# StockAnal_Sys **Repository Path**: 8104/StockAnal_Sys ## Basic Information - **Project Name**: StockAnal_Sys - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-02-24 - **Last Updated**: 2026-02-24 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 智能分析系统 ![版本](https://img.shields.io/badge/版本-2.1.2-blue.svg) ![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.7+-green.svg) ![Flask](https://img.shields.io/badge/Flask-2.0+-red.svg) ![AKShare](https://img.shields.io/badge/AKShare-1.0.0+-orange.svg) ![AI](https://img.shields.io/badge/AI_API-集成-blueviolet.svg) ![系统首页截图](./images/1.png) ## ⭐ Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=LargeCupPanda/StockAnal_Sys&type=Date)](https://star-history.com/#LargeCupPanda/StockAnal_Sys&Date) ## 📝 项目概述 智能分析系统是一个基于Python和Flask的Web应用，整合了多维度股票分析能力和人工智能辅助决策功能。系统通过AKShare获取股票数据，结合技术分析、基本面分析和资金面分析，为投资者提供全方位的投资决策支持。 ## ✨ 核心功能 ### 多维度股票分析 - **技术面分析**：趋势识别、支撑压力位、技术指标（RSI、MACD、KDJ等） - **基本面分析**：估值分析、财务健康、成长前景 - **资金面分析**：主力资金流向、北向资金、机构持仓 - **智能评分**：100分制综合评分，40-40-20权重分配 ### 智能化功能 - **AI增强分析**：通过AI API提供专业投资建议 - **支撑压力位自动识别**：智能识别关键价格区域 - **情景预测**：生成乐观、中性、悲观多种市场情景，优化预测精度和可视化效果 - **智能问答**：支持联网搜索实时信息和多轮对话，回答关于个股的专业问题 ### 市场分析工具 - **市场扫描**：筛选高评分股票，发现投资机会 - **投资组合分析**：评估投资组合表现，提供调整建议 - **风险监控**：多维度风险预警系统 - **指数和行业分析**：支持沪深300、中证500等指数和主要行业成分股分析 ### 可视化界面 - **交互式图表**：K线图、技术指标、多维度评分雷达图 - **直观数据展示**：支撑压力位、评分、投资建议等清晰呈现 - **响应式设计**：适配桌面和移动设备的界面 - **财经门户主页**：三栏式财经门户风格布局，左侧功能导航、中间实时财经要闻、右侧舆情热点，底部显示全球主要市场状态 ### 实时数据更新 - **实时财经要闻**：时间线形式展示最新财经新闻，自动高亮上涨/下跌相关内容 - **舆情热点监控**：自动识别和展示市场舆情热点，包括人工智能等前沿领域 - **全球市场状态**：实时显示亚太、欧非中东、美洲等全球主要证券市场的开闭市状态 - **自动刷新机制**：系统每10分钟自动刷新，确保数据实时性 ## 🔧 系统架构 ``` 智能分析系统/ │ ├── run.py # 应用入口 ├── app/ # 应用主目录 │ ├── core/ # 核心模块 │ │ └── database.py # 数据库管理 │ │ │ ├── analysis/ # 分析引擎模块 │ │ ├── stock_analyzer.py # 股票分析核心引擎 │ │ ├── fundamental_analyzer.py # 基本面分析 │ │ ├── capital_flow_analyzer.py # 资金流向分析 │ │ ├── industry_analyzer.py # 行业分析 │ │ ├── index_industry_analyzer.py # 指数行业分析 │ │ ├── etf_analyzer.py # ETF分析 │ │ ├── scenario_predictor.py # 情景预测 │ │ ├── risk_monitor.py # 风险监控 │ │ ├── stock_qa.py # 智能问答（支持联网搜索） │ │ ├── news_fetcher.py # 新闻获取与缓存 │ │ └── us_stock_service.py # 美股服务 │ │ │ ├── web/ # Web服务模块 │ │ ├── web_server.py # Web服务器和路由控制 │ │ ├── auth_middleware.py # 认证中间件 │ │ ├── industry_api_endpoints.py # 行业API端点 │ │ ├── templates/ # HTML模板 │ │ │ ├── layout.html # 基础布局模板 │ │ │ ├── index.html # 首页（财经门户风格） │ │ │ ├── dashboard.html # 智能仪表盘 │ │ │ ├── stock_detail.html # 股票详情页 │ │ │ ├── market_scan.html # 市场扫描页面 │ │ │ ├── portfolio.html # 投资组合页面 │ │ │ ├── etf_analysis.html # ETF分析页面 │ │ │ ├── agent_analysis.html # Agent智能分析页面 │ │ │ └── ... # 其他页面 │ │ └── static/ # 静态资源 │ │ │ └── tradingagents/ # 交易代理模块（开发中） │ ├── Dockerfile # Docker构建文件 ├── docker-compose.yml # Docker编排配置 └── .env # 环境变量配置文件 ``` ### 技术栈 - **后端**：Python, Flask, AKShare, AI API - **前端**：HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap 5, ApexCharts - **数据分析**：Pandas, NumPy - **AI**：各种AI模型集成 ## 📦 安装指南 ### 环境要求 - Python 3.7+ - pip包管理器 - 网络连接（用于获取股票数据和访问AI API） ### 安装步骤 1. **克隆或下载代码库** ```bash git clone https://github.com/LargeCupPanda/StockAnal_Sys.git cd StockAnal_Sys ``` 2. **安装依赖** ```bash pip install -r requirements.txt ``` 或手动安装主要依赖： ```bash pip install flask pandas numpy akshare requests matplotlib python-dotenv flask-cors flask-caching ``` 3. **创建并配置环境变量** 将`.env-example`复制为`.env`，并设置您的API密钥： ``` # API 提供商 (OpenAI SDK ) API_PROVIDER=openai # OpenAI API 配置 OPENAI_API_URL=*** OPENAI_API_KEY=your_api_key OPENAI_API_MODEL=gpt-4o NEWS_MODEL=你的可联网模型 ``` ## ⚙️ 配置说明 ### 环境变量 | 变量名 | 说明 | 默认值 | |-------|------|-------| | `API_PROVIDER` | API提供商选择 | `openai` | | `OPENAI_API_KEY` | OpenAI API密钥 | 无，必须提供 | | `OPENAI_API_URL` | OpenAI API端点URL | `https://api.openai.com/v1` | | `OPENAI_API_MODEL` | 使用的OpenAI模型 | `gpt-4o` | | `PORT` | Web服务器端口 | `8888` | ### 技术指标参数 可在`stock_analyzer.py`中的`__init__`方法中调整以下参数： - `ma_periods`: 移动平均线周期设置 - `rsi_period`: RSI指标周期 - `bollinger_period`: 布林带周期 - `bollinger_std`: 布林带标准差 - `volume_ma_period`: 成交量均线周期 - `atr_period`: ATR周期 ### 缓存机制 系统实现了智能缓存策略，包括： - **股票数据缓存**：减少重复API调用 - **分析结果缓存**：避免重复计算 - **任务结果缓存**：保存已完成任务的结果 - **新闻数据缓存**：按天存储新闻数据，避免重复内容 - **自动缓存清理**：每天收盘时间(16:30左右)自动清理所有缓存，确保数据实时性 ## 🚀 使用指南 ### 启动系统 方式一：直接运行 ```bash python run.py ``` 方式二：使用启动脚本 ```bash bash scripts/start.sh start ``` 启动后，访问 `http://localhost:8888` 打开系统。 ### 其他管理命令 ```bash bash scripts/start.sh stop # 停止服务 bash scripts/start.sh restart # 重启服务 bash scripts/start.sh status # 查看服务状态 bash scripts/start.sh monitor # 以监控模式运行（自动重启） bash scripts/start.sh logs # 查看日志 ``` ### 主要功能页面 1. **首页** (`/`) - 三栏式财经门户风格界面 - 左侧功能导航、中间实时财经要闻、右侧舆情热点 - 底部显示全球主要市场状态，10分钟自动刷新 2. **智能仪表盘** (`/dashboard`) - 输入股票代码，开始分析 - 查看多维度分析结果和AI建议 3. **股票详情** (`/stock_detail/`) - 查看单只股票的详细分析 - 支持技术图表、支撑压力位和AI分析 4. **市场扫描** (`/market_scan`) - 扫描指数成分股或行业股票 - 筛选高评分股票，发现投资机会 5. **投资组合** (`/portfolio`) - 创建和管理个人投资组合 - 分析组合表现，获取优化建议 6. **基本面分析** (`/fundamental`) - 查看股票财务指标和估值分析 - 分析股票成长性和财务健康状况 7. **资金流向** (`/capital_flow`) - 跟踪主力资金和北向资金动向 - 分析机构持仓变化 8. **情景预测** (`/scenario_predict`) - 预测股票未来走势的多种情景 - 提供乐观、中性、悲观三种预测 9. **风险监控** (`/risk_monitor`) - 分析股票和投资组合风险 - 提供风险预警和应对建议 10. **智能问答** (`/qa`) - 通过AI回答关于股票的专业问题 - 支持联网搜索实时信息和多轮对话 11. **行业分析** (`/industry_analysis`) - 分析行业整体表现和资金流向 - 对比不同行业投资机会 12. **ETF分析** (`/etf_analysis`) - ETF基金分析和评估 - 跟踪ETF表现和持仓分析 13. **Agent智能分析** (`/agent_analysis`) - 基于AI Agent的深度分析 - 多维度智能投资建议 ### 常用操作 - **分析股票**：在智能仪表盘输入股票代码，点击"分析" - **查看股票详情**：点击股票代码或搜索股票进入详情页 - **扫描市场**：在市场扫描页面选择指数或行业，设置最低评分，点击"扫描" - **管理投资组合**：在投资组合页面添加/删除股票，查看组合分析 - **智能问答**：选择股票后，提问关于该股票的问题，获取AI回答 - **查看实时财经要闻**：在首页浏览最新财经新闻和舆情热点 ## 📚 API文档 系统提供了完整的REST API，可通过Swagger文档查看：`/api/docs` 主要API包括： - 股票分析API：`/api/enhanced_analysis` - 市场扫描API：`/api/start_market_scan` - 指数成分股API：`/api/index_stocks` - 智能问答API：`/api/qa` - 风险分析API：`/api/risk_analysis` - 情景预测API：`/api/scenario_predict` - 行业分析API：`/api/industry_analysis` - 最新新闻API：`/api/latest_news` - ETF分析API：`/api/start_etf_analysis` - Agent分析API：`/api/start_agent_analysis` - 资金流向API：`/api/capital_flow` - 基本面分析API：`/api/fundamental_analysis` ## 📋 版本历史 ### v2.1.2 (当前版本) - 实现数据接口双层冗余架构（akshare内部冗余 + baostock跨库备用） - 新增DataProvider统一数据层和FallbackManager故障转移管理器 - 修复情景预测AI分析JSON解析问题 查看完整更新记录：[CHANGELOG.md](./docs/CHANGELOG.md) ## 🔄 扩展开发 系统设计采用模块化架构，便于扩展开发。主要扩展点包括： - 添加新的技术指标 - 集成其他数据源 - 开发新的分析模块 - 扩展用户界面功能 ## ⚠️ 注意 **当前版本为先驱探索版，旨在学习人工智能在指令分析方面的研究学习。AI生成的内容有很多错误，请勿当成投资建议，若由此造成的一切损失，本项目不负责！** ## 💡 联系与支持 如有问题或建议，请pr： - 项目有很多问题，基础功能可以运行起来，扩充项目代码全由AI开发，所以进展比较缓慢，请谅解。 - 如你有好的想法或修复，欢迎提交GitHub Issue ## 👥 Contributors 感谢所有为本项目做出贡献的开发者！ 感谢使用智能分析系统！