内置多种选股策略
提供均线金叉、突破 60 日新高、超跌反弹、涨停动量、量价齐升等数十种现成策略，可直接用于筛选候选股票。
BAIZE AI RESOURCE
A股选股监控回测面板
Tick-stock-panel
一款面向 A 股的选股、监控与回测面板，内置多种选股策略和 AI 分析能力，支持行情数据同步、自选股监控、策略回测与信号提醒，帮助投资者把选股、跟踪和验证流程集中在一个界面完成。
资源介绍
Tick-stock-panel 是一套面向 A 股投资者的选股、监控与回测面板，把行情数据、选股策略、自选股监控、回测验证和 AI 分析整合在同一个界面中。它内置了均线金叉、突破新高、超跌反弹、涨停动量等数十种选股策略，也支持通过 AI 生成和迭代自定义策略，并可按规则对自选股进行盘中监控和信号提醒。用户可以在面板中同步行情数据、筛选候选股票、查看个股分析报告、运行历史回测来验证策略效果，并通过邮件、企业微信机器人或 Webhook 接收提醒。它适合希望用系统化方式管理选股与跟踪流程的个人投资者或小团队，支持本地部署和 Docker 部署，也提供桌面客户端形态。
核心能力
AI 生成与迭代策略
支持通过 AI 生成自定义选股策略并持续迭代，降低编写策略的门槛。
自选股监控与提醒
可对自选股设置监控规则，并通过邮件、企业微信机器人或 Webhook 等方式推送信号提醒。
策略回测验证
提供回测引擎，可对策略进行历史回测，验证选股逻辑的实际表现。
行情数据同步与个股分析
支持同步 K 线、财务、指数等行情数据，并生成个股分析报告和市场复盘内容。
自选股截图识别导入
支持通过截图 OCR 识别自选股列表并批量导入，减少手动录入。
使用方法
准备运行环境：需要 Python 3.11 及以上版本，桌面客户端形态还需要 Node.js 18 及以上版本。
获取项目代码后，在 backend 目录安装依赖并配置 .env 文件（可参考 .env.example）。
启动后端服务，打开面板界面。
同步行情数据，建立本地数据基础。
选择内置策略或通过 AI 生成策略，筛选候选股票并加入自选股。
为自选股设置监控规则，配置邮件、企业微信机器人或 Webhook 提醒渠道。
对策略运行历史回测，查看回测结果并调整策略参数。
使用案例
个人投资者日常选股
使用场景每天开盘前需要从全市场筛选出符合特定形态的股票。
使用内置的均线金叉或突破新高策略筛选候选股票，加入自选股后由监控规则持续跟踪，出现信号时通过企业微信机器人收到提醒。
验证自定义策略效果
使用场景用户有一个选股想法，但不确定历史表现如何。
通过 AI 生成对应策略，在面板中运行历史回测，查看收益和回撤等结果，再迭代调整策略条件。
批量导入自选股
使用场景用户在其他软件中已有自选股列表，希望快速迁移。
对自选股列表截图，使用截图 OCR 识别功能批量导入，避免逐只手动添加。
包含内容
tick-stock-panel-source.zip
README-中文安装说明.md
LICENSE-MIT.txt
SHA256.txt
常见问题
Tick-stock-panel 需要什么运行环境？
后端需要 Python 3.11 及以上版本；如果使用桌面客户端形态，还需要 Node.js 18 及以上版本。项目支持本地部署和 Docker 部署。
面板支持哪些提醒方式？
支持邮件、企业微信机器人和 Webhook 三种提醒渠道，可在自选股监控规则中配置使用。
可以自己写选股策略吗？
可以。面板内置了均线金叉、突破新高、超跌反弹等数十种策略，也支持通过 AI 生成和迭代自定义策略，并可在 custom 目录中新增模块进行二次开发。
自选股必须手动一只只添加吗？
不需要。面板提供自选股截图 OCR 识别功能，可以识别截图中的股票列表并批量导入。
相关资源
