AlphaSift

为 AI Agent 设计的全市场选股引擎。 AlphaSift 扫描全部 A 股（其他六个市场为市值较大的上市股票），用可审计的 YAML 策略筛选打分，可选地让 LLM 对入围候选做横向排序，让最终结果在行业上尽量分散，并保存每次运行，方便事后检验选得准不准。

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全市场 ──► L1 硬筛 + 因子打分 ──► L2 LLM 横向排序（可选）
(5000+ 只)   (YAML 策略，无需 API key)    (候选池内跨股票比较)
                                               │
保存运行 ◄── L3 后置分析 ◄── 风险层 + 行业分散上限
   │        (scorecard / DSA / HTTP)
   └──► T+N 评估：收益、胜率、失败样本复盘

为什么用 AlphaSift

• 以 A 股为主，另有六个市场（测试阶段）：A 股走专门的多数据源链路；美股、港股、日本、韩国、台湾、印度走 Yahoo Finance 筛选器，海外服务器和 CI 上也能用，但只有一个非官方数据源、字段也更少（见“已知限制”）。
• 不配 API key 也能跑：L1 筛选、打分、风险和行业分散都是确定性的；配置了 LLM 才会对入围候选做重排。
• 策略是 YAML，不是代码：硬筛条件、因子权重、评分曲线、风险阈值、行业桶都写在可读、可 diff、可审查的文件里。
• 不会一股脑全选同一个行业：每只候选都带行业/板块标签，portfolio_profile.mode: hard_cap 保证 Top N 中同一行业不超过 N 只。
• 数据源自愈：各数据源的成败跨运行保存，坏掉的源自动排到最后；每个源都有时间预算；所有实时源都失败时使用上次成功的快照，并明确标记为过期数据。
• 每次运行都能检验：保存运行结果，之后按 T+N 评估收益、胜率、交易成本和失败样本，可选抓取日 K 路径计算最大回撤和最大浮盈。
• 为 Agent 设计：SKILL.md 描述可调用接口；alphasift serve 提供只读 JSON API，供面板和编排层使用。

快速开始

pip install -e .

# A 股，无需 API key
alphasift screen dual_low --no-llm

# 其他市场：us、hk、jp、kr、tw、in
alphasift screen global_value --market hk --no-llm

# 启用 LLM 排序：先在 .env 中配置 GEMINI_API_KEY / OPENAI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY
# （或 LITELLM_MODEL / LLM_CHANNELS）
cp .env.example .env
alphasift screen dual_low

# 保存运行，几天后评估效果
alphasift screen dual_low --no-llm --save-run
alphasift evaluate <run_id> --with-price-path --explain

alphasift quickstart 是无需 key 的引导演示，alphasift strategies 列出全部策略。

输出示例

以下是 2026-11-03 使用 --no-llm 的真实运行结果。只用于展示引擎输出，不构成任何推荐。

A 股（dual_low）：全市场 5218 只，硬筛后 284 只，Top 5 每个行业最多 2 只

#	代码	名称	行业	PE	PB
1	601169	北京银行	银行	5.8	0.43
2	600016	民生银行	银行	5.7	0.26
3	601668	中国建筑	建筑施工	6.6	0.39
4	601186	中国铁建	基础建设	6.3	0.29
5	601919	中远海控	港口航运	7.9	1.12

港股（global_value --market hk）：581 只，硬筛后 275 只

#	代码	名称	板块	PE	PB
1	0998.HK	中信银行	Financial Services	5.8	0.43
2	0267.HK	中信股份	Industrials	5.3	0.38
3	1398.HK	工商银行	Financial Services	6.5	0.59
4	0001.HK	长和	Industrials	6.9	0.45
5	0358.HK	江西铜业	Basic Materials	5.7	0.77

日本（global_value --market jp）：773 只，硬筛后 408 只

#	代码	名称	板块	PE	PB
1	9501.T	东京电力	Utilities	2.6	0.21
2	9022.T	JR 东海	Industrials	7.2	0.71
3	9502.T	中部电力	Utilities	10.6	0.66
4	1911.T	住友林业	Consumer Cyclical	9.0	0.70
5	7203.T	丰田汽车	Consumer Cyclical	8.7	0.97

在海外服务器上，数据源健康记录生效后 A 股一次选股约 10 秒；Yahoo 市场每次 2–10 秒。

支持的市场

--market	市场	快照数据源	说明
cn	A 股	sina → efinance → akshare_em → em_datacenter（配置 token 时 Tushare 优先）	按健康度排序数据源；缺行业时用东财行业映射补全
us	美股	Yahoo 筛选器（NYSE / Nasdaq 上市、市值 ≥ 10 亿美元，含 ADR）	设置 ALPHASIFT_US_TICKERS 时改用指定的股票列表
hk	港股	Yahoo 筛选器	股票池市值下限约 80 亿港元
jp	日本	Yahoo 筛选器	股票池市值下限约 1500 亿日元
kr	韩国	Yahoo 筛选器 + Naver Finance	Yahoo 不提供韩股 PE/PB，改从 Naver 移动端接口（非官方）补全，约多 10 秒；ALPHASIFT_KR_VALUATION=0 可关闭
tw	台湾	Yahoo 筛选器	含上市（TWSE）和上柜（TPEx）
in	印度	Yahoo 筛选器	含 NSE 和 BSE

非 A 股代码使用 Yahoo 代码（AAPL、0700.HK、7203.T、005930.KS）。这些市场的日 K 增强和 T+N 评估使用 yfinance；候选级新闻、公告、资金流上下文目前只支持 A 股。

内置策略

策略	市场	类型	思路
dual_low	cn	价值	低 PE + 低 PB，叠加活跃度与稳定性确认，按行业硬性分散
quality_value	cn	价值	合理估值，兼顾流动性和波动控制
blue_chip_income	cn	红利	高流动性蓝筹与分红质量
low_volatility_quality	cn	质量	基于日 K 波动、回撤、ATR 的防御型筛选
volume_breakout	cn	趋势	放量突破压力位
shrink_pullback	cn	趋势	上升趋势中缩量回踩支撑（需日 K）
capital_heat	cn	动量	资金活跃但不过热
oversold_reversal	cn	反转	回撤可控的修复候选
balanced_alpha	cn	框架	通用多因子发现
momentum_quality	cn	框架	趋势确认 + 质量过滤
global_value	us, hk, jp, kr, tw, in	价值	dual_low 的多市场版本，不使用与币种相关的绝对阈值
us_momentum_quality	us	趋势	美股大盘股动量 + 质量

自定义策略放在 strategies/ 下，写法见策略编写指南。

配置

复制 .env.example 为 .env。AlphaSift 兼容 LiteLLM 风格配置，可以直接复用 daily_stock_analysis 的配置。常用项：

变量	作用	默认值
LITELLM_MODEL	主模型，格式 provider/model	gemini/gemini-2.5-flash
GEMINI_API_KEY / OPENAI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY	LLM 排序所用的供应商 key	-
LLM_CHANNELS / LITELLM_CONFIG	多渠道或 LiteLLM Router 配置	-
TUSHARE_TOKEN	A 股数据源链路中 Tushare 优先	-
SNAPSHOT_SOURCE_PRIORITY	手动指定 A 股数据源顺序	取决于是否配置 token
ALPHASIFT_SNAPSHOT_CALL_TIMEOUT_SEC	单个快照源的时间预算	60
INDUSTRY_AUTO_BACKFILL	自动补全缺失的 A 股行业标签	true
ALPHASIFT_DATA_DIR	运行记录、缓存、数据源健康记录目录	./data
DSA_API_URL	启用可选的 DSA 单股深度分析	-

完整列表见 docs/configuration.md。

更多功能

• Python API：from alphasift import screen, evaluate_saved_run，然后 screen("dual_low", use_llm=False, market="cn")。
• LLM 上下文：--context "..." 追加市场判断，--candidate-context-file 追加逐只候选的研究摘要。
• L3 后置分析：默认运行本地 scorecard；--post-analyzer dsa 会把最终名单交给 daily_stock_analysis 做单股深度分析。
• 热点发现：alphasift hotspots 和 alphasift hotspot "<主题>" 对 A 股题材做热度排序，并解析龙头股，附带缓存和降级元数据。
• Agent / UI 接口：alphasift overview --json、alphasift serve、alphasift doctor data-sources --all-strategies --explain，端点列表见使用指南。

已知限制

• AlphaSift 是候选发现与排序引擎，不是回测或交易执行系统。T+N 评估比较的是保存时价格与之后的价格，不处理分红、停牌和持仓约束。
• evaluate-strategies --window 5,10,20 计算真正的 T+N：按入场后第 N 个交易日的收盘价算收益，并和所在市场基准指数（沪深 300、标普 500、恒生、日经 225、KOSPI、台湾加权、Nifty 50）同期收益对比，输出超额收益和跑赢基准比例；未满 N 个交易日的记为 pending，不计入平均。不带窗口的 evaluate / evaluate-batch 仍按最新价计算至今收益。
• 入场时点按交易所时间判断：开盘前保存的运行以前一日收盘入场；盘中或收盘后保存的运行，当天 K 线不计入最大浮盈和最大回撤。
• Yahoo 筛选器市场并不是全市场：股票池是市值约 10 亿美元以上、按 Yahoo 板块逐个查询的上市股票，最多 4000 行；只依赖一个非官方接口；成交额按 价格 × 成交量 估算，流通市值用总市值代替；韩国 PE/PB 来自 Naver Finance（同样是非官方接口），亏损公司没有 PE；只有交易币种和财报币种一致时才用每股收益、每股净资产推算 PE/PB。
• 依赖日 K 的策略只对 L1 入围候选做增强，不覆盖全市场。
• strategies/ 与 alphasift/strategies/ 是开发态和安装态的两份镜像，内置策略需保持一致。

免责声明

本项目仅用于学习、研究和工程实验，不构成任何投资建议、收益承诺或买卖指引。行情数据、LLM 输出和策略参数都可能延迟、缺失或出错。使用者需自行研究、判断合规性和交易成本，并对自己的决策负责。

文档

使用指南 · 配置参考 · 策略编写指南 · 评分体系 · 设计原则 · 项目定位 · 横向比较 · 参考资料 · 更新记录 · SKILL.md

License

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