用Agent搭建智能盯盘系统：本地数据驱动的实时选股与预警

最近在做一个有趣的项目：用AI Agent来搭建一个智能化的盯盘系统。这个系统不需要人工干预，能够自动从本地股票数据引擎中读取实时行情，结合多因子模型进行选股，同时对持仓股票进行实时监控和风险预警。

这个项目的核心思路是把三个东西结合起来：本地股票数据引擎提供数据基础，量化模型提供分析能力，AI Agent提供自动化执行能力。三者结合，就能实现从数据获取、分析到决策的全流程自动化。

先说说为什么需要Agent。传统的量化系统虽然可以自动跑策略，但有几个问题：第一，系统启动后就固定了，无法根据市场变化动态调整策略；第二，遇到异常情况（比如持仓股票突然暴跌）只能按预设规则处理，无法灵活应对；第三，无法处理非结构化的信息，比如新闻、公告、社交媒体上的讨论等。而Agent具备理解、推理和决策能力，可以克服这些局限。

在这个项目中，Agent主要负责三个任务：一是监控持仓股票的风险，根据预设规则发出预警；二是每日盘后自动复盘，分析持仓表现并给出调整建议；三是根据市场热点自动调整选股策略的参数。

系统的架构大致是这样的：最底层是本地股票数据引擎，提供实时行情、分笔数据、资金流向等所有数据；中间层是量化分析模块，包含多因子选股模型、风险评估模型等；最上层是AI Agent，负责调度和决策。

先看数据层。本地数据引擎提供了丰富的接口，常用的有：实时行情接口time/real/{dm}，提供股票的最新价格、涨跌幅、成交量等；逐笔成交接口time/real/trace/onebyone/{dm}，提供每一笔成交的详细记录；资金流向接口time/zijin/zjlrqs/{dm}，提供主力资金的流入流出情况；L2指标接口time/real/trace/l2sign/{dm}，提供大单比率、小单比率等Level2指标。

```python
def get_realtime_quote(dm):
    data = read_json(f"time/real/{dm}")
    return {
        "code": dm,
        "price": data["cjjg"],
        "change_pct": data["zf"],
        "volume": data["cjl"],
        "amount": data["cje"],
        "update_time": data["gxsj"]
    }

def get_tick_data(dm, window_minutes=5):
    data = read_json(f"time/real/trace/onebyone/{dm}")
    df = pd.DataFrame(data)
    df = df.tail(window_minutes * 60)
    df["amount"] = df["cjjg"] * df["cjl"]
    return df

def get_fund_flow(dm, lookback=10):
    data = read_json(f"time/zijin/zjlrqs/{dm}")
    df = pd.DataFrame(data)
    recent = df.tail(lookback)
    return {
        "total_inflow": recent["zlJlr"].sum(),
        "avg_ratio": recent["zlJlb"].mean(),
        "latest": data[-1]
    }
```

中间层的量化分析模块主要做两件事：选股和风险评估。选股模块用多因子模型，综合考虑基本面（ROE、净利润增长率、市盈率等）和资金面（主力净流入、大单占比等）因子，每天自动筛选出得分最高的30只股票作为候选池。风险评估模块实时监控持仓股票的价格波动、资金流向、技术指标等，一旦触发预警条件就通知Agent。

```python
def select_stocks(stock_pool, top_n=30):
    scores = {}
    for dm in stock_pool:
        factors = calc_factors(dm)
        score = composite_score(factors)
        scores[dm] = score
    
    sorted_stocks = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_stocks[:top_n]

def monitor_risk(position):
    dm = position["code"]
    cost = position["cost"]
    shares = position["shares"]
    
    quote = get_realtime_quote(dm)
    current_price = quote["price"]
    change = (current_price - cost) / cost
    
    flow = get_fund_flow(dm)
    tick = get_tick_data(dm)
    
    alerts = []
    
    if change < -0.05:
        alerts.append({"type": "loss", "level": "warning", 
                       "message": f"亏损超过5%，当前跌幅{change*100:.1f}%"})
    
    if change < -0.10:
        alerts.append({"type": "loss", "level": "danger",
                       "message": f"亏损超过10%，当前跌幅{change*100:.1f}%"})
    
    if flow["total_inflow"] < -10000000:
        alerts.append({"type": "fund_outflow", "level": "warning",
                       "message": f"主力资金大幅流出，10日累计流出{flow['total_inflow']/10000:.1f}万"})
    
    recent_tick = tick.tail(10)
    sell_amount = recent_tick[recent_tick["jyzd"] == 2]["amount"].sum()
    buy_amount = recent_tick[recent_tick["jyzd"] == 1]["amount"].sum()
    if sell_amount > buy_amount * 3:
        alerts.append({"type": "selling_pressure", "level": "warning",
                       "message": "近10笔成交中卖压明显，卖出金额是买入的3倍以上"})
    
    return alerts
```

最上层的AI Agent是整个系统的"大脑"。Agent持续从数据层获取最新数据，调用分析模块进行分析，然后根据分析结果做出决策。Agent的决策逻辑是基于规则和模型相结合的方式，既保证了决策的可解释性，又具备一定的灵活性。

在实际运行中，Agent每天会执行以下任务：

早上9点开盘前，Agent自动运行选股模块，更新候选股票池，并根据前一天的市场表现调整选股参数。比如，如果前一天科技股表现较好，Agent会适当提高科技类因子的权重。

盘中交易时段，Agent每分钟都会检查持仓股票的风险状态。如果某只股票触发了预警条件，Agent会立即发出通知，包括预警类型、预警级别、具体原因等。对于严重预警（比如亏损超过10%、主力资金大幅出逃），Agent还会给出操作建议（比如减仓止损）。

收盘后，Agent会自动生成每日复盘报告，内容包括：当日持仓盈亏分析、候选股票池更新、市场热点分析、次日操作建议等。报告可以通过邮件、企业微信等渠道推送给用户。

```python
class TradingAgent:
    def __init__(self):
        self.position = load_position()
        self.watchlist = load_watchlist()
        self.running = False
    
    def run(self):
        self.running = True
        while self.running:
            now = datetime.now()
            
            if self.is_pre_market(now):
                self.morning_routine()
            
            if self.is_trading_hours(now):
                self.monitor_positions()
                self.scan_opportunities()
            
            if self.is_after_market(now):
                self.daily_review()
            
            time.sleep(60)
    
    def morning_routine(self):
        self.watchlist = select_stocks(get_all_stocks())
        self.adjust_strategy_params()
    
    def monitor_positions(self):
        for position in self.position:
            alerts = monitor_risk(position)
            for alert in alerts:
                self.handle_alert(alert, position)
    
    def daily_review(self):
        report = generate_daily_report(self.position, self.watchlist)
        self.send_report(report)
    
    def stop(self):
        self.running = False
```

这个系统已经运行了两个多月，效果超出预期。最明显的改进是效率的提升——以前我需要每天花2-3小时来盯盘、选股、复盘，现在这些工作全部由Agent自动完成，我只需要查看每日报告和处理预警即可。

更重要的是决策质量的提升。Agent不会受情绪影响，所有决策都是基于数据和规则的。这避免了很多散户常见的错误，比如追涨杀跌、犹豫不决、情绪化交易等。

风险控制也做得更好。以前持仓股票跌了5%可能还在犹豫要不要割肉，现在Agent会在触发预警时立刻通知，并给出明确的操作建议。这使得单笔亏损的平均比例从之前的8%降到了3%。

当然，这个系统也不是万能的。它无法预测黑天鹅事件，也无法处理完全非理性的市场行为。在极端行情下（比如去年8月的暴跌），任何模型和系统都会失效。但在日常交易中，它已经是一个非常可靠的助手。

未来我计划给Agent增加更多的能力，比如接入新闻和公告的自然语言处理，让Agent能够分析非结构化信息；增加多市场监控，让Agent能够同时监控A股、港股和美股；引入强化学习，让Agent能够从历史交易中学习，不断优化决策。

在这个项目中，我使用的是一个叫ig50的本地数据引擎，它提供了完整的股票、基金、港股数据接口，数据更新及时，做二次开发很方便。

AI Agent与本地数据结合，正在重新定义个人量化投资的方式。不需要昂贵的专业终端，不需要庞大的团队，一个人、一台电脑、一套本地数据引擎、一个Agent，就能搭建出属于自己的智能交易系统。这在几年前是不可想象的，但现在已经可以实现了。

希望我的经验能给正在探索AI+量化方向的开发者一些启发。技术的发展让投资变得越来越智能化，而我们要做的，就是学会利用这些工具，让数据和AI为我们服务。

资料参考：ig50

最近在做一个有趣的项目：用AI Agent来搭建一个智能化的盯盘系统。这个系统不需要人工干预，能够自动从本地股票数据引擎中读取实时行情，结合多因子模型进行选股，同时对持仓股票进行实时监控和风险预警。

用Agent搭建智能盯盘系统：本地数据驱动的实时选股与预警

人工智能

AI智能盯盘系统实现自动化选股与风险预警，整合本地数据引擎、量化模型和AI决策能力。系统实时监控持仓股票，自动分析市场热点，优化选股策略参数，提供精准预警和操作建议。通过多因子模型筛选优质股票，结合资金流向分析，有效提升交易决策质量，降低投资风险。

自然语言处理

数据接口

强化学习

代码解释

Agent

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