Sequoia-X 详细部署教程

Sequoia-X 是一个面向 A 股市场的自动化选股系统，基于 Python 构建，能够每天收盘后自动运行多种技术形态策略，并将选股结果推送至飞书。本教程将指导您完成从环境准备到日常运行的完整部署流程。

1. 系统要求与准备工作

环境要求

Python：版本 ≥ 3.10
操作系统：Windows、macOS 或 Linux（建议使用 Linux 服务器以实现自动化运行）
网络：能够访问互联网以下载数据

核心依赖说明

项目基于以下组件构建：

数据源：baostock —— 免费、无需注册、无请求限制。
数据处理：使用 SQLite 进行本地数据存储。
依赖管理：推荐使用 uv（快速 Python 包管理器），也可使用 pip。

2. 安装步骤

第一步：克隆项目

打开终端，执行以下命令将项目克隆到本地：

1 2	git clone https://github.com/sngyai/Sequoia-X.git cd Sequoia-X

第二步：安装 Python 依赖

项目提供了两种依赖安装方式，推荐使用 uv，速度更快。

方式一：使用 uv（推荐）

# 安装 uv（如果尚未安装）
pip install uv
# 使用 uv 同步依赖，会自动创建虚拟环境
uv sync

方式二：使用 pip

1 2	# 安装项目及其依赖 pip install .

注意：建议在 Python 虚拟环境中执行上述命令，以避免包冲突。

第三步：配置环境变量

项目依赖环境变量进行配置，需复制示例文件并修改。

1	cp .env.example .env

然后编辑 .env 文件，至少需要填写飞书 Webhook URL，这是接收选股结果的通知渠道。

飞书 Webhook 获取方式：

在飞书群组中，点击群设置 → 群机器人 → 添加机器人 → 自定义机器人。
创建后，复制机器人的 Webhook 地址。
将复制的地址填入 .env 文件中的 FEISHU_WEBHOOK_URL 变量。

3. 初始化数据

Sequoia-X 需要本地存储全市场股票的历史日K线数据，首次运行前必须执行**回填（Backfill）**操作。

执行历史数据回填

1	python main.py --backfill

耗时：约 12 分钟，会拉取约 5200 只 A 股的历史后复权日K线数据。
存储：数据将存储在本地 data/sequoia_v2.db SQLite 数据库中。此步骤仅在首次部署时执行一次。
注意：过程中请保持网络稳定。代码已包含重试机制，若因网络问题中断可重新运行。

4. 日常运行

数据回填完成后，即可执行日常选股操作。

手动运行

在项目根目录下执行：

1	python main.py

系统将自动执行以下流程（约 2-3 分钟）：

增量更新：使用 8 个进程并行拉取当天最新的日K线数据。
运行策略：依次执行所有内置策略进行选股。
推送通知：将筛选出的股票列表通过飞书 Webhook 发送到您的群组。

自动运行（推荐）

您可以设置计划任务，让系统在每个交易日的收盘后自动运行。

使用 Crontab（Linux/macOS）：
编辑 crontab 文件（crontab -e），添加以下内容，设置在交易日（周一至周五）的 19:15 执行：

1	15 19 * * 1-5 cd /root/Sequoia-X && /usr/bin/python main.py >> logs.txt 2>&1

请将 /root/Sequoia-X 替换为您的项目实际路径。
将 /usr/bin/python 替换为您实际 Python 的路径（可使用 which python 查看）。
日志会追加到 logs.txt 文件中，方便排查问题。

5. 策略与模式说明

内置策略

项目内置了6种技术形态选股策略，您无需配置即可全部运行：

策略名称	简要说明
TurtleTrade	海龟突破策略：20日新高 + 成交额过亿 + 阳线确认。
MaVolume	均线放量突破策略。
HighTightFlag	“高而窄的旗形”整理突破形态。
LimitUpShakeout	涨停后洗盘回踩确认。
UptrendLimitDown	上升趋势中的跌停反包形态。
RpsBreakout	欧奈尔RPS相对强度突破。

选股结果会按涨幅或流通市值等指标排序。

两种运行模式

日常模式 (python main.py)：增量更新数据 + 运行策略 + 推送结果。
回填模式 (python main.py --backfill)：全市场历史数据一次性灌入，用于初始化。

6. 常见问题与故障排查

Q: 执行 --backfill 时中断或报错怎么办？
- A: 代码已内置重试和自动重连机制。如果因网络问题中断，可以直接重新运行 python main.py --backfill 命令，它会自动继续未完成的部分。
Q: 如何更新到最新版本？
- A: 进入项目目录，执行 git pull 拉取最新代码，然后根据更新说明决定是否需要重新安装依赖（uv sync 或 pip install .）。
Q: 选股结果没有推送到飞书？
- A: 请检查：
  1. .env 文件中的 FEISHU_WEBHOOK_URL 是否正确。
  2. 网络是否可以访问飞书 Webhook 地址。
  3. 查看运行日志（终端输出或 logs.txt）中是否有相关错误信息。
Q: 数据库文件可以迁移吗？
- A: 可以。data/sequoia_v2.db 是标准 SQLite 文件，您可以直接将其拷贝到其他机器上使用，无需重新回填。

7. 总结与建议

通过以上步骤，您已成功部署了一个全自动的A股选股系统。它每天在收盘后默默运行，将符合技术形态的股票准时推送到您的飞书，大大节省了复盘筛选时间。

进阶建议：

定制策略：您可以参考 sequoia_x/strategy/ 目录下的策略基类 (base.py)，编写并添加自定义的选股策略。
优化触发：除了飞书，您也可以修改 sequoia_x/notify/ 模块，接入钉钉、企业微信等其他通知渠道。

许可证：本项目采用 MIT 许可证，可自由使用和修改。