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app_file: app.py
short_description: stock 分析
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# 智能分析系统
![版本](https://img.shields.io/badge/版本-2.1.0-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)
## 📝 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**
```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**
`.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
bash start.sh start
```
启动后,访问 `http://localhost:8888` 打开系统。
### 其他管理命令
```bash
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
```bash
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
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