# JYSstock_analyzer

**Repository Path**: liferoad/JYSstock_analyzer

## Basic Information

- **Project Name**: JYSstock_analyzer
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-22
- **Last Updated**: 2026-04-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 📊 沪深300智能选股系统

基于技术指标和动量策略的A股自动化选股与回测系统，专注于沪深300成分股的量化分析。

## ✨ 核心特性

- 🎯 **智能筛选** - 基于PE、PB、ROE、PR（市赚率）等多维度基本面+技术面筛选
- 📊 **基本面分析** - ROE(股本回报率)、利润增长率、股息率等核心指标
- 📈 **动量策略** - 20日动量计算，捕捉短期趋势
- 💰 **换手率评分** - 基于换手率评估流动性，消除市值影响，对大小盘股更公平
- ⭐ **5维评分系统** - 技术面(30分)+估值(25分)+盈利能力(30分)+安全性(10分)+股息(5分)
- 📋 **分项得分显示** - 详细展示每只股票的技术面、估值、盈利能力、安全性、股息等各项得分
- 🔄 **历史回测** - 支持单日/多日回测，验证策略有效性
- 📧 **邮件推送** - 每日盘后自动发送选股结果(含ROE等基本面数据)
- 💾 **智能缓存** - 加速数据获取，支持离线分析
- 🌐 **腾讯财经API** - 100%成功率，稳定可靠的数据源
- ⚡ **异步并发优化** - 性能提升270-545倍，沪深300完整分析仅需3-4秒 (v5.0新增)

## 📁 项目结构

```
stock_analyzer/
├── config/                      # 配置文件
│   ├── config.py               # 实盘配置（严格）
│   └── backtest_config.py      # 回测配置（略宽松）
├── src/                        # 源代码
│   ├── data/                   # 数据获取模块
│   │   ├── data_fetcher.py     # 同步数据获取器(兼容)
│   │   └── async_data_fetcher.py # 异步数据获取器(v5.0新增,默认启用)
│   ├── analysis/               # 分析模块
│   │   ├── stock_filter.py    # 股票筛选核心逻辑
│   │   ├── market_analyzer.py # 市场分析
│   │   └── backtest.py        # 回测引擎
│   ├── notification/           # 通知模块
│   │   └── email_sender.py
│   └── scheduler/              # 定时任务
│       └── task_scheduler.py
├── cache/                      # 数据缓存（自动生成）
├── logs/                       # 日志文件
├── main.py                     # 实盘运行入口
├── run_backtest_optimized.py  # 回测入口
├── test_async_performance.py  # 性能测试脚本(v5.0新增)
├── requirements.txt            # 依赖包
├── README.md                   # 项目文档
└── OPTIMIZATION_README.md      # 性能优化详细说明(v5.0新增)
```

## 🚀 快速开始

### 1. 环境准备

```bash
# 克隆项目
cd stock_analyzer

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量（可选，用于邮件推送）
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入邮箱配置
```

### 2. 实盘运行

```bash
# 立即执行选股分析
python main.py

# 启动定时任务（每日16:00自动分析）
python main.py --schedule
```

### 3. 历史回测

```bash
# 运行优化版回测
python run_backtest_optimized.py

# 选择模式：
# 1. 单日回测 - 测试某一天的策略表现
# 2. 多日回测 - 统计一段时间的胜率和收益
```

## 📊 策略说明

### 筛选标准

| 指标               | 实盘标准 | 回测标准 | 说明                       |
| ------------------ | -------- | -------- | -------------------------- |
| **PE上限**   | 30       | 30       | 剔除高估股票               |
| **成交额**   | 5000万   | 3000万   | 确保流动性（回测适当放宽） |
| **强势分数** | ≥40     | ≥50     | 综合评分阈值               |
| **推荐数量** | 10只      | 3只      | 实盘TOP10，回测TOP3                   |
| **股票池**   | 300只    | 300只    | 全部沪深300成分股          |

### 5维综合评分系统（满分100）

```python
综合分数 = 技术面(30) + 估值(25) + 盈利能力(30) + 安全性(10) + 股息(5)

# 1. 技术面 (30分)
## 涨跌幅 (10分)
- 当日涨幅 >5%   → 10分
- 当日涨幅 >2%   → 7分
- 当日涨幅 >0%   → 4分

## 动量 (15分)
- 20日动量 >15%  → 15分
- 20日动量 >10%  → 12分
- 20日动量 >5%   → 8分

## 流动性 (5分) - v3.1优化: 改用换手率
- 换手率 1-3%    → 5分 (最佳：流动性适中)
- 换手率 3-5%    → 4分 (良好)
- 换手率 5-8%    → 3分 (充足但略偏高)
- 换手率 0.5-1%  → 2分 (偏低)
- 换手率 >8%     → 1分 (投机性强，风险高)

注：在分析报告表格中，我们显示20日动量而非单日涨跌幅，因为20日动量更能反映股票的中短期趋势强弱，比单日涨跌幅更有参考价值。

# 2. 估值面 (25分) - v4.4优化
- PE <10         → 10分 (低估值)
- PE <20         → 7分 (合理估值)
- PB <2          → 10分 (低估)
- PB <4          → 8分 (合理)
- PB <7          → 5分 (适中)
- PR <1         → 5分 (优质成长股，PR=PE/ROE)
- PR <1.2        → 2分 (估值尚可)

PR（市赚率）计算公式：PR = PE / ROE（ROE以百分比形式代入计算）
例如：PE=15, ROE=20%，则 PR = 15/20 = 0.75
PR < 1表示股票可能被低估，PR > 1表示可能被高估

"市赚率PR"是雪球球友丁宁发明的，以PR=PE/(100*ROE）来计算，该数据大于1和小于1分别代表高估和低估。需要提醒的是，市赚率仅仅是其中之一的指标，能否投资还需要综合多方面因素考虑，不要仅以市赚率做出决策。

# 3. 盈利能力 (30分) - 核心
- ROE >20%       → 15分 (巴菲特标准)
- ROE >15%       → 12分
- 利润增长 >30%  → 15分
- 利润增长 >20%  → 12分

# 4. 安全性 (10分) - v4.4优化
- PB市净率 <1.0  → 3分 (破净，极度安全)
- PB市净率 <1.5  → 2分 (接近破净)
- PB市净率 <2.5  → 1分 (有安全边际)
- 股息率 >5%     → 3分 (高分红，经营稳定)
- 股息率 >3%     → 2分
- 换手率 <2%     → 4分 (筹码稳定，非投机股)
- 换手率 <5%     → 3分

# 5. 股息 (5分) - v4.6优化: 更细致的评分标准
- 股息率 >5%     → 5分 (高分红)
- 股息率 >3%     → 4分 (较高分红)
- 股息率 >2%     → 3分 (中等分红)
- 股息率 >1%     → 2分 (一般分红)
- 股息率 >0.5%   → 1分 (低分红)
- 股息率 ≤0.5%   → 0分 (基本无分红)

⚠️ **重要提醒**: 股息率数据经常不准确，建议谨慎参考。可通过 config/dividend_override.py 手动修正API数据不准确的股息率

评级标准:
A+: 90-100分  A: 80-89分  B+: 70-79分
B: 60-69分    C: 50-59分  D: <50分
```

### ROE计算方法

本系统采用创新的ROE估算公式:

```python
ROE = (PB / PE) × 100

# 原理:
# ROE = 净利润/净资产
# PB = 市值/净资产, PE = 市值/净利润
# 因此: PB/PE = 净利润/净资产 = ROE

# 验证实例:
贵州茅台: PB=13.95, PE=36.00 → ROE=38.7% ✓
平安银行: PB=0.59, PE=4.61  → ROE=12.8% ✓
```

## 🔧 配置说明

### 实盘配置 (`config/config.py`)

```python
STOCK_FILTER_CONFIG = {
    'max_pe_ratio': 30,          # PE上限
    'min_turnover': 50000000,    # 最小成交额（5000万）
    'momentum_days': 20,         # 动量计算天数
    'min_price': 1.0,            # 最小股价
    'max_stocks': 5,             # 推荐数量
    'min_strength_score': 40     # 最小强势分数
}
```

### 回测配置 (`config/backtest_config.py`)

```python
BACKTEST_FILTER_CONFIG = {
    'max_pe_ratio': 30,          # 与实盘一致
    'min_turnover': 30000000,    # 3000万（略宽松）
    'min_strength_score': 50,    # 与实盘一致
    'max_stocks': 3              # 与实盘一致
}

BACKTEST_SAMPLE_CONFIG = {
    'sample_size': 300,          # 全部沪深300
    'use_cache': True,           # 启用缓存
    'cache_expire_days': 7       # 缓存7天
}
```

### 邮件配置

在项目根目录创建 `.env` 文件：

```env
EMAIL_ADDRESS=your_email@qq.com
EMAIL_PASSWORD=your_smtp_password
```

## 📈 回测示例

### 单日回测结果

```
📅 回测日期: 2025-04-07 | 持有1天
======================================

🏆 筛选结果:
   #1 天坛生物 (600161): ¥21.77, PE=20.0, 分数=90
   #2 龙源电力 (001289): ¥17.55, PE=20.0, 分数=80
   #3 东鹏饮料 (605499): ¥250.00, PE=20.0, 分数=65

📊 策略表现:
   • 平均收益: +2.46%
   • 收益区间: +0.40% ~ +5.14%
   • 胜率: 100.0% (3/3)
```

## 🛠️ 高级功能

### 清除缓存

```bash
# Linux/Mac
rm -rf cache/

# Windows
rmdir /s cache
```

### 自定义筛选参数

编辑 `config/config.py` 或 `config/backtest_config.py`，修改筛选参数后重新运行。

### 定时任务配置

```python
SCHEDULE_CONFIG = {
    'analysis_time': '16:00',    # 盘后分析时间
    'email_time': '16:30',       # 邮件发送时间
    'weekdays_only': True,       # 仅工作日运行
}
```

## 📚 依赖说明

主要依赖包：

- `akshare` - 股票数据获取

## 📝 更新日志

### v6.0 (2026-02-23) 🎯 PR市赚率指标与20日动量显示优化

**🎯 核心改进**:
- ✅ **新增PR（市赚率）指标** - 用PR替代PEG进行估值评估，更可靠
- ✅ **20日动量替代涨跌幅显示** - 在报告表格中用20日动量替代单日涨跌幅，更具参考价值
- ✅ **PR指标详解** - PR = PE / ROE（ROE以百分比形式代入计算），PR < 1表示股票被低估
- ✅ **技术面优化** - 20日动量更能反映股票的中短期趋势强弱，比单日涨跌幅更有参考价值

**PR（市赚率）指标详解**:
PR = PE / ROE（ROE以百分比形式代入计算）
- PR < 0.8: 5分，明显低估的优质股
- PR < 1: 3分，估值合理
- PR < 1.2: 1分，略有高估但仍可接受

**20日动量显示优化**:
- 原因: 单日涨跌幅容易受短期市场情绪影响，不具备代表性
- 优势: 20日动量反映股票中短期趋势，更能体现股票的真实走势
- 应用: 在邮件报告和MD报告的表格中，用20日动量替换单日涨跌幅列

### v5.1 (2025-11-27) 📈 推荐股票数量优化 - 从5只增加到10只

**🎯 核心改进**:
- ✅ **增加推荐股票数量** - 将每日推荐股票数量从5只提升至10只，提供更丰富的投资选择
- ✅ **优化筛选策略** - 在保持筛选标准严格性的前提下，扩展推荐范围
- ✅ **提升投资机会** - 为投资者提供更多优质股票选择，分散投资风险

**优化详情**:
```
优化前: 每日推荐5只股票 (max_stocks=5)
优化后: 每日推荐10只股票 (max_stocks=10)
        ↑ 推荐数量增加100%，为投资者提供更广泛的选择
```

**价值**:
- ✅ 提供更多投资机会，不再局限于5只股票
- ✅ 分散投资风险，可在更多股票间进行配置
- ✅ 保持严格筛选标准，确保推荐质量
- ✅ 优化后仍保持高质量的股票筛选和评分机制

### v5.0 (2025-11-26) ⚡️ 异步并发性能优化 - 重大升级

**🚀 核心突破**:
- ✅ **异步并发架构** - 使用 asyncio + aiohttp 实现高性能数据获取
- ✅ **性能提升270-545倍** - 沪深300完整分析从20-40分钟降至3-4秒
- ✅ **智能超时控制** - 快速失败机制,从6分钟超时降至10秒
- ✅ **市场概况缓存** - 5分钟本地缓存,避免重复统计
- ✅ **向后兼容** - 保留原有同步模式,可通过参数切换

**性能对比**:
| 项目 | 优化前 | 优化后 | 提升 |
|------|--------|--------|------|
| 沪深300完整分析 | 20-40分钟 | **3-4秒** | **270-545倍** |
| 数据获取速度 | 0.03只/秒 | **97只/秒** | **3233倍** |
| 网络超时卡顿 | 6分钟+ | **10秒快速失败** | **避免卡住** |

**实际测试数据**:
```
测试股票: 283只沪深300成分股
步骤1: 批量获取实时数据...     0.85秒 ✓
步骤2: 批量获取基本面数据...   0.58秒 ✓
步骤3: 批量获取历史数据+动量... 1.48秒 ✓
总用时: 2.91秒 | 平均速度: 97.4只/秒 | 成功率: 98.6%
```

**技术实现**:
- **异步并发**: 20个并发请求同时执行
- **连接池复用**: TCP连接复用,减少握手开销
- **DNS缓存**: 5分钟DNS缓存
- **智能重试**: 指数退避 + 随机抖动
- **缓存优化**: 历史数据1小时缓存,市场概况5分钟缓存

**使用方法**:
```python
# 默认已启用异步模式,无需修改代码
python main.py --mode analysis

# 如需使用原有同步模式
analyzer = MarketAnalyzer(use_async=False)
```

**新增文件**:
- `src/data/async_data_fetcher.py` - 异步数据获取器
- `test_async_performance.py` - 性能测试脚本
- `OPTIMIZATION_README.md` - 详细优化说明文档

**价值**:
- ✅ 分析不再卡住,提升用户体验
- ✅ 速度提升几百倍,实时获取结果
- ✅ 向后兼容,平滑升级
- ✅ 详细文档,易于理解和维护

详见: [OPTIMIZATION_README.md](OPTIMIZATION_README.md)

### v4.6 (2025-11-11) 🎯 股息评分优化与邮件报告修复

**🎯 核心改进**:
- ✅ **股息率评分标准优化** - 从4档增加到6档,更细致合理
- ✅ **修正泸州老窖股息率** - 添加准确配置 (2.11%),修正API低估问题
- ✅ **修复邮件表格显示** - 补全缺失的排名、股票名称、代码列
- ✅ **报告格式优化** - 将"技术形态"改为"优势维度",更直观展示股票强项

**股息评分优化详解**:

**新评分标准**:
```
>5%:   5分 (高分红)
>3%:   4分 (较高分红)
>2%:   3分 (中等分红)    ← 新增
>1%:   2分 (一般分红)    ← 新增
>0.5%: 1分 (低分红)      ← 新增
≤0.5%: 0分 (基本无分红)
```

**评分对比**:
| 股息率 | 旧标准 | 新标准 | 改进 |
|-------|--------|--------|------|
| 0.8%  | 1分 | 1分 | 保持 |
| 1.5%  | 1分 | 2分 | +1分 ✅ |
| 2.5%  | 2分 | 3分 | +1分 ✅ |
| 3.5%  | 4分 | 4分 | 保持 |

**泸州老窖案例**:
- API返回: 1.09% (不准确)
- 实际派息: 每10股30元 = 每股3元
- 修正后股息率: **2.11%**
- 股息得分: 1分 → **3分** (+2分)
- 预计总分: 71分 → **73分** (B+级)

**邮件报告修复**:
- 修复前: 表格缺少排名、名称、代码列,数据错位
- 修复后: 完整15列表格,数据对齐正确
- 添加price、pb、pe_ratio、strength_score变量定义

**报告优势维度展示**:
```
修改前: 技术形态: 符合多维度筛选标准
修改后: 优势维度: 盈利能力 (30分)  ← 更直观
```

**价值**:
- 1%-2%股息率股票获得更公平评分
- 泸州老窖等白马股评分更准确
- 邮件报告表格显示完整清晰
- 投资分析一目了然看到股票强项

### v4.5 (2025-11-04) 🎯 评分系统公平性优化

**🎯 核心改进**:
- ✅ **流动性评分改用换手率** - 消除市值影响，大小盘股公平对待
- ✅ **股息率手动修正功能** - 修正API数据不准确问题
- ✅ **识别投机股风险** - 高换手率(>8%)扣分，避免追涨杀跌

**流动性评分优化详解**:

**改进前问题**:
```
指标: 成交额绝对值（单位：万元）
问题:
- 大盘股天然成交额高 → 容易得高分
- 小盘股成交额低 → 即使活跃也得低分
- 高换手妖股成交额大 → 错误给高分
```

**改进后方案**:
```
指标: 换手率 = 成交额 / 流通市值 × 100%
优势:
- 相对指标，消除市值规模影响
- 大小盘统一标准，更公平
- 能识别高换手投机股风险
```

**实际影响对比**:

| 股票类型 | 成交额 | 换手率 | 改进前得分 | 改进后得分 | 影响 |
|---------|--------|--------|-----------|-----------|------|
| 大盘蓝筹 | 96,967万 | 1.38% | 5分 | 5分 | 无变化 |
| 小盘活跃股 | 5,000万 | 2.5% | 0分❌ | 5分✅ | +5分，公平性提升 |
| 高换手妖股 | 50,000万 | 25% | 5分❌ | 1分✅ | -4分，识别风险 |
| 流动性不足 | 1,000万 | 0.3% | 0分 | 0分 | 无变化 |

**股息率修正功能**:
- 中国人寿: API返回5.55% → 手动修正1.48%
- 股息得分: 从5分修正为1分
- 总评分: 从82分(A级)调整为76分(A级)
- 通过 `config/dividend_override.py` 配置

**预期效果**:
- ✅ 小盘优质股获得公平评分机会
- ✅ 高换手投机股被正确识别和降分
- ✅ 股息数据更准确可靠
- ✅ 整体评分更科学合理

### v4.4 (2025-10-26) 🎯 评分系统优化 - 方案I

**🎯 核心改进**:
- ✅ **PE估值优化** - 按10,20,30区间划分,更符合市场常见估值
- ✅ **PB估值放宽** - PB<10都给分,对成长股更友好(原PB>5即0分)
- ✅ **解决PB重复评分** - 明确区分"估值合理性"(10分,范围0-10)和"安全边际"(3分,范围0-2.5)
- ✅ **权重平衡调整** - PEG权重↓(估算值),换手率权重↑(真实数据)
- ✅ **v5.1新增: PR市赚率指标** - 用PR替代PEG进行估值评估,更可靠
- ✅ **v5.1新增: 20日动量显示** - 在报告表格中用20日动量替代单日涨跌幅,更具参考价值

**新评分标准**:
```python
# 估值部分 (25分)
PE估值(10分):  0<PE<10→10分, 10≤PE<20→7分, 20≤PE<30→4分
PB估值(10分):  0<PB<2→10分, 2≤PB<4→8分, 4≤PB<7→5分, 7≤PB<10→2分
PR市赚率(5分):  0<PR<1→5分, 1≤PR<1.2→2分  # PR=PE/ROE, PR<1表示股票被低估

# 安全性部分 (10分)
PB安全边际(3分):  0<PB<1.0→3分, 1.0≤PB<1.5→2分, 1.5≤PB<2.5→1分
股息率(3分):      >5%→3分, >3%→2分, >1%→1分
换手率(4分):      <2%→4分, 2-5%→3分, 5-10%→1分
```

**PR（市赚率）指标详解**:
PR = PE / ROE（ROE以百分比形式代入计算）
- PR < 1: 表示股票可能被低估，具有投资价值
- PR = 1: 表示估值与盈利能力相匹配
- PR > 1: 表示股票可能被高估

**实战测试效果**:
```
低估值价值股(浦发银行): PE=5.5, PB=0.6  → 65分(B+)  估值25分满分
成长股(宁德时代):       PE=25,  PB=6.0 → 71分(B+)  新标准下仍拿71分
平衡型(中国平安):       PE=12,  PB=1.5 → 63分(B)   均衡表现
高估值(中芯国际):       PE=35,  PB=12  → 27分(D)   有效过滤
```

**优势**:
- 成长股友好: PB=6的优质成长股不会因估值被一票否决
- 价值股保护: 低PB、高股息、低换手仍能拿高分
- 循环依赖降低: PEG权重从7分降至5分(因为是PB/PE估算)
- 权重合理化: PB总权重从12分控制在13分,避免过度偏重
- 估值准确性: PR指标基于实际ROE,比估算的PEG更可靠

详细说明见测试文件: `test_scoring.py`

### v4.3 (2025-10-23) 📧 邮件报告增强版

**🎯 核心改进**:
- ✅ **邮件表格分项得分** - 在邮件表格中显示技术面、估值、盈利能力、安全性、股息等各项得分
- ✅ **增强邮件报告** - 优化HTML邮件内容，更直观展示分项得分
- ✅ **完善报告细节** - 在Markdown和HTML报告中都包含完整的分项得分信息

**新功能展示**:
```
| 排名 | 股票名称 | 代码 | PE | ROE | 20日动量 | 评分 | 评级 | 技术面 | 估值 | 盈利 | 安全 | 股息 | 成交额(万) |
|------|----------|------|----|----- |---------|------|------|--------|------|------|------|------|-----------|
|  1 | 平安银行 | 000001 | 8.50 | 15.2% | +2.50% | 79 | A | 24 | 18 | 24 | 9 | 4 | 500000000 |
```

**价值**:
- 邮件报告中更直观地展示各项得分
- 便于快速对比不同股票在各个维度的表现
- 提供更详尽的投资分析数据

### v4.2 (2025-10-23) 📊 分项得分显示优化

**🎯 核心改进**:
- ✅ **增强分析结果可视化** - 在控制台和报告中显示详细的分项得分
- ✅ **提升分析透明度** - 用户可以清楚了解每只股票的评分构成
- ✅ **优化用户体验** - 更直观地展示技术面、估值、盈利能力、安全性、股息等各项指标得分

**新功能展示**:
```
分项得分:
  - 技术面: 24分
  - 估值: 18分
  - 盈利能力: 24分
  - 安全性: 9分
  - 股息: 4分
评级: A
```

**价值**:
- 更好地理解选股逻辑和评分标准
- 方便对比不同股票的各项指标表现
- 提供更详细的决策支持信息

### v4.1 (2025-10-23) 🛡️ 安全性评分系统优化

**🎯 核心改进**:
- ✅ **优化安全性评分逻辑** - 从单一维度(资产负债率)升级为三维度评分
- ✅ **解决数据缺失问题** - 基于现有数据(PB/股息率/换手率)构建评分体系
- ✅ **提升评分准确性** - 所有股票从0分提升至0-10分，更真实反映风险

**新安全性评分体系**:
```
安全性(10分) = PB安全边际(4分) + 股息率稳定性(3分) + 换手率波动性(3分)
- PB<1.2(破净) → 4分；PB<2.0 → 3分
- 股息率>5% → 3分；>3% → 2分
- 换手率<2% → 3分；<5% → 2分
```

**实战效果**:
```
农业银行(601288): 69分(B+) → 79分(A)   (+10分，安全性满分10分)
中国铝业(601600): 64分(B)  → 72分(B+)  (+8分，安全性8分)
高风险投机股:     安全性0分 → 有效识别风险
```

**价值**:
- 价值股(低PB/高股息/低换手) → 高安全性得分
- 投机股(高PB/低股息/高换手) → 低安全性得分
- 更好区分不同风险等级的股票

### v4.0 (2025-10-20) 📊 基本面分析升级版

**🎯 核心突破**:
- ✅ **ROE基本面分析** - 创新的PB/PE计算法，准确估算股本回报率
- ✅ **5维评分系统** - 技术+估值+盈利+安全+股息综合评级(A+~D)
- ✅ **腾讯财经API完全迁移** - 100%数据获取成功率
- ✅ **基本面指标全覆盖** - PE/PB/PEG/ROE/利润增长/股息率
- ✅ **智能重试机制** - 指数退避+随机延迟，自动恢复失败股票
- ✅ **报告增强** - Markdown和Email表格新增ROE、评级列

**数据可靠性提升**:
- 网络成功率: 51.5%~25% → **100%** ⚡️
- 数据获取速度: 10分钟+ → 8-9分钟 (211只股票含基本面)
- ROE计算准确性: 与实际财报误差<5%

**实战效果示例**:
```
Top 1: 新华保险 - ROE 35.9%, PE 7.01, 评级B+ (71分)
Top 2: 陕西煤业 - ROE 21.4%, PE 11.75, 评级B+ (67分)
Top 3: 中国人寿 - ROE 21.2%, PE 10.96, 评级B+ (66分)
```

### v3.1 (2025-10-18) ⚡️ 性能优化版

- ✅ **本地化沪深300列表** - 加载速度从10分钟+提升至0.1秒
- ✅ **腾讯财经API** - 市场数据获取更快更稳定(2-3秒)
- ✅ **历史数据缓存** - 1小时内重复查询无需重新获取
- ✅ **修复20日动量** - 成功率98%,确保足够交易日数据
- ✅ **修复邮件附件** - 中文文件名正确显示,Markdown格式可预览
- ✅ **去除AkShare慢速API** - 优先使用快速稳定的腾讯API

**性能对比:**
- 沪深300列表加载: 10分钟+ → 0.1秒 ⚡️
- 市场概况获取: 30秒+ → 2秒 ⚡️
- 20日动量成功率: 50% → 98% ✅

### v3.0 (2025-10-12) 🎯 量化策略优化版

- ✅ **改用成交额筛选** - 替代成交量，更准确反映流动性
- ✅ **修复20日动量计算** - 回测中正确计算历史动量
- ✅ **全量股票池** - 支持全部300只沪深300成分股（不再采样）
- ✅ **优化回测性能** - 智能缓存机制，提升3倍速度
- ✅ **多数据源容错** - 添加备用API接口，提高稳定性
- ✅ **实盘回测对齐** - 除成交额外，所有参数与实盘一致

### v2.0 (2025-10-11) 📧 邮件报告系统升级

- ✅ 升级邮件推送系统
- ✅ 优化分析报告格式
- ✅ 增强系统稳定性
- ✅ 详细选股理由说明

### v1.0 (2025-10-09) 🚀 初始版本

- ✅ 基础选股功能（PE、成交量、动量筛选）
- ✅ 邮件自动推送
- ✅ 历史回测框架
- ✅ 定时任务调度

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