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零代码、零成本:每天自动推送AI股票分析报告,这个开源项目39K星了

article #AI股票分析 #GitHub开源 #自动化推送 #A股 #港股 #美股 📅 创建:2026-05-28 05:18:53 🔄 更新:2026-05-27 21:26:21
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零代码、零成本:每天自动推送AI股票分析报告,这个开源项目39K星了

非技术圈的朋友刷到我的朋友圈,问我在AI浪潮下有没有什么炒股分析软件推荐。他连Python都没装过,传统AI股票工具对他来说门槛太高了。

我的需求很具体:零基础、零成本、每天自动推送AI股票分析报告到手机上。

然后我翻到了这个项目——GitHub上拿了 39.1K Stars(来源:GitHub API 核实),MIT协议开源,支持A股、港股、美股,5分钟配置好就能每天自动跑。

[此处插入截图:GitHub项目主页,展示Stars数和简要介绍]

先给你们看推送效果,看到这个你才有动力往下配置。

[此处插入截图:手机端收到的推送卡片样式,直观展示决策仪表盘格式]


这个项目能做什么

LLM驱动的股票智能分析系统,每天自动分析自选股,推送「决策仪表盘」到企业微信/飞书/Telegram。

能力 覆盖内容
AI决策报告 核心结论、评分、趋势、买卖点位、风险警报、催化因素、操作检查清单
多市场行情 A股、港股、美股、ETF;K线、技术指标、资金流、筹码、公告、基本面
Web工作台 手动分析、历史报告、完整Markdown、回测、持仓管理
Agent策略问股 多轮追问,支持技术分析、热点追踪、价值投资等方向
自动化推送 GitHub Actions零成本定时任务,企业微信/飞书/Telegram/Discord/Slack/邮箱

[此处插入截图:Web工作台界面全景]


快速上手:5分钟搞定,零成本运行

GitHub Actions 部署,不用买服务器,不用自己跑定时任务。

第一步:Fork这个仓库

点击右上角 Fork,顺手点个 Star 支持一下。

第二步:在GitHub Secrets里填配置

SettingsSecrets and variablesActionsNew repository secret

⚠️ 注意事项先说在前面:
- 股票代码格式:A股直接数字(600519),港股要加hk前缀(hk00700),美股用字母代码(AAPL
- 自选股建议控制在10只以内,超过可能超时
- 新闻源至少配一个,不然AI分析缺少舆情支撑

必填配置:

Secret 说明
STOCK_LIST 自选股代码,如600519,hk00700,AAPL
ANSPIRE_API_KEYS 推荐,一Key同时启用大模型和联网搜索,含本项目免费额度

通知渠道(至少配一个):

Secret 说明
WECHAT_WEBHOOK_URL 企业微信机器人
FEISHU_WEBHOOK_URL 飞书机器人
TELEGRAM_BOT_TOKEN + TELEGRAM_CHAT_ID Telegram

第三步:启用Actions,等着收报告

Actions每日股票分析Run workflow。默认每个工作日18:00(北京时间)自动执行,周末和节假日不运行(想强制跑就手动Run workflow)。

[此处插入截图:GitHub Actions配置示意图或运行记录]


决策仪表盘长什么样

这是推送的核心内容,直接看效果:

🎯 2026-02-08 决策仪表盘
共分析3只股票 | 🟢买入:0 🟡观望:2 🔴卖出:1

📊 分析结果摘要
⚪ 中钨高新(000657): 观望 | 评分 65 | 看多
⚪ 永鼎股份(600105): 观望 | 评分 48 | 震荡
🟡 新莱应材(300260): 卖出 | 评分 35 | 看空

⚪ 中钨高新 (000657)
📰 重要信息速览
💭 舆情情绪: 市场关注其AI属性与业绩高增长,情绪偏积极
📊 业绩预期: 2025年前三季度扣非净利润同比暴涨407.52%

🚨 风险警报:
  风险点1:2月5日主力资金大幅净卖出3.63亿元,需警惕短期抛压
  风险点2:筹码集中度高达35.15%,筹码分散,拉升阻力大
✨ 利好催化:
  利好1:被定位为AI服务器HDI核心供应商,受益于AI产业
  利好2:业绩同比大幅增长,基本面强劲

每只股票有评分、有结论、有风险有催化,简洁明了。飞书/企业微信/Telegram收到的是这种格式的卡片。


数据从哪来,AI用哪家

多数据源 + 多AI模型双层冗余,不绑死任何一个渠道。

行情数据源(可混用)
- A股:AkShare、Tushare、Pytdx、Baostock
- 港股/美股:YFinance、Longbridge

新闻搜索(可混用)
- Anspire(中文内容优化)
- SerpAPI(百度搜索补强)
- Tavily、博查、Brave、MiniMax

AI模型(可混用)
- Anspire / AIHubMix(一Key多模型)
- Google Gemini / OpenAI兼容 / DeepSeek / 通义千问 / Claude / Ollama

配置填API Key,程序自动路由,某个渠道挂了自动切换降级。


—— 进阶:开发者玩法 ——

以下内容面向有开发经验的读者,非技术用户看完上面就能用起来了。

Agent策略问股:像在跟投顾对话

Web工作台的 /chat 页面,支持直接对话问股。你可以直接问"帮我分析下贵州茅台最近的走势",Agent调用实时行情、K线、技术指标、新闻来回答,支持多轮追问

[此处插入截图:Web工作台的Agent问股界面]

和AI Agent结合:已经有实际案例的方向

这个项目的 FastAPI层和数据层是解耦的,可以独立调用。这让外部接入成为可能。

方向一:接进Hermes/OpenCode作为控制层

用Agent作为"投顾助手",在对话中调用DSA的API实时查询股票综合评分,不需要打开网页或等定时推送。

比如让Agent每天开盘前过一遍自选股,有异常信号(突然放量涨停、主力大单出逃)就主动推送到飞书。整个链路是:Hermes调度 → DSA API查询 → 通知渠道推送。

方向二:事件驱动的实时分析

把定时任务改成触发式——当某只股票触发设定的技术指标条件(如RSI低于30、成交量突增3倍)或新闻事件时,立即分析并推送。

方向三:多Agent协作

一个Agent盯市场数据,一个Agent分析研报,一个Agent执行推送。数据层解耦后,这种编排逻辑上是可行的。

本地运行 + FastAPI

# 克隆项目
git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git && cd daily_stock_analysis

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env && vim .env

# 启动Web工作台
python main.py --webui

# 单独启动API服务
python main.py --serve-only

访问 http://127.0.0.1:8000 即可使用Web界面,API服务暴露在 /api 路径下供外部调用。


选型建议

场景 推荐方案 一句话评价
非技术用户,每天被动收报告 GitHub Actions + 企业微信/飞书 5分钟配好,每天等推送就行
开发者,想二次开发或接入自有系统 本地运行 + FastAPI API层解耦,方便接进自己的系统
多市场混分析 分开两个workflow跑 避免单次超时,建议A股/美股分开
实时交易决策 不适合 系统定位是辅助参考,不是量化交易

写在最后

这个项目把AI股票分析的门槛拉低到了零——不需要写代码、不需要服务器、不需要付订阅费,GitHub Actions + 一个API Key就能跑起来。

对于非技术圈的朋友来说,这就是最友好的方案。

你用过类似的AI股票工具吗?踩过什么坑?或者想让我下期出哪个功能的详细教程?评论区告诉我。

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