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.
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
🇰🇷 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
| 모듈 | 특징 | 설명 |
|---|---|---|
| AI | 결정 대시보드 | 한 문장 핵심 결론 + 점수 + 매수 및 매도 포인트 + 위험 경고 + 행동 체크리스트 |
| 분석 | 다차원 분석 | 기술, 실시간 시장, 칩 유통, 뉴스 및 여론, 공지, 자본 흐름 및 기본적 집계 |
| 시장 | 글로벌 시장 | A-주식, 홍콩 주식, 미국 주식, 미국 주식 지수 및 일반 ETF 지지 |
| 전략 | 마케팅 전략 시스템 | 내장된 A-share 리뷰, 미국 주식 체계, 이동평균선, 얽힘, 파동, 감정 주기 및 기타 전략적 기능 |
| 리뷰 | 시장 리뷰 | 일간 시장 개요, 지수 성과, 가격 통계 및 섹터 강세 (지지 CN / HK / US / 양쪽) |
| 웹 | 이중 테마 작업대 | 수동 분석, 구성 관리, 작업 진행 상황, 과거 보고, 백테스트, 위치 관리 |
| 가져오기 | 지능형 가져오기 및 완성 | 이미지 지원, CSV/Excel, 클립보드 가져오기, 스스로 선택한 스톡 입력 지원 코드/이름/병음/별칭 완성 |
| 역사 | 보고서 관리 | 과거 보고서 보기, 전체 Markdown 보고서, 재분석 및 대량 관리 지원 |
| 백테스트 | AI 백테스트 검증 | 사후 분석 검증하여 방향성 정확도와 시뮬레이션 수익을 확인하세요 |
| 에이전트 아스크 스톡 | 전략 대화 | 다라운드 전략 Q&A, 이동평균선 골든 크로스/얽힘/파동 등 11가지 내장 전략 지원, 웹/봇/API 전체 링크 |
| 밀어 | 다중 채널 알림 | 위챗, 페이슈, 텔레그램, 디스코드, 슬랙, 이메일 및 기타 주류 채널 지원 |
| 자동화 | 타임드 런 | GitHub 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
| 유형 | 지원 |
|---|---|
| AI 모델 | AIHubMix, Gemini, OpenAI 호환, DeepSeek, 통이 첸원, 클로드, 올라마 네이티브 모델 등. |
| 시장 데이터 | 틱플로우, 아크셰어, 투셰어, 파이트덱스, 바오스톡, YFinance, 롱브리지 |
| 뉴스 검색 | Anspire, SerpAPI, Tavily, Bocha, Brave, MiniMax, SearXNG |
| 사회적 의견 | 주식 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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