🧠 量化交易引擎（入门版）
> 📡 信息端 — 你用自己的东方财富 Key | 🧠 模型端 — 引擎在你本地跑 | 🔍 监测端 — mx-xuangu 选股/监控/评估 | 📤 输出端 — 建议 or 模拟下单
🏗 四模块架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📡 信息端 — 东方财富妙想 Skills (用户自备 Key) │
│ ├─ mx-data 行情 / 财务 / 资金流向 │
│ └─ mx-search 新闻 / 公告 / 研报 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🧠 模型端 — 本地决策引擎（FastAPI） │
│ ├─ data/provider.py 从 mx-data/mx-search 拉数据 │
│ └─ models/decision.py 技术面 + 基本面决策 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🔍 监测端 — mx-xuangu 选股筛选 + 标的监控评估（NEW） │
│ ├─ POST /screen 条件选股 → 自动加入 watchlist │
│ ├─ GET /watchlist 查看监测池（按状态过滤） │
│ ├─ POST /evaluate 评估标的 → 筛选通过者喂给模型端 │
│ └─ 状态流转: screened → monitoring → evaluated │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 📤 输出端 — 分析建议 OR 模拟交易执行 │
│ ├─ 默认: 返回买卖信号 / 评分 / 建议 │
│ └─ 可选: 安装 mx-moni → 策略自动下单到妙想模拟账户 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
数据流: 信息端(mx-data/search) 拉数据 → 监测端(mx-xuangu) 选股筛选 → 模型端 深度分析 → 输出端 建议/下单
📡 模块一：信息端（东方财富妙想 Skills）
> ⚠️ 本引擎不含任何数据，你必须自己去东方财富申请免费 Key。
三步接入数据
| 步骤 | 做什么 | 说明 |
|---|---|---|
| ① | 打开 https://dl.dfcfs.com/m/itc4 → 注册/登录 → 复制 MX_APIKEY |
完全免费 |
| ② | skillhub install mx-data && skillhub install mx-search && skillhub install mx-xuangu |
三个都装 |
| ③ | 把 Key 设入环境变量 MX_APIKEY，或填入 config.json 的 mx_apikey |
必需 |
# Windows
set MX_APIKEY=你的Key
# macOS / Linux
export MX_APIKEY=你的Key
> 🔑 三个 Skill 共用同一把 MX_APIKEY。没 Key 的话分析和选股端点直接报错。
🧠 模块二：模型端（本地决策引擎）
在你本地启动一个 FastAPI 服务，处理监测端筛选通过的标的做深度分析。
安装 & 启动
cd trading-system-skill
pip install -r requirements.txt
python install.py
python runner/start.py
浏览器打开 http://localhost:8000/docs — Swagger 在线调试。
🔍 模块三：监测端（mx-xuangu 选股筛选 + 监控）
> 这是 v2.5.0 新增模块。 mx-xuangu 从信息端独立为监测端，专门负责：
> - 条件选股
> - 维护 watchlist（状态流转：screened → monitoring → evaluated）
> - 评估打分 → 通过者自动提交给模型端
监测端端点
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| POST | /api/v1/screen |
选股 — 自然语言条件 → 调用 mx-xuangu → 结果自动加入 watchlist |
| GET | /api/v1/watchlist |
查看监测池 — ?status=screened|monitoring|evaluated |
| POST | /api/v1/evaluate |
评估 — 对 watchlist 标的打分 → 通过者标记 ready_for_model |
| POST | /api/v1/watchlist/{code}/status |
手动更新标的监控状态 |
| DELETE | /api/v1/watchlist/{code} |
从监测池移除 |
使用示例
# 选股: CURL 自然语言
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/screen \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query":"市盈率<20 涨幅>1% A股"}'
# 查看监测池
curl http://localhost:8000/api/v1/watchlist?status=screened
# 评估 → 通过者自动标记为 ready_for_model
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/evaluate
📤 模块四：输出端（建议 or 模拟交易）
完整 API 端点
| 方法 | 路径 | 模块 | 说明 |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/health |
📡 | 四模块健康检查 |
| GET | /api/v1/state |
📡 | 市场概览 + 监测统计 |
| POST | /api/v1/analyze |
🧠 | 单股分析 |
| POST | /api/v1/scan |
🧠 | 批量扫描 |
| POST | /api/v1/predict |
🧠 | 趋势预测 |
| POST | /api/v1/screen |
🔍 | 选股 + 自动加入 watchlist |
| GET | /api/v1/watchlist |
🔍 | 查看监测池 |
| POST | /api/v1/evaluate |
🔍 | 评估标的 → 喂模型端 |
| DELETE | /api/v1/watchlist/{code} |
🔍 | 移除监测标的 |
| GET | /api/v1/decision-log |
📤 | 决策日志 |
输出端两种落地方式
方式 A: 分析建议（默认）— /analyze 返回 JSON 信号/评分/建议，你自己决策。
方式 B: 模拟交易（可选）— skillhub install mx-moni 安装后，引擎信号可直接发给 mx-moni 执行下单。
📂 文件结构
trading-system-skill/
├── 📡 data/provider.py ← 信息端: 对接 mx-data/mx-search
├── 🧠 models/decision.py ← 模型端: 基础决策引擎
├── 🔍 monitor/screener.py ← 监测端: mx-xuangu 选股/监控/评估
├── 🚀 runner/start.py ← API 服务 (四模块)
├── config.json ← 你的 mx_apikey 填这儿
├── requirements.txt
├── install.py
├── SKILL.md
└── README.md
📮 升级到专业版
入门版 = 基础决策引擎。如需 10 引擎决策集群（RL / 聚类 / 风控 / 自适应换手 / 自我反思等），安装 trading-engine-pro。专业版同样四模块架构，监测端和 API 端点完全兼容。
⚠️ 法律声明
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> ⚠️ 市场有风险，投资需谨慎。本工具为技术研究和学习辅助用途。
