这是一个基于Streamlit开发的综合性ETF回测与分析工具，支持组合回测、定投回测、动量策略、技术指标分析、时间周期分析等多种功能。所有图表均采用Plotly动态交互式设计，提供专业级的投资分析体验。

• 组合回测：支持多ETF组合的历史回测，可自定义权重，并可保存/加载自定义组合（保存于portfolios.json）
• 定投回测：支持ETF定投策略的回测，可设置每月定投日和金额
• 有效前沿分析：支持多ETF的蒙特卡洛模拟，展示最优风险收益组合、最小方差组合、等权重组合，并可保存/加载前沿分析组合（保存于frontier_portfolios.json）

• 动量策略：基于动量和均线的大类资产轮动策略，自动推荐持仓，支持自动计算，包含趋势图、因子分析、BIAS超买超卖分析
• 轮动回测：多ETF动量轮动策略，支持参数自定义和历史回测
• 网格策略回测：网格交易策略回测，支持参数自定义和收益分析
• 极值分析：分析错过涨幅最多的N天对总收益的影响，量化择时的重要性
• 黑色星期四效应分析：验证周内各交易日的涨跌趋势，分析周四效应是否存在

• 周度涨跌分析：分析每月各周的涨跌规律，识别最容易上涨和下跌的周次，支持动态图表
• 月度胜率分析：分析ETF各月份的胜率和平均收益，挖掘月度投资规律，支持动态图表
• 月末测量回测：月末效应分析，验证月末投资策略的有效性
• 指定ETF月均涨跌幅分析：分析指定ETF近3/5/10年各月平均涨跌幅，挖掘季节性规律

• 场内基金筛选：按年化收益率、成立年限等条件筛选场内基金
• 红利基金筛选：场内红利基金筛选，支持年化收益率、成立年限等条件
• 开放式基金排行筛选：按近3年年化收益率、成立时间等筛选开放式基金
• 开放式基金分析（含排行筛选）：开放式基金实时数据分析，包含净值走势、业绩对比、风险分析、排行榜筛选等多维度可视化
• 基金溢价监控：QDII/LOF/ETF等基金T-1日溢价率监控，支持阈值筛选
• ETF对比分析：全面对比分析ETF产品的收益、风险、流动性等多维度表现

• 常见技术指标回测：移动平均线、RSI、MACD等技术指标回测分析
• 指数相对涨幅分析：分析主要指数相对涨幅，识别市场强弱变化
• 市场风格分析：分析市场风格轮动，识别成长/价值风格切换

• 标准普尔配置：标普500指数相关ETF配置策略分析
• AI智能策略建议：基于AI分析的ETF投资策略建议，优先推荐自选ETF

• 永久组合回测：经典永久组合策略回测，包含黄金、股票、债券、现金四大类资产
• 永久组合对比：多种永久组合版本收益、回撤、波动等指标对比

• 投资大师理念：纳瓦尔、芒格、巴菲特等投资理念与经典语录
• 财富自由计算器：4%法则财富自由目标测算，支持储蓄率、收益率等参数
• AI助手与API密钥配置：配置AI助手功能和相关API密钥

• 动态图表：所有图表已升级为Plotly交互式图表，支持缩放、悬停、图例交互
• 颜色规范：统一使用红色表示上涨，绿色表示下跌（符合中国股市习惯）
• 响应式设计：支持不同屏幕尺寸，图表自适应容器宽度

• BIAS分析：动量策略页面新增超买超卖分析，支持动态阈值计算
• 因子分析：动量策略页面新增相关性分析和风险指标对比
• 趋势图表：动量策略页面新增近一年走势趋势图和等权配置收益曲线
• 周度分析：新增周度涨跌分析页面，分析每月各周投资规律
• 月度分析：月度胜率分析页面升级为动态图表

• 缓存优化：智能缓存机制，提高数据获取效率
• 错误处理：完善的错误处理和用户提示
• 数据验证：增强的数据验证和边界检查

├── app.py                              # 主应用入口
├── data.py                             # 数据获取相关函数
├── dca.py                              # 定投回测相关函数
├── metrics.py                          # 性能指标计算
├── portfolio.py                        # 组合回测相关函数
├── utils.py                            # 工具函数
├── ai_utils.py                         # AI助手相关功能
├── efficient_frontier.py               # 有效前沿分析
├── frontier_config.py                  # 前沿分析配置
├── pages/                              # 功能页面
│   ├── 1_组合回测.py                   # 组合回测页面
│   ├── 2_定投回测.py                   # 定投回测页面
│   ├── 3_有效前沿分析.py               # 有效前沿分析页面
│   ├── 4_动量策略.py                   # 动量策略页面（含BIAS分析、因子分析）
│   ├── 5_ETF近20日涨幅排行.py          # ETF涨幅排行
│   ├── 6_指定ETF月均涨跌幅分析.py       # 月度涨跌幅分析
│   ├── 7_开放式基金排行筛选.py          # 开放式基金筛选
│   ├── 8_基金溢价监控.py               # 基金溢价监控
│   ├── 9_财富自由计算器.py             # 财富自由计算
│   ├── 10_场内基金筛选.py              # 场内基金筛选
│   ├── 11_AI智能策略建议.py            # AI策略建议
│   ├── 12_常见技术指标回测.py          # 技术指标回测
│   ├── 13_网格策略回测.py              # 网格策略回测
│   ├── 14_月末测量回测.py              # 月末效应分析
│   ├── 15_周度涨跌分析.py              # 周度涨跌分析（动态图表）
│   ├── 16_市场风格.py                  # 市场风格分析
│   ├── 17_极值分析.py                  # 极值分析
│   ├── 18_black_thursday_analysis.py   # 黑色星期四效应分析
│   ├── 19_月度胜率分析.py              # 月度胜率分析（动态图表）
│   ├── 20_指数相对涨幅分析.py          # 指数相对涨幅分析
│   ├── 21_ETF对比分析.py               # ETF对比分析
│   └── 99_AI助手与API密钥配置.py       # AI配置页面
├── config/                             # 配置文件
│   ├── favorite_etfs.json             # 收藏的ETF列表
│   └── wealth_freedom_saved.json      # 财富自由计算器保存数据
├── etf_cache/                         # ETF数据缓存目录
├── data_cache/                        # 数据缓存目录
├── cache/                             # 通用缓存目录
├── portfolios.json                     # 保存的组合配置
├── frontier_portfolios.json            # 保存的前沿分析配置
└── requirements.txt                    # 依赖包列表

• Python 3.8+
• Streamlit 1.28+
• 其他依赖见 requirements.txt

1. 克隆项目：

git clone [项目地址]
cd streametf

2. 安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

3. 运行应用：

streamlit run app.py

4. 在浏览器中打开：http://localhost:8501

• 功能：多ETF动量轮动策略，包含趋势图、因子分析、BIAS超买超卖分析
• 特色：支持动态阈值计算，智能推荐持仓，丰富的可视化分析

• 功能：分析每月各周投资规律，识别最佳投资时机
• 特色：动态图表，支持交互式分析，数据导出功能

• 功能：分析ETF各月份胜率和收益规律
• 特色：动态图表，多维度分析，投资建议

• 功能：全面对比分析ETF产品表现
• 特色：多维度对比，公平比较功能，丰富的可视化

1. 在左侧面板选择至少2只ETF
2. 设置各ETF的权重（总和为100%）
3. 选择回测时间范围
4. 设置初始投资金额
5. 可输入组合名称并保存，或从下拉框加载已保存组合
6. 点击"运行回测"按钮

1. 在左侧面板选择至少1只ETF
2. 设置各ETF的权重（总和为100%）
3. 选择定投时间范围
4. 设置每月定投金额和定投日
5. 点击"运行定投回测"按钮

1. 在左侧面板选择至少2只ETF
2. 选择分析时间区间、无风险利率、模拟组合数量
3. 点击"运行有效前沿分析"按钮
4. 可保存当前分析参数，便于下次快速加载

• 缩放：支持鼠标滚轮缩放，查看特定时间段
• 悬停：鼠标悬停显示详细数据信息
• 图例交互：点击图例隐藏/显示特定数据
• 平移：拖拽移动图表，探索不同区域

• 上涨（正值）：红色 🔴
• 下跌（负值）：绿色 🟢
• 符合中国股市传统习惯

• 在 config/favorite_etfs.json 中配置自选ETF
• 自选ETF会在各页面中优先显示
• 支持动态添加和删除

• ETF数据缓存：etf_cache/
• 通用数据缓存：cache/
• 智能缓存机制，自动管理缓存生命周期

• 在AI配置页面设置相关API密钥
• 支持多种AI模型配置
• 智能策略建议功能

• ETF数据：通过akshare获取实时和历史数据
• 数据更新：支持手动刷新ETF列表缓存
• 数据质量：自动数据验证和错误处理

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目！

1. Fork项目
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 创建Pull Request

• 遵循PEP 8 Python代码规范
• 添加适当的注释和文档字符串
• 确保新功能包含相应的测试

本项目采用MIT许可证，详见LICENSE文件。

感谢所有为这个项目做出贡献的开发者和用户！

💡 提示：这是一个持续开发的项目，新功能会定期更新。建议关注项目更新，体验最新的分析功能！

🎯 快速开始：建议从动量策略页面开始体验，该页面功能丰富，是了解工具能力的最佳入口。