基于Tushare+LLM的A股量化分析系统实战：从数据采集到智能选股

Tushare + AI 量化分析实战：从数据采集到智能选股 本文介绍如何基于 Tushare Pro 搭建一套完整的 A股量化分析系统，支持批量分析 4000+ 只股票，LLM 驱动的情绪评分和智能选股。 一、项目背景 我在研究 A股量化投资时，需要一个能够： 批量采集全市场股票数据 自动分析每只股票的技术面和消息面 智能筛选符合特定条件的标的 传统方式需要人工筛选，效率低下。于是我搭建了 DSA（Deep Stock Analysis）系统。 二、系统架构 数据源层（Tushare/Akshare/Eastmoney/Sina） ↓ DataFetcherManager（多源自动切换） ↓ Pipeline（数据处理 + 特征提取） ↓ LLM Agent（DeepSeek/MiniMax） ↓ SQLite（本地存储）+ 飞书（推送） 核心设计理念： 多数据源冗余：一个失败自动切换下一个 LLM 驱动：用大模型做情绪分析和选股决策 批量处理：支持同时分析上千只股票 三、数据采集层 3.1 Tushare Pro 数据获取 import tushare as ts pro = ts.pro_api('your_token') # 获取日线数据 df = pro.daily( ts_code='002460.SZ', # 赣锋锂业 start_date='20260301', end_date='20260331' ) print(df.head()) Tushare 积分说明： | 积分 | 可用接口 | |------|---------| | 120 | daily（日线）、realtime（实时） | | 2000 | 财报、龙虎榜、指数 | 3.2 多数据源自动切换 class DataFetcherManager: """多数据源统一抽象""" def __init__(self): self.fetchers = [ TushareFetcher(), # 优先 Tushare AkshareFetcher(), # 备选 Akshare EastmoneyFetcher(), # 备选 东财 SinaFetcher(), # 备选 新浪 ] def get_realtime_quote(self, code): """遍历数据源，失败自动切换"""