ZhuLinsen/alphasift

解决的问题

AlphaSift 是一个股票发现和排名引擎，旨在帮助用户和 AI 代理扫描广阔市场，基于特定策略找出高潜力股票。它通过将确定性技术筛选与可选的 LLM 定性推理相结合，弥合了原始市场数据与可操作候选清单之间的差距。

工作原理

该引擎通过多层管道运行：

1. L1 确定性筛选：在全市场快照上应用硬性过滤器和因子评分，缩小候选范围。
2. L2 LLM 排名：（可选）使用 LLM 对剩余候选者进行结构化推理，分析催化剂、风险和置信度。
3. L3 后分析：（可选）通过本地评分卡或外部分析器（如 Daily Stock Analysis (DSA) 服务）进行最终检查。
4. 增强与发现：系统可为候选者添加每日 K 线特征（如 MACD、RSI），并基于时间线证据发现市场“热点”（趋势主题/板块）。
5. 评估循环：用户可保存运行结果，并在后期（T+N）进行评估，以追踪后续进展、失败突破和回撤情况。

适用人群

• 量化研究人员：希望实现并审计基于 YAML 的可审计筛选策略的用户。
• AI 代理开发者：需要结构化、可调用接口（SKILL.md）进行市场发现的金融代理开发者。
• 散户交易员：希望无需手动扫描即可系统性发现价值、趋势或动量股票的用户。

主要亮点

• 代理原生：包含专用技能描述和本地 JSON API，可无缝集成到 AI 代理中。
• 混合排名：结合硬性数学因子与 LLM 判断，实现更精细的选择过程。
• 稳健的数据来源：在多个 A 股数据提供商（Sina、Tushare、AkShare 等）之间实施优先级回退系统，确保系统可用性。
• 可审计策略：策略以 YAML 定义，便于修改、共享和审计。
• 内置评估功能：包含保存运行和执行 T+N 评估的工具，可衡量实际表现与后续价格走势的对比。