ZhuLinsen/daily_stock_analysis：基于 LLM 的 A股/港股/美股智能分析系统，整合多源行情、实时新闻与舆情，自动生成决策仪表盘（含买卖点位与操作清单），支持多渠道推送与定时运本页整理它解决什么问题、适用场景、安装方式和使用方法。
基于 LLM 的 A股/港股/美股智能分析系统，整合多源行情、实时新闻与舆情，自动生成决策仪表盘（含买卖点位与操作清单），支持多渠道推送与定时运行，为个人投资者提供零成本自动化分析辅助。
ZhuLinsen/daily_stock_analysis 是一个基于大语言模型（LLM）的全球股票智能分析系统，专注于 A股、港股和美股市场。系统核心功能包括：整合多源行情数据、实时新闻与社交舆情，通过 AI 生成结构化决策仪表盘（含一句话结论、精确买卖点位、操作检查清单），并支持企业微信、飞书、Telegram、Discord 等多渠道自动推送。用户可通过 Web 工作台交互操作，或配置 GitHub Actions 实现零服务器成本的定时运行，为个人投资者提供自动化投资分析辅助。
系统解决个人投资者在跨市场股票分析中的三大痛点：一是信息碎片化，行情、新闻、基本面数据分散在不同平台，手动收集耗时费力；二是分析门槛高，技术指标、资金流、舆情解读需要专业知识和大量时间；三是缺乏标准化决策框架，主观判断易受情绪影响。本系统通过自动化数据聚合、LLM 智能解读与策略化输出，将多维度信息融合为可执行的每日报告，显著降低日常投资研究的时间与技能要求。
主要适用场景包括：个人投资者每日自动获取自选股 AI 分析报告；跨市场（A股/港股/美股）的实时行情与舆情监控；基于技术面、资金流、基本面的多维度股票研究；通过 Agent 问股功能进行多轮策略对话（支持均线金叉、缠论、波浪等 11 种内置策略）；历史分析准确率回测验证；以及通过企业微信、飞书、Telegram 等常用通讯工具接收决策推送，实现移动端及时响应。
安装需满足 Python 3.10+ 环境。步骤：1) 克隆仓库 git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis；2) 安装依赖 pip install -r requirements.txt；3) 配置环境变量，复制 .env.example 为 .env 并填写必要密钥（如 LLM API Key、数据源凭证、推送渠道配置等）；4) 运行系统 python main.py。也可使用 Docker 或 docker-compose 启动所有服务。注意：部分数据源（如 Tushare Pro）需单独申请 API 权限，具体见 .env.example 注释。
系统提供多种使用方式：命令行执行 python main.py 进行单次分析，支持 --debug 调试模式和 --dry-run 仅获取数据不分析；Web 工作台访问前端界面（默认端口）进行交互式分析、持仓管理、回测查看；机器人交互，配置企业微信/飞书/Telegram/Discord/Slack 等机器人后，通过聊天命令（如 /analyze、/ask）获取实时分析；Agent 问股支持多轮策略问答；定时自动化通过 GitHub Actions 工作流默认配置每日运行，也可本地使用 schedule 或 cron。历史记录与回测数据可在 Web 界面批量管理。
系统实现特点包括：多数据源优先级策略（efinance > akshare > tushare > yfinance 等），通过 DataFetcherManager 统一抽象与 fallback；LLM 统一接入使用 LiteLLM，支持多模型负载均衡与 Key 轮换；配置原子操作由 config_manager 保证，避免并发修改冲突；并发分析采用 ThreadPoolExecutor，单股失败不影响整体；通知抽象层支持多渠道统一接口；Web 前端采用 React + TypeScript，支持浅色/深色主题切换；Agent 问股实现多轮对话上下文保护；回测引擎支持次日验证与准确率统计。所有敏感配置均通过 .env 外部化管理。
至少需要配置 LLM 服务商的 API Key（如 OpenAI、DeepSeek、Gemini 等，通过 LiteLLM 统一接入）。数据源方面，默认使用免费源（AkShare、efinance），但若需更高稳定性或特定市场（如美股/港股），建议配置 Longbridge、Tushare Pro 等凭证。推送渠道如企业微信、飞书、Telegram 等需按各自机器人配置填写 Webhook 或 Token。所有可配置项见 .env.example 文件。
市场覆盖 A股、港股、美股及美股指数（SPX、DJI、IXIC 等）。数据源采用多优先级策略：A股首选 efinance/akshare；港股/美股优先 Longbridge OpenAPI，其次 yfinance； additionally 支持 Tushare、Pytdx、Baostock 等。系统会自动 fallback，确保数据可用性。具体优先级顺序见 requirements.txt 注释与数据提供层实现。
推荐使用 GitHub Actions，仓库已内置 .github/workflows/ci.yml 定时工作流，配置后每日自动执行并推送结果，无需自有服务器。本地运行可修改 main.py 配合 schedule 库或系统 cron 定时任务。Docker 部署时可使用 docker-compose 结合 cron 容器。所有定时配置均通过环境变量控制，无需修改代码。
LLM 分析结果基于实时行情、新闻舆情与策略规则生成，仅供投资参考，不构成实际投资建议。系统内置 A股三段式复盘策略与美股 Regime Strategy，输出进攻/均衡/防守计划，并附风险提示。建议用户结合自身风险承受能力，将 AI 建议作为研究辅助，最终决策需独立判断。历史回测功能可验证预测准确率，但不代表未来收益。
可以。LLM 部分支持 Ollama 本地模型，只需配置 OLLAMA_API_BASE 指向本地服务。数据源方面，AkShare、Tushare（本地模式）、Pytdx 等均可内网使用。但部分功能如新闻搜索（Tavily/SerpAPI）和长桥行情需外网访问，若需完全离线，需替换为本地数据源并禁用相关功能。配置时注意 .env 中网络相关选项。