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Python

ZhuLinsen / daily_stock_analysis

LLM 기반 A/H/미국 주식 스마트 분석기: 다중 데이터 소스 시세 + 실시간 뉴스 + LLM 의사결정 대시보드 + 다채널 푸시, 제로 비용 정시 운영, 완전 무료. LLM-powered 주식 분석 시스템 for A/H/US 시장.

36.9K
36.1K
약 1개월 전
GitHub에서 보기

이 프로젝트에 대해

ZhuLinsen 님의 daily_stock_analysis 프로젝트는 GitHub에서 36.9K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Python 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.

Language Breakdown

Python 75%TypeScript 22%JavaScript 1%CSS 1%Shell 0%PowerShell 0%

🇰🇷 한국어 번역 README

캐시 히트

📈 # 주식 지능형 분석 시스템

🤖 > AI 대형 모델 기반의 A-주식/홍콩 주식/미국 주식에 대한 지능형 분석 시스템은 매일 기업 위챗/비슈/텔레그램/디스코드/슬랙/메일박스에 자동으로 분석 및 밀어 올립니다

특징 · 빠른 시작 · 푸시 효과 · 완전 가이드 · 자주 묻는 질문 · 변경 로그

중국어 간체 | 영어 | 전통 중국어

💖 후원사

✨ 기능적 특징

모듈특징설명
AI결정 대시보드한 문장 핵심 결론 + 점수 + 매수 및 매도 포인트 + 위험 경고 + 행동 체크리스트
분석다차원 분석기술, 실시간 시장, 칩 유통, 뉴스 및 여론, 공지, 자본 흐름 및 기본적 집계
시장글로벌 시장A-주식, 홍콩 주식, 미국 주식, 미국 주식 지수 및 일반 ETF 지지
전략마케팅 전략 시스템내장된 A-share 리뷰, 미국 주식 체계, 이동평균선, 얽힘, 파동, 감정 주기 및 기타 전략적 기능
리뷰시장 리뷰일간 시장 개요, 지수 성과, 가격 통계 및 섹터 강세 (지지 CN / HK / US / 양쪽)
이중 테마 작업대수동 분석, 구성 관리, 작업 진행 상황, 과거 보고, 백테스트, 위치 관리
가져오기지능형 가져오기 및 완성이미지 지원, CSV/Excel, 클립보드 가져오기, 스스로 선택한 스톡 입력 지원 코드/이름/병음/별칭 완성
역사보고서 관리과거 보고서 보기, 전체 Markdown 보고서, 재분석 및 대량 관리 지원
백테스트AI 백테스트 검증사후 분석 검증하여 방향성 정확도와 시뮬레이션 수익을 확인하세요
에이전트 아스크 스톡전략 대화다라운드 전략 Q&A, 이동평균선 골든 크로스/얽힘/파동 등 11가지 내장 전략 지원, 웹/봇/API 전체 링크
밀어다중 채널 알림위챗, 페이슈, 텔레그램, 디스코드, 슬랙, 이메일 및 기타 주류 채널 지원
자동화타임드 런GitHub Actions, Docker, 로컬 예약 작업, FastAPI 서비스 모드 지원

기능 세부사항, 필드 계약, 기본 P0 타임아웃 의미론, 트랜잭션 규율, 데이터 소스 우선순위, 웹/API 동작에 관한 전체 구성 및 배포 가이드를 참조하세요.

기술 스택과 데이터 소스

유형지원
AI 모델AIHubMix, Gemini, OpenAI 호환, DeepSeek, 통이 첸원, 클로드, 올라마 네이티브 모델 등.
시장 데이터틱플로우, 아크셰어, 투셰어, 파이트덱스, 바오스톡, YFinance, 롱브리지
뉴스 검색Anspire, SerpAPI, Tavily, Bocha, Brave, MiniMax, SearXNG
사회적 의견주식 심리 API (Reddit/X/Polymarket, 미국 주식 전용, 선택 사항)

전체 규칙은 >데이터 소스 구성(Data Source Configuration)을 참고하세요.

🚀 빨리 시작하세요

방법 1: GitHub Actions (권장)

5분 > 시간 내에 무비용으로 서버 없이 배포하세요.

1. 이 창고를 포크해

오른쪽 상단의 '포크' 버튼을 클릭하세요 (별⭐표를 클릭해 지원하세요)

2. 비밀 구성

'설정' →


🚀 가벼운 미리보기 모드: 페이지 속도를 위해 핵심 도입부만 번역되었습니다. 전체 코드는 원문 GitHub에서 확인하세요!

이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.

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