Quant Strategy Searcher

融合量化策略搜索与AI深度个股分析于一体的智能投研系统。 连接远程 MySQL 量化策略库，智能匹配最优策略 → 获取持仓 → 多维度深度分析个股 → 输出投资参考。

核心特色

功能模块

1. 策略发现与匹配

• 全部策略浏览：查看36+策略的名称/分类/简介/基准指数
• 关键词搜索：按名称/简介模糊匹配
• 分类筛选：量价/基本面/事件驱动/机器学习
• 推荐策略：仅看标记推荐的优质策略
• 语义匹配：自然语言描述需求，AI自动匹配最佳策略
• 多轮偏好匹配：通过对话了解风险偏好后推荐

2. 个股深度分析

3. 数据可追溯体系

• 每个财报指标附带：源值(如"2.59%") + 报告期(2026-03-31) + 数据商(同花顺) + 上期对比值
• 每条新闻附带：原文链接(东方财富) + 内容摘要 + 发布时间 + 来源可信度(0~1)
• 财报顶层提供：同花顺财务页面 + 东方财富分析页面的直接验证URL

4. 交互式分析查询

支持分析结果基础上的自然语言追问：

• 财报追问: "为什么ROE从16%跌到2.5%？" "现金流恶化根源？" "负债结构安全吗？"
• 新闻追问: "有哪些负面事件？" "按时间线梳理一下" "市场整体情绪怎样？"
• 趋势查询: "过去8期的财务数据走势"

工作流程

用户输入需求(如"稳健型科技股策略")
    ↓
AI语义匹配 → 从MySQL策略库中找到最相关策略
    ↓
获取该策略最新持仓(10~20只个股及权重)
    ↓
逐只个股执行深度分析(财报+舆情+招股书+基础四维)
    ↓
生成结构化报告(综合评分、可信度、可追溯源数据)
    ↓
用户可追问 → AI调用查询引擎深入回答

数据源

安装

openclaw skills install quant-strategy-searcher
export DB_PASSWORD=your_database_password

示例

用户: "帮我推荐一些低估值高股息的策略，我想看看持仓和分析"

系统: 匹配到「价值低波精选」策略 → 获取20只持仓 → 逐只深度分析 → 输出结构化报告

用户: "第一只股的现金流为什么这么差？"

系统: 调用查询引擎 → 展示每股经营现金流多期趋势、上期对比、原始数据值

免责声明: 所有分析结果基于公开数据，仅供学习参考，不构成投资建议。