# LLM 驱动的 A/H/美股智能分析器：零成本、纯白嫖、定时推送决策仪表盘
> 基于 AI 大模型的 A股/港股/美股自选股智能分析系统，每日自动分析并推送「决策仪表盘」到企业微信/飞书/Telegram/邮箱。GitHub 14.7k+ Star，MIT 开源。
是 ZhuLinsen 开源的股票智能分析系统，支持 A股、港股、美股及美股指数，通过 LLM 生成一句话核心结论、精确买卖点位和操作检查清单，并支持 GitHub Actions 定时运行，无需自建服务器。
## 项目概述
daily_stock_analysis 是一款面向个人投资者的 AI 股票分析工具，核心能力包括：
– 决策仪表盘：一句话核心结论 + 精确买卖点位 + 操作检查清单
– 多维度分析：技术面（盘中实时 MA/多头排列）+ 筹码分布 + 舆情情报 + 实时行情
– Agent 策略问股：多轮策略问答，支持均线金叉、缠论、波浪理论等 11 种内置策略
– 多渠道推送：企业微信、飞书、Telegram、钉钉、邮件、Pushover
– 零成本部署：GitHub Actions 定时执行，5 分钟完成配置
项目采用 MIT 许可证，支持本地运行、Docker 部署和 GitHub Actions 云执行。
## 核心特性
### 1. AI 决策仪表盘
– 一句话核心结论（买入/观望/卖出）
– 精确买卖点位：买入价、止损价、目标价
– 操作检查清单：每项以「满足 / 注意 / 不满足」标记
– 内置交易纪律：严禁追高（乖离率阈值可配置）、趋势交易（MA5 > MA10 > MA20）
### 2. 多市场支持
– A股：AkShare、Tushare、Pytdx、Baostock
– 港股：hk00700 等格式
– 美股：YFinance（历史与实时统一，确保复权一致）
– 美股指数：SPX、DJI、IXIC 等
### 3. 策略系统
– A股「三段式复盘策略」：进攻/均衡/防守
– 美股「Regime Strategy」：risk-on/neutral/risk-off
– 大盘复盘：每日市场概览、板块涨跌，支持 cn/us/both 切换
### 4. Agent 策略问股
– 11 种内置策略：均线金叉、缠论、波浪理论、多头趋势等
– 自然语言提问：如「用缠论分析 600519」
– 流式进度反馈：行情获取 → 技术分析 → 新闻搜索 → 生成结论
– Web/Bot/API 全链路，支持自定义策略（YAML 文件）
### 5. 图片识别添加股票
– 上传自选股截图，Vision LLM 自动提取股票代码
– 支持 JPG、PNG、WebP、GIF，单张最大 5MB
### 6. 其他功能
– AI 回测验证：方向胜率、止盈止损命中率
– 新闻时效控制：默认 3 天，避免过时信息
– Web 界面：配置管理、任务监控、手动分析，可选密码保护
## 支持 / 连接器
| 类型 | 支持 |
|——|——|
| AI 模型 | AIHubMix、Gemini、OpenAI 兼容、DeepSeek、通义千问、Claude（统一通过 LiteLLM 调用，多 Key 负载均衡）|
| 行情数据 | AkShare、Tushare、Pytdx、Baostock、YFinance |
| 新闻搜索 | Tavily、SerpAPI、Bocha、Brave |
| 推送渠道 | 企业微信、飞书、Telegram、钉钉、邮件、Pushover、PushPlus、Server酱 |
这个 LLM 股票分析器页面应该重点看什么？
这类开源项目最有价值的地方，不是直接给出买卖建议，而是展示一个可复用的自动化分析框架：如何获取行情数据、如何调用 LLM 生成结构化结论、如何把结果推送到企业微信、飞书、Telegram 或邮箱，以及如何用 GitHub Actions 做定时运行。阅读时建议把它当作 AI 自动化项目样例，而不是投资信号本身。
如果准备实际部署，先确认数据源是否稳定、API Key 是否安全、提示词是否有风险提示、输出是否保留人工复核环节。金融类内容尤其不能完全自动决策，比较稳妥的做法是让系统提供观察清单和复盘模板，再由用户自己判断仓位、风险和执行时机。
- 技术重点：行情数据、LLM 分析、定时任务、消息推送。
- 风险边界：不构成投资建议，结果需要人工复核。
- 延伸方向：可作为 AI Agent、自动报表和个人投研助手的项目参考。
免责声明： 本项目仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。股市有风险，投资需谨慎。
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资深互联网从业者，专注AI工具研究与实战应用。长期跟踪ChatGPT、Claude、Stable Diffusion等前沿AI技术，擅长将复杂的技术概念转化为通俗易懂的教程。运营颜资源小站，致力于为中文用户提供高质量的AI教程、开源项目推荐和数字资源整理。
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