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A股量化分析

基于 ak分享（免费无需令牌）的A股量化分析工具包。

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工作流

• 获取数据

from scripts.fetch_data 导入 # ETF日线 df = fetch_etf_dAIly("159915", "20250101", "20260301") # 个股日线 df = fetch_stock_dAIly("000001", "20250101", "20260301") # ETF分时（日内做T） df = fetch_etf_intraday("159915") # 实时行情 df = fetch_realtime("159915")

详见 references/API-reference.md

• 计算技术指标

from scripts.technical_indicators 导入 # 单指标 df['macd'], df['签名al'], df['hist'] = calc_macd(df['close']) df['k'], df['d'], df['j'] = calc_kdj(df['high'], df['low'], df['close']) df['rsi'] = calc_rsi(df['close'], period=14) df['upper'], df['mid'], df['lower'] = calc_bollinger(df['close']) df['vol_ratio'] = calc_volume_ratio(df['volume']) # 一键全部 df = 添加_all_indicators(df) # 信号检测 签名als = 检测_签名als(df)

• 策略回测

from scripts.backtest 导入 * 结果 = 运行_backtest( df, strategy="grid", # grid / ma_cross / bollinger initial_cAPItal=100000, grid_num=10, # 网格数（grid策略） ma_short=5, ma_long=20, # 均线参数（ma_cross策略） 停止_loss=0.05, # 止损比例 take_profit=0.10, # 止盈比例 ) print(结果.summary())

• 风险评估

from scripts.backtest 导入 assess_risk risk = assess_risk(df['close']) # returns: max_drawdown, sharpe_ratio, annual_volatility, calmar_ratio

策略库

ETF日内做T策略详解见 references/strategies.md，包含：

策略 适用场景 核心逻辑 网格交易 震荡市 价格跌破网格线买入，涨回卖出 均线交叉 趋势市 短均线上穿长均线买入，下穿卖出 布林带回归 均值回归 触下轨买入，触上轨卖出 波动率突破 突破行情 ATR放大+价格突破时追入 风控参数（内置默认值） RISK_PARAMS = { "max_position_pct": 0.25, # 单只持仓上限 "停止_loss": 0.05, # 止损线 5% "take_profit": 0.10, # 止盈线 10% "max_dAIly_turnover": 0.05, # 日内做T最大换手 "min_trade_amount": 10000, # 最低交易金额（元） "max_drawdown_limit": 0.15, # 最大回撤警戒线 }

资源文件 scripts/fetch_data.py — 数据获取 scripts/technical_indicators.py — 技术指标计算 scripts/backtest.py — 回测引擎+风险评估 references/strategies.md — 策略库详解 references/API-reference.md — ak分享接口速查