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量化策略开发应以学习和技术交流为目的。
本号不荐股、不卖课、不承诺收益。
市场有风险，请合法合规投资。
本文约 4000 字 | 预计阅读 7-10 分钟，前半是介绍和安装，后半有完整代码，建议先收藏。
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一、这个东西是干啥用的？
GitHub 上一个叫 Sequoia-X 的开源项目，7000 星，1401 次复刻，2018 年立项，今年推倒重写成 V2。
它干的活一句话能说完。A 股收盘后，自动把全市场 5000 多只股票扫一遍，谁走出了指定技术形态，挑出来，推送到你的飞书群。海龟突破、均线放量、高窄旗形、涨停回踩、趋势跌停、RPS 突破，六个策略内置，外加一个定增公告监控。
你不用装行情软件，不用趴在电脑前翻涨幅榜。每天晚上七点多，飞书机器人把当天符合条件的代码清单发到你手机上。
这类项目 GitHub 上不少，多数是半成品。这个能攒到 6954 星，我读完源码后找到三个原因。
第一，数据免费。行情用 baostock 拉，免费接口，不用注册。数据落在本地一个 SQLite 文件里，整个库能拷进 U 盘。第一次回填约 12 分钟，之后每个交易日收盘后增量更新，全市场两三分钟跑完。
第二，策略是插件。六个策略继承同一个基类，每个只实现一个 run() 方法。想加自己的策略，写一个类挂进去，主流程一行不改。
第三，推送分流。每个策略可以绑独立的飞书机器人，海龟的信号发这个群，RPS 的发那个群，互不干扰。
系统四层架构，数据进来，信号出去
至于它选出来的股票到底灵不灵，这是所有人第一个问题，我把答案放在下一节。
二、我测出来的结果，先给答案
先交代一句背景。项目本身没有回测模块，六个策略只判断"今天触没触发"，昨天、去年表现如何，系统不知道。所以我补了这块，把六个策略改成滚动版，在 5558 只股票、2024 年 1 月到今年 9 月的全历史后复权日 K 线上逐日重放，等于把这套系统在历史上完整跑了一遍。
两年多，一共 22 万个信号。统计每个信号之后 5 天、10 天、20 天的涨跌，和同期全市场中位数比。为什么要跟中位数比，因为市场本身有波动，水涨船高的时候随便买什么都涨，得把市场的份扣掉，剩下的才是这个形态自己的贡献。
结果一张表看清（持有 10 天口径）。
| 策略 | 10日超额 | 20日超额 | 结论 |
|---|---|---|---|
| RPS突破 | +1.69% | +2.65% | 最强，动量有效 |
