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AgentTrader 一个面向 A 股的半自动选股项目： - 使用 Tushare 拉取股票日线数据 - 用量化规则做初选（目前只实现了B1选股） - 导出候选股票 K 线图 - 调用 Gemini 对图表进行 AI 复评打分 --- 更新说明 - 推翻了旧版选股模式（各式各…

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工具介绍

AgentTrader 一个面向 A 股的半自动选股项目： - 使用 Tushare 拉取股票日线数据 - 用量化规则做初选（目前只实现了B1选股） - 导出候选股票 K 线图 - 调用 Gemini 对图表进行 AI 复评打分 --- 更新说明 - 推翻了旧版选股模式（各式各…

AgentTrader

一个面向 A 股的半自动选股项目：

  • 使用 Tushare 拉取股票日线数据
  • 用量化规则做初选（目前只实现了B1选股）
  • 导出候选股票 K 线图
  • 调用 Gemini 对图表进行 AI 复评打分

更新说明

  • 推翻了旧版选股模式（各式各样的B1太麻烦了）
  • 新加入了AI看图打分精选功能（是的，不用再自己看图了）
  • 目前只支持B1选股，后续Z哥讲了砖型图10张图后，会更新砖型图精选

1. 项目流程

完整流程对应 run_all.py：

  1. 下载 K 线数据（pipeline.fetch_kline）
  2. 量化初选（pipeline.cli preselect）
  3. 导出候选图表（dashboard/export_kline_charts.py）
  4. Gemini 复评（agent/gemini_review.py）
  5. 打印推荐结果（读取 suggestion.json）

输出主链路：

  • data/raw：原始日线 CSV
  • data/candidates：初选候选列表
  • data/kline/日期：候选图表
  • data/review/日期：AI 单股评分与汇总建议

2. 目录说明

  • pipeline：数据抓取与量化初选
  • dashboard：看盘界面与图表导出
  • agent：LLM 评审逻辑（Gemini）
  • config：抓取、初选、Gemini 复评配置
  • data：运行数据与结果
  • run_all.py：全流程一键入口

3. 快速开始（一键跑通）

3.1 Clone 项目

bash
git clone https://github.com/SebastienZh/StockTradebyZ
cd StockTradebyZ

3.2 安装依赖

bash
pip install -r requirements.txt

3.3 设置环境变量

Windows PowerShell（永久写入）：

powershell
[Environment]::SetEnvironmentVariable("TUSHARE_TOKEN", "你的TushareToken", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("GEMINI_API_KEY", "你的GeminiApiKey", "User")

写入后请重开终端，环境变量才会在新会话中生效。

3.4 运行一键脚本

在项目根目录执行：

bash
python run_all.py

常用参数：

bash
python run_all.py --skip-fetch
python run_all.py --start-from 3

参数说明：

  • --skip-fetch：跳过数据下载，直接进入初选
  • --start-from N：从第 N 步开始执行（1 到 4）

4. 分步运行攻略

步骤 1：拉取 K 线

bash
python -m pipeline.fetch_kline

配置见 config/fetch_kline.yaml：

  • start、end：抓取区间
  • stocklist：股票池文件
  • exclude_boards：排除板块（gem、star、bj）
  • out：输出目录（默认 data/raw）
  • workers：并发线程数

步骤 2：量化初选

bash
python -m pipeline.cli preselect

可选参数示例：

bash
python -m pipeline.cli preselect --date 2026-03-13
python -m pipeline.cli preselect --config config/rules_preselect.yaml --data data/raw

规则配置见 config/rules_preselect.yaml。

步骤 3：导出候选图表

bash
python dashboard/export_kline_charts.py

输出到 data/kline/选股日期，图像命名为 代码_day.jpg。

步骤 4：Gemini 图表复评

bash
python agent/gemini_review.py

可选参数示例：

bash
python agent/gemini_review.py --config config/gemini_review.yaml

配置见 config/gemini_review.yaml。

读取候选与图表后，输出：

  • data/review/日期/代码.json
  • data/review/日期/suggestion.json

5. 关键配置建议

6.1 抓取层

  • 首次全量抓取建议 workers 设小一些（如 4 到 8）
  • 若遇到频率限制，降低并发并重试

6.2 初选层

  • top_m 决定流动性股票池大小
  • b1.enabled、brick.enabled 控制策略开关
  • 可先只开一个策略做回放验证

6.3 复评层

在 config/gemini_review.yaml 中可调整：

  • model：模型名称
  • request_delay：调用间隔（防限流）
  • skip_existing：是否断点续跑
  • suggest_min_score：推荐分数门槛

6. 输出结果解读

候选文件

data/candidates/candidates_latest.json

  • pick_date：选股日期
  • candidates：候选列表（含 code、strategy、close 等）

复评汇总

data/review/日期/suggestion.json

  • recommendations：最终推荐（按分数排序）
  • excluded：未达门槛代码
  • min_score_threshold：推荐门槛

7. 常见问题

Q1：fetch_kline 报 token 错误

  • 检查 TUSHARE_TOKEN 是否已设置
  • 确认 token 有效且账号权限正常

Q2：导出图表时报 write_image 错误

  • 确认已安装 kaleido
  • 重新安装：pip install -U kaleido

Q3：Gemini 运行失败

  • 检查 GEMINI_API_KEY 是否设置
  • 观察是否命中限流，可提高 request_delay

Q4：没有候选股票

  • 检查 data/raw 是否有最新数据
  • 放宽初选阈值（如 B1 或 Brick 参数）
  • 检查 pick_date 是否在有效交易日

License

本项目采用 CC BY-NC 4.0 协议发布。

  • 允许：学习、研究、非商业用途的使用与分发
  • 禁止：任何形式的商业使用、出售或以盈利为目的的部署
  • 要求：转载或引用须注明原作者与来源

Copyright © 2026 SebastienZh. All rights reserved.

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> 标签

Python

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月17日
分类编程语言
定价开源

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