透视“聪明钱”底牌，追踪国家队动向。 A data-driven dashboard to track and analyze the positions of China's "National Team" (Huijin, CSF, SSF, etc.).
本项目是一个基于 Python 全栈开发的量化分析系统，通过公开的财报数据（十大股东/十大流通股东）逆向追踪并可视化 “国家队” 资金的持仓动向。根据国家队建仓的季度使用VWAP 区间成本算法 估算机构的建仓成本与盈亏状态，帮助投资者了解国家队当前的持仓状况。使用Docker Compose搭建Postgresql数据库，Streamlit作为前端。
如有遇到问题请提交到issue，使用前请务必阅读完此文档，特别是数据说明部分。
nt_project/
├── analysis_engine.py # [核心] 分析引擎：计算成本、盈亏、生成文案
├── batch_history_trace.py # [核心] 考古挖掘机：全量回溯历史持仓，生成档案
├── etl_ingest.py # [ETL] 数据采集器：抓取股东、行情、财务指标（东方财富版不再维护）
├── etl_ingest_tushare.py # [ETL] 数据采集器：抓取股东、行情、财务指标（tushare混合版）
├── fix_stock.py # [工具] 补漏机器人：自动修复缺失或异常的成本数据
├── dashboard.py # [UI] Streamlit 前端展示层
├── update_data.sh # [脚本] 一键更新自动化脚本
├── .gitignore # 排除storage/以及一些其他的临时文件
├── docker-compose.yml # 数据库容器配置
├── database_onlyTables.sql # 数据库的表结构
├── check_latest_report.py # 财报发布提醒推送脚本
├── requirements.txt # Python所需依赖
├── fetch_from_sina_loop.py # 生成全市股票列表，数据来源于新浪财经
├── stock_list_cache.csv # 全市股票列表
├── update_tokens.py # 用于更新所有脚本的pushplus和tushare的token
├── debug # 进行开发时调试的debug文件
└── storage/ # 本地日志与数据库 (Git ignored)
位于左侧的控制台是您的指挥中心。您可以灵活组合筛选条件，快速定位特定的资金流向。
- 机构分组：按“国家队核心”（汇金/证金）、“社保大军”（全国社保基金）、“养老战队”（基本养老保险基金）等预设组进行一键筛选。
- 多维过滤：支持叠加选择特定的机构名称（如“中央汇金资产管理有限责任公司”）以及当前的盈亏状态（如只看“被套”状态的股票）。
- 全局搜索：直接输入股票代码或名称，快速查询该股是否有国家队入驻。
主界面直观展示了当前筛选范围内的资金全貌。
- 战况总览：实时计算当前筛选池的持仓总市值、平均盈亏率以及盈利/被套比例。
- 仓位权重分析：通过交互式饼图，一目了然地看到资金最集中的重仓股（Top 5 及其占比）。
- 持仓明细表：详细列出每一笔持仓的估算成本、最新现价、持仓盈亏率以及较上期变动。
- 表格中的“较上期变动”会自动对比财报期（例如
较2024-09-30），并提示是“🔺加仓”、“🔻减仓”还是“🔹持仓未动”。
- 表格中的“较上期变动”会自动对比财报期（例如
点击明细表中的任意一行，系统将自动展开该股票的深度分析面板。
- K线成本图：在 Plotly 交互式K线图上绘制机构成本线（虚线），直观展示股价与主力成本的距离。
- 核心指标置顶：关键数据（机构成本、当前现价、PB市净率、建仓时间）置顶显示，辅助快速决策。
- 基本面透视：集成总市值、PE(TTM/动态)、营收增长（悬停查看总营收）、利润增长（悬停查看毛/净利率）、ROE、股息率等关键指标。
- 链接跳转：支持跳转到所选股票的东方财富链接查看更具体信息。
切换到“战绩排行榜”标签页，系统会对各大机构的操盘能力进行量化排名。
- 多维度排行：支持按**“持仓收益率”（看谁赚得最多）或“平均收益率”**（看谁选股最准）进行排序。
- 胜率统计：展示每个机构的持仓胜负比（例如 15胜/5负）。
- 资金体量：直观展示该机构在当前筛选范围内的总持仓市值。
- 跳转查看指定机构持仓：点击对应的机构可以查看改机构的具体持仓。
- 成本：根据机构建仓季度的VWAP 区间成本算法 * 0.95 进行估算，例如机构的建仓日期为 2024-12-31 则以 2024-12-31 前90天的均价 * 0.95 进行计算。
- 仓位占比：按单只股票的持仓市值（当前市价 * 持有股数）占总持仓市值的比例计算。
- 现价：每天下午4点进行更新，以当天的收盘价作为现价格，如果没更新就是昨天的收盘价，请留意网页最上面的更新时间。
- 数据十分依赖上市公司季报/年报中的**“十大股东”或“十大流通股东”**数据，如果国家队的持股数量下降，跌出了前十名（例如排在第11名），系统会无法抓取到该记录。（例如南方基金-农业银行-南方中证金融资产管理计划持仓的宝新能源，只能追踪到在前10时的数据，无后续数据，以及全国社保基金一一八组合持仓的珠江啤酒同理。）
- 财报通常每3个月发布一次。系统只能看到季度末的持仓快照，无法得知季度中间的买卖操作。
- 针对老股的成本计算采用了简单的加权平均法，当减仓时只减少总投资额和持股数，单位持仓成本不变，在实际中机构往往倾向于“高抛低吸”，如果在高位减仓，实际上锁定了利润，剩余持仓的“心理成本”或“安全垫”会变得极厚（甚至负成本）。系统当前的算法反映的是账面持仓成本，而非包含已落袋利润的全周期盈亏平衡点。
- 国家队通常会长期持有高分红的股票，当前系统无法统计进去分红的利润。
这个系统的估算结果通常是 “保守的”。
- 对于长期持有的牛股：系统估算的成本往往高于真实成本（因为忽略了高抛低吸的累计收益和早期极低的底仓）。
- 对于新进资金：系统估算值相对准确，但在极端行情下会有 ±5%~10% 的偏差。
一句话评价：它能非常准确地捕捉**“趋势”和“盈亏状态”（是赚是亏），但在“具体金额”**上只能作为一个高置信度的参考值，而非绝对真理。
- 当前持有：统计当前筛选机构持有的股票数量，如果多个机构同时持有了同一家公司的股票也会被统计到。
- 盈利/被套：即当前赚钱的持仓数量 vs 亏钱的持仓数量。
- 持仓收益率：根据仓位权重计算收益率。
- 平均收益率：**所有个股收益率的算术平均值 **，它不考虑仓位大小，将所有持仓股票的收益率简单平均。
- 筛选总盈亏：当前筛选机构的所有持仓绝对盈亏金额。
以全国社保基金一一六组合持仓的皖能电力为例
| 代码 | 名称 | 机构 | 状态 | 成本 | 现价 | 盈亏率 | 持股数（手） | 市值（亿） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 000543 | 皖能电力 | 全国社保基金一一六组合 | 盈利 | 7.78 | 7.95 | 2.2% | 66642 | 0.53 |
| 较上个财报期变动 | 持仓权重 | 建仓季度 | 最新财报期 | 成本来源 |
|---|---|---|---|---|
| (2025-06-30) 🔻 减仓30.5% 均价≈6.87 （较建仓-11.7%, 现价较其+15.8%） | 0.02% | 2024-03-31 | 2025-09-30 | ⏳ 历史回溯 |
状态：盈利幅度在 0% 到 20% 之间为盈利，盈利幅度超过 **20%**为高利，亏损幅度在 0% 到 10% 之间为被套，亏损幅度超过 **10%**为深套，缺少数据（通常是已经退市了或者处于异常状态的公司，例如 ST华信）为未知。
较上个财报期变动：最新财报期（2025-09-30）较上个财报期（2025-06-30）做出的变动；在2025-09-30这个季度全国社保基金一一六组合减仓了皖能电力30.5%，减仓时的均价约为6.87（同样基于VWAP * 0.95 估算），现在较其涨了15.8%。
持仓权重：同样基于持仓市值计算，如果显示为 0.00% ，那么就说明持仓市值占比小于0.01%。
建仓季度：财报的十大股东及流动十大股东第一次出现该机构的季度。
最新财报期：该机构最后一次出现在财报里的时间，如果这个财报不是最新的那么代表该机构现已退出十大股东队列。有时候会出现非标准季度（例如2025-12-17）是上市公司在发生重大资本运作（例如回购股份）时，必须公布特定日期前的十大股东名单，系统抓取了这时的数据。
由于东方财富的基本面api已升级反爬机制，现已无法抓取基本面数据。
相关指标来自东方财富，请自行了解；将鼠标放置问号可以看到更多数据。
确保您的服务器安装了 Python 3.10+ 和 Docker Compose (用于数据库)。
#克隆项目
git clone https://github.com/kitaki-Ciallo/nt_project
cd nt_project/
#部署数据库
docker compose up -d
cat database_onlyTables.sql | docker-compose exec -T db psql -U quant_user national_team_db
#安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
#更新为你的pushplus和tushare的token
python update_tokens.py
#添加执行权限并运行数据更新脚本
chmod +x update_data.sh
bash update_data.sh
#添加systemd服务（请检查systemd文件启动的路径是否正确）
mv nt_dashboard.service /etc/systemd/system/
systemctl daemon-reload
systemctl start nt_dashboard.service
浏览器访问主机8501端口详细请见部署说明。
- 新增高级筛选，可以根据相关数据指标进行筛选。
- 新增龙虎榜每日扫描板块，通过扫描龙虎榜中符合国家队持仓风格的股票（低PE PB，高分红）并进行追踪。
- 新增历史战绩板块，扫描国家队完全撤仓的股票并根据建仓时间估算收益。
- 数据来源：本项目数据来源于东方财富、AkShare 等公开互联网渠道，作者不对数据的准确性、及时性做任何保证。
- 非投资建议：系统计算的“成本”为估算值，仅供编程学习和学术研究，不构成任何投资建议。
- 风险提示：股市有风险，入市需谨慎。基于本系统数据进行的任何操作，风险自担。
本项目采用 Apache-2.0 开源协议。 详见 LICENSE 文件。
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