📦 Institutional Tracker Ai — 机构追踪 AI

institutional-追踪er-AI — AI链条机构建仓探测算法

一句话定位：每天盘后自动扫描A股AI链条龙头，通过5维信号评分识别机构建仓行为，生成带统计检验的买入建议。

核心价值 统计显著的买入信号：544次买入，10日胜率55.3%（P=0.007），样本外59.0%（P=0.006） 只做买入，不做卖出：卖出信号41.9%正确率已砍掉，改为机械止损-15% BEAR市禁入：熊市环境下自动屏蔽所有买入信号，避免逆势操作 论文支撑：资金流市值归一化（Kang 2025）、量价反转逻辑、散户反向过滤 算法架构 输入层 评分层 输出层 ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────┐ │ Tu分享 API │ │ A.资金结构 (30%) │ │ ACCUMULATION│ ← 买入 │ ├ dAIly │───▶│ B.量价形态 (24%) │───▶│ MARKUP │ ← 持有 │ ├ moneyflow │ │ C.筹码位置 (18%) │ │ WASHOUT │ ← 加仓 │ ├ margin │ │ D.北向两融 (16%) │ │ NEUTRAL │ ← 观望 │ ├ mins(5m) │ │ E.事件异动 (12%) │ │ CAUTION │ ← 警示 │ └ 索引 │ │ + 分钟线加成 15% │ └─────────────┘ └─────────────┘ │ + 市场环境调整 │ └──────────────────┘

快速开始 前置要求 必须 说明 Python 3.10+ 标准库即可，无需额外安装包 Tu分享 代理 令牌 闲鱼购买（约38元/月），支持分钟线 安装 # 1. 复制脚本到工作目录 cp -r ~/.workbuddy/技能s/institutional-追踪er-AI/scripts/ ./institutional_追踪er/

# 2. 编辑配置文件，填入你的 Tu分享 令牌 vi ./institutional_追踪er/config.py # 修改 TU分享_令牌 = "你的令牌" # 修改 TU分享_API_URL = "你的代理地址"

# 3. 创建必要目录 mkdir -p ./institutional_追踪er/data/dAIly_scores mkdir -p ./institutional_追踪er/报告s

运行 # 每日扫描（盘后运行） cd ./institutional_追踪er && python3 mAIn.py

# 大规模回测 cd ./institutional_追踪er && python3 backtest_v2.py

5维信号评分体系 A. 资金结构分析（权重30%）— score_fund_flow()

核心逻辑：

市值归一化（Kang 2025）：净流入占市值百分比，而非绝对金额，避免大盘股天然优势 超大单占比加成：超大单(>100万)占比>20%时加分 连续性确认：连续3-5天主力净流入累加奖励 散户反向过滤（上交大2019, Ravina 2023）： 散户跟风买入 → 降权15分（FOMO末端信号） 主力买+散户卖 → 加权10分（经典吸筹模式） B. 量价形态识别（权重24%）— score_volume_price()

核心改进（v8 量价反转逻辑）：

放量温和上涨 → 降权至+30（A股放量上涨预测反转，量价趋势2023） 缩量横盘 → 加权至+55（安静吸筹，国金2022） 缩量小跌 → 加权至+45（洗盘吸筹） 放量大涨后缩量 → +50（主力控盘不出货）

辅助指标：OBV背离检测、CMF蔡金资金流、多日形态（连阳/连阴）

C. 筹码/位置分析（权重18%）— score_position() 简化版筹码分布（参考 ChipDistribution 开源） 获利盘比例 + 筹码集中度 + 平均成本偏离 BOS/CHoCH 结构破裂检测（参考 smart-money-concepts 开源） MA20偏离 + PE估值 D. 北向+两融（权重16%）— score_north_margin() 北向十大成交个股级别信号 北向全局7日趋势 融资余额变动 + 融券余额激增检测 E. 事件异动（权重12%）— score_limit_event() 涨跌停封板/开板 连阳/连阴模式 换手率暴增 + 成交额暴增 底部/顶部反转模式 日内分钟线加成（权重15%）— analyze_intraday_pattern()

利用 Tu分享 5分钟K线数据：

尾盘放量（>35%=+20分）：机构尾盘集中建仓 开盘抢筹/出货：开盘30分钟放量+全天方向判断 成交均匀度（CV<0.4=+10）：VWAP算法交易特征 VWAP偏离：收盘价vs日内VWAP判断买卖方主导 市场环境判断 — judge_market_regime()

11个指标综合判断BULL/NEUTRAL/BEAR：

指标 权重 说明 均线多空排列 20% MA5/20/60/120排列 MACD趋势 16% 双线+柱状态 指数位置 11% 距120日高低点 北向20日趋势 12% 累计流入/流出 成交额趋势 8% 5日vs20日均额 涨跌停比 8% 赚钱效应 动量 6% 20日涨跌幅 隔夜美股 5% 标普500联动 恒生联动 5% 港A联动r=0.69 外部情绪 8% 5源聚合

关键规则：

BEAR → 买入门槛=999：熊市完全禁止发出买入信号 BULL → 门槛降低：牛市放宽买入条件 NEUTRAL→BULL转折 → 额外降低吸筹门槛 标的池

默认监控25+只AI链条核心标的（可在 mAIn.py 中修改）：

赛道 代表标的 AI算力/光互联 中际旭创、新易盛、天孚通信 AI服务器 工业富联、立讯精密、沪电股份 AI芯片 寒武纪、海光信息、中芯国际、北方华创 AI大模型 科大讯飞、金山办公 AI应用 中科创达、虹软科技 AI+存储 源杰科技、江波龙 回测框架

详细方法论见 references/backtest_框架.md，核心特点：

多时期覆盖：2022熊市→2023震荡→2024结构牛→2025科技牛→2026YTD 样本外验证：训练集(2022-2024) vs 测试集(2025-2026) 多窗口收益：3/5/10/20日前瞻收益 追踪止损模拟：15%回撤止损 统计检验：二项分布P值 + Wilson置信区间 过拟合检测：训练vs测试胜率衰减 最终回测结果（v11） 指标 全周期 样本外(2025-26) 买入次数 544 ~200 10日胜率 55.3% 59.0% P值 0.007 0.006 20日胜率 — 60.0%(P=0.003) 自动化配置 每日盘后扫描

建议在 WorkBuddy 中创建自动化任务：

时间: 每个交易日 16:35 任务: cd ~/institutional_追踪er && python3 mAIn.py 推送: 通过微信推送报告摘要+HTML附件

每周效果评估 时间: 每周五 17:30 任务: 评估本周信号实际收益 vs 基准(55.3%) 规则: 连续2周<45%标记算法失效，需重新校准

故障排查 问题 解决方案 Tu分享返回空数据 检查令牌是否过期，代理地址是否正确 分钟线接口报错 确认令牌权限>=15000积分，freq用5min不是5 北向数据缺失 当天非交易日，会自动fallback到最近交易日 信号全是NEUTRAL 可能处于BEAR市场环境，算法自动屏蔽买入信号 回测耗时过长 Tu分享限速0.6s/次，10只股票约需30分钟 免责声明

本算法基于 Tu分享 结构化交易数据自动生成信号。"机构行为"基于超大单(>100万)/大单(20-100万)分类的统计推断，不代表真实资金身份。所有结论仅供参考，不构成任何投资建议。投资有风险，决策需谨慎。