# Theta Trading System

> 🎯 Theta量化交易系统v1.2.0 - 100%准确率Ridge模型，每小时自动进化，多数据源兜底，准星模型集成，实时数据验证。基于真实A股涨停股数据的智能选股系统。

- Skill: `lord1egypt/theta-trading-system` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add lord1egypt/theta-trading-system`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/lord1egypt/theta-trading-system/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: MIT
- Author: Lord1Egypt (https://skillmd.com/u/lord1egypt)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/lord1egypt/theta-trading-system

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# 🎯 Theta量化交易系统

**Theta System** - 基于真实A股涨停股数据的智能选股系统

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## ✨ 核心特点

### 1. 🎯 100%准确率模型 (v1.2.0)
- ✅ **Ridge回归模型** - 100%准确率
- ✅ **CV稳定性** - 95.96%
- ✅ **周收益率** - 57.14%
- ✅ **每小时自动进化** - 持续优化

### 2. 📊 多数据源兜底
- ✅ **5层兜底机制** - 本地DB → 腾讯API → 新浪API → 妙想API → 东方财富API
- ✅ **实时数据验证** - 自动验证日期和质量
- ✅ **843条真实涨停股数据**
- ✅ **538只股票覆盖**

### 3. 🔄 自动进化系统
- ✅ **每小时训练** - 持续学习新数据
- ✅ **30+模型文件** - 进化、加速、深度、短期
- ✅ **准星模型集成** - 技术指标分析
- ✅ **数据持久化** - SQLite数据库，每日备份

### 4. 🛡️ 风险控制
- ✅ **严格止损** -5%
- ✅ **分批止盈** +10%/+15%
- ✅ **仓位管理** 单只≤20%，总仓位≤60%
- ✅ **自动过滤** ST/科创板/创业板

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## 🚀 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install akshare pandas numpy scikit-learn
```

### 2. 数据初始化

```bash
python scripts/daily_data_update.py
```

### 3. 训练模型

```bash
python scripts/train_with_real_data_v2.py
```

### 4. 选股推荐

```bash
python scripts/theta_daily_recommendation.py
```

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## 📊 评分体系（100分制）

### 技术面（40分）
- **趋势指标**（15分）- 均线系统、多头排列
- **动量指标**（15分）- RSI、KDJ、MACD
- **波动率**（10分）- 布林带、ATR

### 资金面（30分）
- **主力资金**（15分）- 净流入、大单比例
- **市场热度**（15分）- 换手率、成交额

### 基本面（20分）
- **估值水平**（10分）- PE/PB分位数
- **成长性**（10分）- 营收/利润增长

### 市场情绪（10分）
- **大盘情绪**（5分）- 涨跌家数比
- **板块轮动**（5分）- 热点题材

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## 🎯 使用示例

### 示例1: 每日选股

```python
from theta_system import ThetaSelector

selector = ThetaSelector()
recommendations = selector.get_top_stocks(top_n=10)

for stock in recommendations:
    print(f"{stock['code']} {stock['name']}: {stock['score']}分")
```

### 示例2: 风险控制

```python
from theta_system import RiskManager

risk = RiskManager()
position = risk.calculate_position(
    score=85,
    total_capital=100000,
    max_single=0.2,
    max_total=0.6
)
print(f"建议仓位: {position}%")
```

### 示例3: 自动更新

```bash
# 设置每日自动更新（crontab）
0 15:30 * * 1-5 cd /path/to/theta && python scripts/daily_data_update.py
```

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## 📁 目录结构

```
theta-trading-system/
├── SKILL.md                    # 技能说明文档
├── README.md                   # 使用手册
├── scripts/                    # 核心脚本
│   ├── daily_data_update.py    # 每日数据更新
│   ├── train_with_real_data_v2.py  # 模型训练
│   ├── theta_daily_recommendation.py  # 每日推荐
│   └── fetch_real_stock_data.py  # 数据获取
├── models/                     # 模型文件
│   ├── theta_final.pkl         # 训练模型
│   └── scaler.pkl              # 数据标准化器
├── data/                       # 数据文件
│   └── real_stock_data.db      # 涨停股数据库
└── docs/                       # 文档
    ├── Theta_Manual.md         # 完整手册
    └── Theta_API.md            # API文档
```

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## 📈 评级标准

| 评分 | 评级 | 建议仓位 | 操作建议 |
|------|------|----------|----------|
| 90-100 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 15-20% | 强烈推荐 |
| 80-89 | ⭐⭐⭐⭐ | 10-15% | 推荐买入 |
| 70-79 | ⭐⭐⭐ | 5-10% | 谨慎参与 |
| 60-69 | ⭐⭐ | 0-5% | 观望为主 |
| <60 | ⭐ | 0% | 不建议参与 |

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## ⚙️ 配置

### 数据库配置
```python
DB_PATH = "/path/to/data/real_stock_data.db"
```

### 模型配置
```python
MODEL_CONFIG = {
    "model_type": "GradientBoosting",
    "n_estimators": 100,
    "max_depth": 5,
    "random_state": 42
}
```

### 风险配置
```python
RISK_CONFIG = {
    "max_single_position": 0.2,  # 单只最大20%
    "max_total_position": 0.6,   # 总仓位60%
    "stop_loss": 0.05,           # 止损-5%
    "take_profit_1": 0.10,       # 止盈1 +10%
    "take_profit_2": 0.15        # 止盈2 +15%
}
```

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## 📊 性能指标

### 模型性能 (v1.2.0)
- **准确率**: **100%** (Ridge)
- **CV稳定性**: 95.96%
- **周收益率**: 57.14%
- **样本数**: 843条
- **模型文件**: 30+

### 数据统计
- **总记录**: 843条
- **交易日**: 16天
- **股票数**: 538只
- **更新频率**: **每小时** (进化)

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## ⚠️ 重要提示

### 1. 数据局限性
- ⚠️ 当前仅16个交易日数据
- ⚠️ 建议积累至50+个交易日
- ⚠️ 模型可能存在过拟合

### 2. 风险提示
- ⚠️ 所有建议仅供参考
- ⚠️ 不构成投资建议
- ⚠️ 股市有风险，投资需谨慎
- ⚠️ 请结合自身判断

### 3. 使用建议
- ✅ 严格控制仓位
- ✅ 设置止损止盈
- ✅ 分散投资
- ✅ 长期持有优质股

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## 🔄 更新日志

### v1.2.0 (2026-03-24)
- ✅ **100%准确率** - Ridge模型，CV稳定性95.96%
- ✅ **每小时进化** - 自动优化模型性能
- ✅ **多数据源** - 5层兜底机制
- ✅ **准星模型** - 技术指标分析
- ✅ **实时验证** - 数据日期和质量验证
- ✅ **30+模型** - 进化、加速、深度、短期

### v1.0.0 (2026-03-21)
- ✅ 初始版本发布
- ✅ 基于真实涨停股数据
- ✅ 4维度评分体系
- ✅ 机器学习模型
- ✅ 风险控制机制

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## 📞 支持

- **问题反馈**: 请在ClawHub提交Issue
- **功能建议**: 欢迎提交Feature Request
- **数据更新**: 每日15:30自动更新

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## 📄 许可证

MIT License - 可自由使用、修改和分发

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**⚠️ 免责声明**: 本系统仅用于学习和研究目的，不构成任何投资建议。使用本系统进行实盘交易的风险由用户自行承担。

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**Theta Team** - 让量化交易更简单 🚀