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在AI时代，量化分析已成为股票投资的重要手段。A-Analyzer助您在股海中把握先机，发现潜在投资机会。
A-Analyzer是一个A股股票多因子分析工具，通过多种技术指标和权重算法，对股票进行综合评分和筛选。主要特点：
- 核心功能：提供多因子权重分析、技术指标计算、股票筛选和结果导出等完整流程
- 基础模型：所有结果打印在控制台上，便于理解和扩展（可自行开发网页版界面）
- 高度可定制：支持添加新的分析因子，打造专属选股策略
- 灵活配置：可调整权重参数和筛选条件，适应不同市场环境
本工具仅提供最基础的分析能力。有心者可自行调整属于自己的策略。
提示：本工具仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议，因使用本工具造成的任何亏损与作者无关。
感谢支持：如果本工具对您有帮助，欢迎给予Star或请作者喝杯奶茶（详见底部）
- 多因子权重分析：基于成交量比率、换手率、成交金额和振幅等指标进行加权评分
- 技术指标分析：包括RSI、MACD、布林带、均线交叉等多种技术指标
- 股票筛选：根据综合评分筛选出符合条件的股票
- 结果导出：将分析结果导出为Excel文件，便于进一步分析
- 可视化推荐：展示Top N推荐股票列表，直观呈现分析结果
- 针对特定股票进行深入技术分析
- 展示详细的技术指标数据和图表
- 提供股票评分和投资建议
- 历史数据查询和趋势分析
├── .env # 环境变量配置
├── .gitignore # Git忽略文件
├── README.md # 项目说明文档
├── data/ # 数据存储目录（导出的Excel文件存放在此）
├── package.json # 项目依赖配置
├── pnpm-lock.yaml # 依赖版本锁定文件
├── scripts/ # 脚本目录
│ ├── autoTune.log # 自动调优日志
│ └── autoTuneWeights.js # 权重自动调优脚本
└── src/ # 源代码目录
├── analyze/ # 分析模块
│ ├── analyzeStock.js # 单只股票分析核心逻辑
│ ├── multiFactorFilter.js # 多因子筛选算法
│ ├── scoreStock.js # 股票评分系统
│ └── scoring.js # 评分计算函数
├── config/ # 配置模块
│ └── activeWeights.js # 活跃度权重配置文件
├── export/ # 导出模块
│ └── exportToExcel.js # Excel导出功能实现
├── index.js # 主入口文件（多股票批量分析与导出）
├── indicators/ # 技术指标计算模块
│ ├── bollinger.js # 布林带指标计算
│ ├── extraIndicators.js # 额外指标计算
│ ├── maCross.js # 均线交叉检测
│ ├── macd.js # MACD指标计算
│ ├── multiPeriodIndicators.js # 多周期指标计算
│ ├── obv.js # OBV能量潮计算
│ ├── rsi.js # RSI相对强弱指数计算
│ └── singleCalculate.js # 单指标计算工具
├── interpretation/ # 指标解释模块
│ └── indicatorInterpreter.js # 指标结果解释器
├── singleStockQuery.js # 单只股票查询入口文件
├── tools/ # 工具模块
│ └── fetchStockList.js # 获取股票列表工具
└── utils/ # 通用工具函数模块
├── fetchFloatShares.js # 获取流通股数据
├── getStockKline.js # 获取股票K线图数据
└── scoreUtils.js # 评分工具函数
- 确保已安装Node.js 16.0.0或更高版本
- 克隆或下载本项目
- GitHub仓库:
git clone https://github.com/Superbsco/A-Analyzer.git - Gitee仓库:
git clone https://gitee.com/hsp2/A-Analyzer.git
- GitHub仓库:
- 安装依赖
# 使用pnpm安装依赖
pnpm install
# 或者使用
npm install
# 或者使用
yarn install# 运行主程序，进行多股票批量分析并导出Excel
npm start运行后，程序会自动获取股票列表，进行多因子筛选和技术指标分析，最后将结果导出到./data/目录下的Excel文件中。
# 运行单只股票查询功能
# 例如查询股票代码为300750的股票
npm run single 300750运行后，程序会提示您输入股票代码，然后进行详细的技术分析并展示结果。
# 运行权重自动调优脚本
npm run tune此功能会尝试自动优化多因子筛选的权重设置，以提高选股准确率。请将返回的权重结果手动于config/activeWeight.json文件进行修改。
在multiFactorFilter.js中实现，通过以下权重计算股票活跃度评分：
- 成交量比率(volRatio): 0.1 - 反映成交量变化情况
- 换手率(turnover): 0.1 - 反映股票流通性
- 成交金额(turnoverVal): 0.1 - 反映资金参与程度
- 振幅(amplitude): 0.7 - 反映股票价格波动强度(最重要指标)
在scoreStock.js中实现，通过以下周期权重计算最终评分：
- 日线评分权重: 0.5 - 反映短期走势
- 周线评分权重: 0.3 - 反映中期走势
- 月线评分权重: 0.2 - 反映长期走势
这些权重用于综合不同时间周期的分析结果，更加全面地评估股票表现。
- RSI: 相对强弱指数，衡量股票超买超卖情况
- MACD: 移动平均线收敛发散指标，衡量股票趋势
- 布林带: 衡量股票价格波动范围
- 均线交叉: 检测短期和长期均线的交叉情况
- OBV: 能量潮指标，衡量成交量与价格的关系
通过scoring.js和scoreUtils.js实现，基于多种指标计算股票综合评分，并给出推荐评级。
项目中有两种权重配置，分别用于不同的分析场景：
在config/activeWeights.js中可以调整多因子筛选的权重设置。默认权重如下：
{
volRatio: 0.1, // 成交量比率权重
turnover: 0.1, // 换手率权重
turnoverVal: 0.1, // 成交金额权重
amplitude: 0.7 // 振幅权重
}这些权重用于计算股票活跃度评分，帮助筛选出市场上的活跃股票。
在scoreStock.js中的calculateFinalScore函数中定义，用于综合不同周期的评分结果：
// 加权综合评分示例
const finalScore = Math.round(
dailyScore.score * 0.5 + // 日线评分权重
weeklyScore.score * 0.3 + // 周线评分权重
monthlyScore.score * 0.2 // 月线评分权重
);这些权重用于平衡短期、中期和长期技术分析的影响，得出最终的股票评分和推荐级别。
- Node.js: JavaScript运行时环境
- Axios: HTTP请求库
- ExcelJS: Excel文件处理库
- Decimal.js: 高精度数值计算
- Dayjs: 日期处理库
- 本工具仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议
- 股票数据来源于网络，可能存在延迟或不准确情况
- 运行前请确保配置了正确的环境变量
- 建议使用Node.js 16.0.0或更高版本运行本程序
运行主程序后，会看到类似以下输出：
开始获取股票列表...
获取到3000只股票
开始多因子筛选...
第一层筛选：选出600只活跃股票
技术指标分析进度：600/600 - 600519 贵州茅台
筛选出52只符合条件的股票，准备导出...
📈 Top 5 推荐股票：
1. 贵州茅台 (600519) - 强烈推荐 | 评分: 92.50
2. 宁德时代 (300750) - 推荐 | 评分: 89.75
3. 比亚迪 (002594) - 推荐 | 评分: 87.20
4. 招商银行 (600036) - 谨慎推荐 | 评分: 85.10
5. 中国平安 (601318) - 谨慎推荐 | 评分: 82.35
导出完成：./data/推荐股票_20250804.xlsx
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