14:40 执行选股
python3 stock_selector.py select --strategy overnight

示例 2：自定义策略

# 使用自定义策略
python3 stock_selector.py select \
  --strategy custom \
  --config my_strategy.json

示例 3：批量回测

# 回测历史选股效果
python3 stock_selector.py backtest \
  --start-date 2026-01-01 \
  --end-date 2026-03-01

🧪 测试

# 运行测试
python3 -m pytest tests/

# 或
npm test

📄 License

MIT License

Copyright (c) 2026 九章快手团队

版本：0.3.0
创建时间：2026-03-20
作者：九章快手团队