用 Tushare 搭一个 A 股多因子选股工具
选股这件事，靠肉眼翻几千只股票不现实。于是想做一个工具：把 A 股全市场拉下来，用几个"因子"给每只股票打分排序，筛出综合得分靠前的标的。数据源用的是 Tushare Pro，一个对个人友好的 A 股数据接口。
数据源与限频的现实
Tushare 的免费/低积分档有个绕不开的约束：限频。不同接口限频规则不同——
- 日线行情（
daily）比较宽松，能按分钟级节奏拉； - 但基础信息（
stock_basic）、每日指标（daily_basic）、复权因子（adj_factor）这些低频接口，限制严得多，甚至是小时级、按天级。
更麻烦的是它有"惩罚升级"机制：违规次数累积会让限频等级逐级升级，从"1 次/分钟"一路升级到"5 次/天"，而且等时间不解决，级别和最近的违规行为绑定。一旦触发按天级，当天必须停止一切尝试。
这意味着程序必须把限频当成一等公民来设计，而不是事后补救。
因子设计
选了几个经典因子，各维度覆盖：
| 因子 | 含义 | 类别 |
|---|---|---|
| 20/60 日动量 | 近期涨势 | 趋势 |
| 低波动 | 收益稳定性 | 风险 |
| 流动性 | 成交活跃度 | 交易 |
| PE / PB | 估值水平 | 价值 |
| 股息率 | 分红回报 | 价值 |
| 市值 | 公司规模 | 规模 |
打分方式：每个因子在全部股票上做百分位归一化，加权求和得到综合分，再按分排序输出榜单。
架构：缓存优先，失败即降级
针对限频，核心设计就一句话：低频接口一律本地缓存，单次尝试，失败即降级，绝不重试。
- 缓存优先：
stock_basic、trade_cal、daily_basic、adj_factor这些低频数据全部落盘缓存，日常跑基本 0 API 调用； - 单次尝试：某个接口拿不到就跳过相关因子，绝不死循环重试触发惩罚；
- 自适应冷却：失败时写一个标记文件，根据报错信息判断当前惩罚等级——普通失败冷却 70 分钟，报错里出现"次/天"字样则冷却 22 小时；
- 断点续跑：行情数据每 10 天落一次盘，中断后能接着拉，不用从头开始。
一个关键的工程细节：daily_basic（含 PE/PB/股息率/市值）当天数据要收盘后才更新，早于这个时间点请求会返回 0 行。而 0 行结果不能当有效缓存存下来，否则下次运行会把空数据当成命中。所以读取缓存时要校验非空，遇到空就回退到上一个交易日。
结果：完整版 7 因子
把 7 个因子全部启用后，跑出的榜单风格发生了明显变化：
- 加入价值因子后，银行股大量入选（苏州银行、平安银行、贵阳银行、招商银行等），中国平安也进了榜；
- 航运龙头靠低估值（PE 约 9 倍）+ 高股息率（约 6.5%）稳居前三；
- 一些高估值的热门股被"挤"出了榜单——价值因子的作用立竿见影。
这本身就是个有意思的观察：因子选股的"审美"完全由你选的因子决定，换成价值/股息类因子，榜单就从"成长科技"变成了"低估值蓝筹"。
搬上云，定时跑
工具跑通后，把它搬到云服务器上，用 cron 每天收盘后自动跑一次，输出候选榜单和报告：
# crontab（工作日 16:30，收盘后数据已更新）
30 16 * * 1-5 cd ~/stock_selector && ./.venv/bin/python select_stocks.py >> cron.log 2>&1数据缓存随代码一起传上去，服务器直接复用本地已有的缓存，避免重新拉取触发限频。
小结
这个工具最有价值的不是那 7 个因子本身，而是"在严格限频下怎么稳定取数"这套设计：缓存优先、单次尝试、失败降级、自适应冷却。把约束当成设计输入，比把约束当成 bug 去修，结果靠谱得多。
至于选股结果，只能作为研究参考——市场有风险，因子再漂亮也不是保证。