A股赛博操盘手 🤖📈

AI 原生的 A 股智能投资助手——赛博操盘手 —— 基于大语言模型和 LangGraph 多智能体架构，为个人投资者提供专业级的股票分析、智能选股、投资组合管理、策略回测、AI 生成量化策略能力。

🧠 AI 原生能力

多智能体协作架构

系统采用 LangGraph 构建的多智能体架构，由 OrchestratorAgent（编排器） 统一协调 15 个专业 Agent，实现智能意图识别和任务分发：

用户输入 → OrchestratorAgent → 意图识别 → 路由到专业Agent → 工具调用 → 自然语言回复

Agent	功能定位	典型场景
OverviewAgent	市场概览	"今日大盘走势"、"市场情绪如何"
MarketAgent	技术分析	"分析贵州茅台走势"、"600519 估值如何"
ScreenerAgent	智能选股	"找出低估值高成长股票"、"筛选股息率>5%的股票"
ReportAgent	财报分析	"分析宁德时代财务状况"、"比较茅台和五粮液财报"
HKReportAgent	港股财报	"分析腾讯财报"、"00700 财务健康度"
PortfolioAgent	持仓管理	"查看我的持仓"、"分析投资组合风险"
BacktestAgent	策略回测	"回测双均线策略"、"测试选股条件历史收益"
IndexAgent	指数分析	"分析沪深300走势"、"创业板指技术形态"
EtfAgent	ETF 分析	"分析科创50ETF"、"对比各行业ETF表现"
TopListAgent	龙虎榜	"今日龙虎榜"、"查看机构席位动向"
NewsAnalystAgent	新闻分析	"今天有什么热点新闻"、"分析市场情绪"
KnowledgeAgent	知识库	"搜索相关研报"、"查找财报公告"（RAG）
MemoryAgent	用户记忆	"记住我的自选股"、"我的投资偏好是什么"
DataManageAgent	数据管理	"更新今日数据"、"检查数据质量"
ChatAgent	通用对话	其他投资相关问题、AI工作流调用

核心 AI 能力

🎯 智能意图识别：自动理解用户自然语言，精准路由到对应 Agent，支持并发执行和 Agent 间交接
🔧 Function Calling：每个 Agent 配备专业工具集，精准调用数据接口
💬 流式响应：实时展示 AI 思考过程和工具调用状态
🔗 会话记忆：支持多轮对话，保持上下文连贯
📊 Langfuse 可观测：完整的 AI 调用链路追踪、Token 统计、性能分析
🔌 MCP Server：支持 Claude Code、Cursor 等 AI IDE 直接调用

可AI拓展的数据采集能力

我们定义了一套 Skill 可以一键基于 Tushare 的文档生成插件代码，插件是我们整套系统的数据采集基础，可以方便地扩展新的数据源和数据表。每个插件包括数据采集、数据清洗、数据入库等功能模块，并提供统一的 HTTP 接口与 MCP Tool 给 Agent 调用。当然也支持除 Tushare 之外的 AKShare、Baostock 等数据源。

🔍 数据探索中心

可视化浏览所有插件数据表，支持 SQL 查询、数据预览、导出等功能：

数据表浏览：按分类查看所有插件数据表（A股、港股、指数、ETF等）
SQL 查询：在线执行 SQL，支持语法高亮和自动补全
数据导出：支持 CSV、Excel、JSON 格式导出
SQL 模板：保存常用查询模板，方便复用

📊 AI 财报分析中心

专业级财报分析平台，支持 A股/港股财报浏览与 AI 深度分析：

公司列表：支持按市场、行业筛选，关键词搜索
财报浏览：查看历史财报列表，快速定位报告期
双模式 AI 分析：
- ⚡ 快速规则分析：基于预设规则引擎，秒级出结果
- 🤖 AI 大模型深度分析：调用 LLM 深度分析，约 10-60 秒，洞察更深
分析历史：保存分析记录，支持对比查看

🇭🇰 港股数据获取

系统支持港股日线数据的自动采集，使用 AKShare 作为数据源（免费、无权限限制）。

快速开始

# 1. 确保港股基础数据已加载
uv run cli.py load-hk-basic

# 2. 获取所有港股最近一年的历史日线数据
uv run scripts/fetch_hk_daily_from_akshare.py

# 3. 测试模式（仅获取前10只股票）
uv run scripts/fetch_hk_daily_from_akshare.py --max-stocks 10

数据更新

建议每日收盘后更新最新数据：

# 更新最近3天的数据
uv run scripts/fetch_hk_daily_from_akshare.py \
  --start-date $(date -d "3 days ago" +%Y%m%d) \
  --end-date $(date +%Y%m%d)

数据统计

股票覆盖：2,700+ 只港股
时间范围：最近一年历史数据
数据字段：开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、涨跌幅等
数据源：AKShare（免费、无限制）

注意事项

数据完整性：每只股票数据获取后立即入库，确保数据不丢失
错误处理：约 0.7% 的股票可能因退市、新上市等原因获取失败，属于正常现象
智能选股：港股数据已集成到智能选股系统，支持港股筛选和分析
性能：全量获取约 2,700 只股票需 40-45 分钟

详细文档请参考港股日线数据迁移总结。

AI 工作流引擎

支持自定义 AI 工作流，串联多个 Agent 完成复杂任务：

# 示例：每日复盘工作流
steps:
  - agent: OverviewAgent
    action: 获取市场概览
  - agent: ScreenerAgent  
    action: 筛选涨停股票
  - agent: ReportAgent
    action: 分析龙头股财务

✨ 核心特性

📊 智能选股系统

实时行情展示：分页展示全市场股票，支持排序和搜索
多维度筛选：PE、PB、市值、涨跌幅、换手率等多条件组合
AI 辅助选股：自然语言描述条件，AI 自动生成筛选策略

📈 专业行情分析

K 线图表：交互式 K 线，支持多种技术指标
趋势分析：均线系统、MACD、RSI 等技术分析
估值分析：PE、PB、市值等基本面指标

💼 投资组合管理

持仓跟踪：实时计算持仓盈亏
风险分析：波动率、最大回撤等风险指标
收益归因：分析收益来源
AI 基于个人持仓定期分析

智能对话

实时展示Agent的思考与工具调用过程，实时渲染相关技术指标图

🔄 策略回测

可视化回测：图表展示策略表现
多策略支持：均线、动量、价值等策略模板
参数优化：自动寻找最优参数
多AI Agent对抗寻找最佳策略

📊 量化选股系统

全市场初筛：多因子模型初筛候选标的
RPS 排名：相对强度排名筛选强势股
深度分析：基本面 + 技术面多维度综合评分
交易信号：基于量化模型自动生成买卖信号
模型配置：自定义因子权重和参数

知识库集成（可选配置）

使用Weknora开源知识库，需要手动配置基于该知识库实现将财报内容存入知识库用于后续分析

📰 新闻资讯中心

实时新闻：自动抓取财经新闻，情绪分析
热点追踪：追踪市场热点板块和概念
新闻筛选：按情绪、板块、来源过滤

🤖 多 Agent 竞技场

策略对抗：多个 Agent 执行不同策略，对比表现
淘汰赛制：自动淘汰弱势策略，留存强策略
可视化分析：收益曲线对比、雷达图评分

📱联动OpenClaw

这里我们基于这个项目构建了财经股，基于财经库制作了基于热点新闻与各个公司的财报分析

AI看公司

🚀 快速开始

方式一：Docker 一键部署（推荐新用户）

适合没有现成 ClickHouse/Redis 的用户，所有基础设施由 docker-compose 一起启动。

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/Yourdaylight/stock_datasource.git
cd stock_datasource

# 2. 安装依赖
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync

# 3. 交互式配置向导（自动验证 Tushare/LLM/数据库连通性，生成 .env）
uv run cli.py setup

# 4. 一键启动全部服务（ClickHouse + Redis + 后端 + 前端）
uv run cli.py server start --docker --with-infra

# 5. 初始化数据
docker compose exec backend bash -c "
  uv run python cli.py init-db &&
  uv run python cli.py load-stock-basic &&
  uv run python cli.py load-trade-calendar --start-date 20240101 --end-date 20261231
"

访问：前端 http://localhost:18080 | API 文档 http://localhost:18080/docs

已有 ClickHouse/Langfuse？运行 setup 时选择自定义地址，向导会自动验证连通性。

Docker 日常运维：

uv run cli.py server start --docker          # 启动
uv run cli.py server stop --docker            # 停止
uv run cli.py server restart --docker         # 重启
uv run cli.py server status --docker          # 查看状态

方式二：本地开发部署

适合开发调试，需要本地安装依赖。

# 1. 克隆项目 & 安装依赖
git clone https://github.com/Yourdaylight/stock_datasource.git
cd stock_datasource
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync
cd frontend && npm install && cd ..

# 2. 启动基础设施（Docker 仅启动 ClickHouse + Redis）
docker compose -f docker-compose.infra.yml up -d clickhouse redis

# 3. 交互式配置（自动创建 .env 并验证所有连通性）
uv run cli.py setup

# 4. 环境健康检查（一键诊断 6 项依赖）
uv run cli.py doctor

# 5. 初始化数据库
uv run cli.py init-db
uv run cli.py load-stock-basic
uv run cli.py load-trade-calendar --start-date 20240101 --end-date 20261231

# 6. 一键启动所有服务（后端 + MCP + 前端，后台运行）
uv run cli.py server start

访问：前端 http://localhost:5173 | API 文档 http://localhost:6666/docs

日常开发命令：

uv run cli.py server restart                   # 重启所有服务
uv run cli.py server stop -s backend           # 仅停止后端
uv run cli.py server status                    # 查看服务状态
uv run cli.py doctor                          # 环境健康检查
uv run cli.py config show                     # 查看配置（密钥脱敏）
uv run cli.py config set OPENAI_MODEL=gpt-4o  # 修改配置项

数据采集：

# A股/ETF/指数日线
uv run cli.py ingest-daily --date 20250119                # 采集单日
uv run cli.py backfill --start-date 20250101 --end-date 20250119  # 区间回补

# 港股
uv run cli.py load-hk-stock-list                           # 加载港股列表
uv run cli.py load-hk-daily --symbol 00700 --start-date 20250101  # 采集单只

# 通用插件运行
uv run cli.py run-plugin tushare_daily --trade-date 20250119     # 运行指定插件
uv run cli.py list-plugins                                       # 查看所有插件

🛠️ CLI 工具一览

系统提供了完整的命令行工具，覆盖配置、部署、数据采集全流程：

命令	说明
`uv run cli.py setup`	交互式配置向导（自动验证连通性）
`uv run cli.py doctor`	环境健康检查（ClickHouse/Redis/Tushare/LLM/Proxy）
`uv run cli.py server start/stop/restart/status`	服务生命周期管理
`uv run cli.py config show/set`	查看/修改配置（密钥自动脱敏）
`uv run cli.py init-db`	初始化数据库表结构
`uv run cli.py ingest-daily`	采集单日数据
`uv run cli.py backfill`	区间数据回补
`uv run cli.py run-plugin <name>`	运行任意数据插件
`uv run cli.py list-plugins`	查看所有已注册插件
`uv run cli.py proxy status/set/test`	代理配置管理
`uv run cli.py task list/stats/cancel`	任务队列管理

详细用法请参考 CLI 使用指南。

🔌 MCP Server 集成

系统提供 MCP (Model Context Protocol) Server，可集成到 Claude Code、Cursor 等 AI IDE：

启动 MCP Server

uv run python -m stock_datasource.services.mcp_server

配置 AI IDE

在 Claude Code 或 Cursor 中添加配置：

{
  "mcpServers": {
    "stock_datasource": {
      "url": "http://localhost:8001/messages",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

🔓 开放 API 网关（Open API Gateway）

系统提供标准 HTTP 数据查询接口，复用 MCP API Key 认证体系，让外部用户可通过 curl / Python / 任何 HTTP 客户端查询数据。

安全边界：仅开放 Plugin 数据查询接口（纯数据库查询），AI/管理/用户隐私路由一律不开放。

快速使用

# 1. 在前端「个人中心」创建 API Key (sk-xxx)

# 2. 调用开放数据接口
curl -X POST http://localhost:18080/api/open/v1/tushare_daily/query \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"trade_date": "20250301", "ts_code": "600519.SH"}'

# 3. 查看已开放的接口文档
curl http://localhost:18080/api/open/docs \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY"

核心特性

认证机制：复用 MCP API Key (sk-xxx)，支持 Header 和 Query 两种传入方式
访问策略：每个接口独立控制启用/禁用、速率限制、最大返回记录数
速率限制：滑动窗口算法，按分钟（默认 60/min）和按天（默认 10000/day）两维度
响应截断：超出最大记录数自动截断（默认 5000 条）
用量追踪：每次调用记录到 ClickHouse api_usage_log 表
管理面板：管理员在 /api-access 页面配置可开放接口

可开放接口范围

类别	示例	状态
A股日线	`/api/open/v1/tushare_daily/query`	需手动启用
ETF日线	`/api/open/v1/tushare_etf_fund_daily/query`	需手动启用
港股日线	`/api/open/v1/akshare_hk_daily/query`	需手动启用
股票基本信息	`/api/open/v1/tushare_stock_basic/query`	需手动启用
财务报表	`/api/open/v1/tushare_income/query`	需手动启用
其他插件	全部 80+ 数据插件	需手动启用

绝对不开放的接口：/auth/*、/chat/*、/datamanage/*、/portfolio/*、/memory/*、/mcp_api_key/* 等系统/管理/AI路由。

🏗️ 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     前端 (Vue 3 + TypeScript + TDesign)                 │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐     │
│  │ 智能对话 │ │ 智能选股 │ │ 行情分析 │ │ 持仓管理 │ │ 财报分析  │     │
│  └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬─────┘     │
│  ┌────┴────┐ ┌────┴────┐ ┌────┴────┐ ┌────┴────┐ ┌────┴─────┐     │
│  │量化选股 │ │新闻资讯 │ │策略工具台│ │多Agent场│ │ 开放API  │     │
│  └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬─────┘     │
└───────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┘
        │          │          │          │          │
        ▼          ▼          ▼          ▼          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      API Layer (FastAPI)                         │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                  OrchestratorAgent (15 Agents)               │   │
│  │    ┌──────────────────────────────────────────────┐      │   │
│  │    │      意图识别 → 并发路由 → Agent交接 → 聚合    │      │   │
│  │    └──────────────────────────────────────────────┘      │   │
│  │         │         │         │         │         │         │   │
│  │    ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌──▼───┐ ┌──▼───┐ ┌───▼────┐   │   │
│  │    │Overview│ │Screener│ │Report│ │Market│ │Backtest│   │   │
│  │    │ Agent  │ │ Agent  │ │Agent │ │Agent │ │ Agent  │   │   │
│  │    └────────┘ └────────┘ └──────┘ └──────┘ └────────┘   │   │
│  │    + IndexAgent, EtfAgent, PortfolioAgent, MemoryAgent      │   │
│    + TopListAgent, NewsAnalystAgent, KnowledgeAgent         │   │
│    + DataManageAgent, ChatAgent, WorkflowAgent              │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │            Open API Gateway (/api/open/v1/*)               │   │
│  │      API Key 认证 → 速率限制 → Plugin数据查询 → 用量追踪  │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
        │                                  │                │
        ▼                                  ▼                ▼
┌───────────────────┐    ┌─────────────┐   ┌────────────────────┐
│   LLM Provider    │    │    Redis    │   │     Task Worker    │
│ OpenAI / 国产大模型│    │ 队列 & 缓存 │   │ 任务调度/采集执行    │
└───────────────────┘    └─────────────┘   └────────────────────┘
        │                                  │
        ▼                                  ▼
┌───────────────────┐    ┌───────────────────┐
│     Langfuse      │    │  ClickHouse DB    │
│   AI 可观测平台    │    │  A股/港股全量数据   │
└───────────────────┘    └───────────────────┘

技术栈

层级	技术
前端	Vue 3, TypeScript, TDesign, ECharts, Pinia
后端	Python 3.11+, FastAPI, LangGraph, DeepAgents
数据库	ClickHouse（列式存储，高性能分析）
缓存	Redis（会话缓存、数据缓存）
数据源	TuShare Pro（A股）、AKShare（港股）
AI	OpenAI GPT-4 / Kimi / 国产大模型，Function Calling
可观测	Langfuse（AI 调用链路追踪）
开放接口	Open API Gateway + MCP Server（外部数据查询）

📁 项目结构

stock_datasource/
├── src/stock_datasource/
│   ├── agents/                # AI Agent 层（15个专业Agent）
│   │   ├── orchestrator.py    # 编排器（意图路由、并发执行、Agent交接）
│   │   ├── base_agent.py      # Agent 基类
│   │   ├── overview_agent.py  # 市场概览
│   │   ├── market_agent.py    # 技术分析
│   │   ├── screener_agent.py  # 智能选股
│   │   ├── report_agent.py    # A股财报分析
│   │   ├── hk_report_agent.py # 港股财报分析
│   │   ├── portfolio_agent.py # 持仓管理
│   │   ├── backtest_agent.py  # 策略回测
│   │   ├── index_agent.py     # 指数分析
│   │   ├── etf_agent.py       # ETF分析
│   │   ├── news_analyst_agent.py # 新闻分析
│   │   ├── knowledge_agent.py # 知识库（RAG）
│   │   ├── memory_agent.py    # 用户记忆
│   │   ├── datamanage_agent.py # 数据管理
│   │   ├── chat_agent.py      # 通用对话
│   │   ├── workflow_agent.py  # 工作流执行
│   │   └── *_tools.py         # Agent 工具集
│   ├── plugins/               # 数据采集插件（80+）
│   ├── modules/               # 功能模块（22个）
│   │   ├── auth/              # 认证模块
│   │   ├── chat/              # 对话交互
│   │   ├── market/            # 行情分析
│   │   ├── screener/          # 选股模块
│   │   ├── report/            # 财报研读
│   │   ├── hk_report/         # 港股财报
│   │   ├── financial_analysis/ # 财务分析中心
│   │   ├── overview/          # 市场概览
│   │   ├── news/              # 新闻资讯
│   │   ├── etf/               # ETF基金
│   │   ├── index/             # 指数选股
│   │   ├── portfolio/         # 持仓管理
│   │   ├── backtest/          # 策略回测
│   │   ├── arena/             # 多Agent竞技场
│   │   ├── quant/             # 量化选股
│   │   ├── memory/            # 用户记忆
│   │   ├── datamanage/        # 数据管理
│   │   ├── open_api/          # 开放API网关（NEW）
│   │   ├── mcp_api_key/       # MCP API Key 管理
│   │   ├── token_usage/       # Token用量统计
│   │   └── mcp_usage/         # MCP调用统计
│   ├── services/              # HTTP / MCP / 任务队列等核心服务
│   ├── tasks/                 # 定时任务与调度
│   └── core/                  # 核心组件（插件管理、服务生成器等）
├── skills/                   # 技能包（tushare-plugin-builder、stock-rt-subscribe等）
├── frontend/                  # Vue 3 前端
├── scripts/                   # 数据采集脚本
├── docker/                    # Docker 配置
├── docs/                      # 文档
├── cli.py                     # 命令行工具
├── docker-compose.yml         # 应用服务
├── docker-compose.infra.yml   # 基础设施
└── tests/                     # 测试

🧪 测试

# 运行所有测试
uv run pytest tests/

# 测试 AI Agent
uv run python -c "
from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()
from stock_datasource.agents import get_orchestrator
import asyncio

async def test():
    orch = get_orchestrator()
    result = await orch.execute('今日大盘走势如何')
    print(result.response)

asyncio.run(test())
"

📚 文档

文档	说明
CLI 使用指南	命令行工具详细使用说明
开发指南	开发者文档
插件开发	新建数据插件快速参考

🔧 常见问题

Q: Docker 启动后前端访问不了？

检查端口配置 APP_PORT，确保没有被占用。查看日志 docker-compose logs frontend。

Q: AI 返回错误 "Invalid API key"？

检查 .env.docker 中的 OPENAI_API_KEY 是否正确配置，然后重建容器：

docker-compose build backend && docker-compose up -d backend

Q: 如何使用国产大模型？

修改 .env 中的配置：

OPENAI_BASE_URL=https://your-provider-url/v1
OPENAI_MODEL=your-model-name
OPENAI_API_KEY=your-api-key

Q: 数据采集失败？

确保 TuShare Token 有效且有足够积分。可通过 uv run cli.py doctor 检查所有依赖连通性。

📄 许可证

MIT License

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提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 221 Commits
data		data
docker		docker
docs		docs
frontend		frontend
openspec		openspec
screenshot		screenshot
scripts		scripts
skills		skills
src/stock_datasource		src/stock_datasource
tests		tests
.dockerignore		.dockerignore
.env.docker		.env.docker
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
CODEBUDDY.md		CODEBUDDY.md
DEVELOPMENT_GUIDE.md		DEVELOPMENT_GUIDE.md
ETF_DATA_ISSUES_AND_FIXES.md		ETF_DATA_ISSUES_AND_FIXES.md
HK_DAILY_MIGRATION.md		HK_DAILY_MIGRATION.md
LICENSE		LICENSE
PLUGIN_QUICK_START.md		PLUGIN_QUICK_START.md
QUICK_LOAD_GUIDE.md		QUICK_LOAD_GUIDE.md
README.md		README.md
TOPLIST_FEATURES.md		TOPLIST_FEATURES.md
cli.py		cli.py
docker-compose.dev.yml		docker-compose.dev.yml
docker-compose.infra.yml		docker-compose.infra.yml
docker-compose.langfuse.yml		docker-compose.langfuse.yml
docker-compose.weknora.yml		docker-compose.weknora.yml
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