什么是stock-prediction-daily
stock-prediction-daily 是一个专为 A 股市场设计的个股日线涨跌方向预测系统，基于沪深 300 成分股的历史数据训练 XGBoost 二分类模型，用于预测下一交易日股价上涨或下跌的概率。该系统采用腾讯财经提供的日线行情数据作为统一输入源，确保训练、预测与评估流程的一致性。整个系统以模块化方式组织，涵盖从数据获取、特征工程到模型训练、预测推理、结果评估以及可视化展示的完整闭环，适用于量化研究、投资决策支持等场景。其核心优势在于使用真实市场数据进行端到端验证，并通过 Flask 构建交互式网页仪表盘，方便用户直观查看预测结果与模型表现。 系统内置七大能力模块：一是训练模型，自动获取沪深 300 股票日线数据，生成百余项技术指标特征，经交叉验证后输出最优模型文件与性能报告；二是优化模型，允许用户扩展候选特征集、调整关键参数（如特征数量与 XGBoost 超参），提升预测准确率；三是执行预测，针对指定日期的个股提供次日涨跌方向及概率输出；四是独立评估，基于 T+1 实际走势检验模型有效性，生成准确率统计与分析表格；五是启动网页，通过五页面 Flask 应用展示预测结果、评估报告、评估明细及调用外部技能生成的板块与个股分析报告；六是集成板块分析，直接调用 stock-sector-research 技能生成重点板块排序、资金流向与下周观察清单；七是整合个股分析，复用 stock-watchlist-briefing 能力输出多股概览、优先执行标的与买卖点位建议。所有功能均在 scripts/ 目录下实现，依赖本地缓存机制避免重复拉取数据，显著提升运行效率。
核心功能特点
- 基于沪深300成分股日线数据训练XGBoost二分类模型，预测个股次日涨跌方向
- 支持百余项技术指标特征工程与自动特征选择，提升模型泛化能力
- 提供完整的训练-预测-评估流水线，使用腾讯财经日线数据保证一致性
- 内置Flask网页仪表盘，展示预测结果、模型报告、评估统计及外部分析报告
- 集成板块与个股分析能力，直接调用专用技能生成结构化投资见解
适用场景
该工具特别适合需要系统化预测 A 股个股短期走势的研究者与投资者。对于量化分析师而言，它提供了一个可直接复用的预测框架，无需从零搭建数据管道即可快速验证策略逻辑。例如，在每日收盘后运行预测脚本，可批量输出明日可能上涨的股票及其置信度，辅助构建当日交易信号池。同时，其独立的评估模块能持续监控模型衰减情况，当连续多日准确率低于阈值时触发重新训练，实现模型的动态迭代。 对普通投资者或投研团队来说，系统不仅提供单一股票的涨跌预判，更通过集成的板块与个股分析功能，帮助识别市场主线与结构性机会。比如，在政策发布或行业利好频出的背景下，可通过板块分析快速定位强势赛道，再结合个股分析筛选具备技术突破潜力的龙头标的。网页端的多维度展示让复杂信息一目了然，无论是查看历史预测准确性，还是对比不同时间段的板块轮动规律，都能高效完成。此外，由于所有分析结果均以 Markdown 格式保存，也便于导出为简报或嵌入内部知识库，满足团队协作与知识沉淀需求。