xuangu

XuanGu es un sistema de investigación de selección inteligente de acciones para los mercados A, Hong Kong y EE. UU., orientado a un horizonte futuro de aproximadamente dos semanas (10 días de negociación). Integra en una misma tubería auditable la recuperación de candidatos, la verificación de cotizaciones, la puntuación factorial, la investigación profunda, la evidencia de eventos, el control de riesgos y la validación histórica, con el objetivo de filtrar acciones que merezcan investigación prioritaria según el rendimiento neto de comisiones en los próximos 10 días de negociación. El proyecto declara explícitamente que la página principal es una clasificación de investigación basada en reglas interpretables, no un modelo verificado capaz de predecir subidas, y no constituye asesoramiento de inversión. En cuanto a las capacidades principales, el sistema ofrece un grupo dinámico de candidatos en tres mercados: la recuperación dinámica de acciones A tiene como objetivo 300 valores; Hong Kong y EE. UU. releen la sección transversal pública del mercado en cada instantánea, con objetivos de recuperación de 200 y 300 valores respectivamente, sin depender de listas estáticas del repositorio. Todas las acciones A con cotización válida completan primero la puntuación básica y la puntuación técnica; un máximo de 300 que cumplan el filtro de negociabilidad continúan con la investigación profunda de Legacy, V2, Doble Bajo, Chan/CZSC, Serenity, UZI y el panel de revisión. El mecanismo de puntuación incluye una "clasificación de investigación de oportunidades de rendimiento a dos semanas" independiente, compuesta por seis contribuciones de evidencia: momento en múltiples períodos, fortaleza relativa dentro del mismo mercado, aceleración del momento, estructura de tendencia volumen-precio, resonancia sectorial y catalizadores de eventos deduplicados. A ello se restan penalizaciones por sobrecompra basadas en la subida de los últimos 5/10 días y la desviación respecto a la MA20, distinguiendo tres estados de entrada: pendiente de revisión en apertura, revisión con precaución y solo observación de retrocesos. El sistema subraya que estas puntuaciones son puntuaciones de reglas deterministas, no probabilidades de subida, y no representan promesas de rendimiento. La salida de producción utiliza una estructura de dos capas: production_decision V4 ejecuta, tras el control de seguridad compartido, dos canales de elegibilidad por reglas —catalizadores de eventos y tendencia de calidad— y produce QUALIFIED_PICK o NO_QUALIFIED_PICK; global_decision se encarga de una probabilidad de calibración estricta independiente. La puntuación de elegibilidad por reglas no equivale a probabilidad de subida, y el modelo Shadow no se autoriza por el hecho de que existan candidatos en la vía de reglas. En cuanto a la automatización, el sistema utiliza el schedule nativo de GitHub Actions y un watchdog de 30 minutos; tras configurar un token específico del repositorio, Cloudflare Cron proporciona un disparador principal independiente y reenvíos. El bloqueo de concurrencia y la schedule_gate en línea deduplican, y los tiempos de espera y fallos transitorios se reintentan de forma acotada. Cuando la instantánea caduca, se cambia a HISTORICAL_RESEARCH_ONLY y los candidatos ejecutables actuales se fuerzan a 0. La página ofrece seis pestañas: respuesta de hoy, grupo de candidatos, evidencia de eventos, validación histórica, lógica del modelo y salud de los datos. Todos los números provienen de instantáneas publicadas; el navegador solo muestra resultados publicados en el servidor y verificados como consistentes. La validación histórica utiliza seis tipos de evidencia físicamente aislados, incluidos el rendimiento posterior de la clasificación de oportunidades, los resultados de elegibilidad por reglas, la vía ejecutable formal, la vía de investigación Shadow y la vía de observación completa; las instantáneas originales permanecen inmutables. El proyecto también incluye un modelo de probabilidad sombra de 10 días de negociación y una clasificación de exceso de rendimiento neto V2, ambos en fase de investigación o recopilación, con calibrated=false y production_eligible=false fijos, y no obtendrán autorización de compra por sí mismos. El README registra las actas de aceptación de publicación del 10-09-2026 y el 11-09-2026, que indican que esta versión puede generar, publicar y mostrar resultados de investigación verificables, pero no demuestra la maximización de rendimientos futuros ni constituye un SLA de puntualidad continua.