# Technical Documentation: ZhuLinsen/daily_stock_analysis

> ℹ️ **Provenance:** Multi-Tier Ingestion · [CodeWiki Reference](https://codewiki.google/github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis)

### Overview (README.md)

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# 📈 股票智能分析系统

[](https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/stargazers)
[](https://arxiv.org/abs/2608.26990)
[](https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/actions/workflows/ci.yml)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://github.com/features/actions)
[](https://hub.docker.com/r/zhulinsen/daily_stock_analysis)

<p align="center">
  <img src="https://trendshift.io/api/badge/trendshift/repositories/18527/daily?language=Python" alt="#1 Python Repository Of The Day | Trendshift" width="250" height="55"/>&nbsp;<a href="https://hellogithub.com/repository/ZhuLinsen/daily_stock_analysis" target="_blank"><img src="https://api.hellogithub.com/v1/widgets/recommend.svg?rid=6daa16e405ce46ed97b4a57706aeb29f&claim_uid=pfiJMqhR9uvDGlT&theme=neutral" alt="Featured｜HelloGitHub" width="230" /></a>
</p>

> 🤖 基于 AI 大模型的 A股/港股/美股/日股/韩股/台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**](#-产品预览) · [**功能特性**](#-功能特性) · [**快速开始**](#-快速开始) · [**推送效果**](#-推送效果) · [**文档中心**](docs/INDEX.md) · [**完整指南**](docs/full-guide.md)

简体中文 | [English](docs/README_EN.md) | [繁體中文](docs/README_CHT.md)

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<summary><strong>💖 赞助商 (Sponsors)</strong></summary>
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  <p><a href="https://modelflare.dev/sign-up?utm_source=github&amp;utm_campaign=daily_stock_analysis"><img src="./docs/assets/modelflare_banner_zh.png" alt="Modelflare" width="720"></a><br>感谢 <strong>Modelflare</strong> 赞助本项目！由美国 Havenbyte LLC 运营，满血稳定不掺水，低成本接入 GPT、Claude、Gemini、Grok 及 40+ 图片/视频模型。指定 OpenAI 分组提供 <strong>65% / 75% / 85% 每日缓存命中率保障</strong>；单笔充值 <strong>US$20 解锁 GPT 0.015x</strong>，<strong>US$50 解锁 Claude 0.03x</strong>。<a href="https://modelflare.dev/sign-up?utm_source=github&amp;utm_campaign=daily_stock_analysis">专属链接注册</a></p>
  <hr>
  <p>
    <a href="https://serpapi.com/github-daily-stock-analysis" target="_blank"><img src="./docs/assets/serpapi_banner_zh.png" alt="轻松抓取搜索引擎上的实时金融新闻数据 - SerpApi" width="300" height="141" style="width: 300px; height: 141px; object-fit: contain;"></a>
  </p>
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## 🖥️ 产品预览

<p align="center">
  <img src="docs/assets/readme_workspace_tour_20260510.gif" alt="DSA Web 工作台演示" width="720">
</p>

## ✨ 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 | 覆盖 A股、港股、美股、日股、韩股、台股和 ETF，支持行情、K 线、技术指标、新闻、公告、基本面与报告辅助数据；不同市场的数据源和能力边界见 [市场支持边界](docs/market-support.md) |
| 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](docs/full-guide.md)。

### 技术栈与数据来源

| 类型 | 支持 |
|------|------|
| AI 模型 | [Modelflare](https://modelflare.dev/sign-up?utm_source=github&utm_campaign=daily_stock_analysis)、[AIHubMix](https://inferera.com/?aff=CfMq)、Gemini、OpenAI 兼容、DeepSeek、通义千问、Claude、Ollama 本地模型等 |
| 行情数据 | AkShare、Tushare、Pytdx、Baostock、YFinance、Longbridge |
| 新闻搜索 | [Anspire](https://open.anspire.cn/dsa?share_code=QFBC0FYC)、[SerpAPI](https://serpapi.com/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） |

> 项目默认内置 AkShare、Baostock、YFinance 等免费行情源，可零配置运行；免费源受上游限流、接口变动和网络波动影响，稳定性不保证。长期定时、批量分析或更稳定行情建议配置 Tushare、Longbridge 等 token 型数据源，适用市场、Actions 映射和 fallback 规则见 [数据源配置](docs/full-guide.md#数据源配置)。

## 🚀 快速开始

### 方式一：[GitHub Actions（推荐）](https://www.bilibili.com/video/BV11FEb66EXG/)

> 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](docs/LLM_CONFIG_GUIDE.md)。

| Secret 名称 | 说明 | 必填 |
|------------|------|:----:|
| `MODELFLARE_KEY` | [Modelflare](https://modelflare.dev/sign-up?utm_source=github&utm_campaign=daily_stock_analysis) API Key，低成本接入全球热门大模型 | **推荐** |
| `AIHUBMIX_KEY` | [AIHubMix](https://inferera.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](docs/full-guide.md#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,7203.T,005930.KS,2330.TW`；已登记指数显式代码（如 `sh000016`、`930606.CSI`）经一次性 `--stocks` 或 GitHub Actions 入口支持，规则见 [指数自选股配置](docs/full-guide.md#指数自选股配置) | ✅ |

**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://open.anspire.cn/dsa?share_code=QFBC0FYC)：汇聚全球舆情信息，适配A股、美股、港股等新闻和舆情检索；同一Key可复用大模型服务，本项目新用户提供免费30元等额的免费点数 | **推荐** |
| `SERPAPI_API_KEYS` | [SerpAPI](https://serpapi.com/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](docs/full-guide.md#搜索服务配置)。

**行情数据源配置（可选）**

> 默认使用 AkShare、Baostock、YFinance 等免费数据源，日志中"未配置"的提示不影响运行。
> 如需更稳定的行情，可按市场配置以下 Secret：

| Secret 名称 | 适用市场 | 说明 |
|------------|:--------:|------|
| `TUSHARE_TOKEN` | A 股 | 提升历史行情稳定性 |
| `LONGBRIDGE_OAUTH_CLIENT_ID` + `LONGBRIDGE_OAUTH_TOKEN_CACHE_B64` | 港股/美股 | 补齐量比、换手率、PE 等字段 |

> 详见 [数据源配置](docs/full-guide.md#数据源配置)。

#### 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](docs/full-guide.md#定时任务配置)。

### 方式二：[客户端配置教程](https://www.bilibili.com/video/BV11FEb66Eyr/) / 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,2330.TW
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](docs/full-guide.md)；桌面客户端打包请参考 [桌面端打包说明](docs/desktop-package.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、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](docs/full-guide.md)。

## 🖥️ 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](docs/full-guide.md#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](docs/full-guide.md#本地-webui-管理界面) 与 [LLM 配置指南](docs/LLM_CONFIG_GUIDE.md)。

## 🧩 相关项目 (Related Projects)

> DSA 聚焦日常分析报告；选股实现参考 AlphaSift，AlphaEvo 用于策略验证与进化。

| 项目 | 定位 |
|------|------|
| [AlphaSift](https://github.com/ZhuLinsen/alphasift) | DSA 选股实现的参考项目 |
| [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

<table>
  <tr>
    <td width="92" valign="top"><strong>合作邮箱</strong></td>
    <td valign="top">
      <a href="mailto:zhuls345@gmail.com">zhuls345@gmail.com</a><br>
      项目咨询、部署支持与功能扩展
    </td>
    <td align="center" rowspan="3" valign="middle" width="148">
      <a href="http://xhslink.com/m/tU520DWCKT" target="_blank"><img src="./docs/assets/xiaohongshu_tick.jpg" width="112" alt="小红书二维码"></a><br>
      <sub>扫码关注小红书</sub>
    </td>
  </tr>
  <tr>
    <td width="92" valign="top"><strong>小红书</strong></td>
    <td valign="top"><a href="http://xhslink.com/m/tU520DWCKT">欢迎关注小红书</a></td>
  </tr>
  <tr>
    <td width="92" valign="top"><strong>问题反馈</strong></td>
    <td valign="top"><a href="https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/issues">提交 Issue</a></td>
  </tr>
</table>

## 📄 License

[MIT License](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。

---

---

--- METRICS ---
- Files Extracted: 1
- Estimated Token Budget: ~2551 tokens
- Canonical Reference: https://codewiki.google/github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis