一家把研究纪律
写进代码的技术公司
厦门衔芯信息科技有限公司成立于 2021 年，注册资本 501 万元，办公地在厦门市思明区观音山营运中心，专注于金融数据工程、量化研究系统与 AI 应用工程。我们不做投资顾问，不代客理财——我们交付的是工具、数据管道和可复现的验证结论。
公司名里的「衔」是承接，「芯」是内核。所有产品都围绕同一件事：把散落在行情、财务、板块、资金流里的信号，衔接成一条能跑、能测、能自我修正的链路。
量化研究系统
形态识别、多维评分、机器学习建模与回测框架，从想法到冻结验收的全流程。
金融数据工程
多源行情采集、一致性校验、缺口巡检与自动补抓，解决「三个页面三个价格」这类脏活。
AI 应用工程
多模型共识校验、结构化信息抽取，并对 AI 的输出范围做严格约束与审计。
软件定制交付
Web 端、移动端、微信小程序与企业微信推送一体化，含部署、监控与运维闭环。
A 股量化预警系统
一套面向 A 股的量化预警平台，采用规则引擎 + 机器学习 + 多模型 AI 校验 + 自学习权重优化四位一体架构，覆盖数据采集、形态识别、综合评分、AI 复核到结果回填的完整闭环。系统只做两条业务线，每条线都必须配齐三层模型——任何一次功能改动都要能说清它属于哪条线、哪一层。
主升浪 · 波段
在主升浪启动前夜识别蓄势形态。系统硬性否决已经启动的标的：当日涨幅超 7.5%、5 日超 18%、近 3 日有涨停的一律剔除——不追高，是这条线的立身之本。
- 任务
- 预测主升浪启动时点
- 持有
- T+1 开盘买入 / T+6 收盘卖出（持 5 日）
- 引擎
- 五路径硬门槛 + V4 六维综合评分
活性股 · 超短
捕捉游资资金介入的量价前兆。这条线已从龙虎榜规则完全进化为 XGBoost 概率模型，是系统机器学习能力的最高水位。
- 任务
- 超短线游资介入发现
- 持有
- T+0 收盘买入 / T+3 收盘卖出（持 3 日）
- 引擎
- XGBoost 概率筛选 + 三维健康分
筛选模型
从全市场产出候选池。A 线由五路径硬门槛引擎承担，B 线由 XGBoost 概率筛选。
评分模型
对候选池排序输出 Top X。A 线为 V4 六维综合评分，B 线为 ML 概率叠加健康分。
学习模型
跟踪 T+N 真实结果 → 反哺筛选与评分参数 → 持续迭代。含权重优化器与回测框架。
四个自研模型，各管一段行情
系统采用「系统版本号 + 算法模型版本号」并行的双轨命名。每个模型独立迭代、独立验收，版本号直接写进每一条预警记录，任何一条历史信号都能追溯到当时跑的是哪一版模型。
| 代号 | 模型 | 职责 | 当前版本 |
|---|---|---|---|
| YJ | 预警引擎 | 五路径硬门槛筛选 + V4 六维评分，主升浪线主引擎，按市场状态在非政策模型与政策窗口模型间自动切换 | YJ40 / 23 |
| H | 黄金坑 | 识别深跌后缩量挖坑、再放量回升的形态，定位主力洗盘结束的右侧拐点 | H30 |
| A | A 杀 | 识别加速赶顶后的 A 字杀跌风险结构，用于规避高位接盘与提示止损 | A17 |
| Y | 游资 | 捕捉游资介入的量价前兆，活性线核心，已进化为 XGBoost 框架 | Y08 |
| 路径 | 形态 | 门槛 |
|---|---|---|
| 路径 0 | 压缩 + 缩量 + 早期转强 | 总信号 ≥ 3 |
| 路径 A | 经典量价 | 量能 ≥ 1 且趋势 ≥ 3 且总 ≥ 4 |
| 路径 B | 临爆组合 | 临爆 ≥ 2，或临爆 ≥ 1 + 量 + 趋势 ≥ 2 |
| 路径 C | 突破前高 + 末日放量 | 破前高且量 > 2× 均量 |
| 路径 D | 兜底 | 总信号 ≥ 6 且临爆 ≥ 2 |
把技术信号分为临爆、强趋势、量能、趋势四类，五条并行路径任一满足即入候选。多路径而非单一阈值，是为了让不同形态的蓄势各有各的入口。
| 维度 | 说明 | 基础权重 |
|---|---|---|
| 板块阶段 | B0–B5，是否处于主线轮动的有效阶段 | 26 |
| 市场状态 | M1–M5，大盘环境强弱，M1 需连续 2 日确认 | 24 |
| 概念阶段 | 题材所处生命周期位置 | 20 |
| 个股地位 | 龙头 / 跟风 / 孤狼 | 15 |
| 基本面 | 估值、市值、财报质量 | 10 |
| 技术面 | 形态与量价结构 | 5 |
A 股的 β 远大于 α，评分不是六个分数简单相加，而是市场状态 × 板块阶段的动态权重矩阵。加权分之上还有八层 HardCap 风险上限：落入弱市、弱板块、弱地位环境时强制封顶（M5 ≤ 0.85、B0 ≤ 0.75、弱地位 ≤ 0.82 等），上限只降不升。
Y1 游资机器学习框架
以「信号日收盘到 T+1~T+5 任一收盘最大收益 ≥ 8%」为正样本，用 XGBoost 从 437 万行、5,325 只股票、2020–2026 年的量价数据中学习游资介入的前兆特征，23 个特征维度、三模型几何均值集成。
| 数据层 | 区间 | 规模 | 用途 |
|---|---|---|---|
| train | 2020-01 ~ 2023-12 | 279 万行 | 训练，永不向后扩张，保证样本外完整 |
| val | 2024 全年 | 91 万行 | 仅用于阈值校准，禁止在其上重训 |
| frozen | 2025-01 至今 | 102 万行 | 一次性验收，决策的唯一依据 |
最有价值的工程结论往往是反直觉的：模型多样性的唯一有效来源是特征集差异，换标签、换预测周期几乎不产生多样性（相关系数 0.97–0.99）；而最强的单一特征是「距上次主升浪的天数」——游资的历史行为轨迹，是它再次介入的最强先验。
信号是怎么
被造出来的
六个环节严格按序执行，由独立调度进程每日编排：离线数据在收盘后批量更新，实时行情按需即时拉取，两条路径互不阻塞。最后一环把 T+N 的真实涨跌幅写回预警记录——没有这一环，前面五环都只是自说自话。
| 时间 | 每日任务 |
|---|---|
| 16:00 | 行情更新 → 概念更新 → 主升浪标注 → 特征提取 |
| 20:30 | 全市场扫描写入预警 + 基本面补齐 |
| 21:00 | 回填历史预警的真实涨跌幅 |
| 21:10 | 推送当日标的与收益回报 |
| 21:30 | 数据健康巡检，兜底补抓近 5 日缺口 |
行情入库
BaoStock 与 Tushare 双源日 K 落入 stock_daily，这张表是全系统「昨收价」的唯一真相源。
历史主升浪识别
算法标注历史上每一次涨幅 ≥ 30%、窗口 ≤ 90 天的主升浪事件，形成 11 万+ 正样本。
启动前 30 天快照
提取每次主升浪启动之前 30 天的特征切片，构成评分的历史基准库。
全市场筛选与评分
当日五路径硬门槛筛选 + 六维评分 + 前置过滤，结果写入预警表并带上模型版本号。
多模型 AI 校验
对头部标的发起多模型投票，输出 0–100 共识分，低于门槛的信号不予推送。
真实结果对账
T+5 / T+10 / T+20 后回填真实涨跌幅，交给学习层重算权重——闭环在这里合拢。
这些规矩是踩坑换来的
量化系统最常见的死法不是模型不够聪明，而是数据不一致、以及在测试集上反复调参的自欺。以下每一条都对应一次真实事故，写进代码约束后不再复发。
昨收价铁律
涨跌幅永远用日 K 表的昨收在本地重算，绝不信任任何外部接口传入的涨跌幅；实时缓存里的昨收只在日 K 缺失时降级兜底。
AI 字段禁区
市盈率、市值这类价格依赖字段必须来自实时接口，任何时候不得由 AI 生成值写入数据库——大模型的训练数据在价格问题上必然过时。
测试集永久冻结
冻结测试集一次划定、永不参与训练与调参；报告必须样本内 / 校准集 / 冻结集三栏分列，决策只认冻结栏。
样本量地板
命中数不足的结论一律不作数。高胜率若只建立在个位数样本上，那不是发现，是噪声。
评分实时重算
展示层从存储的六个维度分实时重算综合分，不信任历史遗留的总分字段，避免口径升级后新旧数据混淆。
部署前置测试
部署脚本自动先跑测试套件，测试红灯禁止上线；调度任务的异常必须落库并告警，禁止静默吞错。
同一套引擎，四个入口
PC 网页端
完整研究视图：预警列表、六维评分拆解、相似历史案例、个股分时与日 K 图表。
移动端
独立模板与交互，为盘中快速查看优化，不是把桌面页面缩小。
微信小程序
会员体系与内容分级门控，把当日标的与跟踪结果推到用户手边。
企业微信 / 邮件
定时推送当日头部标的与历史收益回报，含任务失败告警通道。
找我们聊聊
技术合作、系统定制、数据工程咨询，欢迎来信。请在邮件里简单说明业务场景和数据现状，我们会在两个工作日内回复。
风险提示与免责声明
本站所述系统为技术研究工具，用于技术形态识别与数据处理研究。厦门衔芯信息科技有限公司不从事证券投资咨询业务，不提供投资建议、荐股服务或代客理财。
页面中出现的模型指标、回测结论均来自历史数据的离线验证，样本区间与统计口径均已标注。历史回测表现不代表未来收益，任何策略在真实交易中都会受到滑点、冲击成本、涨跌停与流动性约束的影响。
股市有风险，入市需谨慎。任何人依据本站内容作出的投资决策，其后果由决策者自行承担。