https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis

LLM驱动的 A/H/美股智能分析器，多数据源行情 + 实时新闻 + Gemini 决策仪表盘 + 多渠道推送，零成本，纯白嫖，定时运行
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agent ai aigc gemini llm quant quantitative-trading rag stock

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LLM驱动的 A/H/美股智能分析器，多数据源行情 + 实时新闻 + Gemini 决策仪表盘 + 多渠道推送，零成本，纯白嫖，定时运行

Host: GitHub
URL: https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
Owner: ZhuLinsen
License: mit
Created: 2026-01-10T06:43:20.000Z (6 months ago)
Default Branch: main
Last Pushed: 2026-02-11T17:13:00.000Z (5 months ago)
Last Synced: 2026-02-11T20:54:38.640Z (5 months ago)
Topics: agent, ai, aigc, gemini, llm, quant, quantitative-trading, rag, stock
Language: Python
Homepage:
Size: 41.1 MB
Stars: 11,165
Watchers: 63
Forks: 11,868
Open Issues: 23
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- Readme: README.md
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README

          


# 📈 股票智能分析系统

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[![CI](https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/actions/workflows/ci.yml)

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> 🤖 基于 AI 大模型的 A股/港股/美股自选股智能分析系统，每日自动分析并推送「决策仪表盘」到企业微信/飞书/Telegram/邮箱

[**功能特性**](#-功能特性) · [**快速开始**](#-快速开始) · [**推送效果**](#-推送效果) · [**完整指南**](docs/full-guide.md) · [**常见问题**](docs/FAQ.md) · [**更新日志**](docs/CHANGELOG.md)

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## 💖 赞助商 (Sponsors)



  

    

  






## ✨ 功能特性

| 模块 | 功能 | 说明 |

|------|------|------|

| AI | 决策仪表盘 | 一句话核心结论 + 精确买卖点位 + 操作检查清单 |

| 分析 | 多维度分析 | 技术面 + 筹码分布 + 舆情情报 + 实时行情 |

| 市场 | 全球市场 | 支持 A股、港股、美股 |

| 复盘 | 大盘复盘 | 每日市场概览、板块涨跌、北向资金 |

| 图片识别 | 从图片添加 | 上传自选股截图，Vision LLM 自动提取股票代码，一键加入监控 |

| 回测 | AI 回测验证 | 自动评估历史分析准确率，方向胜率、止盈止损命中率 |

| 推送 | 多渠道通知 | 企业微信、飞书、Telegram、钉钉、邮件、Pushover |

| 自动化 | 定时运行 | GitHub Actions 定时执行，无需服务器 |

### 技术栈与数据来源

| 类型 | 支持 |

|------|------|

| AI 模型 | Gemini（免费）、OpenAI 兼容、DeepSeek、通义千问、Claude、Ollama |

| 行情数据 | AkShare、Tushare、Pytdx、Baostock、YFinance |

| 新闻搜索 | Tavily、SerpAPI、Bocha、Brave |

### 内置交易纪律

| 规则 | 说明 |

|------|------|

| 严禁追高 | 乖离率超阈值（默认 5%，可配置）自动提示风险；强势趋势股自动放宽 |

| 趋势交易 | MA5 > MA10 > MA20 多头排列 |

| 精确点位 | 买入价、止损价、目标价 |

| 检查清单 | 每项条件以「满足 / 注意 / 不满足」标记 |

| 新闻时效 | 可配置新闻最大时效（默认 3 天），避免使用过时信息 |

## 🚀 快速开始

### 方式一：GitHub Actions（推荐）

> 5 分钟完成部署，零成本，无需服务器。

#### 1. Fork 本仓库

点击右上角 `Fork` 按钮（顺便点个 Star⭐ 支持一下）

#### 2. 配置 Secrets

`Settings` → `Secrets and variables` → `Actions` → `New repository secret`

**AI 模型配置（三选一，至少配置一个）**

| Secret 名称 | 说明 | 必填 |

|------------|------|:----:|

| `GEMINI_API_KEY` | [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/) 获取免费 Key | ✅* |

| `ANTHROPIC_API_KEY` | [Anthropic Claude](https://console.anthropic.com/) API Key | 可选 |

| `ANTHROPIC_MODEL` | Claude 模型（如 `claude-3-5-sonnet-20241022`） | 可选 |

| `OPENAI_API_KEY` | OpenAI 兼容 API Key（支持 DeepSeek、通义千问等） | 可选 |

| `OPENAI_BASE_URL` | OpenAI 兼容 API 地址（如 `https://api.deepseek.com/v1`） | 可选 |

| `OPENAI_MODEL` | 模型名称（如 `deepseek-chat`） | 可选 |

| `OPENAI_VISION_MODEL` | 图片识别专用模型（部分第三方模型不支持图像；不填则用 `OPENAI_MODEL`） | 可选 |

> 注：AI 优先级 Gemini > Anthropic > OpenAI，至少配置一个。图片识别需 Vision 能力模型，每次调用消耗 API 额度。

通知渠道配置（点击展开，至少配置一个）

| Secret 名称 | 说明 | 必填 |

|------------|------|:----:|

| `WECHAT_WEBHOOK_URL` | 企业微信 Webhook URL | 可选 |

| `FEISHU_WEBHOOK_URL` | 飞书 Webhook URL | 可选 |

| `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | Telegram Bot Token（@BotFather 获取） | 可选 |

| `TELEGRAM_CHAT_ID` | Telegram Chat ID | 可选 |

| `TELEGRAM_MESSAGE_THREAD_ID` | Telegram Topic ID (用于发送到子话题) | 可选 |

| `EMAIL_SENDER` | 发件人邮箱（如 `xxx@qq.com`） | 可选 |

| `EMAIL_PASSWORD` | 邮箱授权码（非登录密码） | 可选 |

| `EMAIL_RECEIVERS` | 收件人邮箱（多个用逗号分隔，留空则发给自己） | 可选 |

| `EMAIL_SENDER_NAME` | 邮件发件人显示名称（默认：daily_stock_analysis股票分析助手） | 可选 |

| `STOCK_GROUP_N` / `EMAIL_GROUP_N` | 股票分组发往不同邮箱（如 `STOCK_GROUP_1=600519,300750` `EMAIL_GROUP_1=user1@example.com`） | 可选 |

| `PUSHPLUS_TOKEN` | PushPlus Token（[获取地址](https://www.pushplus.plus)，国内推送服务） | 可选 |

| `SERVERCHAN3_SENDKEY` | Server酱³ Sendkey（[获取地址](https://sc3.ft07.com/)，手机APP推送服务） | 可选 |

| `CUSTOM_WEBHOOK_URLS` | 自定义 Webhook（支持钉钉等，多个用逗号分隔） | 可选 |

| `CUSTOM_WEBHOOK_BEARER_TOKEN` | 自定义 Webhook 的 Bearer Token（用于需要认证的 Webhook） | 可选 |

| `WEBHOOK_VERIFY_SSL` | Webhook HTTPS 证书校验（默认 true）。设为 false 可支持自签名证书。警告：关闭有严重安全风险，仅限可信内网 | 可选 |

| `SINGLE_STOCK_NOTIFY` | 单股推送模式：设为 `true` 则每分析完一只股票立即推送 | 可选 |

| `REPORT_TYPE` | 报告类型：`simple`(精简) 或 `full`(完整)，Docker环境推荐设为 `full` | 可选 |

| `REPORT_SUMMARY_ONLY` | 仅分析结果摘要：设为 `true` 时只推送汇总，不含个股详情 | 可选 |

| `ANALYSIS_DELAY` | 个股分析和大盘分析之间的延迟（秒），避免API限流，如 `10` | 可选 |

| `MERGE_EMAIL_NOTIFICATION` | 个股与大盘复盘合并推送（默认 false），减少邮件数量 | 可选 |

> 至少配置一个渠道，配置多个则同时推送。更多配置请参考 [完整指南](docs/full-guide.md)

**其他配置**

| Secret 名称 | 说明 | 必填 |

|------------|------|:----:|

| `STOCK_LIST` | 自选股代码，如 `600519,hk00700,AAPL,TSLA` | ✅ |

| `TAVILY_API_KEYS` | [Tavily](https://tavily.com/) 搜索 API（新闻搜索） | 推荐 |

| `SERPAPI_API_KEYS` | [SerpAPI](https://serpapi.com/baidu-search-api?utm_source=github_daily_stock_analysis) 全渠道搜索 | 可选 |

| `BOCHA_API_KEYS` | [博查搜索](https://open.bocha.cn/) Web Search API（中文搜索优化，支持AI摘要，多个key用逗号分隔） | 可选 |

| `BRAVE_API_KEYS` | [Brave Search](https://brave.com/search/api/) API（隐私优先，美股优化，多个key用逗号分隔） | 可选 |

| `TUSHARE_TOKEN` | [Tushare Pro](https://tushare.pro/weborder/#/login?reg=834638 ) Token | 可选 |

| `WECHAT_MSG_TYPE` | 企微消息类型，默认 markdown，支持配置 text 类型，发送纯 markdown 文本 | 可选 |

| `NEWS_MAX_AGE_DAYS` | 新闻最大时效（天），默认 3，避免使用过时信息 | 可选 |

| `BIAS_THRESHOLD` | 乖离率阈值（%），默认 5.0，超过提示不追高；强势趋势股自动放宽 | 可选 |

#### 3. 启用 Actions

`Actions` 标签 → `I understand my workflows, go ahead and enable them`

#### 4. 手动测试

`Actions` → `每日股票分析` → `Run workflow` → `Run workflow`

#### 完成

默认每个**工作日 18:00（北京时间）**自动执行，也可手动触发

### 方式二：本地运行 / Docker 部署

```bash

# 克隆项目

git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git && cd daily_stock_analysis

# 安装依赖

pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量

cp .env.example .env && vim .env

# 运行分析

python main.py

```

> Docker 部署、定时任务配置请参考 [完整指南](docs/full-guide.md)

## 📱 推送效果

### 决策仪表盘

```

🎯 2026-02-08 决策仪表盘

共分析3只股票 | 🟢买入:0 🟡观望:2 🔴卖出:1

📊 分析结果摘要

⚪ 中钨高新(000657): 观望 | 评分 65 | 看多

⚪ 永鼎股份(600105): 观望 | 评分 48 | 震荡

🟡 新莱应材(300260): 卖出 | 评分 35 | 看空

⚪ 中钨高新 (000657)

📰 重要信息速览

💭 舆情情绪: 市场关注其AI属性与业绩高增长，情绪偏积极，但需消化短期获利盘和主力流出压力。

📊 业绩预期: 基于舆情信息，公司2025年前三季度业绩同比大幅增长，基本面强劲，为股价提供支撑。

🚨 风险警报:

风险点1：2月5日主力资金大幅净卖出3.63亿元，需警惕短期抛压。

风险点2：筹码集中度高达35.15%，表明筹码分散，拉升阻力可能较大。

风险点3：舆情中提及公司历史违规记录及重组相关风险提示，需保持关注。

✨ 利好催化:

利好1：公司被市场定位为AI服务器HDI核心供应商，受益于AI产业发展。

利好2：2025年前三季度扣非净利润同比暴涨407.52%，业绩表现强劲。

📢 最新动态: 【最新消息】舆情显示公司是AI PCB微钻领域龙头，深度绑定全球头部PCB/载板厂。2月5日主力资金净卖出3.63亿元，需关注后续资金流向。

---

生成时间: 18:00

```

### 大盘复盘

```

🎯 2026-01-10 大盘复盘

📊 主要指数

- 上证指数: 3250.12 (🟢+0.85%)

- 深证成指: 10521.36 (🟢+1.02%)

- 创业板指: 2156.78 (🟢+1.35%)

📈 市场概况

上涨: 3920 | 下跌: 1349 | 涨停: 155 | 跌停: 3

🔥 板块表现

领涨: 互联网服务、文化传媒、小金属

领跌: 保险、航空机场、光伏设备

```

## ⚙️ 配置说明

> 📖 完整环境变量、定时任务配置请参考 [完整配置指南](docs/full-guide.md)

## 🖥️ Web 界面

![img.png](sources/fastapi_server.png)

包含完整的配置管理、任务监控和手动分析功能。

### 从图片添加股票

在 **设置 → 基础设置** 中找到「从图片添加」区块，拖拽或选择自选股截图（如 APP 持仓页、行情列表截图），系统会通过 Vision AI 自动识别股票代码并合并到自选列表。

**配置与限制**：

- 需配置 `GEMINI_API_KEY`、`ANTHROPIC_API_KEY` 或 `OPENAI_API_KEY` 中至少一个（Vision 能力模型）

- 支持 JPG、PNG、WebP、GIF，单张最大 5MB；请求超时 60 秒

**API 调用**：`POST /api/v1/stocks/extract-from-image`，表单字段 `file`，返回 `{ "codes": ["600519", "300750", ...] }`。详见 [完整指南](docs/full-guide.md)。

### 启动方式

1. **编译前端** (首次运行需要)

   ```bash

   cd ./apps/dsa-web

   npm install && npm run build

   cd ../..

   ```

2. **启动服务**

   ```bash

   python main.py --webui       # 启动 Web 界面 + 执行定时分析

   python main.py --webui-only  # 仅启动 Web 界面

   ```

访问 `http://127.0.0.1:8000` 即可使用。

> 也可以使用 `python main.py --serve` (等效命令)

## 🗺️ Roadmap

查看已支持的功能和未来规划：[更新日志](docs/CHANGELOG.md)

> 有建议？欢迎 [提交 Issue](https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/issues)

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## ☕ 支持项目

如果本项目对你有帮助，欢迎支持项目的持续维护与迭代，感谢支持 🙏  

赞赏可备注联系方式，祝股市长虹

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## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

详见 [贡献指南](docs/CONTRIBUTING.md)

### 本地门禁（建议先跑）

```bash

pip install -r requirements.txt

pip install flake8 pytest

./scripts/ci_gate.sh

```

如修改前端（`apps/dsa-web`）：

```bash

cd apps/dsa-web

npm ci

npm run lint

npm run build

```

## 📄 License

[MIT License](LICENSE) © 2026 ZhuLinsen

如果你在项目中使用或基于本项目进行二次开发，

非常欢迎在 README 或文档中注明来源并附上本仓库链接。

这将有助于项目的持续维护和社区发展。

## 📬 联系与合作

- GitHub Issues：[提交 Issue](https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/issues)

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**如果觉得有用，请给个 ⭐ Star 支持一下！**



 

   

   

   

 



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本项目仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。股市有风险，投资需谨慎。作者不对使用本项目产生的任何损失负责。

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