A股智能分析系统 (AStock Analyzer)

一个功能强大的 A股智能分析系统，提供涨停预测、游资跟踪、智能选股、买入信号分析和风险预警等功能。

✨ 核心功能

• 📈 涨停预测 - 基于五维评分模型预测明日涨停股票
• 💰 游资跟踪 - 深度分析龙虎榜数据，追踪热钱流向
• 🎯 智能选股 - 多策略选股（价值投资、成长股、动量策略等）
• 📊 买入信号 - 综合技术指标分析最佳买入时机
• ⚠️ 风险预警 - 多维度风险评估，避免踩雷
• 🔄 实时行情 - 获取股票实时行情数据

🎨 多种使用方式

• 命令行界面 - 基于 Rich 的美观交互式命令行
• Web 界面 - 基于 Streamlit 的现代化 Web 应用
• API 服务 - 基于 FastAPI 的 RESTful API

🚀 快速开始

1. 安装依赖

# 克隆项目
git clone https://github.com/hacker4257/astock_analyzer.git
cd astock_analyzer

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 配置环境（可选）

# 复制环境变量配置文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，根据需要修改配置

3. 运行系统

方式一：命令行交互模式

# 启动交互式菜单
python main.py

# 或使用启动脚本
./start.sh        # Linux/Mac
start.bat         # Windows

方式二：命令行直接执行

# 涨停预测
python main.py --limit-up

# 游资跟踪
python main.py --hot-money

# 智能选股（价值投资策略）
python main.py --select value

# 买入信号分析
python main.py --analyze 600000

# 风险预警
python main.py --risk 600000

# 扫描高风险股票
python main.py --scan-risk

# 获取实时行情
python main.py --quote 600000,000001

方式三：Web 界面

# 启动 Streamlit Web 应用
streamlit run web_app.py

访问 http://localhost:8501 即可使用 Web 界面。

方式四：API 服务

# 启动 FastAPI 服务
python backend/api_server.py

访问 http://localhost:8000/docs 查看 API 文档。

4. 快速测试

# 运行测试脚本，检查系统是否正常工作
python test_run.py

📚 使用示例

Python 代码示例

from astock_analyzer import AStockAnalyzer

# 初始化系统
analyzer = AStockAnalyzer()

# 1. 涨停预测
result = analyzer.predict_limit_up(top_n=20)

# 2. 游资跟踪
analysis = analyzer.track_hot_money()

# 3. 智能选股 - 价值投资策略
stocks = analyzer.smart_select(strategy='value', top_n=30)

# 4. 买入信号分析
signal = analyzer.analyze_buy_signal('600000')

# 5. 风险预警
risk = analyzer.check_risk('600000')

# 6. 扫描高风险股票
high_risk_stocks = analyzer.scan_risks(risk_threshold=60)

# 7. 获取实时行情
quote = analyzer.get_realtime_quote(['600000', '000001'])

# 关闭系统
analyzer.close()

更多示例请查看 examples/demo.py

🏗️ 项目结构

astock_analyzer/
├── main.py                          # 主程序入口（命令行）
├── web_app.py                       # Streamlit Web 应用
├── test_run.py                      # 快速测试脚本
├── requirements.txt                 # 项目依赖
├── LICENSE                          # MIT 许可证
├── README.md                        # 项目文档
├── .gitignore                       # Git 忽略文件
├── .env.example                     # 环境变量示例
├── start.sh / start.bat             # 启动脚本
│
├── data_layer/                      # 数据层
│   ├── data_interface.py            # 统一数据接口
│   ├── adapters.py                  # 多源数据适配器
│   └── __init__.py
│
├── business_layer/                  # 业务层
│   ├── limit_up_predictor.py        # 涨停预测
│   ├── hot_money_tracker.py         # 游资跟踪
│   ├── stock_selector.py            # 智能选股
│   ├── buy_signal.py                # 买入信号
│   ├── limit_down_warning.py        # 风险预警
│   └── __init__.py
│
├── ui_layer/                        # 展示层
│   ├── rich_ui.py                   # Rich 命令行 UI
│   └── __init__.py
│
├── backend/                         # 后端服务
│   └── api_server.py                # FastAPI 服务器
│
├── frontend/                        # 前端（预留）
│
├── utils/                           # 工具模块
│   ├── logger.py                    # 日志工具
│   ├── config.py                    # 配置管理
│   ├── errors.py                    # 错误定义
│   └── __init__.py
│
└── examples/                        # 示例代码
    └── demo.py                      # 使用示例

🎯 功能详解

1. 涨停预测

基于五维评分模型预测明日涨停股票：

• 技术面评分 - K线形态、均线系统、技术指标
• 资金面评分 - 成交量、资金流向、主力动向
• 消息面评分 - 龙虎榜、公告、新闻
• 基本面评分 - 财务指标、行业地位
• 情绪面评分 - 市场情绪、板块热度

2. 游资跟踪

深度分析龙虎榜数据：

• 追踪知名游资席位
• 分析买卖力度对比
• 识别游资操作模式
• 预测后续走势

3. 智能选股

支持多种选股策略：

• 价值投资 - 低估值、高股息、稳健增长
• 成长股 - 高增长、行业龙头
• 动量策略 - 强势股、突破形态
• 低市盈率 - PE < 15 的低估值股票
• 小市值 - 市值 < 100 亿的小盘股

4. 买入信号分析

综合多个技术指标：

• MACD 金叉
• KDJ 低位金叉
• RSI 超卖反弹
• 均线多头排列
• 成交量放大

5. 风险预警

多维度风险评估：

• 技术面风险（破位、死叉）
• 资金面风险（资金流出）
• 基本面风险（业绩下滑）
• 市场风险（大盘走势）
• 个股风险（ST、退市风险）

🔌 数据源

系统支持多个数据源，自动切换：

1. AKShare - 主要数据源（免费）
2. Efinance - 东方财富数据（免费）
3. Baostock - 证券宝数据（免费）
4. Yahoo Finance - 雅虎财经（免费）

📊 技术栈

• 数据源: AKShare, Efinance, Baostock, Yahoo Finance
• 数据处理: Pandas, NumPy
• 命令行界面: Rich
• Web 界面: Streamlit
• API 后端: FastAPI, Uvicorn
• 数据验证: Pydantic

⚙️ 系统要求

• Python 3.8+
• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 内存: 建议 4GB+
• 网络: 需要访问数据源 API

🤝 贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

1. Fork 本项目
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

详细贡献指南请查看 CONTRIBUTING.md

📝 开发计划

• 添加更多选股策略
• 支持港股、美股分析
• 添加回测功能
• 机器学习预测模型
• 移动端适配
• 实盘交易接口

⚠️ 免责声明

本系统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
• 历史数据不代表未来表现
• 请根据自身风险承受能力做出投资决策
• 使用本系统产生的任何投资损失，开发者不承担责任

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源许可证。

🙏 致谢

感谢以下开源项目：

• AKShare - 优秀的金融数据接口
• Rich - 美观的命令行界面
• Streamlit - 快速构建数据应用
• FastAPI - 现代化的 API 框架

📧 联系方式

• 提交 Issue: GitHub Issues
• 邮箱: wuzhifeng@email.com

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