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# Blackdata StockTerminal
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个人/小团队 A 股分析·复盘·智能专业分析系统。后端提供行情、回测、AI 诊断与定时任务；前端为纯 HTML + ECharts 原型界面，由 FastAPI 统一托管。
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## 功能概览
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| 模块 | 能力 |
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|---|---|
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| **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 |
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| **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）、实时扫描与推送 |
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| **自选股** | 自选列表、分组管理、内置 8 种策略选股、多因子条件过滤 |
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| **智能选股** | 可视化条件组合器、选股策略保存/分享、选股结果回测验证、条件预警集成 |
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| **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（MA 买卖点标注） |
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| **策略回测** | MA 交叉/多因子策略回测、参数优化网格搜索、策略对比（并排净值曲线）、交易明细导出 |
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| **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、板块联动性分析 |
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| **AI 分析** | 个股诊断（6 维证据链）、AI 对话式分析、信号历史胜率、预测留痕与准确率核验 |
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| **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（选股/择时/运气分解） |
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| **智能预警** | 价格/涨跌幅/量能/技术信号规则、选股策略预警、多通道推送（邮件/微信/企微）、触发记录 |
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| **资讯中心** | 财经快讯、AI 情绪判断与摘要、自选股相关资讯、关联个股分析 |
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| **社区情绪** | 热帖采集（东方财富/雪球）、情绪指数计算、热议股票排行、关键词云图、情绪与股价相关性 |
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| **事件驱动** | 财报发布前后规律、高管增减持跟踪、限售解禁影响、行业政策事件库、事件驱动选股 |
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| **财报解读** | 关键指标趋势、AI 财报摘要、同行对比、财报异常预警、发布日历、排行榜 |
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| **涨跌停分析** | 涨停/跌停股票追踪、连板股监控、炸板率统计、涨停敢死队排行 |
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| **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 |
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更完整的架构说明见 [架构总结.md](./架构总结.md)。
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## 技术栈
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- **前端**：HTML + CSS + 原生 JS，ECharts 5（CDN）
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- **后端**：Python 3.12 · FastAPI · uvicorn
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- **数据库**：PostgreSQL · SQLAlchemy 2.0
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- **数据源**：AkShare（行情/情绪/资讯），Sina 实时报价
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- **调度**：APScheduler
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- **AI**：OpenAI 兼容接口（DeepSeek / 通义 / Kimi 等），无 Key 时规则降级
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## 项目结构
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```
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stock_cs/
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├── backend/ # FastAPI 后端
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│ ├── main.py # API 入口 + 路由定义
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│ ├── cli.py # 建库/入库命令行工具
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│ ├── models.py # SQLAlchemy 数据模型
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│ ├── db.py # 数据库连接管理
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│ ├── config.py # 配置项
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│ ├── scheduler.py # APScheduler 定时任务
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│ ├── akshare_service.py # 数据源接口封装
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│ ├── ai.py # AI 分析核心
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│ ├── ai_chat.py # AI 对话式分析
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│ ├── llm.py # 大模型调用封装
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│ ├── backtest.py # 基础回测引擎
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│ ├── backtest_advanced.py # 增强回测（多因子/参数优化/策略对比）
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│ ├── signals.py # 信号胜率统计
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│ ├── report.py # AI 复盘日报生成
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│ ├── portfolio.py # 组合与持仓计算
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│ ├── attribution_analysis.py # 持仓归因分析
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│ ├── alerts.py # 智能预警核心
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│ ├── notifier.py # 多通道推送
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│ ├── intraday_radar.py # 盘中异动雷达
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│ ├── sector_rotation.py # 板块轮动分析
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│ ├── smart_selector.py # 智能选股增强
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│ ├── sentiment_monitor.py # 社区情绪监控
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│ ├── event_driven.py # 事件驱动策略
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│ ├── financial_analysis.py # 财报深度解读
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│ ├── limit_analysis.py # 涨跌停分析
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│ ├── .env.example # 环境变量模板
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│ └── requirements.txt # Python 依赖
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├── prototype/ # 前端原型（HTML + JS + CSS）
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├── 架构总结.md # 架构设计文档
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├── 功能架构.md # 功能模块详解
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├── 待优化.md # 已知问题与优化方向
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└── 功能扩展.md # 扩展功能建议
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## 环境要求
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- Python 3.12+
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- PostgreSQL 14+（本地或远程均可）
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- 可选：大模型 API Key、推送渠道密钥（见下方配置）
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## 快速开始
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以下命令以 **WSL（Linux）** 为例。项目在 Windows 盘时，路径一般为 `/mnt/e/project/stock_cs_v1`；若在 WSL 家目录，则替换为实际路径即可。
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### 1. 安装 PostgreSQL（WSL，首次）
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install -y postgresql postgresql-contrib
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sudo service postgresql start
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# 设置 postgres 用户密码（与 backend/.env 中 PG_PASSWORD 一致）
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sudo -u postgres psql -c "ALTER USER postgres PASSWORD 'your_password';"
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```
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WSL 每次重启后若数据库未自动运行，需先执行：
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```bash
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sudo service postgresql start
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```
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### 2. 安装 Python 依赖（首次）
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```bash
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cd /mnt/e/project/stock_cs_v1/backend # 按实际路径修改
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python3 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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**Windows 原生（非 WSL）** 激活虚拟环境：
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```powershell
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cd backend
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 3. 配置环境变量
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```bash
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cd backend
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cp .env.example .env
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```
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编辑 `backend/.env`，至少确认 PostgreSQL 连接信息（PostgreSQL 装在 WSL 内时使用 `localhost`）：
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```env
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PG_USER=postgres
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PG_PASSWORD=your_password
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PG_HOST=localhost
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PG_PORT=5432
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PG_DB=stock_cs
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```
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也可通过环境变量 `PG_USER` / `PG_PASSWORD` / `PG_HOST` / `PG_PORT` / `PG_DB` 设置，无需改文件。
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可选：填入 `LLM_API_KEY` 启用大模型分析；填入 SMTP / Server酱 / 企业微信 / PushPlus 启用推送。
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### 4. 初始化数据库并入库（首次）
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```bash
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cd backend
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source .venv/bin/activate # WSL / Linux
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# 建库建表
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python cli.py init
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# 抓取当日板块/资金流/情绪/龙虎榜等快照
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python cli.py ingest
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# 全市场日线历史入库（默认 250 交易日，耗时较长，可选）
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python cli.py ingest_all
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python cli.py ingest_all 500 # 指定天数
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```
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指定股票入库：
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```bash
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python cli.py ingest 600519 000001
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```
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### 5. 启动服务
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**日常启动（WSL）：**
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```bash
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sudo service postgresql start
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cd /mnt/e/project/stock_cs_v1/backend # 按实际路径修改
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source .venv/bin/activate
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python main.py
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```
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一键命令（已配置好后）：
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```bash
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sudo service postgresql start && cd /mnt/e/project/stock_cs_v1/backend && source .venv/bin/activate && python main.py
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```
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浏览器访问：**http://127.0.0.1:8000**（WSL2 下 Windows 浏览器可直接访问）
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健康检查：`GET /api/health`
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### 常见问题（WSL）
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| 现象 | 处理 |
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|---|---|
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| `connection refused` | 执行 `sudo service postgresql start` |
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| `password authentication failed` | 检查 `.env` 中 `PG_PASSWORD` 是否与 `ALTER USER` 设置一致 |
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| `python: command not found` | 使用 `python3` |
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| 每次新开终端 | 先 `source .venv/bin/activate` 再运行命令 |
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## 定时任务
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服务启动后，APScheduler 会在工作日自动执行（可在 `config.py` 或环境变量中调整时间）：
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| 任务 | 默认时间 | 说明 |
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|---|---|---|
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| `daily_ingest` | 15:35 | 收盘后增量入库（板块/资金/情绪/龙虎榜/个股行情） |
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| `alert_check` | 每 60 秒 | 实时报价预警核查（价格/涨跌幅/量能等规则） |
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| `intraday_scan` | 交易时段每 5 分钟 | 盘中异动扫描（快速拉升/放量突破/涨停打开/连板追踪） |
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| `daily_report` | 15:45 | 生成 AI 复盘日报并推送（需配置大模型 API） |
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| `verify_pred` | 15:50 | 核验到期 AI 预测，更新准确率统计 |
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| `signal_stats` | 周六 09:00 | 全市场信号胜率回测（MACD 金叉/突破等技术信号） |
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| `selector_check` | 15:40 | 选股策略预警检查，符合条件时推送 |
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## 推送渠道
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在 `.env` 中配置任意一种即可启用，互不依赖：
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| 渠道 | 配置项 |
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|---|---|
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| SMTP 邮件 | `SMTP_HOST` / `SMTP_PORT` / `SMTP_USER` / `SMTP_PASSWORD` / `SMTP_TO` |
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| Server酱 | `SERVERCHAN_KEY` |
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| 企业微信 | `WECOM_WEBHOOK` |
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| PushPlus | `PUSHPLUS_TOKEN` |
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## 开发说明
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- 前端静态资源由 `main.py` 挂载 `prototype/` 目录，修改前端后刷新浏览器即可。
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- 自选股列表持久化在 `backend/watchlist.json`。
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- AkShare 不可用时部分接口会降级为 mock 数据，详见 `/api/health` 中的 `akshare` 字段。
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- 敏感文件（`.env`、虚拟环境等）已在 `.gitignore` 中排除，请勿提交密钥。
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## 核心功能说明
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### 1. 智能选股增强
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可视化条件组合器，支持技术面、资金面、基本面多因子拖拽组合，选股结果可一键回测验证历史表现，策略可保存/分享并设置条件预警。详见 [智能选股增强使用说明.md](./智能选股增强使用说明.md)
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### 2. 盘中异动雷达
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交易时段自动扫描快速拉升、放量突破、涨停打开、连板股等异动信号，支持多通道实时推送。详见 [盘中异动雷达使用说明.md](./盘中异动雷达使用说明.md)
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### 3. 板块轮动分析
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板块强弱趋势、资金流向桑基图、生命周期判断（启动期/加速期/衰退期）、龙头股自动识别、板块联动性分析。详见 [板块轮动分析使用说明.md](./板块轮动分析使用说明.md)
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### 4. 策略回测增强
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多因子组合回测、仓位管理策略、参数优化网格搜索、策略对比（并排净值曲线）、完整风险指标（夏普/最大回撤/胜率）。详见 [策略回测增强使用说明.md](./策略回测增强使用说明.md)
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### 5. 持仓归因分析
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收益归因分解（选股能力 vs 择时能力 vs 运气成分）、持仓时长分析、买入理由有效性验证、情绪标签相关性、对标指数超额收益拆解。详见 [持仓归因分析深化使用说明.md](./持仓归因分析深化使用说明.md)
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### 6. AI 对话式分析
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与大模型深度结合，支持自然语言选股、持仓诊断、策略建议、实时问答，多轮对话记住用户偏好。详见 [AI对话式分析使用说明.md](./AI对话式分析使用说明.md)
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### 7. 社区情绪监控
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爬取东方财富/雪球热帖，计算情绪指数（乐观/悲观比例）、热议股票排行、关键词云图、情绪与股价相关性回测。详见 [社区情绪监控使用说明.md](./社区情绪监控使用说明.md)
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### 8. 事件驱动策略
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财报发布前后统计规律、高管增减持跟踪、限售解禁影响分析、行业政策事件库、事件驱动选股。详见 [事件驱动策略使用说明.md](./事件驱动策略使用说明.md)
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### 9. 财报深度解读
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财报关键指标趋势、AI 一句话摘要、同行对比、财报异常预警（存货激增/应收账款占比过高）、发布日历提醒。详见 [财报深度解读使用说明.md](./财报深度解读使用说明.md)
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## 文档
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- [架构总结.md](./架构总结.md) — 分层设计、数据模型、AI 分析流程
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- [功能架构.md](./功能架构.md) — 功能模块详细说明
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- [待优化.md](./待优化.md) — 已知问题与优化方向
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- [功能扩展.md](./功能扩展.md) — 扩展功能建议
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## 许可证
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本项目仅供学习与研究使用。行情数据来源于第三方公开接口，请遵守相应数据源的使用条款。
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