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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。

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LargeCupPanda/StockAnal_Sys

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智能分析系统

版本 Python Flask AKShare AI

系统首页截图

📝 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/
│
├── web_server.py            # Web服务器和路由控制
├── stock_analyzer.py        # 股票分析核心引擎
├── us_stock_service.py      # 美股服务(可选)
├── start.sh                 # 服务管理脚本
├── news_fetcher.py          # 新闻获取与缓存
├── stock_qa.py              # 智能问答功能,支持联网搜索
│
├── 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
│   └── error.html           # 错误页面
│   └── *********            # 不一一列举了
│
├── static/                  # 静态资源
│   ├── favicon.ico          # favicon.ico
│   └── swagger.json         # API文档
│
├── data/                    # 数据存储目录
│   └── news/                # 新闻缓存目录
│
└── .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
git clone https://github.com/LargeCupPanda/StockAnal_Sys.git
cd StockAnal_Sys
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

或手动安装主要依赖:

pip install flask pandas numpy akshare requests matplotlib python-dotenv flask-cors flask-caching
  1. 创建并配置环境变量

.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

使用提供的启动脚本:

bash start.sh start

启动后,访问 http://localhost:8888 打开系统。

其他管理命令

bash start.sh stop       # 停止服务
bash start.sh restart    # 重启服务
bash start.sh status     # 查看服务状态
bash start.sh monitor    # 以监控模式运行(自动重启)
bash start.sh logs       # 查看日志

Docker启动

docker-compose up -d

可以挂载sqlite_data,在env文件中设置USE_DATABASE=True 可以使用redis缓存,在env文件中设置USE_REDIS_CACHE=True 挂载.env文件到本地

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/<stock_code>)

    • 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

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

📋 版本历史

v2.1.0 (当前版本)

  • 优化缓存机制,增加市场收盘时自动清理缓存
  • 增强错误处理和系统稳定性
  • 新增智能问答功能,支持联网搜索实时信息和多轮对话
  • 优化情景预测模块,提高预测精度和可视化效果
  • 新增行业分析功能
  • 改进首页为财经门户风格,实时显示财经要闻与舆情热点
  • 增加全球主要市场状态实时监控
  • 优化服务器超时处理
  • 改进UI交互体验

v2.0.0

  • 增加多维度分析能力
  • 整合AI API实现AI增强分析
  • 新增投资组合管理功能
  • 重构用户界面,添加交互式图表
  • 优化技术分析和评分系统

v1.0.0 (初始版本)

  • 基础股票分析功能
  • 技术指标计算
  • 简单评分系统
  • 基础Web界面

🔄 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

感谢使用智能分析系统!

About

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。

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