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A股智能分析系统
基于AKShare和CrewAI的A股智能分析平台,通过多Agent协作提供专业的A股投资分析。
🚀 项目特色
- 📊 全面的A股数据分析:实时行情、财务数据、资金流向、市场情绪
- 🤖 多Agent协作:4个专业化AI角色协同工作
- 🇨🇳 A股市场特色:针对中国股市特点优化分析
- 📈 专业分析工具:基于AKShare的专业数据源
- 🎯 智能投资建议:综合分析提供投资决策参考
🏗️ 系统架构
四大专业Agent
- 📈 A股市场分析师:技术面、政策面、资金面分析
- 💰 财务报表专家:财务比率、趋势分析、同业对比
- 😊 市场情绪研究员:资金流向、市场情绪、政策影响
- 💼 A股投资顾问:综合分析、投资策略、风险控制
专业工具集
- 📊 A股数据工具:实时行情、历史数据、财务指标
- 🧮 财务分析工具:深度财务分析、同业对比
- 😐 市场情绪工具:资金流向、新闻情绪、技术情绪
- 🔢 计算器工具:安全数学计算
📦 安装和使用
环境要求
- Python 3.12+
- 推荐使用Poetry管理依赖
安装步骤
- 克隆项目
git clone <repository-url> cd stock_analysis_a_stock
- 安装依赖
poetry install --no-root
或者: Install dependencies with UV
uv sync # Installs all dependencies and creates virtual environment
- 配置环境
cp .env.example .env # 编辑.env文件配置必要参数
- 运行分析
# 默认分析腾讯控股 poetry run python src/a_stock_analysis/main.py # 或使用安装的脚本 poetry run a_stock_analysis
分析示例
系统默认分析腾讯控股(00700.HK),您可以修改 main.py 中的参数来分析其他股票:
inputs = { 'company_name': '贵州茅台', 'stock_code': '600519.SH', # A股股票代码 'market': 'SH' # SH=上交所, SZ=深交所, HK=港股 }
支持的股票代码格式
- 上交所A股:
600519.SH - 深交所A股:
000001.SZ - 港股:
00700.HK
🔧 自定义配置
切换AI模型
在 src/a_stock_analysis/crew.py 中,您可以:
# 使用Ollama本地模型(默认) from langchain.llms import Ollama llm = Ollama(model="llama3.1") # 或使用OpenAI GPT模型 from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model='gpt-4')
修改Agent配置
编辑 config/agents.yaml 来调整各Agent的角色、目标和背景故事。
自定义分析任务
编辑 config/tasks.yaml 来修改分析任务的具体要求和输出格式。
📋 功能特性
数据获取能力
- ✅ 实时行情数据
- ✅ 历史K线数据
- ✅ 财务报表数据
- ✅ 资金流向数据
- ✅ 行业板块数据
- ✅ 市场情绪指标
分析维度
- 🔍 技术分析:K线形态、均线系统、技术指标
- 📊 财务分析:财务比率、趋势分析、同业对比
- 💧 资金分析:主力资金、北向资金、散户资金
- 😊 情绪分析:市场情绪、政策影响、热点追踪
- 🎯 投资建议:评级目标、策略建议、风险控制
A股特色功能
- 🏢 政策影响分析:关注中国政策对股市的影响
- 📉 涨跌停分析:考虑A股涨跌停限制的影响
- 🇨🇳 散户情绪:分析A股散户投资者的心理特征
- 💰 资金轮动:追踪中国特色的资金流向规律
⚠️ 风险提示
- 本系统仅供学习研究使用,不构成投资建议
- A股市场风险较高,投资需谨慎
- 建议结合多种分析方法做出投资决策
- 过往业绩不代表未来表现
🤝 贡献指南
欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目!
📄 许可证
本项目采用MIT许可证。
免责声明:本系统提供的信息和分析仅供参考,不构成投资建议。投资有风险,入市需谨慎。
关于 About
基于AKShare和CrewAI的A股智能分析平台,通过多Agent协作提供专业的A股投资分析。 🚀 项目特色 📊 全面的A股数据分析:实时行情、财务数据、资金流向、市场情绪 🤖 多Agent协作:4个专业化AI角色协同工作 🇨🇳 A股市场特色:针对中国股市特点优化分析 📈 专业分析工具:基于AKShare的专业数据源 🎯 智能投资建议:综合分析提供投资决策参考
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Python100.0%
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