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股票专家

基于 HelloAgents 和 AkShare 的智能股票分析助手，从技术面、基本面和风险管理等角度，为指定股票提供结构化分析参考。

📝 项目简介

股票专家面向需要快速了解个股行情和投资逻辑的用户，通过智能体调用金融数据工具，整理股票的实时行情、历史数据、新闻及财务信息，并生成结构化分析报告。

• 解决什么问题：减少手动查找行情、新闻和财务数据的时间，辅助建立完整的分析框架。
• 特色功能：支持自然语言提问、流式调用工具，并按照技术分析报告格式输出趋势、支撑阻力、交易计划和风险提示。
• 适用场景：个股初步研究、技术面复盘、基本面信息整理和投资决策前的风险识别。

本项目输出仅作为信息整理和分析参考，不构成任何投资建议。

✨ 核心功能

• 指定股票分析：结合用户问题和可获取的数据，生成结构化的股票分析报告。
• 实时与历史行情：查询股票实时行情，以及按分钟、小时、日、周、月、年等周期获取历史数据。
• 多维数据查询：支持个股新闻、资产负债表、利润表、现金流量表、期货和期权数据查询。
• 技术面研判：围绕趋势、支撑阻力、均线、形态、动能、成交量和风险收益比进行分析。
• 风险提示：要求智能体避免编造数据，明确数据时效，并在报告末尾给出投资风险免责声明。

🛠️ 技术栈

• HelloAgents 框架
• Plan-and-Solve 智能体范式
• akshare-one：获取股票、期货、期权及相关财务数据
• python-dotenv：从 .env 文件加载模型配置
• Jupyter Notebook：运行和展示项目示例

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• 可正常访问 AkShare 数据源的网络环境
• 已配置 HelloAgents 所需的大模型 API

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置API密钥

# 创建 .env 文件
cp .env.example .env

编辑 .env 文件，填入以下模型配置：

HELLO_AGENTS_MODEL=你的模型名称
HELLO_AGENTS_API_KEY=你的API密钥
HELLO_AGENTS_BASE_URL=你的模型服务地址

运行项目

# 启动 Jupyter Notebook
jupyter lab

打开 main.ipynb 并按顺序运行代码单元格。

📖 使用示例

在 Notebook 中，项目会先加载环境变量并注册 AkShareTools，然后创建使用 Plan-and-Solve 的股票专家。示例包括：

# 获取指定股票的实时行情
async for chunk in agent.arun_stream(input_text="获取贵州茅台今日股价"):
	pass

# 请求个股投资分析
async for chunk in agent.arun_stream(input_text="分析贵州茅台股票，是否值得投资"):
	pass

技术分析请求会按以下维度组织结果：当前趋势、核心支撑和阻力位、均线与形态、动能与成交量、入场策略、止损位、目标位、盈亏比及技术风险提示。实际数据和结果以运行时数据源返回内容为准。

🎯 项目亮点

• 以自然语言作为入口，用户无需直接编写数据查询代码。
• 将行情数据工具与 Plan-and-Solve 分析流程结合，输出统一、易读的 Markdown 报告。
• 在提示词中加入防幻觉、风险控制和投资免责声明约束，强调分析的客观性与数据时效性。

📊 性能评估

当前暂无系统化的准确率、响应时间或收益率评估结果。项目性能会受到模型服务、AkShare 数据源网络状况、查询数据量和计划步骤数量影响。

Notebook 现有总结指出，多步骤计划采用串行执行时整体交互时间较长；流式调用可以改善等待过程中的体验，但不会减少数据查询和模型推理本身的耗时。

🔮 未来计划

• 并行执行互不依赖的计划步骤和工具调用，缩短整体响应时间。
• 增加更多技术指标的自动计算和可视化展示。
• 增加回测、结果评估和数据时效性检查。
• 优化长耗时请求的进度反馈和异常处理。

🤝 贡献指南

欢迎提出Issue和Pull Request！

📄 许可证

MIT License

👤 作者

• GitHub: 暂未提供
• Email: wzyou.goo@gmail.com

🙏 致谢

感谢Datawhale社区和Hello-Agents项目！