1.修复docker运行无法打开页面问题 (#6)

2.支持下载DM文件
3.支持硅基流动,阿里百炼模型
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wsx180808
2025-10-30 08:10:15 +08:00
committed by GitHub
parent 2cf43884e0
commit dbc6b5b359
9 changed files with 1224 additions and 741 deletions
+155 -4
View File
@@ -136,9 +136,12 @@ def display_analysis_tab():
)
with col3:
# 导入model_config.py中定义的model_options
from model_config import model_options as app_model_options
selected_model = st.selectbox(
"AI模型",
["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"],
list(app_model_options.keys()),
format_func=lambda x: app_model_options[x],
help="Reasoner模型提供更强的推理能力"
)
@@ -721,12 +724,12 @@ def display_visualizations(result):
def display_pdf_export_section(result):
"""显示PDF导出功能"""
st.markdown("### 📄 导出PDF报告")
st.markdown("### 📄 导出报告")
col1, col2 = st.columns([3, 1])
col1, col2, col3 = st.columns([2, 1, 1])
with col1:
st.info("💡 点击按钮生成并下载专业的PDF分析报告")
st.info("💡 点击按钮生成并下载专业分析报告")
with col2:
if st.button("📥 生成PDF", type="primary", width='stretch'):
@@ -752,6 +755,154 @@ def display_pdf_export_section(result):
except Exception as e:
st.error(f"❌ PDF生成失败: {str(e)}")
with col3:
if st.button("📝 生成Markdown", type="secondary", width='stretch'):
with st.spinner("正在生成Markdown报告..."):
try:
# 生成Markdown内容
markdown_content = generate_markdown_report(result)
# 提供下载
st.download_button(
label="📥 下载Markdown报告",
data=markdown_content,
file_name=f"智瞰龙虎报告_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md",
mime="text/markdown",
width='stretch'
)
st.success("✅ Markdown报告生成成功!")
except Exception as e:
st.error(f"❌ Markdown生成失败: {str(e)}")
def generate_markdown_report(result_data: dict) -> str:
"""生成龙虎榜分析Markdown报告"""
# 获取当前时间
current_time = datetime.now().strftime("%Y年%m月%d%H:%M:%S")
# 标题页
markdown_content = f"""# 智瞰龙虎榜分析报告
**AI驱动的龙虎榜多维度分析系统**
---
## 📊 报告概览
- **生成时间**: {current_time}
- **数据记录**: {result_data.get('data_info', {}).get('total_records', 0)}
- **涉及股票**: {result_data.get('data_info', {}).get('total_stocks', 0)}
- **涉及游资**: {result_data.get('data_info', {}).get('total_youzi', 0)}
- **AI分析师**: 5位专业分析师团队
- **分析模型**: DeepSeek AI Multi-Agent System
> ⚠️ 本报告由AI系统基于龙虎榜公开数据自动生成,仅供参考,不构成投资建议。市场有风险,投资需谨慎。
---
## 📈 数据概况
本次分析共涵盖 **{result_data.get('data_info', {}).get('total_records', 0)}** 条龙虎榜记录,
涉及 **{result_data.get('data_info', {}).get('total_stocks', 0)}** 只股票和
**{result_data.get('data_info', {}).get('total_youzi', 0)}** 个游资席位。
"""
# 资金概况
summary = result_data.get('data_info', {}).get('summary', {})
markdown_content += f"""
### 💰 资金概况
- **总买入金额**: {summary.get('total_buy_amount', 0):,.2f}
- **总卖出金额**: {summary.get('total_sell_amount', 0):,.2f}
- **净流入金额**: {summary.get('total_net_inflow', 0):,.2f}
"""
# TOP游资
if summary.get('top_youzi'):
markdown_content += "### 🏆 活跃游资 TOP10\n\n| 排名 | 游资名称 | 净流入金额(元) |\n|------|----------|---------------|\n"
for idx, (name, amount) in enumerate(list(summary['top_youzi'].items())[:10], 1):
markdown_content += f"| {idx} | {name} | {amount:,.2f} |\n"
markdown_content += "\n"
# TOP股票
if summary.get('top_stocks'):
markdown_content += "### 📈 资金净流入 TOP20 股票\n\n| 排名 | 股票代码 | 股票名称 | 净流入金额(元) |\n|------|----------|----------|---------------|\n"
for idx, stock in enumerate(summary['top_stocks'][:20], 1):
markdown_content += f"| {idx} | {stock['code']} | {stock['name']} | {stock['net_inflow']:,.2f} |\n"
markdown_content += "\n"
# 热门概念
if summary.get('hot_concepts'):
markdown_content += "### 🔥 热门概念 TOP15\n\n"
for idx, (concept, count) in enumerate(list(summary['hot_concepts'].items())[:15], 1):
markdown_content += f"{idx}. {concept} ({count}次) \n"
markdown_content += "\n"
# 推荐股票
recommended = result_data.get('recommended_stocks', [])
if recommended:
markdown_content += f"""
## 🎯 AI推荐股票
基于5位AI分析师的综合分析,系统识别出以下 **{len(recommended)}** 只潜力股票,
这些股票在资金流向、游资关注度、题材热度等多个维度表现突出。
### 推荐股票清单
| 排名 | 股票代码 | 股票名称 | 净流入金额 | 确定性 | 持有周期 |
|------|----------|----------|------------|--------|----------|
"""
for stock in recommended[:10]:
markdown_content += f"| {stock.get('rank', '-')} | {stock.get('code', '-')} | {stock.get('name', '-')} | {stock.get('net_inflow', 0):,.0f} | {stock.get('confidence', '-')} | {stock.get('hold_period', '-')} |\n"
markdown_content += "\n### 推荐理由详解\n\n"
for stock in recommended[:5]: # 只详细展示前5只
markdown_content += f"**{stock.get('rank', '-')}. {stock.get('name', '-')} ({stock.get('code', '-')})**\n\n"
markdown_content += f"- 推荐理由: {stock.get('reason', '暂无')}\n"
markdown_content += f"- 确定性: {stock.get('confidence', '-')}\n"
markdown_content += f"- 持有周期: {stock.get('hold_period', '-')}\n\n"
# AI分析师报告
agents_analysis = result_data.get('agents_analysis', {})
if agents_analysis:
markdown_content += "## 🤖 AI分析师报告\n\n"
markdown_content += "本报告由5位AI专业分析师从不同维度进行分析,综合形成投资建议:\n\n"
markdown_content += "- **游资行为分析师** - 分析游资操作特征和意图\n"
markdown_content += "- **个股潜力分析师** - 挖掘次日大概率上涨的股票\n"
markdown_content += "- **题材追踪分析师** - 识别热点题材和轮动机会\n"
markdown_content += "- **风险控制专家** - 识别高风险股票和市场陷阱\n"
markdown_content += "- **首席策略师** - 综合研判并给出最终建议\n\n"
agent_titles = {
'youzi': '游资行为分析师',
'stock': '个股潜力分析师',
'theme': '题材追踪分析师',
'risk': '风险控制专家',
'chief': '首席策略师综合研判'
}
for agent_key, agent_title in agent_titles.items():
agent_data = agents_analysis.get(agent_key, {})
if agent_data:
markdown_content += f"### {agent_title}\n\n"
analysis_text = agent_data.get('analysis', '暂无分析')
# 处理文本中的换行
analysis_text = analysis_text.replace('\n', '\n\n')
markdown_content += f"{analysis_text}\n\n"
markdown_content += """
---
*报告由智瞰龙虎AI系统自动生成*
"""
return markdown_content
def display_history_tab():