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장 마감 후 6가지 기술적 전략을 실행하고 결과를 Feishu로 전송하는 A주 정량 스크리너

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마지막 커밋
3개월 전

어떤 프로젝트인가요?

Sequoia-X는 기술적 차트 패턴에 부합하는 종목을 중국 A주 시장에서 검색하는 Python 시스템입니다. baostock에서 전방 수정 가격이 적용된 과거 및 증분 일봉 K-line 데이터를 가져와 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장하므로, 데이터 수집 단계에서 계정이나 스크래핑이 필요하지 않습니다.

20일 신고가를 기준으로 한 터틀 돌파, 이동평균 거래량 돌파, 하이 타이트 플래그 패턴, 상한가 흔들기 후 되돌림, 상승 추세의 하한가 반등, O'Neil 스타일 RPS 상대 강도 돌파 등 6가지 전략이 기본 제공됩니다. 매일 실행하면 누락된 데이터를 보충하고 전략을 실행한 뒤, 선정 결과를 Feishu 그룹 웹훅으로 전송합니다. 별도의 백필 모드로 전체 시장의 과거 데이터를 한 번에 불러올 수도 있습니다.

매 거래일 장 마감 후 서버에서 cron으로 실행하도록 설계되었습니다. Python 3.10 이상이 필요하며 uv 또는 pip로 설치할 수 있습니다.

핵심 기능

  • 01baostock에서 회원 가입 없이 전방 수정된 일봉 K-line 데이터를 가져옵니다.
  • 02시장 데이터를 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장하며, 다른 머신으로 복사할 수 있습니다.
  • 03공통 베이스 클래스를 기반으로 새 전략을 추가할 수 있는 스크리닝 전략 6가지를 제공합니다.
  • 04병렬 프로세스 8개로 증분 업데이트를 실행하며, 전체 데이터를 한 번에 백필하는 모드도 제공합니다.
  • 05웹훅을 통해 매일 선정 결과를 Feishu 그룹으로 전송합니다.

활용 사례

  • 매 거래일 장 마감 후 돌파 패턴을 보이는 A주 종목을 자동으로 검색합니다.
  • 백테스트나 리서치에 사용할 A주 일봉 과거 데이터를 로컬에 구축합니다.
  • 기존 데이터 파이프라인에 맞춤형 기술적 스크리닝 전략을 추가합니다.

빠른 시작

  1. 1

    uv로 종속성을 설치합니다

    uv sync
  2. 2

    템플릿에서 .env 파일을 만든 다음 Feishu Webhook URL을 추가합니다

    cp .env.example .env
  3. 3

    과거 데이터를 백필합니다(약 12분)

    python main.py --backfill
  4. 4

    매일 스크리닝을 실행하고 결과를 Feishu로 전송합니다

    python main.py

사용 전 알아둘 점

  • 중국 A주 시장만 대상으로 합니다.
  • 결과를 Feishu로 전송하므로 Feishu Webhook을 설정해야 합니다.
  • 약 5,200개 종목의 초기 백필에는 약 12분이 걸립니다.
  • README 메타데이터에는 라이선스가 명확히 표시되어 있지 않지만, 본문에는 MIT라고 나와 있습니다.

토픽

자주 묻는 질문

Sequoia-X은(는) 무엇인가요?
장 마감 후 6가지 기술적 전략을 실행하고 결과를 Feishu로 전송하는 A주 정량 스크리너 Sequoia-X는 기술적 차트 패턴에 부합하는 종목을 중국 A주 시장에서 검색하는 Python 시스템입니다. baostock에서 전방 수정 가격이 적용된 과거 및 증분 일봉 K-line 데이터를 가져와 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장하므로, 데이터 수집 단계에서 계정이나 스크래핑이 필요하지 않습니다.
Sequoia-X은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Sequoia-X에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.
Sequoia-X은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
6개월 이내 업데이트. Sequoia-X의 마지막 커밋은 2026년 7월 10일입니다.
Sequoia-X은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
매 거래일 장 마감 후 돌파 패턴을 보이는 A주 종목을 자동으로 검색합니다. 백테스트나 리서치에 사용할 A주 일봉 과거 데이터를 로컬에 구축합니다. 기존 데이터 파이프라인에 맞춤형 기술적 스크리닝 전략을 추가합니다.
Sequoia-X는 어떻게 설치하나요?
uv로 종속성을 설치합니다: uv sync 템플릿에서 .env 파일을 만든 다음 Feishu Webhook URL을 추가합니다: cp .env.example .env 과거 데이터를 백필합니다(약 12분): python main.py --backfill 매일 스크리닝을 실행하고 결과를 Feishu로 전송합니다: python main.py
Sequoia-X은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/sngyai/Sequoia-X

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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