增加港股支持
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<img width="1910" height="923" alt="01" src="https://github.com/user-attachments/assets/7dcd4b2c-8b4b-428b-8a17-4d843e98a626" />
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<img width="1910" height="923" alt="02" src="https://github.com/user-attachments/assets/02018fff-4e6b-4354-b258-a5da25537c38" />
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## ✨1010 更新说明(最新)
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### 🇭🇰 新增港股分析支持 ⭐️
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- **市场扩展**:现已支持A股、港股、美股三大市场
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- **港股代码**:支持多种格式(700/00700/HK00700)
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- **技术分析**:完整支持K线、技术指标、趋势判断
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- **财务分析**:支持21项财务指标(ROE、市盈率、净利润等)
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- **智能分析**:技术分析师、基本面分析师、风险管理师全面支持
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- **使用简单**:直接输入港股代码即可分析(如:00700 腾讯控股)
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## ✨1010 更新说明
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### 最新更新:主力选股功能上线 ⭐️
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- **智能选股**:基于主力资金流向,AI团队精选优质标的
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- **数据获取**:使用问财获取前100名主力资金净流入股票
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- **多维筛选**:市值范围、区间涨跌幅、财务指标等多维度筛选
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- **AI分析团队**:
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- 💰 资金流向分析师:分析主力资金流向趋势和热点板块
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- 📊 行业板块分析师:解读行业轮动和市场热点
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- 📈 财务基本面分析师:评估公司财务健康度和成长性
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- 👔 资深研究员:综合决策,精选3-5只优质标的
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- **完整报告**:支持Markdown、HTML、CSV多格式导出
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- **候选列表**:前100名主力资金股票完整列表(按资金流向排序)
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- **智能匹配**:自动识别"区间主力资金流向"、"区间涨跌幅"等字段
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- **季报数据**:优化季报获取,改用问财接口,数据更准确
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<img width="1910" height="923" alt="主力选股功能" src="https://github.com/user-attachments/assets/main_force_selector.png" />
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## ✨1009 更新说明
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### 最新更新:增加支持docker部署 ⭐️
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## ✨1008 更新说明
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@@ -41,7 +67,7 @@
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- **市场情绪分析师**:专注市场心理和情绪分析
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- **新闻公告分析师**:专注热点新闻及公告影响分析
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### 📊 完整分析流程
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1. 📈 获取股票数据(支持A股和美股)
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1. 📈 获取股票数据(支持A股、港股和美股)
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2. 📊 获取详细数据(三大报表+财务指标+20日资金数据+新闻+公告)
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3. 🔍 多智能体并行分析
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4. 🤝 团队综合讨论
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@@ -68,6 +94,28 @@
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<img width="1910" height="923" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/242ee212-ba6c-4e0a-ae16-47aff3f356e6" />
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### 🎯 主力选股功能(新增)⭐️
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- **智能选股**:基于主力资金流向,筛选优质投资标的
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- **数据来源**:问财数据,获取区间主力资金净流入前100名股票
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- **多维筛选**:
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- 起始日期:自定义区间开始日期
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- 市值范围:50亿-5000亿灵活设置
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- 涨跌幅限制:过滤涨幅过高的股票,避免追高
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- **AI分析团队**:
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- 💰 **资金流向分析师**:分析主力资金动向、热点板块、资金持续性
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- 📊 **行业板块分析师**:解读行业轮动、板块联动、市场情绪
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- 📈 **财务基本面分析师**:评估公司盈利能力、成长性、财务健康度
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- 👔 **资深研究员**:综合三大分析师意见,精选3-5只优质标的
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- **批量分析**:一次性分析100只股票,效率高
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- **完整报告**:
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- 📄 Markdown格式:便于编辑和二次处理
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- 🌐 HTML格式:美观易读,支持浏览器打开
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- 📊 CSV格式:候选股票完整数据导出
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- **候选列表**:前100名股票按主力资金流向排序展示
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- **关键指标**:区间主力资金流向、区间涨跌幅、市值、市盈率、市净率等
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<img width="1910" height="923" alt="主力选股界面" src="https://github.com/user-attachments/assets/main_force_ui.png" />
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<img width="1910" height="923" alt="AI分析报告" src="https://github.com/user-attachments/assets/main_force_report.png" />
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### 🔍 实时监测功能
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- **智能监测**:自动监控股票价格变动
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- **关键位置提醒**:进场区间、止盈位、止损位触发通知
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@@ -259,9 +307,10 @@ streamlit run app.py
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## 📊 使用指南
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### 股票代码格式(美股暂不支持)
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- **美股**:AAPL, MSFT, GOOGL, TSLA, NVDA
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- **A股**:000001, 600036, 000002, 600519
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### 股票代码格式
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- **A股**:6位数字代码(如 000001, 600036, 600519, 000858)
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- **港股**:1-5位数字代码(如 700, 00700, 9988, 01810)或带HK前缀(如 HK00700)
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- **美股**:字母代码(如 AAPL, MSFT, GOOGL, TSLA, NVDA)
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### 单个股票分析流程
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1. 选择"单个分析"模式
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@@ -329,6 +378,56 @@ streamlit run app.py
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- 批量分析时间较长,请耐心等待
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- 可在历史记录中查看所有分析结果
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### 主力选股功能使用流程 ⭐️ 新增
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1. **进入主力选股**
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- 点击侧边栏"🎯 主力选股"按钮
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2. **设置筛选参数**
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- **起始日期**:选择区间开始日期(如"2025年7月23日")
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- **市值范围**:
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- 最小市值:默认50亿(可调整)
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- 最大市值:默认5000亿(可调整)
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- **最大涨跌幅**:默认50%(过滤涨幅过高的股票)
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3. **开始分析**
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- 点击"🚀 开始主力选股分析"按钮
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- 系统会自动:
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- 从问财获取前100名主力资金净流入股票
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- 按条件筛选(市值、涨跌幅)
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- AI分析师团队进行整体分析
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- 资深研究员精选3-5只优质标的
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4. **查看分析结果**
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- **统计信息**:
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- 获取股票数:原始数据量
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- 筛选后:符合条件的股票数
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- 最终推荐:精选的优质标的数量
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- **AI分析师报告**(三个标签页):
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- 💰 资金流向分析:主力资金动向、热点板块
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- 📊 行业板块分析:行业轮动、板块联动
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- 📈 财务基本面分析:盈利能力、成长性评估
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- **精选推荐**:
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- 展开查看每只推荐股票的详细信息
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- 推荐理由、关键指标、能力评分
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- **候选股票列表**:
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- 前100名股票完整列表
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- 按主力资金流向排序
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- 包含行业、资金流向、涨跌幅、市值、市盈率等
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5. **导出报告**
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- 📄 **下载Markdown报告**:便于编辑和二次处理
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- 🌐 **下载HTML报告**:美观易读,可打印
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- 📊 **下载候选列表CSV**:Excel打开,便于筛选排序
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6. **使用技巧**
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- **起始日期**:建议选择近3-6个月的日期
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- **市值范围**:中小盘(50-300亿)波动较大,大盘(300-5000亿)相对稳定
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- **涨跌幅限制**:建议30%-50%,避免追高
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- **查看调试信息**:展开"🔍 调试信息"查看实际获取的列名
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### 结果解读
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- **投资评级**:买入/持有/卖出
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- **目标价位**:预期价格目标
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@@ -514,6 +613,33 @@ AI股票分析系统
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- 通知历史管理
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- 配置测试功能
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#### 🎯 主力选股模块 ⭐️ 新增
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**main_force_selector.py**
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- 问财数据获取(主力资金净流入)
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- 多维度筛选(市值、涨跌幅)
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- 智能列名匹配
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- 数据格式化和清洗
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**main_force_analysis.py**
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- AI分析师团队协作
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- 整体数据分析(100只股票)
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- 资金流向分析
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- 行业板块分析
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- 财务基本面分析
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- 资深研究员决策
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**main_force_ui.py**
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- 参数配置界面
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- 分析进度显示
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- 结果可视化展示
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- 报告导出功能
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**main_force_pdf_generator.py**
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- Markdown报告生成
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- HTML报告生成
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- CSV数据导出
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- 美观格式化输出
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#### 🤖 量化交易模块 (miniqmt_interface.py) ⭐️ 新增
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- MiniQMT接口对接
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- 自动交易执行
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@@ -542,6 +668,8 @@ AI股票分析系统
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### 数据源
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- **美股数据**:Yahoo Finance (yfinance)
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- **A股数据**:AKShare免费接口
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- **主力资金数据**:问财(pywencai)- 主力选股功能 ⭐️
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- **季报数据**:问财(pywencai)- 财务数据补充 ⭐️
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- **技术指标**:TA-Lib技术分析库
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### AI模型
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Reference in New Issue
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