🤖 复合多AI智能体股票团队分析系统

基于 Python + Streamlit + 多AI智能体 的智能股票分析系统——模拟证券公司分析师团队，覆盖 A股 / 港股 / 美股，提供分析、选股、监测、盯盘、量化交易与通知推送的全流程投资决策支持。

🙏 初心

在股市摸爬滚打多年，自学自编各种指标，花冤枉钱学习了各种战法各种策略，也曾入各种小班，总是赚少赔多，逐渐失去在股市玩的信心。自从去年 deepseek 上市，一直探索用 AI 辅助分析，近日受 tradingagents 项目启发（感谢原作），多 agent 结合跟踪主力资金战法（某指每年收费6000rmb），用各种 AI 辅助编程，拼凑了这么个小程序。根据软件提供的辅助信息，实盘测试胜率还是挺高的，并且逐步形成了自己的交易系统，近一个月来，账户也慢慢在扭亏为盈。

开源此软件的目的，就是为了使像我一样的小散，不再迷茫。也许这个软件不能让你发大财，但是它能给你足够的信心。

⚠️ 股市有风险，入市需谨慎！

💬 社区与教程

📸 界面预览

✨ 功能总览

📊 股票分析

🎯 策略选股

🧭 策略分析

💼 投资管理

🔧 系统能力

🚀 快速开始

本系统支持两种部署方式：

• 🐳 Docker部署（推荐）：一键启动，环境隔离，无需配置 Python/Node.js
• 💻 本地部署：适合开发者，便于调试与二次开发

方式一：Docker 部署（推荐）⭐

前置要求：Docker 20.10+、Docker Compose 2.0+、DeepSeek API Key

# 1. 配置环境变量
cp .env.example .env          # Windows PowerShell 可用: Copy-Item .env.example .env
# 编辑 .env，至少填入 DEEPSEEK_API_KEY

# 2. 启动服务（仓库自带 Dockerfile 已预配国内镜像源：阿里 apt / 清华 pip / npmmirror，国内网络构建速度快6倍+）
docker build -t agentsstock1 .
docker run -d -p 8503:8503 -v ./.env:/app/.env --name agentsstock1 agentsstock1
# 或使用 Compose：
docker-compose up -d

# 3. 常用命令
docker-compose logs -f      # 查看日志
docker-compose down         # 停止服务
docker-compose restart      # 重启服务

访问系统：http://localhost:8503 （Docker 映射端口为 8503，避免端口冲突）

📖 详细文档：DOCKER_DEPLOYMENT.md ｜ 国内源构建指南 ⭐推荐

方式二：本地部署

环境要求：Python 3.8+（推荐3.12）、Node.js 16+（pywencai 需要）、稳定网络（大陆网络请关闭VPN）、DeepSeek API Key

# 1. 创建并激活虚拟环境（PowerShell）
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium        # 选股功能需要（问财 TLS 指纹绕过）

# 3. 配置 .env（见下方「环境配置参考」，也可启动后在 Web「环境配置」界面填写）
Copy-Item .env.example .env

# 4. 启动
python run.py                      # 或 streamlit run app.py

访问系统：http://localhost:8501

问财选股登录（主力选股/低价擒牛/净利增长/小市值/低估值等功能的前提，见下方配置参考 §4）

⚙️ 环境配置参考（.env）

💡 所有配置项均可在启动后的「⚙️ 环境配置」Web 界面中可视化填写；完整模板与注释见 env_example.txt / .env.example。

1. AI 引擎（必填其一）

# ===== 必填：DeepSeek（核心AI引擎）=====
DEEPSEEK_API_KEY=your_key_here
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1

# 模型名称：支持任意 OpenAI 兼容模型，一键切换无需改代码
# 常用：deepseek-chat, deepseek-reasoner, qwen-plus, qwen3.6-flash, gpt-4o
DEFAULT_MODEL_NAME=deepseek-chat

# ===== 可选：OrcaRouter 统一模型网关（设置后优先于 DeepSeek）=====
# 一个 key 路由 DeepSeek/Qwen/Kimi 等主流模型 | https://www.orcarouter.ai
ORCAROUTER_API_KEY=
ORCAROUTER_BASE_URL=https://api.orcarouter.ai/v1
ORCAROUTER_MODEL=orcarouter/auto

2. TypeSafe Jev 结构化决策（可选，不配置则功能关闭）

# 配置后：最终评级/信心度/新闻情绪/批量打分由 Jev 直接返回类型化结果
# 失败/低置信度自动降级 DeepSeek 文本链路，行为零侵入
TYPESAFE_API_KEY=
TYPESAFE_MODEL=jev-latest
JEV_MIN_CONFIDENCE=0.5            # 低于此置信度降级
JEV_ALERT_MIN_CONFIDENCE=0.6      # 新闻告警最低置信度

Key 申请：https://console.typesafe.ai ｜ 完整说明：TypeSafe Jev决策引擎接入说明

3. 数据源（可选）

TUSHARE_TOKEN=                    # 备用数据源（https://tushare.pro 注册，见 docs/Tushare积分获取指南.md）
YDC_API_KEY=                      # You.com API（智策板块Research功能用）
YDC_RESEARCH_EFFORT=standard      # 搜索深度：lite/standard/deep/exhaustive

# TDX 本地行情数据源（可选，盯盘/监测响应提速5-10倍）
# 项目地址 https://github.com/oficcejo/tdx-api，默认 docker 部署
TDX_ENABLED=false
TDX_BASE_URL=http://192.168.1.222:8181

4. 问财（iwencai）登录配置 —— 选股功能前提

同花顺问财对未登录访问限制严格，主力选股、低价擒牛、净利增长、小市值、低估值等选股功能需要登录凭证（二选一）：

方案一：一键终端扫码登录（本地桌面推荐）

python login_iwencai.py           # 自动弹出登录窗口，登录后 Cookie 保存至 .iwencai_cookie.txt

方案二：从已登录 Chrome 抓取 Cookie（远程服务器推荐）

1. Chrome 登录 问财选股页面 → F12 → Network → F5 刷新
2. 点击第一条请求 → Headers → Request Headers → 复制 Cookie 字段值
3. 保存方式任选：python login_iwencai.py --set-cookie "..." ／ 写入 .iwencai_cookie.txt ／ .env 中 IWENCAI_COOKIE=...

5. 通知配置（可选）

# ===== 邮件通知（QQ/163/Gmail，授权码而非密码）=====
EMAIL_ENABLED=false
SMTP_SERVER=smtp.qq.com
SMTP_PORT=587
EMAIL_FROM=your_email@qq.com
EMAIL_PASSWORD=your_authorization_code
EMAIL_TO=receiver@example.com

# ===== Webhook 通知（钉钉/飞书群机器人）=====
WEBHOOK_ENABLED=false
WEBHOOK_TYPE=dingtalk             # 或 feishu
WEBHOOK_URL=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx
WEBHOOK_KEYWORD=股票              # 钉钉自定义关键词（需与机器人安全设置一致），飞书可留空

📖 邮件配置指南 ｜ Webhook配置指南 ｜ 钉钉关键词快速配置

6. 量化交易与策略监控（可选）

MINIQMT_ENABLED=false             # MiniQMT 自动交易（需本机启动 MiniQMT 客户端）
MINIQMT_ACCOUNT_ID=
MINIQMT_HOST=127.0.0.1
MINIQMT_PORT=58610

LOW_PRICE_BULL_SCAN_INTERVAL=60   # 低价擒牛扫描间隔（秒）
LOW_PRICE_BULL_HOLDING_DAYS=5     # 持股天数限制

7. 当前数据链路总览

历史K线      → 腾讯 proxy.finance.qq.com         ✅
个股基本信息 → 新浪 hq.sinajs.cn                 ✅
实时行情     → 新浪 hq.sinajs.cn / TDX(本地)     ✅
财务数据     → 同花顺/新浪                       ✅
选股数据     → iwencai.com (浏览器 cookies)      ✅ (需登录)
资金流向     → 东方财富(受限) → 跳过             ⚠️
降级链       → TDX → Tushare → AKShare 多层保障  ⏳

🎯 主要功能使用说明（精要）

各功能的完整操作流程详见 docs/ 对应文档，此处仅列高频要点。

📊 股票分析（单股/批量）

股票代码格式：A股 6位数字（600519）｜港股 1-5位数字（00700）或 HK00700｜美股字母（AAPL）

单股流程：输入代码 → 选择分析师团队 → 开始分析 → 各维度报告 → 团队讨论 → 最终决策 → PDF导出

批量分析技巧：

• 代码输入支持每行一个 / 逗号 / 空格分隔
• 3-5只建议顺序分析（稳定），6只以上建议多线程并行（最多3并发，避免API限流）
• 一次建议不超过20只；结果可按评级筛选、按涨跌幅/信心度/RSI排序
• 统一决策字段：rating（强烈买入/买入/持有/卖出/强烈卖出）、confidence_level、entry_range、take_profit、stop_loss

🔍 实时监测

• 进场区间：价格进入区间触发进场提醒；止盈位：建议10-20%盈利目标；止损位：建议5-10%止损线
• 检查间隔：长线180-300秒、短线30-60秒，建议≥60秒避免频繁API调用
• 分析完成后各页面均支持"➕ 加入监测"一键带入价位参数

🤖 AI盯盘（智能盯盘）

• DeepSeek 实时决策 + K线图AI标注 + 持仓盈亏管理 + 自动交易（miniQMT，T+1适配）
• 推荐勾选「仅交易时段监控」：API消耗↓75%、无效通知↓95%
• 详细文档：智能盯盘使用指南 ｜ AI盯盘交易时段优化

🎯 智瞰龙虎

• 最佳分析时间：交易日 18:00-21:00（龙虎榜T日数据已更新）
• 流程：获取数据 → 5位AI分析师并行分析（8-15分钟）→ 推荐股票/AI评分排名/历史报告
• TOP10 可一键批量深度分析（3/5/10只）→ 加入实时监测
• 仓位参考：高确定性30-40% ／ 中确定性20-30% ／ 低确定性10-15%

🎯 智策板块

• 四位智能体：宏观策略师、板块诊断师、资金流向分析师、市场情绪解码员
• 三维输出：板块多空（含信心度，≥8分重点关注）／轮动（潜力接力板块为最佳布局时机）／热度排行
• 定时分析：设置每日时间（盘前8:00-8:30 ／ 盘后16:00-17:00 ／ 晚间21:00-22:00），邮件+Webhook推送
• 📖 智策定时分析部署清单

💼 持仓定时分析

侧边栏 持仓分析 → 添加持仓（成本价/数量/备注）→ 配置多个定时时间点
→ 启动调度器 → 自动分析+同步监测+邮件/Webhook推送 → 查看评级历史

支持A股/港股/美股；多时间点配置见 MULTI_SCHEDULE_GUIDE.md

📈 新闻流量监测

• 20平台热点新闻实时监测 → AI情绪分析（启用Jev后立场/紧急度/相关性类型化输出）
• 告警门槛：仅 Jev 置信度 ≥ JEV_ALERT_MIN_CONFIDENCE（默认0.6）的利好/利空结论触发 Webhook
• 📖 新闻流量监测快速开始

🌏 宏观周期 & 宏观分析

• 宏观周期（🧭）：康波周期 × 美林投资时钟 × 中国政策三维研判，偏周期框架，适合战略资产配置
• 宏观分析（🌏）：国家统计局官方数据直连 → AI研判 → 行业利好/利空映射 → 优质标的，偏当前宏观现实
• 两板块配合使用效果更佳

🏗️ 系统架构

分层结构

UI层 (Streamlit *_ui.py) → 引擎层 (*_engine.py / *_scheduler.py)
→ AI智能体层 (*_agents.py / ai_agents.py / typesafe_decision_client.py)
→ 数据层 (*_data.py / data_source_manager.py / 各数据源适配器)
→ 持久层 (*_db.py + SQLite/Peewee)

统一分析规范（强制）：所有股票分析必须走 app.analyze_single_stock_for_batch()，字段名/解析/UI/通知全链统一 → UNIFIED_ANALYSIS_SPEC.md

模块文件地图

核心分析
├── app.py                     # Streamlit 主界面与统一批量分析出口
├── ai_agents.py               # 6位AI分析师团队 + 最终决策（Jev优先）
├── stock_data.py              # A股/港股/美股数据获取与技术指标
├── llm_client.py              # LLM工厂（OrcaRouter/DeepSeek）+ get_jev_client + 价位计算
├── typesafe_decision_client.py# TypeSafe Jev 客户端（SDK/HTTP双路径+三级降级链）⭐ NEW
├── deepseek_client.py         # DeepSeek API 封装
├── data_source_manager.py     # 多数据源管理与降级
└── config.py / config_manager.py / model_config.py  # 配置体系

策略选股
├── main_force_selector/analysis/ui/pdf_generator    # 主力选股（含批量分析）
├── low_price_bull_*           # 低价擒牛（选股/监控/服务/策略）
├── small_cap_selector/ui      # 小市值策略
├── profit_growth_*            # 净利增长策略
├── value_stock_*              # 低估值价值投资
└── small_cap / quarterly_report_data / fund_flow_akshare / news_announcement_data  # 选数支撑

策略分析
├── sector_strategy_*          # 智策板块（agents/data/engine/scheduler/ui/pdf）
├── longhubang_*               # 智瞰龙虎（data/db/agents/engine/scoring/pdf/ui/history）
├── macro_cycle_*              # 宏观周期（agents/data/engine/pdf/ui）
├── macro_analysis_*           # 宏观分析（国家统计局数据+AI研判）
└── news_flow_*                # 新闻流量监测（agents/data/engine/sentiment/alert/db/pdf/ui...）

投资管理
├── portfolio_*                # 持仓定时分析（manager/db/scheduler/ui）
├── monitor_*                  # 实时监测（manager/service/db/ui）
├── smart_monitor_*            # AI盯盘（engine/ui/kline/qmt/tdx_data/deepseek）
├── miniqmt_interface.py       # MiniQMT 量化交易接口
└── notification_service.py    # 邮件 + 钉钉/飞书 Webhook 通知

支撑设施
├── database.py / *_db.py      # Peewee + SQLite 持久层
├── pdf_generator*.py           # PDF 报告生成
├── utils/iwencai_browser.py    # Playwright 绕过问财 TLS 指纹 ⭐
├── utils/pywencai_helper.py    # safe_get 双路径降级 ⭐
├── utils/akshare_helper.py     # 全局请求补丁 + 重试装饰器
├── run.py / start_app.bat      # 启动脚本
└── Dockerfile / docker-compose.yml  # 容器化部署

技术特性

🛠️ 故障排除

1. API Key 错误：检查 .env 中 DEEPSEEK_API_KEY（或 ORCAROUTER_API_KEY）是否存在、有效、余额充足
2. 股票数据获取失败：检查网络与代码格式；数据源临时不可用时系统自动降级，稍后重试
3. 财务数据获取失败：新股可能无完整财报，系统自动跳过继续其余分析
4. 依赖安装失败：pip install -r requirements.txt；Python 需 3.8+；ModuleNotFoundError: schedule → pip install schedule
5. 选股功能全部报错/验证码：确认已完成问财登录配置（.iwencai_cookie.txt 或 IWENCAI_COOKIE），并已 playwright install chromium
6. 页面加载慢：首次运行需下载数据；缓存5分钟内重复查询更快；财务数据获取约10-20秒
7. MiniQMT 连接失败：确认 MiniQMT 客户端已启动并登录、账户ID正确 → 集成指南
8. 量化交易未执行：确认功能已启用、连接正常、监测服务运行中、处于交易日内
9. Docker 问题：docker ps 查状态、docker-compose logs -f 看日志、端口冲突改映射、Linux下 chmod 666 *.db → DOCKER_DEPLOYMENT.md
10. Webhook 收不到/关键词不匹配(310000)：核对 WEBHOOK_ENABLED/URL/KEYWORD（钉钉关键词须与机器人设置一致）；用「📱 发送测试Webhook」验证 → 配置指南
11. TDX 数据源问题：docker ps | grep tdx 查容器、curl http://localhost:8080/api/quote?code=000001 测接口、核对 TDX_BASE_URL → TDX快速配置
12. 智策分析超时/定时不跑：定时任务需保持程序运行；deepseek-reasoner 较慢可切 deepseek-chat；「立即运行一次」测试 → 部署清单

日志调试：终端实时输出；Docker 下 docker-compose logs -f。如发现 bug 请查看 BUGFIX.md 了解已知问题。

📚 文档索引（docs/）

📜 更新记录

完整更新历史见 docs/UPDATE_LOG.md。近期要点：

⚠️ 免责声明

本系统仅供学习和研究使用，不构成投资建议。股票投资有风险，入市需谨慎。使用本系统进行投资决策的风险由用户自行承担。

🤝 贡献与联系

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！任何疑问请留言或联系 ws3101001@126.com（可加微信，请备注 aiagents-stock）。

License：MIT

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技术支持：山东科技大学 于舒馨