金融量化App产品系统Vibe Coding

金融量化行业应用场景
一、行业背景
A 股个人投资者（散户）超 2 亿，短线题材、打板、情绪博弈交易高度活跃。但行情、题材、游资动向、社区观点分散在多个平台，盘前盘后决策链路长、效率低。
二、目标用户
短线/题材/打板交易者
关注板块轮动与情绪周期的趋势投资者
需要交流沉淀的个人投资者
三、核心痛点
板块轮动难量化：热门板块谁在升温、连板高度几何，靠肉眼刷屏判断。
打板情绪难把握：连板梯队、封单强度、开板次数无法快速获知。
信息割裂：行情、资讯、社区彼此独立，决策链路长。
四、解决方案（对应代码模块）​
板块强度评分（涨停数×10＋最高连板×5＋均连板×3）→ 量化板块升温，见 calc_sector_strength.py / /api/sector_strength
连板票模块 → 自动识别首板/2板/3板+，含封单金额、开板次数、连板天数，/api/limit_up_stocks
龙虎榜 / 涨跌幅榜 → 游资与强势股一览，/api/dragon_tiger、/api/top_gainers
实时行情 + 拼音搜索 → 盘中腾讯接口批量拉取，/api/realtime_quotes、拼音首字母匹配
社区 + 好友 → 投资交流沉淀，/api/community/*、/api/friends/*
股半仙·五行（Android 端彩蛋）→ 轻娱乐增强用户粘性
五、典型使用场景（盘前→盘中→盘后）​
打开 App 看强势板块评分 → 锁定升温题材 → 查连板梯队找高标 → 进社区看多空观点 → 盘中实时跟踪 → 盘后复盘发帖。
六、商业价值
对个人：降低决策成本、提升交易效率；
对运营：社区+内容形成留存，可延伸 VIP / 资讯付费 / 会员订阅。

1. 行情数据模块（Tushare 驱动）​
热门板块（5板块+领涨股）、龙虎榜（前5）、涨幅榜/跌幅榜（前15）
个股搜索（代码/名称/拼音首字母三匹配）、个股详情（9:25前自动取昨收）
连板票：首板/2板/3板+，含涨停时间、封单金额、开板次数、连板天数（按板块阈值 10%/20% 自动判定）
强势板块评分（涨停数×10＋最高连板×5＋均连板×3，取前5）
大盘指数（上证/深证/创业板/科创50/上证50/沪深300）、腾讯实时批量行情
2. 用户中心
登录/注册（自动注册）、修改密码、资料编辑（头像/签名）、Token 校验、VIP 逻辑（admin 永久/VIP 早鸟 90 天）
3. 社区模块
帖子列表/发布/详情（分类+分页）、点赞、评论、评论点赞
用户等级（按发帖/评论/获赞活跃度自动算 5 级）
4. 好友系统
好友列表、申请/接收/拒绝/删除，含请求状态机（pending/accepted/rejected）
5. 版本管理
版本检测（versionCode 比对）、更新日志、APK 下载分发

金融量化项目实现
一、总体架构
前端：Android 原生 App（Kotlin，Android Studio 工程 TianXianQuant）
后端：Python 3.10 + Flask 轻量 REST 服务（backend/app.py，单文件约 1300 行）
数据源：Tushare Pro（A 股历史/基础/指数）+ 腾讯行情接口 qt.gtimg.cn（实时盘口）
通信：HTTP/JSON + flask-cors 跨域；令牌鉴权（X-API-Key + Bearer Token）
部署：后端本地 0.0.0.0:5000 运行，经 cpolar 内网穿透暴露公网，供移动端访问
二、后端实现（模块与对应接口）​
行情数据 Tushare 拉取+本地 24h 文件缓存；pandas 聚合；连板天数按 10%/20% 阈值自动判定 /api/hot_sectors、/api/limit_up_stocks、/api/sector_strength、/api/top_gainers、/api/market_overview
实时行情 requests 抓取腾讯接口，GBK 解码批量解析 /api/realtime_quotes
搜索 pypinyin 生成拼音首字母，支持代码/名称/拼音三匹配 /api/search
用户中心 自动注册、SHA256+salt 密码、Token 发放与校验、VIP 逻辑 /api/auth、/api/verify_token、/api/change_password
社区 帖子 CRUD、点赞、评论及评论点赞、按活跃度算 5 级用户等级 /api/community/*
好友 申请/接收/拒绝/删除状态机 /api/friends/*