daily_stock_analysis

开盘前扫一眼,AI 已把今日股市要点整理成清单

LLM 驱动的多市场股票智能分析系统:整合多源行情与实时新闻,提供决策看板与自动推送,支持零成本定时运行,助你轻松掌握全球股市动态、高效辅助投资决策。

开源 free 智能体
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GitHub 星标 ★ 65502
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队ZhuLinsen
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,支持零成本定时运行,全部功能免费。
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型a-stock,ai-agent,aigc,llm,quant,quantitative-finance,quantitative-trading
GitHub 星标★ 65502
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-01-10 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • Python 环境(需能执行 pip 与 python 命令)
  • 项目代码已下载到本地目录
  • 至少一个 AI 模型 API Key(如 ANSPIRE_API_KEYS、GEMINI_API_KEY、OPENAI_API_KEY 等)
  • 至少一个通知渠道配置(如企业微信/飞书 Webhook、Telegram、邮箱等)
  • 必填的自选股列表 STOCK_LIST

安装与启动步骤

  1. 1安装依赖

    进入项目根目录后执行,按 requirements.txt 安装 Python 依赖,建议先建虚拟环境避免污染全局。

    pip install -r requirements.txt
  2. 2生成并编辑配置

    复制示例环境变量文件为 .env,再打开编辑,填入模型 Key、推送渠道和自选股。

    cp .env.example .env && vim .env
  3. 3配置 AI 模型 Key

    在 .env 中至少填一个模型服务的 API Key;用 OpenAI 兼容服务时同时填 OPENAI_BASE_URL 与 OPENAI_MODEL。

  4. 4配置通知渠道

    至少配置一个推送渠道的 Webhook 或 Token,否则分析结果无法推送到企业微信/飞书/Telegram 等。

  5. 5填写自选股

    STOCK_LIST 为必填,代码用英文逗号分隔,支持 A股、港股、美股、日股、韩股、台股。

  6. 6运行一次分析

    执行主程序,读取 .env 配置后拉取行情与新闻并生成决策仪表盘、推送结果。

    python main.py
  7. 7调试与空跑

    --debug 输出调试日志,--dry-run 只生成不实际推送,适合首次验证配置是否正确。

    python main.py --debug
    python main.py --dry-run
  8. 8启用定时或常驻服务

    --schedule 本地定时运行;--serve-only 仅启动 FastAPI 服务,不执行分析任务。

    python main.py --schedule
    python main.py --serve-only

关键配置

配置项必填说明示例
ANSPIRE_API_KEYS一 Key 同时启用大模型与联网搜索,官方推荐,可作新闻源sk-xxxxxxxx
GEMINI_API_KEYGoogle Gemini 模型 API Key,AI 模型的可选方案sk-xxxxxxxx
OPENAI_API_KEYOpenAI 兼容 Key,支持 DeepSeek、通义千问等服务sk-xxxxxxxx
OPENAI_BASE_URL使用 OpenAI 兼容服务时填写接口地址https://api.deepseek.com/v1
WECHAT_WEBHOOK_URL企业微信机器人 Webhook,用于接收分析推送https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=your-ke
STOCK_LIST自选股代码,逗号分隔,支持多市场股票与 ETF600519,hk00700,AAPL,2330.TW

如何确认成功

运行 python main.py 后终端输出分析日志与报告,且配置的通知渠道收到「决策仪表盘」推送即成功。

常见问题

Q:不配置行情数据源能跑吗?

A:可以。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,如需更稳定行情再配 TUSHARE_TOKEN 等。

Q:本地部署该用哪个模型?

A:README 说明 Ollama 更适合本地/Docker 部署,GitHub Actions 场景推荐使用云端 API Key。

Q:只分析指定股票怎么办?

A:用 --stocks 参数临时指定,例如 python main.py --stocks 600519,hk00700,AAPL,2330.TW,无需改配置文件。

Q:想先看效果不推送消息?

A:使用 python main.py --dry-run 空跑,只生成分析不实际发送推送,确认无误后再正常运行。

Q:Docker 部署或云服务器怎么配?

A:README 未给出具体命令,请参考项目 docs/full-guide.md 完整指南与桌面端打包说明。

注意事项

  • 必填项只有 STOCK_LIST,模型 Key 与通知渠道各至少配一个才能完成分析与推送。
  • 指数类自选股需使用显式代码(如 sh000016、930606.CSI),且通过一次性 --stocks 或 GitHub Actions 入口支持。
  • 新闻源会显著影响舆情、公告与催化因素质量,建议至少配置一个搜索服务。
  • 不要将 .env 中的 API Key 提交到公开仓库。

核心亮点

  • 多源行情与实时新闻整合,提供全面的市场数据支持
  • LLM驱动的决策看板与自动推送,提升分析效率
  • 支持零成本定时运行,降低使用门槛

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人投资者日常股票分析与决策辅助
  • 量化交易策略的初步研究与验证
  • 金融领域LLM应用开发与测试

替代项目

FinGPT、StockBot、OpenBB

项目介绍

daily_stock_analysis 是行业应用领域的开源项目,由 ZhuLinsen 开发,是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(65,502)位列前 1%,在行业应用分类的 544 个项目里位列前 1%。

近 44 天,它的 GitHub 星标从 61,073 增加到 65,502,净增 4,429。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-22。支持零成本定时运行,全部功能免费。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:个人投资者日常股票分析与决策辅助。同类可对比的替代方案包括 FinGPT、StockBot、OpenBB。

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