📈 AI股票分析系统

基于DeepSeek/Qwen大模型的智能股票分析系统，实时监控、AI分析、自动通知

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🌟 项目特点

• 🤖 AI驱动分析 - 使用DeepSeek/Qwen大模型进行深度技术分析
• 📊 实时监控 - 自动监控多只股票，定时分析
• 🎯 智能信号 - 提供BUY/SELL/HOLD明确信号和目标价
• 📱 即时通知 - 支持钉钉、飞书Webhook推送
• 🌐 Web界面 - 实时查看分析结果和历史记录
• 🔌 RESTful API - 完整的API接口，易于集成
• 🐳 容器化部署 - Docker一键部署，开箱即用
• 📈 技术指标 - 支持MA、RSI、波动率等多种技术指标

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📋 目录

• 功能概述
• 系统架构
• 技术栈
• 快速开始
  • Docker部署（推荐）
  • 本地运行
• 配置说明
• 使用指南
• API文档
• 通知配置
• 常见问题
• 更新日志

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🎯 功能概述

核心功能

1. 实时股票监控

• ✅ 支持多只股票同时监控
• ✅ 可配置扫描间隔（1-60分钟）
• ✅ 自动获取实时行情和K线数据
• ✅ 24/7不间断运行

2. AI深度分析

• ✅ 基于大语言模型的技术分析
• ✅ 综合考虑趋势、量价、盘口等多维度
• ✅ 给出BUY/SELL/HOLD明确信号
• ✅ 提供信心度评分（0-100）
• ✅ 给出目标价和止损价建议

3. 技术指标计算

• ✅ 均线系统: MA5、MA10、MA20、MA60
• ✅ 相对强弱: RSI(14)
• ✅ 波动率: 20日标准差
• ✅ 量价分析: 成交量、成交额、内外盘比
• ✅ 盘口分析: 买卖五档、委比

4. 智能通知

• ✅ 钉钉机器人推送
• ✅ 飞书机器人推送
• ✅ 可配置信心度阈值
• ✅ 支持自定义关键词
• ✅ 富文本/Markdown格式

5. Web监控界面

• ✅ 实时显示分析结果
• ✅ 股票列表和状态
• ✅ AI分析详情
• ✅ 历史信号记录
• ✅ 响应式设计

6. RESTful API

• ✅ 获取所有股票状态
• ✅ 查询单个股票分析
• ✅ 健康检查端点
• ✅ 标准JSON响应

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🏗️ 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    AI股票分析系统                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────┐      ┌──────────────┐      ┌─────────────┐
│  TDX API    │─────▶│  数据采集层   │◀────▶│   数据源    │
│  (行情接口)  │      │  (实时行情)   │      │  (K线数据)  │
└─────────────┘      └──────────────┘      └─────────────┘
                            │
                            ▼
                     ┌──────────────┐
                     │  技术指标层   │
                     │ (MA/RSI/波动) │
                     └──────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────┐      ┌──────────────┐      ┌─────────────┐
│  DeepSeek   │◀────▶│   AI分析层   │─────▶│   决策引擎  │
│   / Qwen    │      │  (智能分析)   │      │ (BUY/SELL)  │
└─────────────┘      └──────────────┘      └─────────────┘
                            │
              ┌─────────────┼─────────────┐
              ▼             ▼             ▼
       ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐
       │ 钉钉通知  │ │ 飞书通知  │ │  Web界面  │
       └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘

数据流程

1. 定时任务触发
   └─▶ 获取实时行情（五档、价格、成交量）
       └─▶ 获取K线数据（日K、30分钟K）
           └─▶ 计算技术指标（MA、RSI、波动率）
               └─▶ 构建AI分析提示词
                   └─▶ 调用AI模型分析
                       └─▶ 解析AI决策
                           └─▶ 验证决策合理性
                               └─▶ 存储分析结果
                                   └─▶ 判断是否通知
                                       └─▶ 发送推送通知

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💻 技术栈

后端

• 语言: Go 1.24+
• 框架: Gin (Web框架)
• AI: DeepSeek API / Qwen API
• 并发: Goroutine + Channel
• 配置: JSON

前端

• 技术: HTML5 + CSS3 + Vanilla JavaScript
• 设计: 响应式布局
• 风格: 现代化渐变UI

数据源

• 行情API: 通达信TDX API
• 数据格式: JSON
• 更新频率: 实时

部署

• 容器: Docker + Docker Compose
• Web服务器: Nginx
• 网络模式: Host Network
• 日志: 文件 + 控制台

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🚀 快速开始

前置要求

• Docker 20.10+ 和 Docker Compose 2.0+（Docker部署）
• 或 Go 1.24+（本地运行）
• TDX股票数据API服务
• DeepSeek 或 Qwen API密钥
• docker本地部署tdxapi，项目地址https://github.com/oficcejo/tdx-api

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🐳 Docker部署（推荐）

1️⃣ 克隆项目

git clone https://github.com/oficcejo/ai-ding-stock.git
cd ai-ding-stock

2️⃣ 配置系统

# 复制配置示例
cp config_stock.json.example config_stock.json

# 编辑配置文件
nano config_stock.json

最小配置：(也可部署完成进入http://ip:9090配置）

{
  "tdx_api_url": "http://your-tdx-api:8181",  # TDX实时行情 API项目地址https://github.com/oficcejo/tdx-api
  "ai_config": {
    "provider": "deepseek",
    "deepseek_key": "sk-your-deepseek-api-key",
    "qwen_key": "",
    "custom_api_url": "",
    "custom_api_key": "",
    "custom_model_name": ""
  },
  "stocks": [
    {
      "code": "600519",
      "name": "贵州茅台",
      "enabled": true,
      "scan_interval_minutes": 5,
      "min_confidence": 70
    }
  ],
  "notification": {
    "enabled": true,
    "dingtalk": {
      "enabled": true,
      "webhook_url": "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=YOUR_TOKEN",
      "secret": "关键词（如：股票通知）"
    },
    "feishu": {
      "enabled": false,
      "webhook_url": "",
      "secret": ""
    }
  },
  "api_server_port": 9090,
  "log_dir": "logs"
}

3️⃣ 启动服务

Linux/macOS

# 添加执行权限
chmod +x docker-start.sh

# 启动服务
bash docker-start.sh start

# 或使用docker-compose
docker-compose up -d --build

Windows

REM 直接双击运行
docker-start.bat

REM 或命令行
docker-start.bat start

4️⃣ 访问系统

• Web界面: http://localhost:8090
• API接口: http://localhost:9090/api/stocks

5️⃣ 管理服务

# 查看状态
bash docker-start.sh status

# 查看日志
bash docker-start.sh logs

# 重启服务
bash docker-start.sh restart

# 停止服务
bash docker-start.sh stop

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💻 本地运行

1️⃣ 安装依赖

# 安装Go 1.24+
# https://golang.org/dl/

# 验证安装
go version

2️⃣ 下载项目

git clone https://github.com/oficcejo/ai-ding-stock.git
cd oficcejo/ai-ding-stock

3️⃣ 安装依赖

# 使用国内代理（可选）
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

# 下载依赖
go mod download

4️⃣ 配置系统

# 复制配置
cp config_stock.json.example config_stock.json

# 编辑配置
vim config_stock.json

5️⃣ 编译运行

# 编译
go build -o stock_analyzer main_stock.go

# 运行
./stock_analyzer

# Windows
stock_analyzer.exe

6️⃣ 访问系统

• Web界面: http://localhost:8090/stock_dashboard.html
• API接口: http://localhost:9090/api/stocks

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⚙️ 配置说明

配置文件结构

{
  "tdx_api_url": "TDX API地址",
  "ai_config": {
    "provider": "AI提供商: deepseek/qwen/custom",
    "deepseek_key": "DeepSeek API密钥",
    "qwen_key": "Qwen API密钥",
    "custom_api_url": "自定义API地址（可选）",
    "custom_api_key": "自定义API密钥（可选）",
    "custom_model_name": "自定义模型名称（可选）"
  },
  "stocks": [
    {
      "code": "股票代码",
      "name": "股票名称",
      "enabled": true,
      "scan_interval_minutes": 5,
      "min_confidence": 70
    }
  ],
  "notification": {
    "enabled": true,
    "dingtalk": {
      "enabled": true,
      "webhook_url": "钉钉机器人Webhook",
      "secret": "安全关键词"
    },
    "feishu": {
      "enabled": false,
      "webhook_url": "飞书机器人Webhook",
      "secret": "签名密钥"
    }
  },
  "api_server_port": 9090,
  "log_dir": "logs"
}

配置项说明

TDX API配置

• tdx_api_url: TDX股票数据API的基础URL

AI配置

• provider: AI提供商，支持：
  • deepseek: 使用DeepSeek API
  • qwen: 使用通义千问API
  • custom: 使用自定义API
• deepseek_key: DeepSeek API密钥
• qwen_key: 通义千问API密钥

股票配置

• code: 股票代码（如：600519）
• name: 股票名称（如：贵州茅台）
• enabled: 是否启用监控
• scan_interval_minutes: 扫描间隔（分钟），建议5-60
• min_confidence: 最小信心度阈值（0-100），低于此值不发送通知

通知配置

• enabled: 是否启用通知
• dingtalk.webhook_url: 钉钉机器人Webhook地址
• dingtalk.secret: 钉钉机器人关键词（用于安全验证）
• feishu.webhook_url: 飞书机器人Webhook地址

服务配置

• api_server_port: API服务器端口（默认9090）
• log_dir: 日志目录

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📖 使用指南

添加监控股票

编辑 config_stock.json：

{
  "stocks": [
    {
      "code": "600519",
      "name": "贵州茅台",
      "enabled": true,
      "scan_interval_minutes": 5,
      "min_confidence": 70
    },
    {
      "code": "000001",
      "name": "平安银行",
      "enabled": true,
      "scan_interval_minutes": 10,
      "min_confidence": 75
    }
  ]
}

重启服务：

# Docker
docker-compose restart stock-analyzer

# 本地
# Ctrl+C 停止，然后重新运行
./stock_analyzer

调整分析频率

修改 scan_interval_minutes：

{
  "code": "600519",
  "scan_interval_minutes": 15  // 改为15分钟
}

调整通知阈值

修改 min_confidence：

{
  "code": "600519",
  "min_confidence": 80  // 提高到80%才通知
}

临时禁用股票

设置 enabled 为 false：

{
  "code": "600519",
  "enabled": false  // 暂时不监控
}

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🔌 API文档

基础信息

• Base URL: http://localhost:9090
• Content-Type: application/json
• 响应格式: JSON

API端点

1. 获取所有股票状态

GET /api/stocks

响应示例：

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "total": 2,
    "stocks": [
      {
        "code": "600519",
        "name": "贵州茅台",
        "enabled": true
      },
      {
        "code": "000001",
        "name": "平安银行",
        "enabled": true
      }
    ]
  }
}

2. 获取单个股票分析

GET /api/stock/:code

参数：

• code: 股票代码

响应示例：

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "stock_code": "600519",
    "stock_name": "贵州茅台",
    "current_price": 1234.56,
    "signal": "BUY",
    "confidence": 85,
    "reasoning": "技术面分析：当前价格位于MA5之上...",
    "target_price": 1300.00,
    "stop_loss": 1200.00,
    "risk_reward": "1:3",
    "timestamp": "2025-11-04T15:30:00Z",
    "technical_data": {
      "ma5": 1230.00,
      "ma10": 1220.00,
      "rsi14": "58.50",
      "volatility_20d": "2.50%"
    }
  }
}

3. 健康检查

GET /health

响应示例：

{
  "status": "ok",
  "timestamp": "2025-11-04T15:30:00Z"
}

---

📱 通知配置

钉钉机器人

1. 创建机器人

1. 打开钉钉群
2. 群设置 → 智能群助手 → 添加机器人
3. 选择"自定义"机器人
4. 设置机器人名称和头像
5. 安全设置：选择"自定义关键词"，填写关键词（如：股票通知）
6. 复制Webhook地址

2. 配置系统

{
  "notification": {
    "dingtalk": {
      "enabled": true,
      "webhook_url": "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=YOUR_TOKEN",
      "secret": "股票通知"  // 与机器人安全设置的关键词一致
    }
  }
}

3. 通知效果

# ⚠️ SELL信号 - 贵州茅台(600519)

> **【股票通知】AI股票分析系统**

---

**当前价格**: 1234.56元
**信心度**: 85%
**目标价格**: 1200.00元
**止损价格**: 1250.00元
**风险回报比**: 1:2

---

**分析原因**:
技术面分析显示...

---

**时间**: 2025-11-04 15:30:00

飞书机器人

1. 创建机器人

1. 打开飞书群
2. 群设置 → 群机器人 → 添加机器人
3. 选择"自定义机器人"
4. 设置机器人名称
5. 复制Webhook URL

2. 配置系统

{
  "notification": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "webhook_url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/YOUR_TOKEN",
      "secret": ""
    }
  }
}

---

🎨 Web界面

功能特性

• 📊 实时数据：显示所有监控股票的最新分析
• 🎯 信号展示：清晰的BUY/SELL/HOLD标识
• 💯 信心度：可视化的信心度百分比
• 📈 技术指标：MA、RSI、波动率等
• 📝 分析详情：AI的完整推理过程
• ⏰ 时间戳：最后更新时间
• 🔄 自动刷新：定期自动更新数据

访问地址

• Docker部署: http://服务器IP:8090
• 本地运行: http://localhost:8090/stock_dashboard.html

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❓ 常见问题

1. Docker构建失败

问题: go: module xxx requires go >= 1.24.0

解决:

# 确认Docker镜像使用正确的Go版本
grep "golang:" Dockerfile
# 应该显示: FROM golang:1.24-alpine

2. TDX API连接超时

问题: 获取行情失败: 超时

解决:

# 测试TDX API是否可访问
curl http://your-tdx-api:8181

# 如果在Docker中，确保使用host网络模式
# docker-compose.yml中应该有:
# network_mode: host

3. AI API调用失败

问题: AI分析失败: API key invalid

解决:

• 检查API密钥是否正确
• 确认AI服务是否正常
• 检查网络连接

4. 钉钉通知失败

问题: 关键词不匹配

解决:

• 确保配置文件中的secret字段与钉钉机器人的关键词一致
• 检查Webhook URL是否正确

5. Web界面无法访问

问题: 403 Forbidden

解决:

# 修改web目录权限
sudo chmod -R 755 web/

# 重启服务
docker-compose restart stock-web

6. 端口冲突

问题: address already in use

解决:

# 查找占用端口的进程
sudo lsof -i :8090
sudo lsof -i :9090

# 修改docker-compose.yml中的端口映射
# 或停止占用端口的程序

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🔧 开发指南

项目结构

oficcejo/ai-ding-stock/
├── main_stock.go           # 主程序入口
├── config_stock.json       # 配置文件
├── go.mod                  # Go模块定义
├── go.sum                  # 依赖校验
├── Dockerfile              # Docker镜像
├── docker-compose.yml      # Docker编排
├── nginx.conf              # Nginx配置
├── docker-start.sh         # 启动脚本(Linux)
├── docker-start.bat        # 启动脚本(Windows)
│
├── api/                    # API服务
│   └── stock_server.go     # API路由和处理
│
├── config/                 # 配置管理
│   └── stock_config.go     # 配置加载
│
├── stock/                  # 股票分析核心
│   ├── tdx_client.go       # TDX API客户端
│   ├── analyzer.go         # 分析引擎
│   └── ai_parser.go        # AI响应解析
│
├── notifier/               # 通知系统
│   └── webhook.go          # Webhook通知
│
├── mcp/                    # AI通信
│   └── client.go           # AI API客户端
│
├── web/                    # Web前端
│   └── stock_dashboard.html
│
└── logs/                   # 日志目录
    └── *.log

添加新功能

1. 添加新的技术指标

编辑 stock/analyzer.go：

// 在getTechnicalData方法中添加
if len(dayKline.List) >= 50 {
    // 计算MACD或其他指标
    macd := calculateMACD(dayKline.List)
    data["macd"] = macd
}

2. 添加新的通知渠道

在 notifier/webhook.go 中实现新的Notifier接口：

type WeChatNotifier struct {
    WebhookURL string
}

func (w *WeChatNotifier) SendSignal(signal *TradingSignal) error {
    // 实现企业微信通知
}

3. 自定义AI提示词

编辑 stock/analyzer.go 的 buildPrompt 方法。

---

🔄 更新日志

v2.0.0 (2025-11-04)

🎉 重大更新

• ✨ 完全重构为股票分析系统
• 🚀 移除所有加密货币相关代码
• 🐳 优化Docker部署方案

✨ 新功能

• ➕ 集成TDX股票数据API
• ➕ 支持DeepSeek/Qwen AI分析
• ➕ 钉钉/飞书Webhook通知
• ➕ Web监控界面
• ➕ RESTful API接口
• ➕ 多股票并发监控
• ➕ 技术指标计算（MA/RSI/波动率）

🔧 优化

• ⚡ 使用国内镜像源加速构建
• ⚡ Host网络模式提升性能
• ⚡ 精简Docker镜像（20-30MB）
• ⚡ 优化AI提示词
• ⚡ 改进错误处理

🐛 修复

• 🔨 修复Amount字段类型问题（int64→float64）
• 🔨 修复Docker网络配置
• 🔨 修复Web文件权限问题
• 🔨 修复钉钉关键词验证

📝 文档

• 📚 全新README
• 📚 Docker部署指南
• 📚 快速开始指南
• 📚 API文档
• 📚 常见问题解答

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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

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🤝 贡献

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

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💬 支持

• 问题反馈: GitHub Issues
• 功能建议: GitHub Discussions

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⚠️ 免责声明

本系统提供的分析结果仅供参考，不构成投资建议。

• ❌ 不保证分析准确性
• ❌ 不承担投资损失责任
• ❌ AI分析存在局限性
• ✅ 请独立思考，谨慎决策
• ✅ 投资有风险，入市需谨慎

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🌟 Star History

如果这个项目对你有帮助，请给个 ⭐️ Star！

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Made with ❤️ by oficcejo/ai-ding-stock Team