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Lukas 964c17c200 功能细节优化

2026-06-15 01:26:39 +08:00

9.8 KiB

Raw Blame History

Blackdata StockTerminal

个人 / 小团队 A 股分析·复盘·智能辅助系统。

后端基于 FastAPI，提供行情、回测、AI 诊断与定时任务；前端为纯 HTML + ECharts 原型，由 FastAPI 统一托管，浏览器直接访问即可使用。

功能模块

模块	说明
大盘行情	三大指数、情绪温度计、板块云图、热股榜、龙虎榜、涨跌停统计
盘中监控	异动雷达（快速拉升 / 放量突破 / 涨停打开 / 连板追踪 / 大单异动）
自选股	自选列表与分组、8 种内置策略选股、多因子条件过滤
智能选股	可视化条件组合器、策略保存 / 分享、选股回测验证、条件预警
复盘中心	每日复盘（板块 / 资金 / 龙虎榜）、AI 七段式日报、个股 K 线回放
策略回测	MA 交叉 / 多因子回测、参数优化网格搜索、策略对比、交易明细导出
板块轮动	板块强弱趋势、资金流向桑基图、龙头股识别、生命周期判断
AI 分析	个股 6 维诊断、AI 对话式分析、信号胜率历史、预测准确率核验
组合交易	持仓 P&L、资金曲线、交易日志（理由 / 情绪标签）、持仓归因分析
智能预警	价格 / 量能 / 技术信号规则预警、多通道推送（邮件 / 微信 / 企微）
资讯中心	财经快讯、AI 情绪摘要、自选股关联资讯
社区情绪	东方财富 / 雪球热帖采集、情绪指数、热议股排行、情绪与股价相关性
事件驱动	财报前后规律、高管增减持、限售解禁、政策事件库、事件驱动选股
财报解读	关键指标趋势、AI 财报摘要、同行对比、异常预警、发布日历
涨跌停分析	涨停 / 跌停追踪、连板监控、炸板率统计、涨停敢死队排行
数据中台	数据入库状态、任务日志、全市场历史回填、定时调度监控

技术栈

层	技术
前端	HTML + CSS + 原生 JS，ECharts 5（CDN）
后端	Python 3.12 · FastAPI · uvicorn
数据库	PostgreSQL 14+ · SQLAlchemy 2.0 · psycopg2
缓存	Redis 5+（可选，自动降级到内存缓存）
数据源	AkShare（行情 / 情绪 / 资讯）· Sina 实时报价
调度	APScheduler
AI	OpenAI 兼容接口（DeepSeek / 通义 / Kimi 等），无 Key 时规则降级
鉴权	JWT Token + API Key 双模式

项目结构

.
├── backend/
│   ├── main.py                  # FastAPI 入口 + 路由
│   ├── cli.py                   # 建库 / 入库命令行工具
│   ├── models.py                # SQLAlchemy 数据模型
│   ├── db.py                    # 数据库连接
│   ├── config.py                # 全局配置（读 .env）
│   ├── scheduler.py             # APScheduler 定时任务
│   ├── auth.py                  # JWT / API Key 鉴权
│   ├── redis_cache.py           # Redis 缓存层
│   ├── exceptions.py            # 统一异常处理
│   ├── akshare_service.py       # 数据源封装
│   ├── ingest.py                # 数据入库逻辑
│   ├── data_manager.py          # 数据管理
│   ├── trade_calendar.py        # 交易日历
│   ├── llm.py                   # 大模型调用封装
│   ├── ai.py                    # AI 个股诊断
│   ├── ai_chat.py               # AI 对话式分析
│   ├── rag.py                   # RAG 知识增强
│   ├── backtest.py              # 基础回测引擎
│   ├── backtest_advanced.py     # 增强回测（多因子 / 参数优化 / 对比）
│   ├── signals.py               # 信号胜率统计
│   ├── report.py                # AI 复盘日报生成
│   ├── portfolio.py             # 组合与持仓计算
│   ├── position_cost.py         # 持仓成本追踪
│   ├── attribution_analysis.py  # 持仓归因分析
│   ├── alerts.py                # 智能预警
│   ├── notifier.py              # 多通道推送
│   ├── intraday_radar.py        # 盘中异动雷达
│   ├── sector_rotation.py       # 板块轮动分析
│   ├── smart_selector.py        # 智能选股
│   ├── sentiment_monitor.py     # 社区情绪监控
│   ├── event_driven.py          # 事件驱动策略
│   ├── financial_analysis.py    # 财报深度解读
│   ├── limit_analysis.py        # 涨跌停分析
│   ├── watchlist_manager.py     # 自选股管理
│   ├── .env.example             # 环境变量模板
│   └── requirements.txt
├── prototype/                   # 前端静态文件（HTML / JS / CSS）
│   ├── index.html
│   ├── app.js
│   ├── style.css
│   └── *.js                     # 各功能模块 JS
├── 架构总结.md
├── 功能架构.md
├── 待优化.md
└── 功能扩展.md

环境要求

Python 3.12+
PostgreSQL 14+
Redis 5+（可选，不启动时自动降级内存缓存）
大模型 API Key（可选，不配置时使用规则引擎降级）

快速开始（WSL / Linux）

1. 安装服务（首次）

sudo apt update
sudo apt install -y postgresql postgresql-contrib redis-server
sudo service postgresql start
sudo service redis-server start

# 设置 postgres 密码（与后续 .env 中 PG_PASSWORD 保持一致）
sudo -u postgres psql -c "ALTER USER postgres PASSWORD 'your_password';"

WSL 重启后若服务未自动运行：

sudo service postgresql start && sudo service redis-server start

2. 安装 Python 依赖（首次）

cd backend
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

cd backend
cp .env.example .env

编辑 backend/.env：

# 数据库
PG_USER=postgres
PG_PASSWORD=your_password
PG_HOST=localhost
PG_PORT=5432
PG_DB=stock_cs

# Redis（可选）
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379

# 鉴权（生产环境务必修改 SECRET_KEY）
SECRET_KEY=your-secret-key-change-in-production
DEFAULT_ADMIN_USERNAME=admin
DEFAULT_ADMIN_PASSWORD=admin123

# 大模型（可选，不填则规则降级）
LLM_API_KEY=
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
LLM_MODEL=deepseek-chat

生成安全的 SECRET_KEY：

python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"

完整配置说明见 backend/ENV_CONFIG.md。

4. 初始化数据库（首次）

cd backend
source .venv/bin/activate

# 建表 + 创建管理员账号
python cli.py init

# 抓取当日行情快照（板块 / 资金 / 情绪 / 龙虎榜）
python cli.py ingest

# 全市场日线历史入库（默认 250 交易日，耗时较长，可选）
python cli.py ingest_all
python cli.py ingest_all 500   # 指定天数

# 指定股票入库
python cli.py ingest 600519 000001

5. 启动服务

sudo service postgresql start && sudo service redis-server start
cd backend
source .venv/bin/activate
python main.py

浏览器访问：http://127.0.0.1:8000（WSL2 下 Windows 浏览器可直接访问）

健康检查：GET /api/health（返回 Redis、AkShare、鉴权状态）

定时任务

服务启动后，APScheduler 在交易日自动执行：

任务	默认时间	说明
`daily_ingest`	15:35	收盘后增量入库
`alert_check`	每 60 秒	实时价格 / 量能预警核查
`intraday_scan`	交易时段每 5 分钟	盘中异动扫描
`daily_report`	15:45	生成 AI 复盘日报并推送
`verify_pred`	15:50	核验到期 AI 预测，更新准确率
`signal_stats`	周六 09:00	全市场信号胜率回测
`selector_check`	15:40	选股策略预警检查
`calendar_alerts`	08:30	推送持仓股除权 / 解禁 / 财报等日历事件提醒

时间可通过环境变量 INGEST_HOUR / INGEST_MINUTE 调整。

推送渠道

在 .env 中配置任意一种即可，互不依赖：

渠道	配置项
SMTP 邮件	`SMTP_HOST` · `SMTP_PORT` · `SMTP_USER` · `SMTP_PASSWORD` · `SMTP_TO`
Server酱（微信）	`SERVERCHAN_KEY`
企业微信机器人	`WECOM_WEBHOOK`
PushPlus（微信）	`PUSHPLUS_TOKEN`

API 认证

管理接口需要 JWT Token：

# 登录
curl -X POST http://localhost:8000/api/auth/login \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username":"admin","password":"admin123"}'

# 携带 Token 访问
curl http://localhost:8000/api/admin/status \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

也可在 .env 中配置 API_KEYS 使用静态 API Key 模式。

常见问题（WSL）

现象	处理
`connection refused`	`sudo service postgresql start && sudo service redis-server start`
`password authentication failed`	检查 `.env` 中 `PG_PASSWORD` 与数据库密码是否一致
`python: command not found`	使用 `python3`
新开终端命令失效	先执行 `source .venv/bin/activate`
Redis 连接失败	不影响运行，自动降级到内存缓存
401 Unauthorized	先调用 `/api/auth/login` 获取 Token

文档

文件	内容
架构总结.md	分层设计、数据模型、AI 分析流程
功能架构.md	功能模块详细说明
待优化.md	已知问题与优化方向
功能扩展.md	扩展功能建议
backend/ENV_CONFIG.md	环境变量完整说明
backend/UPGRADE_GUIDE.md	升级指南

免责声明

本项目仅供学习与研究使用，不构成任何投资建议。行情数据来自第三方公开接口，请遵守相应数据源的使用条款。

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