68.8K+ Star！基于大模型的每日自选股智能分析与推送系统- 大数跨境

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68.8K+ Star！基于大模型的每日自选股智能分析与推送系统

AIGC创想者

2026-11-10

导读：daily_stock_analysis 是一个基于 AI 大模型的股票智能分析系统，支持 A 股、港股、美股、日股、韩股及台股等多市场。

daily_stock_analysis简介

AI/ML

daily_stock_analysis 是一个基于 AI 大模型的股票智能分析系统，支持 A 股、港股、美股、日股、韩股及台股等多市场。它通过聚合行情数据、K线指标、新闻资讯和基本面信息，利用大语言模型自动生成包含核心结论、买卖点位、风险警报和操作清单的「决策仪表盘」报告。

它主要解决个人投资者每日盯盘耗时、多市场信息碎片化以及缺乏系统性分析框架的问题。用户只需配置好自选股列表和 AI 密钥，即可通过 GitHub Actions 零成本自动化运行，并将分析结果定时推送到企业微信、飞书、Telegram、邮箱等常用通讯工具中，实现投资辅助决策的自动化与智能化。

亮点特性

01多市场与多数据源聚合

覆盖 A/港/美/日/韩/台股，内置 AkShare、YFinance 等免费数据源，支持 Tushare 等专业源无缝切换

02全渠道自动化推送

支持 GitHub Actions 定时触发，并将格式化报告推送到企业微信、飞书、Telegram、Discord、Slack 及邮箱

03Agent 策略问股

Web 端内置 15 种技术分析策略（如均线金叉、缠论、波浪理论），支持调用实时行情进行多轮追问与回测

04开箱即用的 Web 工作台

提供浅色/深色主题的可视化管理界面，支持图片/CSV 智能导入自选股、任务进度监控与完整 Markdown 报告查看

使用场景

场景 1个人投资者每日盘后自动获取自选股的 AI 深度分析报告，节省手动复盘时间

场景 2量化交易爱好者结合内置的 Agent 策略问股功能，进行均线、缠论等技术面的多轮对话验证

场景 3跨市场投资者同时监控 A 股、美股、港股等不同市场的标的，统一接收大盘复盘与个股预警推送

使用环境

编程语言	Python (uv 或 pip)

快速上手

项目提供 GitHub Actions（推荐，免服务器）和本地/Docker 两种部署方式。

方式一：GitHub Actions 零成本部署

Fork 仓库
：在 GitHub 上 Fork 本项目。
配置 Secrets
：进入 Settings -> Secrets and variables -> Actions，添加以下必填项：
- STOCK_LIST：自选股代码，如 600519,hk00700,AAPL
- AI 模型密钥（任选其一）：如 GEMINI_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY
- 通知渠道（任选其一）：如 TELEGRAM_BOT_TOKEN + TELEGRAM_CHAT_ID
启用并运行
：在 Actions 页面启用工作流，可手动点击 Run workflow 测试，默认每个工作日北京时间 18:00 自动执行。

方式二：本地运行

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# 克隆项目
git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git && cd daily_stock_analysis

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 复制并编辑环境变量配置文件（填入 API Key 和自选股等信息）
cp .env.example .env
vim .env

# 运行指定股票分析
python main.py --stocks 600519,hk00700,AAPL

# 启动 Web 工作台界面
python main.py --webui