ZhuLinsen/daily_stock_analysis 来源：https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis # 📈 股票智能分析系统 GitHub 星标 (https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/stargazers) 持续集成 (https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/actions/workflows/ci.yml) 许可证：MIT (https://opensource.org/licenses/MIT) Python 3.10+ (https://www.python.org/downloads/) GitHub Actions (https://github.com/features/actions) Docker (https://hub.docker.com/r/zhulinsen/daily_stock_analysis) > 🤖 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/Discord/Slack/邮箱 产品预览 · 功能特性 · 快速开始 · 推送效果 · 文档中心 · 完整指南 简体中文 | English | 繁體中文 ## 💖 赞助商 (Sponsors) ## 🖥️ 产品预览 ## ✨ 功能特性 | 能力 | 覆盖内容 | |——|——| | AI 决策报告 | 核心结论、评分、趋势、买卖点位、风险警报、催化因素、操作检查清单 | | 多市场数据聚合 | A股、港股、美股、ETF；行情、K 线、技术指标、资金流、筹码、新闻、公告和基本面 | | Web / 桌面工作台 | 手动分析、任务进度、历史报告、完整 Markdown、回测、持仓、配置管理、浅色 / 深色主题 | | Agent 策略问股 | 多轮追问，支持均线、缠论、波浪、趋势、热点、事件、成长、预期等 15 种内置策略，覆盖 Web/Bot/API | | 智能导入与补全 | 图片、CSV/Excel、剪贴板导入；股票代码/名称/拼音/别名补全 | | 自动化与推送 | GitHub Actions、Docker、本地定时任务、FastAPI 服务和企业微信/飞书/Telegram/Discord/Slack/邮件推送 | > 功能细节、字段契约、基本面 P0 超时语义、交易纪律、数据源优先级、Web/API 行为请看 完整配置与部署指南。 ### 技术栈与数据来源 | 类型 | 支持 | |——|——| | AI 模型 | Anspire (https://open.anspire.cn/?share_code=QFBC0FYC)、AIHubMix (https://aihubmix.com/?aff=CfMq)、Gemini、OpenAI 兼容、DeepSeek、通义千问、Claude、Ollama 本地模型等 | | 行情数据 | TickFlow (https://tickflow.org/auth/register?ref=WDSGSPS5XC)、AkShare、Tushare、Pytdx、Baostock、YFinance、Longbridge | | 新闻搜索 | Anspire (https://open.anspire.cn/?share_code=QFBC0FYC)、SerpAPI (https://serpapi.com/baidu-search-api?utm_source=github_daily_stock_analysis)、Tavily (https://tavily.com/)、Bocha (https://open.bocha.cn/)、Brave (https://brave.com/search/api/)、MiniMax (https://platform.minimaxi.com/)、SearXNG | | 社交舆情 | Stock Sentiment API (https://api.adanos.org/docs)(Reddit / X / Polymarket，仅美股，可选) | > 完整规则见 数据源配置。 ## 🚀 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（至少配置一个） 默认先选一个模型服务商并填写 API Key；需要多模型、图片识别、本地模型或高级路由时，再参考 LLM 配置指南。 | Secret 名称 | 说明 | 必填 | |————|——|:––:| | ANSPIRE_API_KEYS | Anspire (https://open.anspire.cn/?share_code=QFBC0FYC) API Key，一Key同时启用全球热门大模型和联网搜索，无需科学上网，含免费额度 | 推荐 | | AIHUBMIX_KEY | AIHubMix (https://aihubmix.com/?aff=CfMq) API Key，一Key切换使用全系模型，无需科学上网，本项目可享 10% 优惠 | 推荐 | | GEMINI_API_KEY | Google Gemini API Key | 可选 | | ANTHROPIC_API_KEY | Anthropic Claude API Key | 可选 | | OPENAI_API_KEY | OpenAI 兼容 API Key（支持 DeepSeek、通义千问等） | 可选 | | OPENAI_BASE_URL / OPENAI_MODEL | 使用 OpenAI 兼容服务时填写 | 可选 | > Ollama 更适合本地 / Docker 部署，GitHub Actions 推荐使用云端 API。 通知渠道配置（至少配置一个） | Secret 名称 | 说明 | |————|——| | WECHAT_WEBHOOK_URL | 企业微信机器人 | | FEISHU_WEBHOOK_URL | 飞书机器人 | | TELEGRAM_BOT_TOKEN + TELEGRAM_CHAT_ID | Telegram | | DISCORD_WEBHOOK_URL | Discord Webhook | | SLACK_BOT_TOKEN + SLACK_CHANNEL_ID | Slack Bot | | EMAIL_SENDER + EMAIL_PASSWORD | 邮件推送 | 更多渠道、签名校验、分组邮件、Markdown 转图片等配置见 通知渠道详细配置。 自选股配置（必填） | Secret 名称 | 说明 | 必填 | |————|——|:––:| | STOCK_LIST | 自选股代码，如 600519，hk00700，AAPL，TSLA | ✅ | 新闻源配置（推荐） 新闻源会显著影响舆情、公告、事件和催化因素质量，建议至少配置一个搜索服务。 | Secret 名称 | 说明 | 必填 | |————|——|:––:| | ANSPIRE_API_KEYS | Anspire AI Search (https://aisearch.anspire.cn/)：中文内容特别优化，适合 A 股新闻和舆情检索；同一 Key 可复用为 Anspire 大模型 | 推荐 | | SERPAPI_API_KEYS | SerpAPI (https://serpapi.com/baidu-search-api?utm_source=github_daily_stock_analysis)：搜索引擎结果补强，适合实时金融新闻 | 推荐 | | TAVILY_API_KEYS | Tavily (https://tavily.com/)：通用新闻搜索 API | 可选 | | BOCHA_API_KEYS | 博查搜索 (https://open.bocha.cn/)：中文搜索优化，支持 AI 摘要 | 可选 | | BRAVE_API_KEYS | Brave Search (https://brave.com/search/api/)：隐私优先，美股资讯补强 | 可选 | | MINIMAX_API_KEYS | MiniMax (https://platform.minimaxi.com/)：结构化搜索结果 | 可选 | | SEARXNG_BASE_URLS | SearXNG 自建实例：无配额兜底，适合私有部署 | 可选 | 更多搜索源、社交舆情和降级规则见 搜索服务配置。 #### 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。默认非交易日（含 A/H/US 节假日）不执行；强制运行、交易日检查、断点续传等规则见 完整指南。 ### 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 常用命令： bash python main.py --debug python main.py --dry-run python main.py --stocks 600519，hk00700，AAPL python main.py --market-review python main.py --schedule python main.py --serve-only > Docker 部署、定时任务、云服务器访问请参考 完整指南；桌面客户端打包请参考 桌面端打包说明。 ## 📱 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、模型渠道、通知渠道、数据源优先级、交易纪律、基本面 P0 语义和部署说明请参考 完整配置指南。 ## 🖥️ Web 界面 Web 工作台提供配置管理、任务监控、手动分析、历史报告、完整 Markdown 报告、Agent 问股、回测、持仓管理、智能导入和浅色 / 深色主题。启动方式： bash python main.py --webui python main.py --webui-only 访问 http://127.0.0.1:8000 即可使用。认证、智能导入、搜索补全、历史报告复制、云服务器访问等细节见 本地 WebUI 管理界面。 ## 🤖 Agent 策略问股 配置任意可用 AI API Key 后，Web /chat 页面即可使用策略问股；如需显式关闭可设置 AGENT_MODE=false。 - 支持均线金叉、缠论、波浪理论、多头趋势、热点题材、事件驱动、成长质量、预期重估等内置策略 - 支持实时行情、K 线、技术指标、新闻和风险信息调用 - 支持多轮追问、会话导出、发送到通知渠道和后台执行 - 支持自定义策略文件与多 Agent 编排（实验性） > Agent 具体参数、skill 命名兼容、多 Agent 模式和预算护栏见 完整指南 与 LLM 配置指南。 ## 🧩 相关项目 (Related Projects) > DSA 聚焦日常分析报告；下面两个同系列项目分别覆盖选股、策略验证与策略进化，适合按需延伸使用。它们当前独立维护，后续会优先探索与 DSA 的候选股导入、回测验证和报告联动。 | 项目 | 定位 | |——|——| | AlphaSift (https://github.com/ZhuLinsen/alphasift) | 多因子选股与全市场扫描，用于从股票池中提取候选标的 | | AlphaEvo (https://github.com/ZhuLinsen/alphaevo) | 策略回测与自我进化，用于验证策略规则，并通过迭代探索策略参数与组合 | ## 📬 联系与合作 合作邮箱 [email protected] 项目咨询、部署支持与功能扩展 扫码关注小红书 小红书 欢迎关注小红书 问题反馈 提交 Issue ## 📄 License MIT License © 2026 ZhuLinsen 欢迎在二次开发或引用时注明本仓库来源，感谢支持项目持续维护。 ## ⚠️ 免责声明 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。