增加主力资金选股
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# 主力选股功能 - 快速开始指南
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## ✅ 已完成的功能模块
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### 核心模块
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1. **main_force_selector.py** - 数据获取和筛选
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- 使用pywencai获取主力资金数据
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- 智能筛选算法
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- 数据格式化
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2. **main_force_analysis.py** - AI分析整合
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- 整合三大分析师团队
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- 资深研究员综合决策
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- 完整的分析流程
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3. **main_force_ui.py** - Web界面
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- 参数配置界面
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- 结果展示
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- 数据导出
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4. **app.py** - 主应用集成
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- 添加导航按钮
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- 路由配置
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### 文档
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5. **主力选股功能说明.md** - 详细使用手册
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6. **test_main_force.py** - 功能测试脚本
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## 🚀 快速开始
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### 步骤1: 测试功能
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```bash
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# 运行测试脚本
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python test_main_force.py
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```
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测试内容:
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- ✅ 模块导入检查
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- ✅ 数据获取功能
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- ✅ 筛选功能
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- ✅ API配置检查
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### 步骤2: 启动系统
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```bash
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streamlit run app.py
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```
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### 步骤3: 使用主力选股
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1. 在侧边栏点击 **🎯 主力选股**
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2. 设置参数(时间区间、筛选数量等)
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3. 点击 **🚀 开始主力选股**
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4. 等待3-5分钟完成分析
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5. 查看精选推荐结果
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## 📊 功能特点
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### 智能筛选
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原始数据(100只)
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↓ 涨幅过滤(<30%)
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↓ 市值筛选(50-1300亿)
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↓ ST股过滤
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筛选结果(20-50只)
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↓ 主力资金排序
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候选股票(前20名)
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### AI三维分析
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```
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💰 资金流向分析师
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├─ 主力资金行为
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├─ 资金流向趋势
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└─ 市场情绪判断
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📊 行业板块分析师
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├─ 行业发展前景
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├─ 市场热点判断
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└─ 板块轮动分析
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📈 财务基本面分析师
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├─ 盈利能力评估
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├─ 成长性分析
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└─ 财务健康度
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```
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### 综合决策
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```
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资深研究员AI
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├─ 综合评估所有候选
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├─ 精选3-5只最优标的
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├─ 提供推荐理由
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├─ 投资建议和风险提示
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└─ 目标价位和持仓建议
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```
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## 📋 参数说明
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### 基础参数
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| 参数 | 默认值 | 范围 | 说明 |
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|-----|--------|------|------|
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| 时间区间 | 最近3个月 | 自定义 | 主力资金统计周期 |
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| 初步筛选 | 20只 | 10-50 | 候选股票数量 |
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| 最终精选 | 5只 | 3-10 | 推荐标的数量 |
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### 高级参数
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| 参数 | 默认值 | 范围 | 说明 |
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|-----|--------|------|------|
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| 最大涨幅 | 30% | 10-100% | 过滤涨幅过高的股票 |
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| 最小市值 | 50亿 | 10-500亿 | 市值下限 |
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| 最大市值 | 1300亿 | 100-5000亿 | 市值上限 |
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| AI模型 | deepseek-chat | - | 分析使用的模型 |
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## 🎯 使用场景
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### 1. 周末选股
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**时机**: 每周日晚上
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**参数**: 最近3个月,精选5只
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**用途**: 为下周交易做准备
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### 2. 月度调仓
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**时机**: 每月初
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**参数**: 最近6个月,精选8-10只
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**用途**: 调整持仓结构
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### 3. 热点捕捉
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**时机**: 市场出现明显热点时
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**参数**: 最近1个月,精选3只
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**用途**: 抓住短期机会
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## ⚠️ 注意事项
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### 环境要求
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```bash
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# 必须安装
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Python >= 3.8
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Node.js >= 16.0(重要!pywencai依赖)
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# Python包
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pywencai >= 0.7.0
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pandas
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streamlit
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deepseek
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```
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### 检查Node.js版本
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```bash
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node --version
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# 如果低于16.0,需要升级
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# Windows: 从nodejs.org下载最新版本
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# Mac: brew install node
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# Linux: nvm install 18
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```
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### API配置
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确保.env文件中配置了:
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```env
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DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
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EMAIL_ENABLED=true # 如需邮件通知
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```
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## 🔍 常见问题
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### Q: 数据获取失败?
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**检查**:
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- [ ] 网络连接正常
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- [ ] Node.js版本 >= 16.0
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- [ ] pywencai已正确安装
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**解决**:
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```bash
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# 重新安装pywencai
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pip uninstall pywencai
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pip install pywencai --upgrade
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# 检查Node.js
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node --version
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```
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### Q: 分析时间太长?
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**原因**: 候选股票太多
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**优化**:
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- 减少初步筛选数量(改为15只)
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- 使用deepseek-chat模型(更快)
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- 调整筛选条件减少候选数量
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### Q: 推荐结果不理想?
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**建议**:
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- 调整时间区间(试试最近6个月)
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- 放宽涨幅限制(改为40%)
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- 多次运行对比结果
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- 结合自己的投资逻辑
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## 📈 最佳实践
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### 1. 参数配置建议
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```yaml
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保守型:
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时间区间: 6个月
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最大涨幅: 20%
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市值范围: 100-1300亿
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精选数量: 3只
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平衡型:
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时间区间: 3个月
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最大涨幅: 30%
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市值范围: 50-1300亿
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精选数量: 5只
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激进型:
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时间区间: 1个月
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最大涨幅: 40%
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市值范围: 50-800亿
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精选数量: 8只
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```
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### 2. 使用流程
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1. 周末运行主力选股
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↓
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2. 查看推荐结果和AI分析
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↓
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3. 深入研究前3名标的
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↓
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4. 查看实时K线和技术指标
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↓
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5. 周一开盘后择机建仓
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↓
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6. 加入实时监测,设置止盈止损
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```
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### 3. 风险控制
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✅ 分散投资: 不超过3-5只股票
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✅ 仓位控制: 单只不超过30%
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✅ 止损设置: -8%到-10%
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✅ 止盈目标: +15%到+20%
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✅ 动态调整: 根据走势调整策略
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```
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## 📊 输出结果
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### 统计数据
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- 获取股票总数
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- 筛选后数量
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- 深度分析数量
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- 最终推荐数量
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### 推荐详情
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每只股票包含:
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- ✅ 推荐理由(3-5条)
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- ✅ 投资亮点
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- ✅ 风险提示
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- ✅ 建议仓位
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- ✅ 目标价位
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- ✅ 投资周期
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- ✅ AI详细分析报告
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### 数据导出
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- CSV格式候选列表
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- 包含所有关键指标
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- 可用于进一步分析
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## 🎓 学习资源
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### 相关文档
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- 主力选股功能说明.md - 完整使用手册
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||||
- 资金流向功能说明.md - 资金分析原理
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||||
- 实时监测优化说明.md - 监测功能
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||||
- README.md - 系统总体说明
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### 代码学习
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- main_force_selector.py - 数据处理逻辑
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||||
- main_force_analysis.py - AI分析流程
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- main_force_ui.py - 界面实现
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## 🆘 获取帮助
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### 运行测试
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```bash
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python test_main_force.py
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```
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### 查看日志
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运行时终端会显示详细日志:
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- 数据获取过程
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- 筛选统计
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- AI分析进度
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- 错误信息
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### 问题反馈
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提供以下信息:
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1. 错误截图
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2. 终端日志
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3. 使用的参数
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4. 系统环境(Python版本、Node.js版本)
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## ✨ 开始使用
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```bash
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# 1. 测试功能
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python test_main_force.py
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# 2. 启动系统
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streamlit run app.py
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# 3. 点击 🎯 主力选股
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# 4. 开始分析
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**祝您选股顺利,投资成功!** 🚀📈💰
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Reference in New Issue
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