一年之计在于春，一日之计在于晨。——萧绎

https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis

📈《股票智能分析系统》：让自选股每天“自己开口汇报”，把决策仪表盘递到你手上

如果你的自选股是一群性格迥异的“打工人”，那每天收盘后，它们最想做的事大概不是装死，而是排队来你面前汇报：

  • “我今天情绪有点飘，主力在撤退，老板你得小心。”
  • “我这边基本面很稳，但新闻有点刺耳，别冲动。”
  • “我站上关键均线了，量能也配合，给我一次证明自己的机会。”

ZhuLinsen/daily_stock_analysis 就是专门干这件事的——
它是一套 基于 AI 大模型的 A股/港股/美股自选股智能分析系统，每天自动分析并把「决策仪表盘」推送到你常用的通知渠道：企业微信/飞书/Telegram/Discord/Slack/邮箱。
你不必守在屏幕前盯盘，它会按时“打卡”，把你关心的股票逐只点名，把风险、机会、买卖点位、操作清单都整理好递上来。

仓库的自我介绍也很直接：

LLM驱动的 A/H/美股智能分析器：多数据源行情 + 实时新闻 + LLM决策仪表盘 + 多渠道推送，零成本定时运行，纯白嫖.
LLM-powered stock analysis system for A/H/US markets.

✨ 它到底会怎么“汇报”？——功能特性一览

这套系统不是只会说“看多/看空”那种空话的“嘴炮分析师”，它更像一个有流程、有表格、有评分标准的“研究员团队”。它把每日输出拆成了多个模块，每个模块都各司其职：

模块 功能 说明
AI 决策仪表盘 一句话核心结论 + 评分 + 买卖点位 + 风险警报 + 操作检查清单
分析 多维度分析 技术面、实时行情、筹码分布、新闻舆情、公告、资金流与基本面聚合
市场 全球市场 支持 A股、港股、美股、美股指数及常见 ETF
策略 市场策略系统 内置 A股复盘、美股 Regime、均线、缠论、波浪、情绪周期等策略能力
复盘 大盘复盘 每日市场概览、指数表现、涨跌统计与板块强弱（支持 cn / hk / us / both）
Web 双主题工作台 支持手动分析、配置管理、任务进度、历史报告、回测、持仓管理
导入 智能导入与补全 支持图片、CSV/Excel、剪贴板导入，自选股输入支持代码/名称/拼音/别名补全
历史 报告管理 支持历史报告查看、完整 Markdown 报告、重新分析与批量管理
回测 AI 回测验证 对历史分析进行事后验证，查看方向准确率和模拟收益
Agent 问股 策略对话 多轮策略问答，支持均线金叉/缠论/波浪等 11 种内置策略，Web/Bot/API 全链路
推送 多渠道通知 支持企业微信、飞书、Telegram、Discord、Slack、邮件等主流渠道
自动化 定时运行 支持 GitHub Actions、Docker、本地定时任务和 FastAPI 服务模式

你可以把它想象成一个“有纪律的交易助理”——
它不替你下单，但它会把信息、结构、风险与动作清单都摆在台面上，逼你别靠情绪拍脑袋。

🧠 它靠什么“脑子”与“眼睛”工作？——技术栈与数据来源

一个靠谱的研究员，得有两样东西：

  • 脑子：负责归纳、判断、写结论（大模型）
  • 眼睛和耳朵：负责看行情、听新闻、读公告（数据源）

AI 模型（脑子）

支持的模型与兼容路线非常丰富，包括但不限于：
Anspire、AIHubMix、Gemini、OpenAI 兼容、DeepSeek、通义千问、Claude、Ollama 本地模型等。

行情数据（眼睛）

包括：TickFlow、AkShare、Tushare、Pytdx、Baostock、YFinance、Longbridge。

新闻搜索（耳朵）

包括：Anspire、SerpAPI、Tavily等（以及更多可选项）。

社交舆情（围观群众的情绪）

可选支持：Stock Sentiment API（Reddit / X / Polymarket，仅美股）。

当市场消息像潮水一样涌来，它不会让你裸泳；它会把“浪花”打成条目，把“暗流”标红给你看。

🚀 快速开始：5 分钟让它开始每天给你发“仪表盘”（GitHub Actions 推荐）

这套系统最讨人喜欢的地方之一，是它非常懂“懒人友好”：
**GitHub Actions（推荐）**路线主打：零成本、无需服务器、5 分钟完成部署。

1）Fork 本仓库

点击右上角 Fork。

2）配置 Secrets

路径：
Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret

✅ AI 模型配置（至少配置一个）

先选一个模型服务商并填写 API Key。要多模型、图片识别、本地模型或高级路由，再看 LLM 配置指南。

常见可选项（节选）：

  • ANSPIRE_API_KEYS
  • AIHUBMIX_KEY
  • GEMINI_API_KEY
  • ANTHROPIC_API_KEY
  • OPENAI_API_KEY
  • OPENAI_BASE_URL / OPENAI_MODEL

✅ 通知渠道配置（至少配置一个）

你希望“研究员”去哪儿找你，就给它开哪扇门：

  • WECHAT_WEBHOOK_URL（企业微信机器人）
  • FEISHU_WEBHOOK_URL（飞书机器人）
  • TELEGRAM_BOT_TOKEN + TELEGRAM_CHAT_ID
  • DISCORD_WEBHOOK_URL
  • SLACK_BOT_TOKEN + SLACK_CHANNEL_ID
  • EMAIL_SENDER + EMAIL_PASSWORD

✅ 自选股配置（必填）

这一步就是告诉系统：“每天点名这些同学。”

  • STOCK_LIST：例如
    600519,hk00700,AAPL,TSLA

⭐ 新闻源配置（推荐）

新闻质量会显著影响舆情、公告、事件与催化因素的质量，建议至少配一个搜索服务，例如：

  • ANSPIRE_API_KEYS
  • SERPAPI_API_KEYS
  • TAVILY_API_KEYS
  • BOCHA_API_KEYS
  • BRAVE_API_KEYS
  • MINIMAX_API_KEYS
  • SEARXNG_BASE_URLS

3）启用 Actions

进入 Actions 标签页 → 点击启用工作流。

4）手动测试

Actions → 每日股票分��� → Run workflow → Run workflow

5）坐等它准时打卡

默认每个**工作日 18:00（北京时间）**自动执行；默认非交易日不执行。
从此以后，你的“研究员”到点就交作业，你下班路上就能看日报。

🧰 方式二：本地运行 / Docker 部署（让它在你电脑或服务器里“常驻”）

当你想要把它留在自己机器上，像一个不出门的“私人投研秘书”，可以走本地运行路线：

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# 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

它也准备了一组常用命令，像给你一排“快捷按钮”，你可以按需要让它切换姿态：

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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
  • --debug：让它把思路说清楚一点，像在旁边碎碎念的研究员
  • --dry-run：演练不发通知，先看看输出长啥样
  • --stocks：临时点名几只股票单独汇报
  • --market-review：让它写“大盘复盘”
  • --schedule：让它按计划自动跑
  • --serve-only：只启动服务模式

📱 推送效果：它交上来的“决策仪表盘”和“大盘复盘”长什么样？

1）决策仪表盘（它最擅长的那份日报）

它会先给一个全局摘要：今天分析了几只、买入/观望/卖出分别多少；然后逐只股票展开，告诉你信息速览、舆情情绪、业绩预期、风险警报、利好催化、最新动态……

示例（节选）：

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🎯 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���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...

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生成时间: 18:00

它像一个会写“会议纪要”的人：
先结论，再证据，再风险清单。
哪怕你只扫一眼，也能知道今天的重点应该盯哪里。

2）大盘复盘（它的“收盘播报”）

它会把指数表现、涨跌统计、涨停跌停、板块强弱都整理出来：

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🎯 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

如果你把它��为每天固定推送，它就像一个“准点的晚间电台”，不煽情，但不缺重点。

🖥️ Web 界面：给研究员配一张“工作台”

除了自动推送，它也有 Web 工作台，支持：

  • 配置管理
  • 任务监控
  • 手动分析
  • 历史报告
  • 回测、持仓管理
  • 智能导入
  • 浅色 / 深色双主题

启动方式：

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python main.py --webui
python main.py --webui-only

打开：http://127.0.0.1:8000
你会看到它像个坐在工位上的人：左手翻资料，右手写报告，桌面上还摆着一盏“浅色/深色”的台灯。

🤖 Agent 策略问股：你可以直接“追问它”

当你配置了任意可用 AI API Key 后，Web 的 /chat 页面即可用“策略问股”。
它支持：

  • 均线金叉、缠论、波浪理论、多头趋势等内置策略
  • 实时行情、K 线、技术指标、新闻与风险信息调用
  • 多轮追问、会话导出、发送到通知渠道、后台执行
  • 自定义策略文件与多 Agent 编排（实验性）

它不像那种只会回答“这只票不错”的泛泛聊天对象；它更像一个愿意被你拎着领子问细节的分析员：
“你说观望，那观望的触发条件是什么？”
“你说风险，那风险的证据是哪条数据？”
“如果我只关心趋势策略，你能不能按策略给我讲？”

它会接住你的追问，把话说在结构里。

🧾 策略文件：写策略，不一定要写代码

系统里有一个“交易策略目录”，存放 自然语言交易策略文件（YAML）。
系统启动时会自动加载该目录下所有 .yaml 文件。

也就是说，你可以用“写文档”的方式写策略：
不用写程序，不用写回测框架，先把规则讲清楚，让 AI 按规则做事。

最简模板长这样：

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name: my_strategy          # 唯一标识（英文，下划线连接）
display_name: 我的策略      # 显示名称（中文）
description: 简短描述策略用途

instructions: |
  你的策略描述...
  用自然语言写出判断标准、入场条件、出场条件等。
  可以引用工具名称（如 get_daily_history、analyze_trend）来指导 AI 使用哪些数据。

你甚至还可以指定额外的自定义策略目录：

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AGENT_SKILL_DIR=./my_skills

它像一个会“读作业要求”的执行者：你把标准写出来，它就按标准去查数据、去评估、去输出。

🧭 相关项目：它不是一个人作战

仓库也提到同系列的延伸项目：

  • AlphaSift：多因子选股与全市场扫描，从股票池里提取候选标的
  • AlphaEvo：策略回测与自我进化，用于验证策略规则并探索参数与组合

如果 daily_stock_analysis 是“每日投研日报”，那它们更像“选股雷达”和“策略实验室”。

📄 License

MIT License © 2026 ZhuLinsen

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