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Blackdata StockTerminal — 架构总结
版本：当前实现态（2026-06）
定位：个人/小团队 A 股分析·复盘·智能辅助系统
一、整体分层
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 展示层（前端） │
│ HTML + ECharts 5 + 原生 JS │
│ prototype/index.html · style.css · app.js │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ HTTP / REST
┌────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ 服务层（后端 FastAPI） │
│ main.py —— 50+ API 端点，静态文件托管 │
│ │
│ 数据服务 akshare_service.py (行情·情绪·资讯·实时报价) │
│ AI 分析 ai.py (证据链·置信度·LLM/规则) │
│ 信号统计 signals.py (胜率回测·预测留痕·核验) │
│ RAG 检索 rag.py (资讯检索·情绪标注) │
│ 复盘日报 report.py (结构化日报·推送) │
│ 组合计算 portfolio.py (持仓·P&L·资金曲线) │
│ 回测引擎 backtest.py (MA交叉·净值曲线) │
│ 预警引擎 alerts.py (实时报价判断·触发事件) │
│ 推送通知 notifier.py (SMTP·Server酱·企微·PP) │
│ 大模型客户端 llm.py (OpenAI 兼容接口) │
│ 定时调度 scheduler.py (APScheduler 5 个任务) │
│ ETL 入库 ingest.py (AkShare→PostgreSQL) │
│ CLI 工具 cli.py (init/ingest/ingest_all) │
│ 配置 config.py + .env (DB·LLM·推送密钥) │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ SQLAlchemy ORM / psycopg2
┌────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ 数据层（PostgreSQL） │
│ 13 张业务表，见下方数据模型 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
二、后端模块职责
| 文件 | 职责 | 关键依赖 |
|---|---|---|
main.py |
FastAPI 入口，50+ REST 端点，静态托管 | 所有模块 |
config.py |
环境变量读取，支持 .env 文件 |
python-dotenv |
db.py |
引擎/Session，自动建库建表 | SQLAlchemy, psycopg2 |
models.py |
13 个 ORM 表（见下节） | SQLAlchemy |
akshare_service.py |
AkShare 数据抓取，带 TTL 缓存和 mock 降级 | akshare, cachetools |
ingest.py |
ETL：AkShare → PostgreSQL 增量 upsert | akshare, models |
scheduler.py |
APScheduler 后台任务（5 个定时任务） | apscheduler |
backtest.py |
MA 交叉策略回测，读 DB 日线，输出净值曲线 | sqlalchemy, pandas |
ai.py |
AI 分析：证据链构造、置信度计算、LLM 调用/规则降级 | llm, signals, rag |
signals.py |
6 类信号历史胜率回测；预测留痕 + 到期核验 | sqlalchemy, pandas, numpy |
rag.py |
资讯检索 + 利好/利空情绪标注，作为 LLM 上下文 | akshare_service |
report.py |
七段式 AI 复盘日报生成、落库、推送精简版 | ai, notifier |
portfolio.py |
持仓计算（移动加权均价）、P&L 归因、逐日资金曲线 | sqlalchemy |
alerts.py |
实时报价轮询 → 规则命中 → 写事件 + 推送 | akshare_service, notifier |
notifier.py |
四渠道推送：SMTP 邮件、Server酱、企业微信 Webhook、PushPlus | requests, smtplib |
llm.py |
OpenAI 兼容客户端（DeepSeek/通义/Kimi 均适用） | requests |
cli.py |
命令行工具：init / ingest / ingest_all |
ingest, db |
三、数据模型（PostgreSQL）
| 表名 | 说明 | 主键 / 唯一约束 |
|---|---|---|
securities |
证券基础信息（代码·名称·市场） | code |
quotes_daily |
个股日线（OHLCV，前复权） | (code, date) |
index_daily |
指数日线（上证/深证/沪深300） | (code, date) |
sector_daily |
板块每日快照（涨跌·成交额·龙头） | (date, name) |
fund_flow_daily |
行业主力资金流每日快照 | (date, name) |
sentiment_daily |
全市场情绪（涨跌家数/涨跌停） | date |
dragon_tiger |
龙虎榜明细（代码·席位·净买额） | (date, code, reason) |
stock_metrics |
个股最新因子快照（MA/RSI/MACD/量比/分位/连涨 等 15 个因子） | code |
signal_stats |
6 类技术信号历史胜率（回测样本·N日上涨概率·平均收益） | (signal, horizon) |
predictions |
AI 诊断留痕（方向·置信度·N日后核验·命中与否） | (code, date, kind) |
daily_reports |
AI 复盘日报（markdown 正文·来源·是否已推送） | date |
trades |
交易记录（买卖·价格·数量·手续费·理由·情绪标签） | id |
alert_rules |
预警规则（价格上穿/下穿/涨跌幅条件·状态） | id |
alert_events |
预警触发事件（站内通知·已读状态） | id |
job_runs |
定时任务执行日志 | id |
四、定时任务（APScheduler，周一至周五）
| 任务 ID | 触发时间 | 功能 |
|---|---|---|
daily_ingest |
15:35（收盘后，可配） | 抓取当日板块/资金流/情绪/龙虎榜/自选股日线入库 |
alert_check |
每 60 秒 | 实时报价核查所有 active 预警规则，触发则写事件并推送 |
daily_report |
15:45（入库+10分） | 生成 AI 七段式复盘日报并推送微信/邮件 |
verify_pred |
15:50 | 核验到期 AI 预测，计算命中率 |
signal_stats |
每周六 09:00 | 对全市场样本股回测 6 类信号历史胜率（可手动触发） |
五、AI 分析层设计（可回溯）
用户请求 /api/ai/diagnose
│
▼
_stock_context() 从 stock_metrics + DailyQuote 取最新因子
│
├─ signals.get_stats() 读 signal_stats 表，取各信号历史胜率
│
├─ rag.stock_context() 拉近期资讯 → 情绪标注（利好/利空/中性）
│
▼
_build_evidence() 生成 6 维证据链（趋势/技术/动量/资金/位置/消息）
每条附：事实描述 · 方向(bull/bear/neutral) · 历史胜率 · 样本数
│
▼
_confidence_direction() 加权多空净值 → 置信度(%) + 预测方向(up/down/flat)
│
├─ signals.record_prediction() 写入 predictions 表留痕
│
├─ llm.ask() (有 key) 将证据链+胜率+RAG资讯构造 prompt → 大模型输出
│ 或
└─ 规则文本降级 格式化证据链为可读文本
实测准确率闭环：
预测留痕(open) → N 个交易日后 verify_predictions() 拉 DailyQuote 核验
→ 填写 actual_ret + hit(True/False) → status=closed
→ /api/ai/accuracy 按方向汇总命中率
六、推送通知渠道
| 渠道 | 触发条件 | 配置项（.env） |
|---|---|---|
| SMTP 邮件 | 预警触发 / 复盘日报 / 测试 | SMTP_HOST/PORT/USER/PASSWORD/TO |
| Server酱（微信） | 同上 | SERVERCHAN_KEY |
| 企业微信群机器人 | 同上 | WECOM_WEBHOOK |
| PushPlus（微信） | 同上 | PUSHPLUS_TOKEN |
任意渠道配置即自动启用，互不依赖。
七、前端菜单结构（app.js MENU）
大盘行情
├─ 市场总览 行情/三大指数/情绪温度计/资金流向
├─ 大盘云图 行业/板块涨跌热力图（ECharts treemap）
├─ 热股榜 实时热股+板块
└─ 龙虎榜 当日龙虎榜净买额排名
自选股
├─ 自选列表 持仓快照 + K线
├─ 全市场选股 8 个内置策略 + SQL 直查 stock_metrics
└─ 条件选股 客户端多因子过滤
复盘中心
├─ 每日复盘 板块/情绪/资金流统计
├─ AI日报 七段式 markdown 日报，历史翻阅，一键推送
└─ 个股复盘 K线回放 + MA交叉买卖点标注
策略与中台
├─ 策略回测 MA交叉净值曲线 + 最大回撤
└─ 数据中台 入库状态 / 手动触发 / 任务日志
AI 分析
├─ 今日策略 大模型/规则 生成当日操作方向
├─ 个股诊断 6维证据链 + 历史胜率 + 置信度 + RAG资讯
├─ AI复盘点评 当日大模型复盘摘要
└─ AI准确率 信号历史胜率表 + 实测命中率 + 近期核验记录
组合交易
├─ 组合持仓 实时市值/浮亏/胜率
├─ 资金曲线 逐日净值 vs 沪深300基准（ECharts折线）
├─ 交易日志 录入买卖 / 理由 / 情绪标签
└─ 盈亏归因 按个股/理由/情绪三维归因
智能预警
├─ 预警规则 创建/删除/重激活规则，推送渠道状态检测
└─ 触发记录 预警事件列表，标记已读，🔔铃铛角标
资讯中心
├─ 要闻快讯 全球财经资讯 + 情绪标注 + AI摘要
└─ 自选相关 自选股关联资讯聚合
八、技术栈
| 层 | 技术选型 |
|---|---|
| 前端 | 纯 HTML + CSS + 原生 JS，ECharts 5（CDN） |
| 后端 | Python 3.12 + FastAPI 0.115 + uvicorn |
| 数据库 | PostgreSQL（psycopg2-binary + SQLAlchemy 2.0） |
| 数据源 | AkShare（新浪/同花顺/乐估备选源），Sina hq 实时报价 |
| 调度 | APScheduler 3.x BackgroundScheduler |
| AI | OpenAI 兼容 REST（默认 DeepSeek），规则降级无缝切换 |
| 缓存 | cachetools TTL（内存），无 Redis 依赖 |
| 推送 | SMTP(SSL) + Server酱 + 企业微信 Webhook + PushPlus |
| 部署 | WSL2 / Linux，nohup python main.py，可 Docker 化 |
九、待完善方向
| 优先级 | 模块 | 建议 |
|---|---|---|
| 高 | 回测引擎 | 手续费/滑点建模，参数寻优，月度收益热力图 |
| 高 | 数据稳定性 | 东财源封锁问题，增加 Tushare 备用源，分钟线入库 |
| 中 | RAG 升级 | Embedding + 向量库（Chroma/Qdrant），支持语义检索财报 |
| 中 | 多组合 | 目前单一组合，扩展为模拟盘/真实盘多组合管理 |
| 中 | 盘中异动雷达 | 快速拉升/放量突破/涨停打开实时监测 |
| 低 | 用户系统 | 登录/鉴权，多用户自选股独立管理 |
| 低 | 部署文档 | Docker Compose（FastAPI + PostgreSQL），Nginx 反代 |