# A股量化交易系统

一个基于Python的A股市场监控和选股量化程序，使用TuShare数据源。

## 功能特性

- 📈 **实时数据获取**: 使用TuShare获取A股实时行情数据
- 🔍 **舆情分析**: 北向资金、融资融券、热点股票、龙虎榜数据分析
- 📊 **股票筛选**: 基于技术指标和基本面的智能选股
- 💰 **市场监控**: 实时监控价格变动、成交量异常、资金流向
- 💹 **策略回测**: 历史数据验证交易策略效果
- ⚙️ **灵活配置**: 支持通过配置文件自定义参数

## 项目结构

```
TradingAI/
├── main.py                 # 程序入口
├── requirements.txt        # 依赖包列表
├── config/
│   └── config.yaml        # 配置文件
├── src/                   # 源代码
│   ├── data/              # 数据获取模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── tushare_fetcher.py   # A股行情数据获取
│   │   ├── binance_fetcher.py   # 加密货币数据获取
│   │   └── stock_pool_manager.py # 股票池管理
│   ├── strategy/          # 策略模块
│   │   ├── kline_pattern_strategy.py # K线形态策略
│   │   └── crypto_kline_pattern_strategy.py # 加密货币K线策略
│   ├── database/          # 数据库模块
│   │   └── mysql_database_manager.py
│   ├── execution/         # 执行模块
│   │   ├── strategy_executor.py # 策略执行器
│   │   └── task_scheduler.py    # 任务调度器
│   └── utils/             # 工具模块
│       ├── __init__.py
│       ├── config_loader.py
│       └── notification.py
├── logs/                  # 日志文件
└── data/                  # 数据文件
```

## 环境要求

- Python 3.8+
- 依赖包见 requirements.txt

## 快速开始

### 1. 克隆项目
```bash
git clone <your-repo-url>
cd TradingAI
```

### 2. 创建虚拟环境
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# or
venv\Scripts\activate     # Windows
```

### 3. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 4. 运行程序
```bash
python main.py
```

## 配置说明

配置文件位于 `config/config.yaml`，包含以下主要配置:

- **trading**: 交易相关配置（交易时间、风险控制等）
- **data**: 数据源配置（更新频率、存储格式等）
- **strategy**: 策略配置（技术指标参数、选股条件等）
- **monitor**: 监控配置（报警阈值等）
- **logging**: 日志配置

## 使用示例

### 获取实时行情
```python
from src.data.tushare_fetcher import TushareFetcher

fetcher = TushareFetcher()
# 获取单只股票实时数据
data = fetcher.get_realtime_data("000001.SZ")

# 获取多只股票实时数据
data = fetcher.get_realtime_data(["000001.SZ", "000002.SZ"])
```

### 舆情分析
```python
from src.data.sentiment_fetcher import SentimentFetcher

sentiment_fetcher = SentimentFetcher()

# 获取北向资金流向
north_flow = sentiment_fetcher.get_north_flow_current()

# 获取热门股票排行
hot_stocks = sentiment_fetcher.get_popular_stocks_east_100()

# 获取龙虎榜数据
dragon_tiger = sentiment_fetcher.get_dragon_tiger_list_daily()

# 分析单只股票舆情
analysis = sentiment_fetcher.analyze_stock_sentiment("000001.SZ")
```

### 搜索股票
```python
# 搜索包含"平安"的股票
results = fetcher.search_stocks("平安")
```

### 获取历史数据
```python
# 获取历史日线数据
hist_data = fetcher.get_historical_data(
    stock_code="000001.SZ",
    start_date="2023-01-01",
    end_date="2023-12-31"
)
```

## 命令行界面

程序启动后提供交互式命令行界面：

- `help` - 显示帮助信息
- `status` - 显示系统状态
- `market` - 显示市场概况
- `search <关键词>` - 搜索股票
- `sentiment` - 显示市场舆情综合概览
- `hotstock` - 显示热门股票排行
- `northflow` - 显示北向资金流向
- `dragon` - 显示龙虎榜数据
- `analyze <股票代码>` - 分析单只股票舆情
- `quit` - 退出程序

## 舆情分析功能

### 数据来源
- **北向资金**: 沪深股通资金流向数据
- **融资融券**: 两融余额和变化趋势
- **热点股票**: 东方财富、同花顺人气排行
- **龙虎榜**: 每日异动股票上榜数据
- **风险扫描**: 个股风险评估

### 主要指标
- 资金流入流出情况
- 市场热度排名
- 机构席位动向
- 个股异动原因

## 开发计划

- [x] 基础数据获取功能
- [x] 舆情数据分析模块
- [ ] 技术指标计算模块
- [ ] 选股策略实现
- [ ] 实时监控功能
- [ ] 回测系统
- [ ] Web界面
- [ ] 报警通知系统

## Docker部署

项目支持Docker容器化部署，包含Web界面和定时扫描功能：

### 启动服务
```bash
# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 仅启动Web服务  
docker-compose up -d trading-web

# 仅启动市场扫描服务
docker-compose up -d trading-market-scanner
```

### 服务说明
- **trading-web**: Web界面服务 (端口8080)
- **trading-market-scanner**: 定时市场扫描服务 (每晚8点执行)

### 查看日志
```bash
# 查看Web服务日志
docker-compose logs -f trading-web

# 查看扫描服务日志  
docker-compose logs -f trading-market-scanner
```

## 注意事项

1. 首次使用需要确保网络连接正常，TuShare需要从网络获取数据
2. 请合理使用数据接口，避免频繁请求  
3. 本系统仅供学习和研究使用，不构成投资建议
4. 实盘交易请谨慎，注意风险控制
5. 确保配置文件中的TuShare Token和数据库连接信息正确

## 许可证

MIT License

## 贡献

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