量化交易研究仓库

该仓库用于沉淀我在A股市场的量化交易与选股策略。每个策略都放在 strategies/ 下的独立子目录，并配套自己的 README、数据、笔记与代码，方便快速定位和复用。

目录结构

• strategies/ 各策略的独立工作区（含 README.md、src/、data/、notebooks/）
• scripts/ 通用脚本与批量任务工具
• docs/ 共享研究文档或背景分析
• requirements.txt 全局依赖清单

使用方式

1. 创建虚拟环境并安装依赖：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

2. 进入对应策略目录（如 strategies/shilei1/）阅读 README，按照说明运行或调整参数。
3. 若需要对策略做深入研究，可在该目录的 notebooks/ 中创建 Jupyter Notebook，或在 data/ 存储本地缓存数据。

策略索引

• strategies/shilei1/: “首波翻倍+深度回撤” 选股逻辑。

新增策略指引

1. 在 strategies/ 下新建子文件夹（建议使用蛇形命名）。
2. 拷贝基础结构或参考现有策略，务必补充自己的 README.md 来说明策略逻辑、参数与使用步骤。
3. 共用的工具/脚本请放入 scripts/ 或未来的共享包中，避免策略之间直接耦合。

祝研究顺利！