夜雨聆风上一篇文章里，我说这套"元技能生成器造 Skill、自增强器养 Skill"的方法论，落到具体领域会长出什么样的东西，然后讲了大数据流水线方案生成器。
这篇再讲一个落到完全不同领域的样本——A 股选股。
先说清楚我的立场，免得误会：我不是荐股的，也不是喊你抄作业的。我做的这个工具，解决的问题是"选股思路怎么从拍脑袋变成可验证"，不是"买哪只必涨"。你读完会发现，它跟市面上所有选股软件最大的区别，在一个很小的细节上：你不需要会写选股公式，说人话就行。
一、选股软件的公式语言，把人挡在门外
用过选股软件的都知道，主流工具要你把想法翻译成公式语言。
想表达"股价站上20日均线，同时MACD金叉"，你得写类似这样的东西：
C > MA(C,20) AND CROSS(MACD.DIF, MACD.DEA)
语法要记，函数名要背，指标要查文档。很多人的选股想法，卡死在"翻译"这一步——脑子里有数，手上写不出。
我见过更离谱的：一个朋友想表达"放量突破前期高点"，他花了半小时在论坛里翻别人的公式模板，最后从某篇帖子里复制了一段他也没看懂的代码。那段代码到底是不是他想要的意思，他自己都不知道。
这个矛盾我琢磨了很久：选股的核心资产是"想法"，但工具逼着你把想法翻译成机器语言。翻译错了，想法就错了，你还不知道错在哪。
所以我的方向很简单：想法用大白话讲，翻译这步交给 AI。
二、大白话一句，AI 解析成规则
这个工具里有个策略引擎，接的是 DeepSeek。你在输入框里写：
收盘价大于20日均线，MACD金叉，成交量放大1.5倍以上
点一下"解析规则并保存"，它把这句话解析成结构化规则，存进策略库。整个过程不用碰一行公式。
它支持的表达方式，是"任意中文自然语言"。常用的几类指标都覆盖了：
• 均线："站上20日均线"、"5日线上穿20日线"、"均线多头排列"
• MACD："MACD金叉"、"MACD底背离"
• 成交量："成交量放大1.5倍以上"、"缩量"
• KDJ："KDJ超卖"、"K值小于20"
• RSI："RSI小于30"
• 布林线："股价接近布林下轨"
• 创新高："60日新高"
有个细节值得说：AI 解析偶尔会翻车，这时候它会自动降级到本地正则解析，保证你写的条件至少能跑起来，而不是报一句"解析失败"让你重来。
三、说不清想法？先跟 AI 聊两句
有的用户不是写不出公式，是连想法都还没成型——"我想找那种跌了很久、最近有企稳迹象的票"，这种话没法直接变成规则。
所以工具里放了个"AI 策略顾问"。你在聊天框里把自己的想法讲出来，它帮你把逻辑理清楚，追问条件、补全边界，最后给你一段格式化的策略描述：
【策略描述: 均线多头排列|收盘价大于5日均线，收盘价大于10日均线，收盘价大于20日均线】
点一下"采用建议"，这段描述自动进策略框，解析、保存。思路从"含糊的感觉"变成"明确的规则"，中间只隔了一次聊天。
回测那边也有个顾问，聊的是配置：回测周期设多长、股票池选多大、调仓频率怎么定。它给建议，你决定用不用。
四、多策略组合：扫描，不是单打独斗
单条策略看久了容易钻牛角尖。工具支持一次勾选多条策略，用"并集/交集"两种方式组合：
• 任一匹配（并集）：只要符合其中一条策略的股票都列出来，适合"多角度看同一个机会"
• 全部匹配（交集）：必须同时符合所有选中策略，适合"层层过滤"、越筛越严
扫描是 Numpy 向量化计算，只算策略实际用到的指标，缓存了 500 只股票的本地库里跑一遍，速度很快，结果表格里直接标出每只股票命中了哪几条策略。
看到感兴趣的，双击这一行，右侧 K 线图直接加载出来——蜡烛图、成交量、十字光标，中文标注齐全。你可以在工具里把技术面看清楚，再打开自己的交易软件做最终决定。
五、回测：A 股规则，不是拍脑袋的假设
策略光扫描出来不敢用，得先回测。这个工具的回测引擎，内置的是 A 股真实交易规则：
• 规则 ｜ 说明
• T+1 ｜ 当日买入，次日才能卖出
• 最小交易单位 ｜ 100 股（1 手）
• 涨跌停 ｜ 主板 ±10%，科创/创业板 ±20%，涨跌停价禁止交易
• 佣金 ｜ 万 2.5，最低 5 元
• 印花税 ｜ 千 0.5（仅卖出）
• 过户费 ｜ 万 0.1
• 滑点 ｜ 千 1
• 做空 ｜ 禁止
为什么强调"内置 A 股规则"？因为很多回测工具默认用的是美股式规则——可以当天买当天卖、没有涨跌停、随便做空。拿那套规则回测 A 股策略，结果全是失真。T+1 和涨跌停这两个差异，足以让同一套策略在回测里"很赚钱"、实盘里"亏成狗"。
回测输出 10 项指标：总收益率、年化、最大回撤、夏普比率、Calmar 比率、胜率、盈亏比、盈利因子、交易次数、平均持仓天数，外加逐笔交易明细。哪一天买的、哪一天卖的、每笔赚亏多少，全都能翻出来看。
六、背后的工程细节，才是真正花心思的地方
功能讲完了，说说几个看不见的细节，它们决定了这工具能不能长期用。
数据是自动维护的。 股票行情数据要天天更新，工具内置一个智能增量更新逻辑：今天更新过的跳过，1-7 天没更新的补缺天数（外加 5 天缓冲），超过 7 天或从来没更新过的做全量刷新。每天凌晨定时同步，你不用手动管。
GUI 和数据更新是隔离的。 界面是纯只读的，打开软件不会触发任何数据下载；更新由独立脚本跑，下载的数据先暂存内存、批量写库，不频繁读写 SQLite。这样长时间挂着界面，也不会卡。
行情加载不卡界面。 K 线和实时行情都在后台线程异步加载，快速连续点击时自动丢弃过期请求，界面主线程不被网络 IO 阻塞。
这些都是很琐碎的事，但没有它们，工具就会变成"第一天好用、一周后数据全过期"的摆设。
七、边界，必须说清楚
照例把边界讲明白，别硬上。
这个工具适合的人：有自己选股思路、想把它变成规则验证一下的人；对技术指标有基本概念、但不想背公式语法的人。
它不适合的人：指望 AI 告诉你"明天买哪只"的人——它只做筛选和回测，不做预测，最终买不买、怎么买，决策永远在你手里。
还要把丑话说在前面：任何选股工具、任何回测结果，都不构成投资建议。 回测跑得好，不代表实盘赚钱，这里面隔着太多回测算不出来的东西。工具是放大镜，不是水晶球。
八、回到那条线
把这几篇串起来看，我的思路已经很清楚了：
• 元技能生成器，把 Skill 从 0 造到 1；
• 自增强器，把 Skill 从 1 养到 N；
• 大数据流水线方案生成器，是这套方法论落到"数据处理"领域长出来的样本；
• 今天这个选股工具，是落到"金融"领域长出来的另一个样本。
它们表面上是完全不同的东西，内里是同一套世界观：凡是"靠人记不住、靠手盯不过来"的流程，都值得给它造一台"规则可解析、状态可追踪、结果可验证"的机器。
选股这件事，最值钱的地方不是"我觉得会涨"的感觉，而是把这个感觉说清楚、让它能被验证。这个工具做的事，就是让"说清楚"这一步不再卡在公式上。
文中示例「AI 辅助选股工具」为本人维护的项目（vnpy GUI + DeepSeek V4，含大白话策略解析、多策略扫描、A 股规则回测），全套代码与使用文档已整理成开箱即用的 Agent 包，可在公众号后台回复"选股"获取。工具仅供技术交流与个人研究，不构成任何投资建议。
