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# AI 金融分析平台
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基于 tushare 数据接口的智能股票筛选和分析系统，支持多种投资策略的量化评分和综合评估。
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## 功能特性
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- **三维度综合分析**: 价值投资、成长投资、技术分析三大策略综合评估
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- **智能筛选**: AI算法自动筛选优质股票，无需手动选择策略
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- **交易信号分析**: 提供买入/卖出信号、止盈止损建议
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- **实时数据**: 基于 tushare API 获取最新股票数据
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- **智能评分**: AI 算法对股票进行综合评分和排名
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- **可视化分析**: 直观的图表展示和财务指标分析
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- **缓存优化**: Redis 缓存提升数据查询性能
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## 技术栈
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- **后端**: FastAPI + Python 3.9+
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- **前端**: Flask + HTML/CSS/JavaScript
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- **数据源**: Tushare API
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- **数据处理**: pandas, numpy, scikit-learn
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- **缓存**: Redis
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- **数据库**: SQLAlchemy (支持 SQLite/PostgreSQL)
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- **可视化**: Chart.js
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## 快速开始
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### 1. 环境配置
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```bash
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# 创建虚拟环境
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 文件，设置你的 tushare token
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```
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### 2. 配置 tushare token
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在 `.env` 文件中设置：
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```
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TUSHARE_TOKEN=your_tushare_token_here
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```
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### 3. 启动服务
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```bash
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# 启动后端 API 服务
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python main.py
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# 启动前端 Web 服务 (新终端)
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cd web && python app.py
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```
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### 4. 访问应用
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- **Web界面**: http://localhost:5001 (主要入口)
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- **API文档**: http://localhost:8000/docs (后端API)
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## 投资策略详解
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### 价值投资策略 (40%权重)
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- **关注指标**: PE、PB、ROE、负债率、净利率、现金流
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- **适合场景**: 寻找被低估的优质股票，长期投资
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- **评分标准**: PE<15(优) PB<2(优) ROE>15%(优) 负债率<50%(优)
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### 成长投资策略 (30%权重)
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- **关注指标**: 营收增长率、利润增长率、ROE、毛利率趋势
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- **适合场景**: 寻找高成长潜力的股票，中长期投资
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- **评分标准**: 营收增长>20%(优) 利润增长>15%(优) ROE>20%(优)
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### 技术分析策略 (30%权重)
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- **关注指标**: 移动平均线、RSI、MACD、成交量、布林带、ADX
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- **适合场景**: 短期交易和趋势跟踪，交易时机判断
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- **评分标准**: 趋势向上(25%) 动量健康(20%) 成交量配合(15%)
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## 主要功能
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### 🔍 智能筛选
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- **综合评分**: 三种策略加权平均，智能筛选优质股票
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- **固定标准**: 综合评分≥60分，最多返回50只股票
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- **自动识别**: 输入6位股票代码，自动识别交易所
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### 📊 综合分析
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- **多维评估**: 同时从价值、成长、技术三个角度分析
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- **详细评分**: 显示各策略的具体得分和综合评分
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- **投资建议**: 基于评分给出BUY/HOLD/WATCH建议
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### 💹 交易信号
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- **买卖时机**: 基于技术分析提供具体的买入/卖出信号
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- **价格建议**: 智能推荐买入价格和卖出价格
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- **风险管理**: 提供止盈止损建议和仓位管理
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- **市场时机**: 评估当前市场环境和交易时机
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## API 接口
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### 单股综合分析
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```http
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POST /api/analyze
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Content-Type: application/json
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{
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"ts_code": "000001",
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"strategy": "technical" # value/growth/technical
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}
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```
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### 智能综合筛选
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```http
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POST /api/screen
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Content-Type: application/json
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{
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"strategy": "comprehensive",
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"min_score": 60,
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"limit": 50
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}
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```
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### 获取股票基础数据
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```http
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GET /api/stocks
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```
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## 项目结构
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```
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StockAgent/
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├── src/
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│ ├── data/ # 数据获取和存储
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│ │ ├── tushare_client.py # Tushare数据接口
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│ │ ├── database.py # 数据库操作
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│ │ └── redis_cache.py # Redis缓存
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│ ├── analysis/ # 分析计算模块
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│ │ ├── financial_indicators.py # 财务指标计算
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│ │ ├── technical_indicators.py # 技术指标计算
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│ │ └── trading_signals.py # 交易信号分析
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│ ├── strategies/ # 投资策略实现
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│ │ ├── value_strategy.py # 价值投资策略
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│ │ ├── growth_strategy.py # 成长投资策略
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│ │ └── technical_strategy.py # 技术分析策略
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│ └── utils/ # 工具函数
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├── web/ # Web前端
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│ ├── app.py # Flask应用
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│ ├── templates/ # HTML模板
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│ └── static/ # CSS/JS静态文件
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├── config/ # 配置文件
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├── main.py # FastAPI后端主程序
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└── requirements.txt # 依赖包
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```
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## 使用示例
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### Python API调用
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```python
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from src.data import TushareClient
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from src.strategies import ValueStrategy, GrowthStrategy, TechnicalStrategy
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# 初始化
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client = TushareClient()
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value_strategy = ValueStrategy()
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growth_strategy = GrowthStrategy()
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technical_strategy = TechnicalStrategy()
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# 获取股票数据
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financial_data = client.get_financial_data('000001.SZ')
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daily_data = client.get_stock_daily('000001.SZ')
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# 多策略评分
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stock_data = {
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'ts_code': '000001.SZ',
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'financial_ratios': financial_data,
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'technical_indicators': daily_data
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}
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value_score = value_strategy.calculate_score(stock_data)
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growth_score = growth_strategy.calculate_score(stock_data)
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technical_score = technical_strategy.calculate_score(stock_data)
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# 综合评分 (40% + 30% + 30%)
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comprehensive_score = value_score * 0.4 + growth_score * 0.3 + technical_score * 0.3
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print(f"价值投资评分: {value_score}")
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print(f"成长投资评分: {growth_score}")
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print(f"技术分析评分: {technical_score}")
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print(f"综合评分: {comprehensive_score}")
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```
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### Web界面使用
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1. **访问**: 打开 http://localhost:5001
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2. **筛选**: 点击"开始智能筛选"获取优质股票列表
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3. **分析**: 输入股票代码进行单股详细分析
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4. **决策**: 查看交易信号和投资建议
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## 特色功能
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### 🤖 智能化特性
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- **自动股票代码识别**: 输入6位数字自动添加交易所后缀
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- **综合策略评估**: 无需选择策略，自动三维度分析
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- **智能交易建议**: 根据综合评分智能调整交易信号强度
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### 🛡️ 风险控制
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- **多重验证**: 三种策略交叉验证，提高准确性
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- **止损建议**: 基于ATR、布林带等技术指标动态计算
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- **仓位管理**: 根据风险评级提供合理的仓位建议
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### ⚡ 性能优化
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- **缓存机制**: Redis缓存减少重复计算
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- **批量处理**: 限制处理数量避免超时
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- **防重复提交**: 前端防重复点击，后端缓存复用
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## 许可证
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MIT License |