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动量+估值+盈利+量价+资金，五个维度同时满足才推荐买入。在 OpenClaw 输入一句话，自动算出78.8分的宁德时代综合评分。
▲ 系统架构图
■ OpenClaw 一句话，出五因子评分
在浏览器打开 `http://localhost:18789`，对话框输入：
用五因子模型分析宁德时代
4秒后 OpenClaw 返回：
动量因子(20%):82.0分████████████████░░░░
估值因子(20%):54.0分██████████░░░░░░░░░░
盈利质量(20%):91.0分██████████████████░░
量价共振(20%):88.0分█████████████████░░░
资金流向(20%):79.0分████████████████░░░░
综合五因子评分：78.8/ 100
交易信号：BUY★★★★
这不是我手算的。是 OpenClaw 调用 `factor_score.py`，实时从 Tushare 拉数据算出来的。
■ 五因子是怎么算的？
▲ 核心算法/公式
五个因子，各占20%：
因子 | 宁德时代得分 | 计算方式 |
动量因子 | 82分 | 20日涨幅+12.3%，MA多头排列 |
估值因子 | 54分 | PE=28.4x，高于行业中位26x |
盈利质量 | 91分 | ROE=19.8%，接近行业TOP10%门槛 |
量价共振 | 88分 | 连续3日量价齐升，量比1.82 |
资金流向 | 79分 | 北向净流入8.2亿 |
综合 = (82+54+91+88+79) / 5 = 78.8分 → BUY
为什么估值54分还要BUY？
因为另外四个因子都很强。五因子模型的逻辑是：即使估值偏贵，只要盈利能力、资金面、动量都同时支撑，仍有买入价值。纯靠估值选股会错过很多强势股。
■ 真实测试数据（未修改）
▲ 真实运行输出
{
"stock":"宁德时代 300750.SZ",
"date":"2026-03-07",
"factors":{
"momentum":{"score":82, "ret_20d": "+12.3%", "ma_trend": "多头排列"},
"valuation":{"score":54, "pe": 28.4, "industry_median_pe": 26.0},
"roe_quality":{"score":91, "roe": "19.8%", "industry_top10_threshold": "21.7%"},
"volume_price":{"score":88, "consecutive_days": 3, "volume_ratio": 1.82},
"capital_flow":{"score":79, "north_net_billion": 8.2}
},
"total_score":78.8,
"signal":"BUY",
"confidence":"MEDIUM"
}
■ 这套方案的局限性
1. 五因子不能预测短期涨跌
78.8分的意思是"综合质量不错"，不是"明天会涨"。历史回测中，评分>70的股票未来20日跑赢大盘的概率约62-65%，不是100%。
2. 行业基准是预设值
PE行业中位、ROE TOP10%门槛是我在脚本里手动填的数值（如电气设备PE中位=26x）。这些数字会随时间变化，需要定期更新，否则估值因子会失真。
3. 北向资金数据需要Tushare高积分
`moneyflow_hsgt()` 接口需要积分>=500，普通用户会降级到量价估算，资金流向因子精确度下降。
4. 单因子过高可能是警示信号
盈利质量91分很好，但如果动量和量价同时也很高，要警惕"已经涨了一大段"的风险。五因子高分不等于没有回调风险。
5. 财报数据有滞后
ROE用的是最新一期财报数据，A股有些公司报告滞后2-3个月。4月底/8月底/10月底（财报季后）更新最准确。
■ 完整的 OpenClaw 搭建教程在哪？
完整教程（含脚本、SKILL.md 配置、截图）在知识付费专栏：
•教程08：板块轮动策略（申万28行业）
•教程09：五因子量化选股（本文）
•教程10：机器学习预测A股涨跌
•教程11：分钟线短线交易信号
•教程12：ETF双动量轮动
教程包含完整 Python 脚本（可直接复制运行）、SKILL.md 配置代码、系统架构图解。
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