## 起点：为什么想做一个自选股筛选器

炒股的人都有一种痛：每天早上 9 点开盘前，想快速扫一遍全市场异动，找出当天值得重点盯的标的。但人工翻行情软件，从 5000 只股票里挑出 20 只候选，光看涨幅排名就要 15 分钟，再叠加换手率、量比、资金流向、行业轮动…… 一套下来半小时过去了，竞价都结束了。
我试过几种现成工具：券商 App 的条件选股功能太粗糙，专业量化平台门槛又太高（要装 Python 环境、配数据库、写脚本），对普通散户来说都是「要么不够用，要么用不起」。
于是萌生了一个想法：能不能让 AI 助手帮我写一个轻量级的筛选器？不需要部署服务器，不需要装复杂环境，每天早上自动跑一遍，输出一份结构化的选股报告？
事实证明，WorkBuddy 可以做到。


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## 第一步：跟 AI 说清楚你要什么

很多人用 AI 工具的第一步就错了——直接说「帮我写一个选股软件」，得到的要么是一段无法运行的代码片段，要么是一篇泛泛的教程。
正确的做法是**先描述业务逻辑，再要技术方案**。
我的第一轮对话是这样的：
>"我想做一个A股日内选股筛选器，业务逻辑如下：
1. 每天早上 9:35 自动执行（开盘后 5 分钟，数据稳定）
1. 从公开 API 获取全市场行情数据（涨幅、换手率、量比、主力净流入、市值等）
1. 按6个维度做梯度筛选：市值>30亿、换手>1.5%、涨幅>0、量比>1.2、资金净流入为正、行业景气度
1. 对入选标的做7因子动态评分，输出TOP20排名
1. 生成可视化HTML报告 + 结构化JSON数据 + 纯文本摘要
1. 同时获取行业板块和概念板块的资金流向排名
请先给出技术架构方案，不要直接写代码。"

WorkBuddy 的回答很清晰：建议用 Python 脚本 + 东方财富公开 API 作为数据源，本地文件存储结果，通过 WorkBuddy 的自动化任务调度执行。架构图一目了然：
```

```关键决策点：为什么不选 akshare 或 tushare？因为东方财富的实时推送 API 数据最全、更新最快，且无需注册 token。akshare 的部分接口有延迟，tushare 需要积分权限。WorkBuddy 帮我做了这个比较，有理有据。
(此处建议插入：WorkBuddy 输出技术架构方案的对话截图)


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## 第二步：数据采集 — 比预想更复杂

确认架构后，我让 WorkBuddy 先实现数据采集模块。
### 遇到的第一个坑：API 限流

直接用 Python 的 `requests` 库请求东方财富 API，跑了几次就遇到 `RemoteDisconnected` 错误——IP 被限流了。
我把错误日志丢给 WorkBuddy：
>"数据采集脚本运行失败，错误信息：`RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response')`，目标 URL 为东方财富行情推送接口。"

WorkBuddy 立刻给出三种解决方案：
1. **改用 WebFetch 工具获取**——WorkBuddy 内置的网页抓取不受限流

1. **先用 curl 下载到本地缓存**，脚本从缓存读取

1. **加请求间隔和重试逻辑**，降低被限流概率

我选了方案 2：每天先用 `curl` 把数据下载到本地 JSON 文件，脚本从本地文件读取。简单粗暴但稳定。
WorkBuddy 直接帮我把采集脚本改成了「本地缓存优先，API 请求兜底」的双层架构：
```

```### 遇到的第二个坑：编码问题

备用数据源（腾讯股票 API）返回的是 GBK 编码的文本，Python 默认 UTF-8 读取直接报 `UnicodeDecodeError`。
又是 WorkBuddy 一句话解决：
>"腾讯 API 返回的文本是 GBK 编码。读取时必须指定 `encoding='gbk'` 或加 `errors='replace'` 参数容错。"

改了一行代码就好了：
```

```这种「踩坑→反馈→秒修」的循环，是我用 WorkBuddy 开发最爽的体验。以前遇到编码问题至少要查半小时 Stack Overflow，现在 30 秒搞定。
(此处建议插入：API限流错误和修复的对话截图)


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## 第三步：筛选漏斗 + 动态评分 — AI 写算法比你想象的靠谱

数据采集稳定后，进入核心算法部分。
我把筛选逻辑告诉 WorkBuddy：
>"筛选分两个阶段：
- 第一阶段（梯度筛选）：从约300只候选中，按6个维度逐项过滤。每项不强制全满足，但至少满足2项才入选。
- 第二阶段（开盘后验证）：对入选标的做3项实时验证（现价>开盘价、主力净流入>0、量比>1），至少满足3项才进入评分池。
评分体系是7因子加权：
- 资金流 35分（净流入排名）
- PE估值 25分（低PE加分）
- 技术面 35分（涨幅+量比+换手+振幅+RPS）
- 风险 15分（市值+流动性）
- 趋势 0-10分（强势/偏多/横盘/偏空）
- 套牢 0-10分（极轻→极重5级）
- 动态抢筹 0-5分（委比+量比+开盘现价关系）
总分 = 资金流 + PE + 技术面 + 风险 + 趋势 + 套牢 + 抢筹，满分120分"

WorkBuddy 不只写了代码，还主动做了两件超出预期的事：
1. **建议把 PE 为负值的股票直接扣分**，避免亏损公司靠其他因子拿到高分

1. **给每个因子加了归一化处理**，防止某个因子的绝对值波动导致评分失真

```

```这两处优化我原本没考虑到，但确实解决了实际跑数据时出现的评分偏移问题。
(此处建议插入：评分算法的代码截图)


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## 第四步：报告生成 — 一键三格式

评分结果需要可视化呈现。我要求三种输出格式：

| | | |
|:-:|:-:|:-:|
|格式|用途|受众|
|HTML|可视化报告，红涨绿跌配色|自己看|
|JSON|结构化数据，供后续分析|程序调用|
|TXT|纯文本摘要，适合快速扫读|微信转发|
WorkBuddy 生成的 HTML 报告包含：
- 全市场概览（主要指数涨跌）

- TOP20 选股排名表格（代码、名称、现价、涨幅、评分、各因子分值）

- 行业板块资金流向 TOP20

- 概念板块资金流向 TOP20

- 配色严格遵循中国习惯：**红涨绿跌**

报告中的涨幅百分比，正数显示为红色，负数显示为绿色：
```

```这个细节看似简单，但如果你用过不少 AI 工具，就会发现它们默认输出的是美股配色（绿涨红跌）。WorkBuddy 在我第一次提到「中国市场习惯」后就自动修正了，后续所有报告都正确使用中国配色。
(此处建议插入：HTML报告可视化效果的截图)


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## 第五步：自动化调度 — 每天早上自动跑

工具写完了，但我不想每天手动点一下。WorkBuddy 的自动化任务功能正好解决这个问题。
我在对话框里直接说：
>"帮我设置一个自动化任务：每个工作日早上 9:35，运行选股脚本，输出报告到 reports 目录。"

WorkBuddy 自动创建了定时任务（cron 表达式 + 工作日过滤），我确认后直接生效。从此每天早上打开 WorkBuddy，一份新鲜的选股报告已经等在那里了。
还可以设置 14:25 的尾盘复筛和 15:05 的收盘复盘，形成完整的一天三跑节奏：

| | | |
|:-:|:-:|:-:|
|时间|任务|输出|
|09:35|开盘选股|TOP20 候选 + 资金流向|
|14:25|尾盘复筛|确认买卖信号|
|15:05|收盘复盘|持仓评分 + 明日计划|


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## 开发过程中的省积分技巧

这个项目从构思到完成，总共用了约 7 天、累计消耗约 2000 积分。以下是我总结的省积分方法：

| | | |
|:-:|:-:|:-:|
|技巧|说明|节省量|
|先出方案再写代码|确认架构后再逐步实现，避免方向跑偏重写|~40%|
|错误信息一次全丢|不要一条一条报错，把所有错误一次性粘贴|~30%|
|Ask 模式做调研|API 选型、方案对比等纯讨论用 Ask 模式|~60%/轮|
|同一任务延续对话|不轻易新建任务，复用上下文减少重复描述|~20%/轮|
|关键节点确认|每完成一个模块确认输出正确，再进入下一模块|避免大量回滚|


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## 最终成果：7 天交付的完整工具链


| | | |
|:-:|:-:|:-:|
|模块|文件|功能|
|数据采集|`fetcher.py`|东方财富 API + 腾讯备用 + 本地缓存|
|筛选引擎|`filter.py`|6维梯度筛选 + 3项开盘验证|
|评分算法|`scorer.py`|7因子动态评分，归一化加权|
|报告生成|`reporter.py`|HTML + JSON + TXT 三格式输出|
|自动化|WorkBuddy 定时任务|工作日 09:35/14:25/15:05 三跑|
全部代码不到 2000 行，零外部依赖（只用了 Python 标准库 + requests），不需要数据库，不需要服务器。每天自动运行，产出一份完整的选股报告。


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## 三个关键心得

1. **业务逻辑描述 > 代码需求描述**。先跟 AI 说清楚「你要解决什么问题、逻辑是什么」，比直接说「帮我写代码」效率高 3 倍。

1. **让 AI 参与方案决策**。选数据源、定算法结构、处理异常——这些决策 AI 都能给出有依据的建议，不只是执行你的指令。

1. **踩坑就反馈，不要自己查**。API 限流、编码错误、评分偏移——把错误日志直接丢给 WorkBuddy，修复速度比手动查 Stack Overflow 快 10 倍。


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## 局限性说明

这个工具不是专业量化系统，有几个明确的边界：
- **数据时效**：依赖公开 API，盘中数据有约 30 秒延迟，不适合高频交易

- **评分模型**：7因子是经验模型，不是机器学习训练结果，市场风格切换时需要手动调整权重

- **不生成买卖信号**：输出的是「候选标的排名」，不是「买入/卖出指令」。最终决策仍需人工判断

如果你想做更专业的量化工具（实时行情、回测框架、策略引擎），建议搭配 akshare / tushare 等专业数据源，架构会更复杂但能力更强。本文的目标受众是「想快速搞一个轻量选股工具的普通投资者」，而非专业量化开发者。


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## 写在最后

一个非全职程序员，用 7 天时间，借助 WorkBuddy 从零搭建了一个完整的选股工具链——数据采集、筛选评分、可视化报告、自动化调度，全流程闭环。代码量不到 2000 行，零运维成本，每天自动产出。
这不是「AI 替代程序员」的故事，而是「AI 帮普通人跨越编程门槛」的故事。核心能力（选股逻辑、评分权重、市场判断）依然来自人的经验，AI 只是把这些经验翻译成了可执行的代码。
如果你也有类似的想法——想做一个自己的小工具但不想从零学编程——建议从「用自然语言描述业务逻辑」开始。这是跟 WorkBuddy 协作开发最

炒股的人都有一种痛：每天早上 9 点开盘前，想快速扫一遍全市场异动，找出当天值得重点盯的标的。但人工翻行情软件，从 5000 只股票里挑出 20 只候选，光看涨幅排名就要 15 分钟，再叠加换手率、量比、资金流向、行业轮动…… 一套下来半小时过去了，竞价都结束了。我试过几种现成工具：券商 App 的条件选股功能太粗糙，专业量化平台门槛又太高（要装 Python 环境、配数据库、写脚本），对普通散户来说都是「要么不够用，要么用不起」。于是萌生了一个想法：能不能让 AI 助手帮我写一个轻量级的筛选器？不需要部署服务器，不需要装复杂环境，每天早上自动跑一遍，输出一份结构化的选股报告？事实证明，WorkBuddy 可以做到。

用 WorkBuddy 从零开发一个A股自选股筛选器：全流程实录

炒股的人都有一种痛：每天早上 9 点开盘前，想快速扫一遍全市场异动，找出当天值得重点盯的标的。但人工翻行情软件，从 5000 只股票里挑出 20 只候选，光看涨幅排名就要 15 分钟，再叠加换手率、量比、资金流向、行业轮动…… 一套下来半小时过去了，竞价都结束了。我试过几种现成工具：券商 App 的条件选股功能太粗糙，专业量化平台门槛又太高（要装 Python 环境、配数据库、写脚本），对普通散户

策划规划

编程语言

开发工具

人工智能

本文介绍如何利用AI工具快速搭建A股自选股筛选器，7天完成从数据采集到自动化报告的全流程。通过东方财富API获取实时行情，结合6维梯度筛选和7因子动态评分，生成HTML/JSON/TXT三格式选股报告。文章分享API限流解决方案、评分算法优化技巧及省积分方法，帮助普通投资者轻松实现专业级选股工具，无需编程基础即可完成2000行代码开发。

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