Sequoia-X

Wed, 02 Sep 2026 20:15:06 +0800

sngyai/Sequoia-X

Sequoia-X: 王者回归 | The King Returns

A 股量化选股系统 V2 | A-Share Quantitative Stock Selection System V2

简介 | Introduction

Sequoia-X V2 是面向 A 股市场的量化选股系统，基于现代 Python 工程化标准从零重构。系统以 OOP 架构、向量化计算和增量数据更新为核心设计原则，每日收盘后自动选股并推送至飞书群。

数据层使用 baostock（免费、无需注册、无限流）拉取历史及增量日 K 数据（后复权），存储于本地 SQLite，彻底规避东方财富反爬问题。

两种运行模式

1
2

python main.py               # 日常模式：8进程增量补数据 + 跑策略 + 飞书推送（2~3分钟）
python main.py --backfill     # 回填模式：全市场历史K线一次性灌入（约12分钟）

内置策略 | Strategies

策略	说明
TurtleTrade	海龟突破：20日新高 + 成交额过亿 + 阳线防诱多，按涨幅排序
MaVolume	均线+放量突破
HighTightFlag	高而窄的旗形整理突破
LimitUpShakeout	涨停洗盘回踩确认
UptrendLimitDown	上升趋势中的跌停反包
RpsBreakout	欧奈尔 RPS 相对强度突破

快速开始 | Quick Start

环境要求

Python >= 3.10

1. 安装依赖

# 推荐使用 uv（快速包管理器）
uv sync

# 或者 pip
pip install .

2. 配置环境变量

1
2

cp .env.example .env
# 编辑 .env，填写飞书 Webhook URL

3. 首次回填历史数据

`1`	`python main.py --backfill`

约 12 分钟完成 ~5200 只 A 股历史后复权日 K 数据回填。

4. 日常运行

`1`	`python main.py`

建议配合 crontab 每个交易日收盘后自动执行：

`1`	`15 19 * * 1-5 cd /root/Sequoia-X && .venv/bin/python main.py >> log.txt 2>&1`

目录结构 | Project Structure

Sequoia-X/
├── main.py                      # 入口：argparse 分发日常/回填模式
├── pyproject.toml               # 依赖声明 + ruff/pytest 配置
├── .env.example                 # 环境变量模板
├── data/                        # SQLite 数据库（运行时生成，不入 git）
├── sequoia_x/
│   ├── core/
│   │   ├── config.py            # Pydantic-settings 配置管理
│   │   └── logger.py            # rich 结构化日志
│   ├── data/
│   │   └── engine.py            # 数据引擎（baostock 回填 + 增量同步 + SQLite）
│   ├── strategy/
│   │   ├── base.py              # 策略抽象基类
│   │   ├── turtle_trade.py      # 海龟交易策略
│   │   ├── ma_volume.py         # 均线放量策略
│   │   ├── high_tight_flag.py   # 高窄旗形策略
│   │   ├── limit_up_shakeout.py # 涨停洗盘策略
│   │   ├── uptrend_limit_down.py # 上升跌停策略
│   │   └── rps_breakout.py      # RPS 突破策略
│   └── notify/
│       └── feishu.py            # 飞书 Webhook 推送
└── tests/                       # 属性测试（hypothesis）

数据说明

数据源：baostock（免费、无需注册、无限流）
复权方式：后复权（hfq）— 历史价格不变，适合增量存储，避免除权导致数据错乱
存储：本地 SQLite（data/sequoia_v2.db），可直接拷贝到其他机器使用
日常增量：8 进程并行通过 baostock 拉取，2~3 分钟完成全市场更新

许可证 | License

MIT

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