增加选股策略

README.md

@@ -2,6 +2,26 @@
 
 - 初心：在股市摸爬滚打多年，自学自编各种指标，花冤柉钱学习了各种战法各种策略，也曾入各种小班，总是赚少赔多，逐渐失去在股市玩的信心。自从去年deepseek上市，一直探索用ai辅助分析，且近日受tradingagents项目启发（感谢原作），多agent结合跟踪主力资金战法（某指每年收费6000rmb），用各种ai辅助编程，拼凑了这么个小程序，根据软件提供的辅助信息，实盘测试盈率还是挺高的，并且逐步形成了自己的交易系统，近一个月来，账户也慢慢在扰亏为盈。开源此软件的目的，就是为了使像我一样的小散，不再迷范。也许这个软件不能让你发大财，但是他能给你足够的信心。最后提醒：股市有风险，入市需谨慎！
 
+## ⭐ 1214更新 - 小市值策略 📊
+
+新增“小市值策略”选股板块，专注小盘高成长股票：
+
+**核心功能：**
+- ✅ **精准筛选** - 总市值≤50亿 + 营收增长率≥10% + 净利润增长率≥100% + 沪深A股
+- ✅ **小盘优先** - 按总市值由小到大排序，优选最小盘股票
+- ✅ **策略监控** - 复用低价擒牛监控框架，自动跟踪持仓
+- ✅ **双重信号** - 持股5天 + MA5下穿MA20智能提醒
+- ✅ **仓位管理** - 资金10万、个股最大3成、最多4股
+- ✅ **铉钉通知** - 选股结果和卖出信号自动通知
+
+**使用流程：**
+1. 在选股板块中点击“📊 小市值策略”
+2. 执行选股，查看筛选结果
+3. 点击“➕ 加入策略监控”加入监控
+4. 在策略监控面板统一管理
+
+---
+
 ## ⭐ 1212更新 - 低价擒牛策略监控 🐂
 
 新增“低价擒牛”选股板块，自动监控持仓并智能提醒卖出：

app.py

@@ -314,7 +314,14 @@ def main():
             if st.button("🐂 低价擒牛", width='stretch', key="nav_low_price_bull", help="低价高成长股票筛选策略"):
                 st.session_state.show_low_price_bull = True
                 for key in ['show_history', 'show_monitor', 'show_config', 'show_sector_strategy',
-                           'show_longhubang', 'show_portfolio', 'show_main_force']:
+                           'show_longhubang', 'show_portfolio', 'show_main_force', 'show_small_cap']:
+                    if key in st.session_state:
+                        del st.session_state[key]
+            
+            if st.button("📊 小市值策略", width='stretch', key="nav_small_cap", help="小盘高成长股票筛选策略"):
+                st.session_state.show_small_cap = True
+                for key in ['show_history', 'show_monitor', 'show_config', 'show_sector_strategy',
+                           'show_longhubang', 'show_portfolio', 'show_main_force', 'show_low_price_bull']:
                     if key in st.session_state:
                         del st.session_state[key]
 
@@ -473,6 +480,12 @@ def main():
         from low_price_bull_ui import display_low_price_bull
         display_low_price_bull()
         return
+    
+    # 检查是否显示小市值策略
+    if 'show_small_cap' in st.session_state and st.session_state.show_small_cap:
+        from small_cap_ui import display_small_cap
+        display_small_cap()
+        return
 
     # 检查是否显示智策板块
     if 'show_sector_strategy' in st.session_state and st.session_state.show_sector_strategy:

docs/小市值策略功能说明.md

@@ -0,0 +1,286 @@
+# 小市值策略功能说明
+
+## 📊 功能概述
+
+"小市值策略"是专注于小盘高成长股票的选股策略，通过严格的财务指标筛选，挖掘市值小、成长性强的优质股票。
+
+## 🎯 筛选条件
+
+### 核心指标
+
+| 指标 | 条件 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 总市值 | ≤ 50亿 | 小盘股票，成长空间大 |
+| 营收增长率 | ≥ 10% | 营业收入持续增长 |
+| 净利润增长率 | ≥ 100% | 利润高速增长 |
+| 市场范围 | 沪深A股 | 仅限A股市场 |
+| ST股票 | 排除 | 避免风险股票 |
+| 创业板 | 排除 | 聚焦主板和中小板 |
+| 科创板 | 排除 | 避免高估值板块 |
+
+### 排序规则
+
+按**总市值由小到大**排序，优先选择最小盘的股票。
+
+## 💰 量化交易策略
+
+### 资金管理
+
+| 参数 | 设置 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 资金量 | 10万元 | 初始投资金额 |
+| 交易仓位 | 满仓 | 100%仓位运作 |
+| 个股最大持仓 | 30% | 单只股票最多3万元 |
+| 账户最大持股数 | 4只 | 分散风险 |
+| 单日最大买入数 | 2只 | 控制买入节奏 |
+
+### 买卖时机
+
+**买入时机**：
+- 开盘买入
+- 按总市值由小到大排序
+- 优先买入市值更小的股票
+
+**卖出时机**：
+1. **持股到期**：持股满5天自动提醒卖出
+2. **技术信号**：MA5下穿MA20时提醒卖出
+
+## 📊 策略监控
+
+### 监控功能
+
+小市值策略复用"低价擒牛"的监控框架，提供完整的监控服务：
+
+- ✅ 自动跟踪持仓股票
+- ✅ 每分钟扫描一次（可配置）
+- ✅ 计算MA5和MA20均线
+- ✅ 双重卖出信号检测
+- ✅ 钉钉自动通知
+- ✅ 自动移除已触发股票
+
+### 使用流程
+
+```
+1. 执行选股
+   ↓
+2. 查看筛选结果
+   ↓
+3. 点击"➕ 加入策略监控"
+   ↓
+4. 进入"📊 策略监控"面板
+   ↓
+5. 统一管理所有监控股票
+   ↓
+6. 收到卖出提醒
+   ↓
+7. 执行卖出操作
+```
+
+## 🔔 通知功能
+
+### 选股通知
+
+选股完成后可以发送钉钉通知，包含：
+- 筛选策略说明
+- 筛选数量
+- 精选股票列表
+- 生成时间
+
+### 卖出提醒
+
+触发卖出条件时自动发送通知：
+- 股票代码和名称
+- 提醒类型（持股到期/MA死叉）
+- 提醒原因
+- 当前价格和MA数据
+- 持有天数
+- 卖出建议
+
+## 💡 策略优势
+
+### 1. 小盘优势
+- **成长空间大**：小市值股票有更大的成长空间
+- **灵活性强**：容易被市场关注和炒作
+- **爆发力强**：小盘股涨幅潜力更大
+
+### 2. 高成长性
+- **营收增长**：营收增长率≥10%保证业务增长
+- **利润爆发**：净利润增长率≥100%筛选高速成长股
+- **双重保障**：营收和利润双重验证
+
+### 3. 风险控制
+- **排除ST**：避免财务风险股票
+- **排除高估值板块**：不选创业板和科创板
+- **仓位管理**：单股最多30%，最多持有4只
+
+### 4. 智能监控
+- **自动跟踪**：无需人工盯盘
+- **双重信号**：时间+技术双重保护
+- **即时通知**：钉钉消息实时接收
+
+## 📋 与低价擒牛的对比
+
+| 特性 | 低价擒牛 | 小市值策略 |
+|------|---------|-----------|
+| **筛选重点** | 股价 | 市值 |
+| **价格条件** | <10元 | 无限制 |
+| **市值条件** | 无限制 | ≤50亿 |
+| **营收要求** | 无 | ≥10% |
+| **净利增长** | ≥100% | ≥100% |
+| **板块限制** | 深圳A股 | 沪深A股，非创业/科创 |
+| **资金量** | 100万 | 10万 |
+| **个股仓位** | 40% | 30% |
+| **最大持股** | 4只 | 4只 |
+
+## 🚀 使用示例
+
+### 步骤1：选股
+
+1. 点击左侧菜单"📊 小市值策略"
+2. 设置筛选数量（默认5只）
+3. 点击"🚀 开始小市值策略选股"
+4. 等待筛选结果
+
+### 步骤2：查看结果
+
+筛选结果显示：
+- 股票代码和名称
+- 总市值
+- 营收增长率
+- 净利润增长率
+- 所属行业
+- 其他财务指标
+
+### 步骤3：加入监控
+
+1. 在股票详情中点击"➕ 加入策略监控"
+2. 系统自动记录买入信息
+3. 提示"已加入监控列表"
+
+### 步骤4：监控管理
+
+1. 点击右上角"📊 策略监控"
+2. 查看所有监控中的股票
+3. 启动监控服务
+4. 等待卖出提醒
+
+### 步骤5：接收通知
+
+- 钉钉收到卖出提醒
+- 查看提醒详情
+- 执行卖出操作
+
+## ⚙️ 配置说明
+
+### 环境变量
+
+小市值策略使用与低价擒牛相同的配置：
+
+```bash
+# .env文件
+TDX_BASE_URL=http://192.168.1.222:8181    # TDX API地址
+LOW_PRICE_BULL_SCAN_INTERVAL=60           # 扫描间隔（秒）
+LOW_PRICE_BULL_HOLDING_DAYS=5             # 持股天数限制
+
+# Webhook通知
+WEBHOOK_ENABLED=true
+WEBHOOK_URL=your_dingtalk_webhook_url
+WEBHOOK_TYPE=dingtalk
+WEBHOOK_KEYWORD=aiagents通知
+```
+
+### 监控服务
+
+小市值策略和低价擒牛共享同一个监控服务：
+- 统一的监控面板
+- 统一的数据库
+- 统一的提醒机制
+
+## ⚠️ 注意事项
+
+### 1. 风险提示
+- 小盘股流动性相对较差
+- 波动性较大
+- 需要设置止损
+
+### 2. 数据要求
+- 需要TDX API支持
+- 至少20天K线数据
+- 实时数据更新
+
+### 3. 监控服务
+- 需要手动启动
+- 保持系统运行
+- 定期检查状态
+
+### 4. 策略执行
+- 建议分批买入
+- 严格执行止损
+- 不要追涨杀跌
+
+## 📈 策略逻辑
+
+### 选股逻辑
+
+```
+总市值≤50亿
+    ↓
+营收增长率≥10%
+    ↓
+净利润增长率≥100%
+    ↓
+沪深A股
+    ↓
+排除ST/创业板/科创板
+    ↓
+按总市值排序
+    ↓
+选择前N只
+```
+
+### 监控逻辑
+
+```
+加入监控
+    ↓
+记录买入信息
+    ↓
+每分钟扫描
+    ↓
+检查持股天数
+    ↓
+检查MA5/MA20
+    ↓
+触发卖出条件？
+    ↓
+生成提醒
+    ↓
+发送通知
+    ↓
+自动移除
+```
+
+## 🎯 适用场景
+
+### 适合
+- ✅ 寻找高成长小盘股
+- ✅ 短线波段操作
+- ✅ 资金量较小的投资者
+- ✅ 愿意承担一定风险
+
+### 不适合
+- ❌ 追求稳健收益
+- ❌ 长期价值投资
+- ❌ 风险承受能力低
+- ❌ 对流动性要求高
+
+## 📚 相关文档
+
+- [低价擒牛策略监控配置说明](./低价擒牛策略监控配置说明.md)
+- [TDX API配置快速指南](./TDX_API配置快速指南.md)
+- [Webhook通知配置指南](./Webhook通知配置指南.md)
+
+---
+
+**更新时间**：2024-12-14  
+**版本**：v1.0

small_cap_selector.py

@@ -0,0 +1,140 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+小市值策略选股模块
+使用pywencai进行股票筛选
+"""
+
+import logging
+from typing import Tuple, Optional
+import pandas as pd
+
+
+class SmallCapSelector:
+    """小市值策略选股器"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.logger = logging.getLogger(__name__)
+    
+    def get_small_cap_stocks(self, top_n: int = 5) -> Tuple[bool, Optional[pd.DataFrame], str]:
+        """
+        获取符合小市值策略的股票
+        
+        筛选条件：
+        - 总市值 ≤ 50亿
+        - 营收增长率 ≥ 10%
+        - 净利润增长率 ≥ 100%
+        - 沪深A股
+        - 非ST
+        - 非创业板
+        - 非科创板
+        - 按总市值由小到大排名
+        
+        Args:
+            top_n: 返回前N只股票
+            
+        Returns:
+            (是否成功, 数据DataFrame, 消息)
+        """
+        try:
+            import pywencai
+            
+            # 构建查询语句（按总市值由小至大排名）
+            query = (
+                "总市值≤50亿，"
+                "营收增长率≥10%，"
+                "净利润增长率(净利润同比增长率)≥100%，"
+                "沪深A股，"
+                "非ST，"
+                "非创业板，"
+                "非科创板，"
+                "总市值由小至大排名"
+            )
+            
+            self.logger.info(f"开始执行小市值策略选股，查询条件: {query}")
+            
+            # 调用pywencai
+            result = pywencai.get(query=query, loop=True)
+            
+            if result is None or result.empty:
+                self.logger.warning("未获取到符合条件的股票")
+                return False, None, "未找到符合条件的股票"
+            
+            self.logger.info(f"获取到 {len(result)} 只股票")
+            
+            # 取前N只
+            if len(result) > top_n:
+                result = result.head(top_n)
+                self.logger.info(f"筛选前 {top_n} 只股票")
+            
+            return True, result, f"成功获取 {len(result)} 只股票"
+            
+        except ImportError:
+            error_msg = "pywencai模块未安装，请执行: pip install pywencai"
+            self.logger.error(error_msg)
+            return False, None, error_msg
+            
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"选股失败: {str(e)}"
+            self.logger.error(error_msg)
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+            return False, None, error_msg
+    
+    def format_stock_info(self, df: pd.DataFrame) -> str:
+        """
+        格式化股票信息为文本
+        
+        Args:
+            df: 股票数据DataFrame
+            
+        Returns:
+            格式化后的文本
+        """
+        if df is None or df.empty:
+            return "无数据"
+        
+        lines = []
+        for idx, row in df.iterrows():
+            stock_code = row.get('股票代码', 'N/A')
+            stock_name = row.get('股票简称', 'N/A')
+            market_cap = row.get('总市值', row.get('总市值[20241211]', 'N/A'))
+            revenue_growth = row.get('营收增长率', row.get('营业收入增长率', 'N/A'))
+            profit_growth = row.get('净利润增长率', row.get('净利润同比增长率', 'N/A'))
+            
+            line = f"{idx+1}. {stock_code} {stock_name}"
+            
+            # 添加详细信息
+            details = []
+            if market_cap != 'N/A':
+                try:
+                    cap_val = float(market_cap)
+                    if cap_val >= 100000000:
+                        details.append(f"市值:{cap_val/100000000:.2f}亿")
+                    else:
+                        details.append(f"市值:{cap_val/10000:.2f}万")
+                except:
+                    pass
+            
+            if revenue_growth != 'N/A':
+                try:
+                    details.append(f"营收增长:{float(revenue_growth):.2f}%")
+                except:
+                    pass
+            
+            if profit_growth != 'N/A':
+                try:
+                    details.append(f"净利增长:{float(profit_growth):.2f}%")
+                except:
+                    pass
+            
+            if details:
+                line += f" - {', '.join(details)}"
+            
+            lines.append(line)
+        
+        return '\n'.join(lines)
+
+
+# 全局实例
+small_cap_selector = SmallCapSelector()

small_cap_ui.py

@@ -0,0 +1,283 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+小市值策略UI模块
+"""
+
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+from datetime import datetime
+from small_cap_selector import small_cap_selector
+from notification_service import notification_service
+from low_price_bull_monitor import low_price_bull_monitor
+from low_price_bull_service import low_price_bull_service
+
+
+def display_small_cap():
+    """显示小市值策略界面"""
+    
+    # 检查是否显示监控面板
+    if st.session_state.get('show_small_cap_monitor'):
+        from low_price_bull_monitor_ui import display_monitor_panel
+        display_monitor_panel()
+        
+        # 返回按钮
+        if st.button("🔙 返回选股", type="secondary"):
+            del st.session_state.show_small_cap_monitor
+            st.rerun()
+        return
+    
+    st.markdown("顶部按钮区")
+    col_select, col_monitor = st.columns([3, 1])
+    
+    with col_select:
+        st.markdown("## 📊 小市值策略 - 小盘高成长股票筛选")
+    
+    with col_monitor:
+        st.write("")  # 占位
+        if st.button("📊 策略监控", type="primary", use_container_width=True):
+            st.session_state.show_small_cap_monitor = True
+            st.rerun()
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    st.markdown("""
+    ### 📋 选股策略说明
+    
+    **筛选条件**：
+    - ✅ 总市值 ≤ 50亿
+    - ✅ 营收增长率 ≥ 10%
+    - ✅ 净利润增长率 ≥ 100%（净利润同比增长率）
+    - ✅ 沪深A股
+    - ✅ 非ST股票
+    - ✅ 非创业板
+    - ✅ 非科创板
+    - ✅ 按总市值由小至大排名
+    
+    **量化交易策略**：
+    - 💰 资金量：10万元
+    - 📅 持股周期：5天
+    - 💼 仓位控制：满仓
+    - 📊 个股最大持仓：3成（30%）
+    - 🎯 账户最大持股数：4只
+    - 🛒 单日最大买入数：2只
+    - 📈 买入时机：开盘买入
+    - 📉 卖出时机：MA5下穿MA20或持股满5天
+    """)
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # 参数设置
+    col1, col2 = st.columns([2, 1])
+    
+    with col1:
+        top_n = st.slider(
+            "筛选数量",
+            min_value=3,
+            max_value=10,
+            value=5,
+            step=1,
+            help="选择展示的股票数量"
+        )
+    
+    with col2:
+        st.info(f"💡 将筛选市值最小的前{top_n}只股票")
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # 开始选股按钮
+    if st.button("🚀 开始小市值策略选股", type="primary", use_container_width=True):
+        
+        with st.spinner("正在获取数据，请稍候..."):
+            # 创建选股器
+            success, stocks_df, message = small_cap_selector.get_small_cap_stocks(top_n)
+            
+            if not success:
+                st.error(f"❌ {message}")
+                return
+            
+            st.success(f"✅ {message}")
+            
+            # 保存到session_state
+            st.session_state.small_cap_stocks = stocks_df
+            st.session_state.small_cap_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    
+    # 显示选股结果
+    if 'small_cap_stocks' in st.session_state and st.session_state.small_cap_stocks is not None:
+        st.markdown("---")
+        st.markdown("## 📈 选股结果")
+        
+        stocks_df = st.session_state.small_cap_stocks
+        select_time = st.session_state.small_cap_time
+        
+        st.info(f"🕒 选股时间：{select_time} | 📊 股票数量：{len(stocks_df)} 只")
+        
+        # 显示股票列表
+        display_stock_list(stocks_df)
+        
+        # 发送钉钉通知
+        st.markdown("---")
+        if st.button("📲 发送钉钉通知", type="secondary", use_container_width=True):
+            send_dingtalk_notification(stocks_df)
+
+
+def display_stock_list(stocks_df: pd.DataFrame):
+    """显示股票列表"""
+    
+    for idx, row in stocks_df.iterrows():
+        stock_code = row.get('股票代码', 'N/A')
+        stock_name = row.get('股票简称', 'N/A')
+        
+        with st.expander(f"📊 {idx+1}. {stock_code} {stock_name}", expanded=True):
+            display_stock_detail(row)
+
+
+def display_stock_detail(row: pd.Series):
+    """显示股票详细信息"""
+    
+    # 获取所有可能的字段
+    financial_fields = [
+        ('总市值', row.get('总市值', row.get('总市值[20241211]', None))),
+        ('营收增长率', row.get('营收增长率', row.get('营业收入增长率', None))),
+        ('净利润增长率', row.get('净利润增长率', row.get('净利润同比增长率', None))),
+        ('股价', row.get('股价', row.get('最新价', None))),
+        ('市盈率', row.get('市盈率', row.get('市盈率TTM', None))),
+        ('市净率', row.get('市净率', row.get('市净率PB', None))),
+        ('所属行业', row.get('所属行业', row.get('所属同花顺行业', None))),
+    ]
+    
+    # 检查是否有任何有效数据
+    has_any_data = any(is_valid_value(value) for _, value in financial_fields)
+    
+    # 决定布局
+    if has_any_data:
+        col1, col2 = st.columns(2)
+    else:
+        col1 = st.container()
+        col2 = None
+    
+    with col1:
+        st.markdown("#### 📊 基本信息")
+        st.markdown(f"**股票代码**: {row.get('股票代码', 'N/A')}")
+        st.markdown(f"**股票名称**: {row.get('股票简称', 'N/A')}")
+    
+    # 只有当有财务数据时才显示财务指标
+    if col2 is not None:
+        with col2:
+            st.markdown("#### 💼 财务指标")
+            
+            for field_name, value in financial_fields:
+                if is_valid_value(value):
+                    formatted_value = format_value(value, get_suffix(field_name))
+                    st.markdown(f"**{field_name}**: {formatted_value}")
+    
+    # 添加监控按钮
+    st.markdown("---")
+    st.markdown("#### 📊 策略监控")
+    
+    from low_price_bull_monitor_ui import add_stock_to_monitor_button
+    
+    stock_code = row.get('股票代码', '')
+    stock_name = row.get('股票简称', '')
+    price = row.get('股价', row.get('最新价', None))
+    
+    # 去掉代码后缀
+    if isinstance(stock_code, str) and '.' in stock_code:
+        stock_code = stock_code.split('.')[0]
+    
+    # 转换价格
+    try:
+        price_float = float(price) if price and not pd.isna(price) else None
+    except:
+        price_float = None
+    
+    if stock_code and stock_name:
+        add_stock_to_monitor_button(stock_code, stock_name, price_float)
+
+
+def is_valid_value(value):
+    """判断值是否有效"""
+    if value is None:
+        return False
+    if pd.isna(value):
+        return False
+    if str(value).strip() in ['', 'N/A', 'nan', 'None']:
+        return False
+    return True
+
+
+def format_value(value, suffix=''):
+    """格式化显示值"""
+    if isinstance(value, (int, float)):
+        if abs(value) >= 100000000:  # 亿
+            return f"{value/100000000:.2f}亿{suffix}"
+        elif abs(value) >= 10000:  # 万
+            return f"{value/10000:.2f}万{suffix}"
+        else:
+            return f"{value:.2f}{suffix}"
+    return f"{value}{suffix}"
+
+
+def get_suffix(field_name: str) -> str:
+    """获取字段后缀"""
+    suffix_map = {
+        '总市值': '元',
+        '股价': '元',
+        '营收增长率': '%',
+        '净利润增长率': '%',
+    }
+    return suffix_map.get(field_name, '')
+
+
+def send_dingtalk_notification(stocks_df: pd.DataFrame):
+    """发送钉钉通知"""
+    
+    try:
+        if not notification_service.config['webhook_enabled']:
+            st.warning("⚠️ Webhook通知未启用，请在系统配置中启用")
+            return
+        
+        # 构建消息
+        keyword = notification_service.config.get('webhook_keyword', 'aiagents通知')
+        
+        message_text = f"### {keyword} - 小市值策略选股完成\n\n"
+        message_text += "**筛选策略**: 总市值≤50亿 + 营收增长率≥10% + 净利润增长率≥100% + 沪深A股\n\n"
+        message_text += f"**筛选数量**: {len(stocks_df)} 只\n\n"
+        message_text += "**精选股票**:\n\n"
+        
+        for idx, row in stocks_df.iterrows():
+            stock_code = row.get('股票代码', 'N/A')
+            stock_name = row.get('股票简称', 'N/A')
+            message_text += f"{idx+1}. {stock_code} {stock_name}\n\n"
+        
+        message_text += f"**生成时间**: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n"
+        message_text += "_此消息由AI股票分析系统自动发送_"
+        
+        # 直接发送钉钉Webhook
+        if notification_service.config['webhook_type'] == 'dingtalk':
+            import requests
+            
+            data = {
+                "msgtype": "markdown",
+                "markdown": {
+                    "title": f"{keyword}",
+                    "text": message_text
+                }
+            }
+            
+            response = requests.post(
+                notification_service.config['webhook_url'],
+                json=data,
+                headers={'Content-Type': 'application/json'},
+                timeout=10
+            )
+            
+            if response.status_code == 200:
+                st.success("✅ 钉钉通知发送成功")
+            else:
+                st.error(f"❌ 钉钉通知发送失败: HTTP {response.status_code}")
+        else:
+            st.warning("⚠️ 当前仅支持钉钉通知")
+    
+    except Exception as e:
+        st.error(f"❌ 发送通知失败: {str(e)}")