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RSI.端到端选股.demo

基准日 2026-07-10 · 364 持仓 / 182 独立股票 · 构建 2026-07-10T15:35:40 · 行情未加载
推送 2026-07-10T15:35:40__PICKS_RUN_KIND_SUFFIX__ · 收盘价基准 2026-07-09 · 美股复盘 2026-07-10
行情来源: 腾讯 / 东财 (经同域代理) · 点表头切换排序 · 代码后 "新" 字 = 今日新选
指标计算公式
每档组合视作1只产品: 单资金池 daily NAV 曲线 (close-to-close mark-to-market), 全部指标基于这条曲线计算. 交易按开盘价成交、买入持有到期不调仓 (漂移) — T+1 开盘等权买入 K 只 → 持有 hold 天、权重随个股涨跌自由漂移、持有期内不每日 rebalance → 到期开盘卖出 → 用回笼现金等权买入当日新批 (重叠批次各自滚动, 满仓不加杠杆). 以上指标已扣交易费率与滑点 (净收益 / net-of-cost, 2026-06-27 起) — 默认 A股往返约 0.30% (佣金双边~万2.5 + 卖出印花税 0.05% + 过户费~万0.1 + 滑点~10bp 双边), 在买入与到期卖出两点从 NAV 扣减. 持有期越短换手越高、成本拖累越大: h1 近每日满换手、扣费后明显缩水, h10/h20 换手低、影响很小.
口径说明 (2026-06-04): 收益与风险类指标 (累计/年化/年化波动/夏普/Sortino/Calmar/最大回撤/超额) 均为 盯市口径 — 每个交易日把全部持仓 (含未平仓的浮动盈亏) 按收盘价 mark-to-market, 反映"实时净值"; 仅【结算胜率】为结算口径 — 只统计已到期平仓的持仓, 不含浮动. 两套口径并列, 各看各的问题.
  • 累计收益 = NAVT / NAV0 − 1 (含浮动持仓的 mark-to-market, TWR)
  • 年化收益 = (1 + 累计)252 / 交易日 − 1
  • 年化波动 = std(daily return) × √252
  • 夏普 = (年化收益 − rf) / 年化波动, rf = 0; n < 60 标 * 警示样本不足
  • Sortino = (年化收益 − rf) / 年化下行偏差 (只用负收益日算 std, 不惩罚正向波动)
  • Calmar = 年化收益 / |最大回撤| (单位收益换多少回撤)
  • 最大回撤 = max((peak NAV − 当前 NAV) / peak NAV), 取 NAV 曲线 peak-to-trough 跌幅最大值
  • 超额(全A) = 策略 NAV − 万得全A (881001.WI) 同期 NAV (相同窗口 mark-to-market, 盯市口径)
  • 结算胜率 (展示值) = 已结算(到期平仓)持仓腿中实际收益 > 0 的腿数 / 已结算总腿数 (结算口径: 绝对盈利, 不与基准比, 未平仓的浮动腿不计入. >50% 表示平掉的仓多数赚钱)
  • 日胜率 (悬停对照) = 单日策略 return > 基准 return 的天数 / 总交易日 (盯市口径, 含浮动; >50% 表示常态跑赢大盘). 鼠标悬停"结算胜率"格可见此对照值
  • 交易日 = 参与统计的交易日数 (TWR daily NAV 序列长度)
  • 持仓数 = 全部 trade leg 累加 (已结算 + 持仓中合计)
  • 顶部档位徽章 (持有1日 +X% 等) = 该档自策略上线以来的累计收益 (盯市 TWR 口径)
cc持仓 · 数据与「实时持仓」完全同源 (同一批持仓) · 表格右侧 10 列为 /rocket 同源「模型DD」底层模型命中 (STRIKE_DATA 最近 10 交易日 50B pool, hit_count 数字, 2/3 类正交共识橙底) · 已去掉财务估值/盈利/增长列
行情来源: 腾讯 / 东财 (经同域代理) · 点表头切换排序 · 代码后 "新" 字 = 今日新选 · 模型列同 /rocket
指标计算公式
每档组合视作1只产品: 单资金池 daily NAV 曲线 (close-to-close mark-to-market), 全部指标基于这条曲线计算, 与「实时持仓」同口径. 交易按开盘价成交、买入持有到期不调仓 (漂移, 持有期内不每日 rebalance) — T+1 开盘等权买入 → 持有 hold 天权重自由漂移 → 到期开盘卖出 → 回笼现金等权买入当日新批. 以上指标已扣交易费率与滑点 (净收益, 2026-06-27 起) — 默认 A股往返约 0.30% (佣金双边~万2.5 + 印花税 0.05% 仅卖 + 过户费~万0.1 + 滑点~10bp 双边), 买入与到期卖出两点从 NAV 扣减; 持有期越短换手越高、成本拖累越大.
  • 累计收益 = NAVT / NAV0 − 1 (含浮动持仓的 mark-to-market, TWR)
  • 年化收益 = (1 + 累计)252 / 交易日 − 1
  • 年化波动 = std(daily return) × √252
  • 夏普 = (年化收益 − rf) / 年化波动, rf = 0; n < 60 标 * 警示样本不足
  • Sortino = (年化收益 − rf) / 年化下行偏差 (只用负收益日算 std)
  • Calmar = 年化收益 / |最大回撤|
  • 最大回撤 = max((peak NAV − 当前 NAV) / peak NAV)
  • 超额(全A) = 策略 NAV − 万得全A (881001.WI) 同期 NAV
  • 结算胜率 = 已结算(到期平仓)持仓腿中实际收益 > 0 的腿数 / 已结算总腿数 (结算口径)
  • 交易日 = 参与统计的交易日数 (TWR daily NAV 序列长度)
  • 持仓数 = 全部 trade leg 累加 (已结算 + 持仓中合计)
glm持仓 · 数据源 = GLM-5 Evolve 今日选股 (7 档 top5, 与 cc持仓 同版式/同列) · 表格右侧 10 列为 /rocket 同源「模型DD」底层模型命中 (STRIKE_DATA 最近 10 交易日 50B pool) · PE当年/次年/远2 + FY+1预期 + Neo4j摘要
数据源: GLM-5 Evolve 选股 (D:\\prediction\\reports\\{date}_GLM-5_选股.md → glm_holdings.json) · 行情来源: 腾讯 / 东财 · 点表头切换排序 · 模型列同 /rocket
指标计算公式
每档组合视作1只产品: 单资金池 daily NAV 曲线 (close-to-close mark-to-market), 全部指标基于这条曲线计算, 与「实时持仓」同口径. 交易按开盘价成交、买入持有到期不调仓 (漂移, 持有期内不每日 rebalance) — T+1 开盘等权买入 → 持有 hold 天权重自由漂移 → 到期开盘卖出 → 回笼现金等权买入当日新批. 以上指标已扣交易费率与滑点 (净收益, 2026-06-27 起) — 默认 A股往返约 0.30% (佣金双边~万2.5 + 印花税 0.05% 仅卖 + 过户费~万0.1 + 滑点~10bp 双边), 买入与到期卖出两点从 NAV 扣减; 持有期越短换手越高、成本拖累越大.
  • 累计收益 = NAVT / NAV0 − 1 (含浮动持仓的 mark-to-market, TWR)
  • 年化收益 = (1 + 累计)252 / 交易日 − 1
  • 年化波动 = std(daily return) × √252
  • 夏普 = (年化收益 − rf) / 年化波动, rf = 0; n < 60 标 * 警示样本不足
  • Sortino = (年化收益 − rf) / 年化下行偏差 (只用负收益日算 std)
  • Calmar = 年化收益 / |最大回撤|
  • 最大回撤 = max((peak NAV − 当前 NAV) / peak NAV)
  • 超额(全A) = 策略 NAV − 万得全A (881001.WI) 同期 NAV
  • 结算胜率 = 已结算(到期平仓)持仓腿中实际收益 > 0 的腿数 / 已结算总腿数 (结算口径)
  • 交易日 = 参与统计的交易日数 (TWR daily NAV 序列长度)
  • 持仓数 = 全部 trade leg 累加 (已结算 + 持仓中合计)
火箭动量 · 数据源 = 火箭动量组合 (Rocket Evolve) 选股 · 候选池 = /rocket 实现涨幅 5/10/30 日 top200 并集 (不经底层模型筛选), 持有期 h1(1日)/h5(5日) 两档 · 表格右侧 10 列为 /rocket 同源「模型DD」底层模型命中 (可见底层模型未必看好却已大涨的票) · PE当年/次年/远2 + FY+1预期 + Neo4j摘要
数据源: 火箭动量组合 Evolve 选股 (D:\\prediction\\reports\\{date}_Rocket_选股.md → rocket_holdings.json) · 候选 = /rocket 实现动量并集 · 行情来源: 腾讯 / 东财 · 点表头切换排序 · 模型列同 /rocket
指标计算公式
每档组合视作1只产品: 单资金池 daily NAV 曲线 (close-to-close mark-to-market), 全部指标基于这条曲线计算, 与「cc持仓」同口径. 交易按开盘价成交、买入持有到期不调仓 (漂移, 持有期内不每日 rebalance) — T+1 开盘等权买入 → 持有 hold 天权重自由漂移 → 到期开盘卖出 → 回笼现金等权买入当日新批. 以上指标已扣交易费率与滑点 (净收益, 2026-06-27 起) — 默认 A股往返约 0.30% (佣金双边~万2.5 + 印花税 0.05% 仅卖 + 过户费~万0.1 + 滑点~10bp 双边), 买入与到期卖出两点从 NAV 扣减; 持有期越短换手越高、成本拖累越大.
  • 累计收益 = NAVT / NAV0 − 1 (含浮动持仓的 mark-to-market, TWR)
  • 年化收益 = (1 + 累计)252 / 交易日 − 1
  • 年化波动 = std(daily return) × √252
  • 夏普 = (年化收益 − rf) / 年化波动, rf = 0; n < 60 标 * 警示样本不足
  • 最大回撤 = max((peak NAV − 当前 NAV) / peak NAV)
  • 结算胜率 = 已结算(到期平仓)持仓腿中实际收益 > 0 的腿数 / 已结算总腿数 (结算口径)
  • 交易日 = 参与统计的交易日数 (TWR daily NAV 序列长度)
  • 持仓数 = 全部 trade leg 累加 (已结算 + 持仓中合计)
选股日 — — 仅显示今日新选, 实时行情同步
由 daily_pipeline 选股记录, 每日自动同步 · 点表头切换排序
选股日 同一交易日 daily(晚间) vs incremental(次日盘前) 两次选股对比, 按代码合并高亮差异
数据源: dual_picks.json (选股.md 覆盖前自动备份的 daily 版本 + 当前 incremental 版本, 按「来源:」标记区分) · 2026-06-28 前的旧数据无法区分
纯量价策略 · 各档为对应底层量价模型 (GRU / XGB top-N) 每日 Top5 等权组合回测 · 指标口径同「实时持仓」· 底层模型见「GRU&XGB看图」tab
数据源: model_metrics.json (与 /strike 底层模型回测同源) · 选具体档位看在持腿与指标 · 当期收益 = 该期 Top5 持有到期收益
指标计算公式
每档 = 对应底层量价模型每日 Top5 等权组合, 视作1只产品: 每个交易日 Top5 equal-weight 平均 → daily portfolio return → 复利成 NAV 曲线 (TWR, close-to-close mark-to-market). 全部指标基于这条 daily NAV 曲线计算, 与「实时持仓」同口径. 交易按开盘价成交; 为毛收益 (gross)，未扣交易费率与滑点 (A股往返约 0.15%–0.30%, 高换手净收益明显低于毛收益).
  • 累计收益 = NAVT / NAV0 − 1 (TWR daily NAV)
  • 年化收益 = (1 + 累计)252 / 交易日 − 1 (短样本偏高)
  • 年化波动 = std(daily return) × √252
  • 夏普 = (年化 − rf) / 年化波动, rf = 0; 样本不足标 *
  • Sortino = (年化 − rf) / 年化下行偏差 (只罚负收益日)
  • Calmar = 年化 / |最大回撤|
  • 最大回撤 = max((peak − 当前) / peak), NAV 曲线 peak-to-trough 最大跌幅
  • 超额(全A) = 策略 NAV − 万得全A (881001.WI) 同期 NAV
  • 结算胜率 = 已结算腿中收益 > 0 占比 (结算口径)
  • 交易日 = 参与统计的交易日数 (daily NAV 序列长度)
  • 持仓数 = 当前在持腿数 (最近 持有期 × 每期 Top5)
  • 顶部档位徽章 = 该档自回测起的累计收益
TOP100 策略 · 各档为 transformer 生产模型 (top100 / top200 候选池 × 持有1/5日) 当期预测 Top10 · 选股按持有期(5日档)操作;止盈目标价(+20%)与 regime 仓位为研究提示、非自动交易指令 · 列口径同「纯量价」· 独立于 50B pool
数据源: top100.json (transformer t100view 生产预测) · 点表头切换排序 · 代码后 "新" 字 = 最新交易日选股
指标计算公式
每档 = 对应 transformer 生产模型每日预测 Top10 等权组合, 视作1只产品: 每个交易日 Top10 equal-weight 平均 → daily portfolio return → 复利成 NAV 曲线 (TWR, close-to-close mark-to-market). 全部指标基于这条 daily NAV 曲线计算, 与「纯量价」/「实时持仓」同口径. 交易按开盘价成交; 为毛收益 (gross)，未扣交易费率与滑点 (A股往返约 0.15%–0.30%, 高换手净收益明显低于毛收益).
  • 累计收益 = NAVT / NAV0 − 1 (TWR daily NAV)
  • 年化收益 = (1 + 累计)252 / 交易日 − 1 (短样本偏高)
  • 年化波动 = std(daily return) × √252
  • 夏普 = (年化 − rf) / 年化波动, rf = 0; 样本不足标 *
  • Sortino = (年化 − rf) / 年化下行偏差 (只罚负收益日)
  • Calmar = 年化 / |最大回撤|
  • 最大回撤 = max((peak − 当前) / peak), NAV 曲线 peak-to-trough 最大跌幅
  • 超额(全A) = 策略 NAV − 万得全A (881001.WI) 同期 NAV
  • 结算胜率 = 已结算腿中收益 > 0 占比 (结算口径)
  • 交易日 = 参与统计的交易日数 (daily NAV 序列长度)
  • 持仓数 = 当前在持腿数 (最近 持有期 × 每期 Top10)
  • 顶部档位徽章 = 该档自回测起的累计收益 (模型刚上线无回测序列时不显示)
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历史白话版 · 时间线
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检索源: 两路并集 (RRF k=60 融合)
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数据来自 feed_intraday.py: comein MCP 4 类 (点评/内参/事件信号/公告) 经 LLM 抽取入 Neo4j, XGB 给个股 + 主题 T+5/T+10 信号. 自动 30s 轮询.
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小作文经 LLM 抽取关键字段, 来源: 公众号 / 进门 / alpha派 / 涨停 / 星球. 留空默认最新 50 条时间线, 输入个股可过滤. 质量分 < 0.3 已过滤.
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数据来自韭研公社异动解析 (D:\TextRaw\涨停信息\YYYY-MM-DD-韭研公社异动解析.md), 近 7 个交易日合并. 每条 = 一只涨停/异动股 + 板数/涨幅/涨停时间/催化标签 + 编号要点.
模型指标载入中…
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口径本页所有预测点均为真实样本外: 历史段来自 walk-forward 逐年折 (每折只用该年之前数据训练), 近端来自每日实时预测 (point-in-time 冻结)。预测与实际同在 0-10 原始尺度, 不做 z-score 匹配。信号强度阈值 / 分层命中率 / 误差带 / 回测全部由样本外数据在每次建站时实时重算。

出处模型 = 生产 XGB 1d/3d/5d (每晚滚动重训, P15.7); 样本外档案 = walk-forward 回补 + 逐日 cycle JSON 冻结预测自动延长; 监控 = P15.8 每日漂移监控 (IC 转负告警)。详见执行文档《情绪模型滚动重训与诚实标注》。

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数据源: 情绪切换组合 (moodswitch_builder.py → vibework_holdings.json) · 行情来源: 腾讯 / 东财 · 点表头切换排序 · 模型列同 /rocket · 详细净值/触发历史见「情绪切换」tab
指标计算公式
整个组合视作1只产品: 单资金池 daily NAV 曲线 (close-to-close mark-to-market), 全部指标基于这条曲线计算, 与「cc持仓」同口径. 交易按开盘价成交、买入持有到期不调仓 (漂移, 持有期内不每日 rebalance) — T+1 开盘等权买入 → 持有 5 天权重自由漂移 → 到期开盘卖出 → 回笼现金等权买入当日新批. 以上指标已扣交易费率与滑点 (净收益) — 默认 A股往返约 0.30% (佣金双边~万2.5 + 印花税 0.05% 仅卖 + 过户费~万0.1 + 滑点~10bp 双边), 买入与到期卖出两点从 NAV 扣减.
  • 累计收益 = NAVT / NAV0 − 1 (含浮动持仓的 mark-to-market, TWR)
  • 年化收益 = (1 + 累计)252 / 交易日 − 1
  • 年化波动 = std(daily return) × √252
  • 夏普 = (年化收益 − rf) / 年化波动, rf = 0; n < 60 标 * 警示样本不足
  • 最大回撤 = max((peak NAV − 当前 NAV) / peak NAV)
  • 结算胜率 = 已结算(到期平仓)持仓腿中实际收益 > 0 的腿数 / 已结算总腿数 (结算口径)
  • 交易日 = 参与统计的交易日数 (TWR daily NAV 序列长度)
  • 持仓数 = 全部 trade leg 累加 (已结算 + 持仓中合计)
美股复盘 —
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10Y 美债收益率 ^TNX —
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数据源 data/us_market/*.json :: quotes["^TNX"].last_close; 每个交易日 BJ 凌晨拉取 Yahoo Finance 美股收盘报价, 单位百分点。

A 股 ERP (沪深300) —
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ERP = 1 / HS300_PE_TTM − CN10Y 收益率 (百分点); 高位 = 股票相对债券便宜。数据源 data/macro/{hs300_pe,cn_treasury}.csv, 由 fetch_macro.py 维护 (当前 stub, 需接入)。

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数据源：OKX API 实时行情（已翻页拼接 600 条历史 K 线）。拖拽可平移，滚轮缩放，双击复位。K 线自动刷新。
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