多模型选股系统产品系统Vibe Coding

金融科技 / 量化交易 / A股买点智能监控系统。面向A股超短线交易者，解决"每日选股汇总、多模型交叉验证、买点时机判断、历史胜率回测"的闭环问题。系统聚合多个独立选股模型的输出，通过共识度打分、客观板块筛选、绩效追踪验证三大机制，将分散的选股信号转化为可执行的买入决策。

买点监控系统是一个多模型选股聚合与验证平台，核心功能包括：

多模型选股聚合：同时运行三个独立选股模型，每个模型基于不同策略和数据源产生独立选股结果，系统统一采集并标准化处理，按时段优先级（竞价>早盘>午盘>尾盘>收盘）选择最新数据。

共识度评分与交叉验证：对三模型结果进行交叉比对，同一只股票被多个模型选中时叠加共识度加成，生成共识星级标记；单票仅单模型选中时标注为"观察"级别，帮助用户快速区分高置信与低置信标的。

客观板块选股：独立于模型主观打分，直接用板块强度指标（上涨比例、涨停数、平均涨幅、大单净流入）进行客观评分，每多一个模型覆盖该板块额外加分，避免单一模型偏见。

绩效追踪闭环：自动追踪每只入选股票的T+1/T+2/T+5实际表现（通过腾讯日K线+tushare双源获取行情），按模型统计胜率、平均收益、滚动20日表现，持续验证和优化选股质量。

可视化仪表盘：生成交互式HTML仪表盘，聚合展示三模型选股结果、大盘水温、板块周期、交易记录，支持一键采集和在线操作；同时提供PySide6桌面应用，含水温仪表盘、KPI卡片、信号强度指示器、买入区间可视化等专业交易UI组件。

Python全栈，8个核心模块，采用数据采集→聚合评分→可视化→绩效验证的四层架构。

多模型数据采集器：统一采集三个独立选股模型的输出，每个模型有独立脚本路径和分区数据文件，按时段优先级自动选择最新数据源，支持代码/名称规范化（去除sh/sz前缀、自动补全空名称），提取公共字段映射函数统一各数据源格式。

共识度打分引擎：三模型结果交叉比对，按共识模型数、信号强度、买入区间匹配度综合评分，生成推荐/轻仓/观察/回避四级信号标签，并标注每只股票的入选来源模型。

客观板块筛选器：从板块维度独立评分，基于上涨比例(25%)、涨停数(30%)、平均涨幅(30%)、大单净流入(10%)及模型覆盖加成计算综合分数，输出客观选股列表。

绩效验证模块：腾讯日K线（主）+tushare（备）双源获取历史行情，计算入选标的T+1/T+2/T+5收益率，按模型维度统计胜率和滚动20日表现，支持强制重验和增量更新。

可视化层：HTML仪表盘（深色交易主题，60秒自动刷新，支持一键采集API触发）+ PySide6桌面应用（半圆弧水温仪表盘Canvas组件、信号强度指示器、买入区间可视化、快速过滤和LIVE状态灯）。

HTTP服务与数据管理：内置轻量HTTP服务（端口8888），提供选股数据API和交易记录API，支持前端触发采集和交易保存，所有选股结果按日JSON持久化存储。