AI股票研究员

A股智能投研工具 — 技术分析 | 三维预测 | 多智能体 | 投资大师 | 量化模型 | 产业链

快速开始

安装

# 核心依赖（必需）
pip install requests pandas

# Web UI
pip install flask flask-cors

# MCP Server
pip install mcp

# 持仓导入引擎（OCR + 文档 + 浏览器）
pip install pytesseract Pillow python-pptx pdfplumber PyPDF2 selenium openpyxl
# OCR 还需装 Tesseract 系统包: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

# 报告导出（PPT/PDF）
pip install python-pptx reportlab

# 多智能体分析 (TradingAgents)
pip install langchain-core langchain-openai langchain-anthropic langgraph \
            stockstats mootdx yfinance pydantic

> 全部依赖在 requirements.txt 已激活。早期用过但已废弃的 beautifulsoup4 / lxml / akshare 移到末尾"可选依赖"区，保留注释作为历史。

基本使用

# 个股分析
python scripts/stock_researcher.py --codes 600519 --period short    # 短期(1-5日)
python scripts/stock_researcher.py --codes 600519 --period medium   # 中期(20-60日)
python scripts/stock_researcher.py --codes 600519 --period long     # 长期(120+日)

# 指数/板块
python scripts/stock_researcher.py --index sh000001                 # 上证指数
python scripts/stock_researcher.py --sector 银行                    # 板块分析

# Web UI
python scripts/web_server.py                                        # 启动仪表盘(http://localhost:5003)

运行输出示例

【贵州茅台 600519 短期分析报告】
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
▶ 行情: 现价 1785.00  涨跌 +1.2%
▶ 技术指标: MA5↑ MA20↑ RSI(14)=62.3 MACD金叉
▶ 三维预测评分: 73/100 (情绪70 估值65 历史78 技术60)
▶ 操作建议: 适量买入 | 支撑位1750 | 止损1700 | 止盈1850
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

功能可靠性

> 预测结果怎么看：70+ = 历史上类似条件下上涨概率较高；30-70 = 信号不明，建议观望；<30 = 下跌概率较高。永远不要把预测当作买卖唯一依据。

功能模块

1. 股票分析

2. 三维预测引擎

3. 技术指标

4. 投资大师分析

5. 指数与板块

python scripts/stock_researcher.py --index              # 所有主要指数
python scripts/stock_researcher.py --index sh000300      # 沪深300
python scripts/stock_researcher.py --sector              # 15个申万行业排行
python scripts/stock_researcher.py --sector 银行         # 指定板块

6. 产业链分析

六层递进框架：地图→价值分布→竞争格局→战略控制点→动态演化→投资判断

python scripts/stock_researcher.py --chain               # 列出预设产业链
python scripts/stock_researcher.py --chain 半导体         # 通用模式
python scripts/stock_researcher.py --chain 半导体 --chain-mode ashare  # A股专版(含国产替代)

预设产业链：半导体、新能源汽车、光伏、AI芯片、医药、消费电子、军工、机器人

7. 股票跟踪

python scripts/stock_researcher.py --track 600519 --add    # 添加
python scripts/stock_researcher.py --track --check         # 检查所有
python scripts/stock_researcher.py --track --list          # 列表

功能：止损/止盈提醒、RSI超买超卖、资金大幅流出预警

8. 情绪分析

python scripts/stock_researcher.py --sentiment 600519

数据来源：东方财富股吧（匿名）、雪球（需cookie）。情绪评分 -100~+100。

9. 持仓导入

python scripts/stock_researcher/import_engine.py --import-screenshot "/path/to/持仓.png" --client 张先生
python scripts/stock_researcher/import_engine.py --import-ppt "/path/to/持仓.pptx" --client 张先生
python scripts/stock_researcher/import_engine.py --import-docx "/path/to/持仓.docx" --client 张先生
python scripts/stock_researcher/import_engine.py --import-pdf "/path/to/对账单.pdf" --client 张先生
python scripts/stock_researcher/import_engine.py --export-excel --client 张先生
python scripts/stock_researcher/import_engine.py --list-clients

10. 报告导出

python scripts/stock_researcher.py --report 600519 --export-format ppt pdf txt

11. 量化模型

基于 QuantConnect Lean 架构，支持 Alpha 信号模型（DualThrust/ROC/MeanReversion/Momentum/Value）、风控模型（止损/回撤/止盈）、组合模型（等权/风险平价/价值加权）。

12. GARCH 波动率预测（v2.1.0 新增）

基于 arch 库的 GARCH 族波动率模型，支持：

# MCP 工具调用
analyze_volatility(code="600519", horizon=5, days=120)

# Python 直接调用
from stock_researcher.quantitative import GarchForecaster
forecaster = GarchForecaster(auto_select=True)  # 自动选最优模型
result = forecaster.forecast(prices, horizon=5)

输出：当前年化波动率、预测波动率、长期均衡波动率、半衰期、波动率状态诊断（高/中/低波动分位数）。

13. 多因子评分（v2.1.0 新增）

8 因子综合评分体系，基于 A 股实证研究权重：

# MCP 工具：批量评分
analyze_factors(codes="600519,000858,600036,601398,300750")

14. 配对交易（v2.1.0 新增）

基于 Engle-Granger 协整检验的统计套利策略：

# MCP 工具：寻找银行股的协整配对
find_pairs(codes="600036,601398,601939,601288,600016", sector="银行", min_correlation=0.7)

输出：协整 p-value、对冲比率(hedge ratio)、价差 Z-Score、均值回归半衰期、交易信号。

15. ML涨跌方向预测（v2.1.0 新增）

基于 RandomForest 的 ML 预测模型。27 维特征工程（技术面+资金面+情绪面），预测未来 N 日涨跌方向。

# MCP 工具：特征提取+信号解读
run_ml_prediction(code="600519", horizon=5)

# 完整 ML 流水线（训练+预测）
run_quant_analysis(code="600519", analysis_type="all")

16. 综合量化分析（v2.1.0 新增）

一键运行完整量化分析流水线：Alpha信号 + 技术指标 + GARCH波动率 + 因子评分。

run_quant_analysis(code="600519", analysis_type="all")

国内网络环境优化（v2.1.0）

所有核心功能默认使用国内可直接访问的 API，无需 VPN 或代理。

MCP Server

配置

{
  "mcpServers": {
    "ai-stock-researcher": {
      "command": "python",
      "args": ["./mcp_server.py"],
      "env": { "PYTHONDONTWRITEBYTECODE": "1" }
    }
  }
}

可用工具

多智能体分析

7位AI分析师协调工作流程：

市场分析师 → \
情绪分析师 → \
新闻分析师 → \
基本面分析师 → 多空辩论 → 研究员裁决 → 交易员计划 → 风控辩论(激进/保守/中立) → 最终决策
政策分析师 → /
资金流向 → /
解禁监控 → /

支持 LLM 提供商：DeepSeek / OpenAI / Anthropic / 通义千问 / Google

数据源

核心限制

1. 预测基于历史数据，仅供参考，不构成投资建议
2. 技术指标滞后：KDJ、ADX等存在固有滞后性
3. 网络依赖：实时数据依赖外部API，网络不好时可能获取失败
4. 评分标准差异：不同模块评分体系不同，不要直接比较

故障排查参见 docs/TROUBLESHOOTING.md