# 绕过 DPI、零成本搭建 A 股智能 Agent 工具：一个大盘方向判定 + 策略适配的实战方案

> 国内做 AI + 量化的人都知道：东方财富 API 被 DPI 拦截、AKShare 函数名随版本漂移、腾讯财经只有 GBK 编码零文档。本文分享一套在国内网络环境下从零搭建、全部跑通的方案。

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## 一、痛点：为什么你调不通

如果你用 AI Agent 做 A 股分析，大概率踩过这些坑：

```python
# 你以为能跑
import akshare as ak
df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="002156")
# 实际：EastMoney 连接超时（DPI 拦截）

# 换个接口
ak.stock_margin_sse(date="20260520")
# 实际：列名 '日期' 不存在（函数名/输出格式漂移）
```

**根本原因**：国内数据源的 API 设计不是为了 Agent 消费的——没有 schema 约束、没有语义层、没有错误恢复。Agent 调一次崩一次。

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## 二、方案：三层架构

我在 Hermes Agent 上搭了一套完整的信息升级流水线，四个 cron 任务每天自动跑：

```
P0 机构行为监控 → AKShare 龙虎榜/融资融券/ETF
P1 商品价格异动 → AKShare futures_spot_price（54品种）
P2 监管信号监控 → 深交所 JSON API（问询函/关注函）
        ↓
P3 情报融合日报 → 交叉验证 + 策略建议 → 飞书推送
```

但 P3 的真正价值不只是日报推送。我把核心引擎封装成了 **三个 Agent 原生工具**，任何 AI Agent 都能直接调用：

| 工具名 | 功能 | 输出 |
|--------|------|------|
| `a_stock_market_regime` | 大盘方向判定 | 🟢多头 / 🔴空头 / 🟡震荡 |
| `a_stock_advice` | 个股策略建议 | 趋势跟踪/狙击等待/空仓 + MA20 价位 |
| `a_stock_daily_briefing` | 每日情报融合 | 完整日报 |

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## 三、核心创新：策略自适应分层

传统的量化策略是固定的——要么是趋势跟踪、要么是均值回归。但市场状态在变，策略也应该变。

**这套方案的底层逻辑**：

```
市场状态判定 → 策略自动切换
  🟢 多头确认（指数 > MA20，MA20 向上）
     → 趋势跟踪：回踩 MA10/MA20 即是买点
  🔴 空头确认（指数 < MA20，MA20 向下）
     → 空仓等待：不做多
  🟡 震荡/不明
     → 狙击等待：预设精确买点，等市场送上门
```

判定逻辑基于三个客观指标：
1. **位置**：指数 vs MA20
2. **方向**：MA20 的线性回归斜率
3. **确认**：近 5 日均量 / 20 日均量（放量 > 1.2 倍）

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## 四、数据源（全部国内，零成本）

| 数据 | 来源 | 格式 | 坑 |
|------|------|------|-----|
| K 线（前复权） | 腾讯财经 web.ifzq.gtimg.cn | JSON/GBK | GBK 编码 |
| 大盘指数 | 同上 | JSON/GBK | 同上 |
| 商品现货 | AKShare futures_spot_price | DataFrame | 函数名漂移 |
| 龙虎榜 | AKShare stock_lhb_jgstatistic_em | DataFrame | 东方财富超时 |
| 问询函 | 深交所 szse.cn/api | JSON | 无官方文档 |
| ETF 份额 | AKShare fund_etf_fund_daily_em | DataFrame | 同东方财富 |

**零海外 API 调用，零付费数据源。** 所有数据源都在国内网络下跑通。

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## 五、安装和使用

### 安装

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Jipin-ai/Ji_pin.git
cd Ji_pin/a-stock-intel

# 安装依赖
pip install numpy akshare requests

# 拷贝工具到 Hermes Agent tools 目录
cp a_stock_intel_tool.py ~/.hermes/hermes-agent/tools/
```

### 在 Hermes Agent 中使用

重启 Agent 或 `/reset` 后，工具自动可用：

```
你: 现在大盘方向？通富微电怎么操作？

Agent 自动调用 a_stock_market_regime + a_stock_advice：

  📊 大盘方向：🟢 多头（弱势）
     上证指数 4160 MA20:4141
     创业板指 3919 MA20:3802
     → 策略：趋势跟踪

  🎯 通富微电(002156) ¥62.27
     → 🟢 趋势跟踪
     回踩 MA20(≈55) 附近可建仓，不等深度回调
     止损：MA20 × -3%

  🎯 东方财富(300059) ¥19.67
     → 🟡 等回踩
     大盘多头但个股偏弱，等待站上 MA20
```

### 独立使用（不依赖 Hermes）

```python
from a_stock_intel_tool import _market_regime, _stock_advice

r = _market_regime()
print(f"大盘: {r['summary']}")  # bull

a = _stock_advice('002156', 'bull')
print(f"{a['strategy']}: {a['action']}")
# 🟢 趋势跟踪: 回踩 MA20(55) 附近可建仓
```

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## 六、技术细节：绕过 DPI 的关键

本机东方财富 API 被 DPI 拦截（`datacenter-web.eastmoney.com` 连接超时）。解决方案：

1. **K 线数据**：放弃 AKShare 的 eastmoney 后端，改用腾讯财经 `web.ifzq.gtimg.cn`
2. **编码处理**：腾讯财经返回 GBK 编码，需显式 `resp.encoding = 'gbk'`
3. **代码前缀**：沪市 `sh` + 6 位代码，深市 `sz` + 6 位代码
4. **龙虎榜数据**：仍走 AKShare（东方财富后端），失败时静默降级，不中断整体流程

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## 七、限制与规划

**当前限制**：
- 仅覆盖深交所监管数据（问询函），上交所待接入
- 龙虎榜/ETF 数据在 DPI 拦截时会静默为空
- 策略仅支持多头方向（暂无做空/对冲信号）

**下一阶段**：
- 接入海关进出口数据（stats.customs.gov.cn）
- 上交所问询函 + IPO 审核进度
- 信号置信度评分（历史准确率回测）

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## 八、关于「工具标准化」的思考

这篇文章不只是分享代码。更深层的问题是：

> 为什么国内没有一个「AKShare 级别的 Agent 工具标准化层」？

MCP 协议是 Anthropic 定义的，OpenAI 的工具调用格式也在变。国内开发者每次适配都在填同样的坑——DPI 拦截、编码问题、无官方 SDK。

**这件事不需要等大厂。** 三个 Agent 工具 + 六个国内数据源 + 一套策略适配逻辑，已经是一个可工作的「Agent-native 中间件」原型。

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**代码仓库**：[github.com/Jipin-ai/Ji_pin/tree/main/a-stock-intel](https://github.com/Jipin-ai/Ji_pin/tree/main/a-stock-intel)

**依赖**：Python 3.10+, numpy, akshare, requests（全部 pip 安装）

**许可证**：MIT — 随意用、改、分发。