tick-stock-panel/docs/strategy.md

策略指南

策略是选股引擎、回测、监控的基础。本文介绍策略体系与三种扩展方式。

完整策略开发规范(AI 生成与手写)见 backend/app/strategy/prompts/strategy-guide.md。

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内置策略

18 个内置策略,每个策略一个独立 Python 文件,基于 Polars 表达式向量化实现(backend/app/strategy/builtin/):

类型	代表策略
趋势 / 形态	趋势突破 · 均线多头 · MA 金叉 · MACD 金叉放量 · 布林突破
量价 / 涨停	量价齐升 · 高换手强势 · 连板股 · 断板反包 · 涨停动量 · 接近涨停
反转 / 波动	超跌反弹 · 超卖反转 · 新低反转 · 低波动龙头 · 回踩 MA20 · 回踩支撑 · 强势开盘

内置目录 backend/app/strategy/builtin/ 由项目维护,AI 生成的策略不会落入此目录。

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扩展策略的三种方式

🎛️ 方式一:自定义信号(不写代码)

在选股页 UI 上用 字段 + 操作符 + 阈值 组合,编译成 Polars 表达式热加载。适合:

• 快速验证一个简单的筛选思路(如 RSI < 30 AND 量比 > 2)
• 不熟悉 Python 但想自定义筛选条件

底层实现在 backend/app/strategy/custom_signals.py。

🤖 方式二:AI 生成

一句话描述思路,LLM 读 strategy-guide.md 生成完整策略文件:

1. 配置 AI 接口(留空即关闭,见 configuration.md → AI):

   AI_PROVIDER=openai_compat
   AI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
   AI_API_KEY=sk-...
   AI_MODEL=deepseek-chat
   

2. 在选股页打开「AI 策略生成器」,用自然语言描述你的策略思路
3. LLM 生成完整策略代码,经 ast 安全校验(禁止 import os/sys/subprocess 等危险模块)后
4. 落入 data/strategies/ai/,文件名/ID 用 ai_ 前缀

生成的策略会读取 backend/app/strategy/prompts/ 下的提示词文档:

• strategy-guide.md — 完整策略开发规范(作为 LLM system prompt)
• strategy-builder-step1.md — 步骤 1 提示词模板(规则 → 完整代码)
• strategy-builder-step2.md — 步骤 2 提示词模板(修改已有策略)
• strategy-example.md — 从零创建强势反包策略的三步演示

💡 文件与范围铁律:AI 生成的策略只生成一个 .py 文件,只 import polars as pl,绝不修改 backend/、docs/、frontend/ 等现有文件。

📝 方式三:代码迁移

参照开发指南把已有策略改写为 Polars 文件,放入 data/strategies/custom/,引擎自动发现。

手写策略需遵循 strategy-guide.md 的文件结构(META / basic_filter / scoring / ENTRY_SIGNALS / filter 等),完整规范见该文档。

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策略文件结构(简述)

一个策略 .py 文件通常包含:

部分	作用
META	策略元信息(名称、参数、方向等),用户可在 UI 调整阈值
basic_filter(df, params)	模式 A:单日过滤,返回 pl.Expr
filter_history(df, params)	模式 B:历史窗口过滤,返回 pl.DataFrame(配 LOOKBACK_DAYS)
scoring	评分权重,总和 = 1.0
ENTRY_SIGNALS / EXIT_SIGNALS	进出场信号列(回测用)

完整字段说明与示例见 strategy-guide.md。

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新增内置策略(贡献者)

如果你想为项目贡献一个内置策略:在 backend/app/strategy/builtin/ 参照现有文件实现 StrategyDef,引擎会自动发现并加载。欢迎提交 PR。