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StockInsightAgent — 智能股票分析助手

融合多源实时数据与大模型推理，从技术面、基本面、消息面三维度综合分析 A 股，输出结构化投资分析报告。

📝 项目简介

传统股票分析依赖人工阅读财报、新闻和技术指标，效率低且易受主观情绪影响。StockInsightAgent 基于 Hello-Agents 教程构建，自动获取东方财富/新浪/腾讯的实时行情数据，结合大语言模型对信息进行综合解读，输出包含趋势判断、风险提示、支撑压力位和操作建议的完整分析报告。

• 解决了什么：信息碎片化、分析效率低、缺乏系统性视角
• 特色：三种 AI 范式切换（ReAct / PlanSolve / Reflection），记忆系统个性化，Gradio 前端流式交互
• 适用场景：个人投资研究辅助、量化分析入门学习、智能体开发教学参考

✨ 核心功能

• 实时行情 — 股价、涨跌幅、成交量、市盈率
• 历史 K 线 — 日线/周线数据，前复权
• 技术指标 — MA5/10/20/60、MACD(金叉死叉)、RSI(14)、布林带、支撑压力位
• 财务报表 — 营收、净利润、ROE、毛利率、资产负债率、每股收益
• 新闻舆情 — 近期公司及行业新闻
• 关注列表 — 持久化关注股票，自动个性化分析
• 分析历史 — 记录每次分析结论，支持跨会话回溯
• 投资知识库 — 内置 PE/PB/PEG 估值体系、技术指标解读、仓位管理、止损原则、A 股规则
• 对话上下文管理 — 长对话自动压缩，保持多轮分析连贯

🛠️ 技术栈

层面	技术
Agent 框架	Hello-Agents (ReActAgent / PlanSolveAgent / ReflectionAgent)
数据源	akshare (东方财富 / 新浪 / 腾讯接口)
LLM 接入	OpenAI 兼容接口 (DeepSeek / GPT / 本地模型均可)
前端	Gradio Chatbot (流式输出)
记忆系统	JSON 持久化 (关注列表 / 历史 / 偏好)
知识库	TF-IDF 检索 + 中文 2-gram 分词
技术指标	NumPy + Pandas 自主计算 (非调用外部库)

智能体范式:

范式	来源	特点
ReAct	教程第 4 章	Thought → Action → Observation 循环，工具驱动推理
Plan-and-Solve	教程第 4 章	先规划分析维度再逐步执行，适合深度研究
Reflection	教程第 4 章	分析→自我评审→改进，2 轮迭代逼近最优报告

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• 兼容 OpenAI 接口的 LLM API (DeepSeek / OpenAI / 其他)

安装

pip install -r requirements.txt

配置

cp .env.example .env

编辑 .env，填入你的 API：

LLM_MODEL_ID=deepseek-chat
LLM_API_KEY=sk-xxxxxxxx
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1

运行

python main.py               # 命令行交互模式
python app.py                # Web 前端 → http://127.0.0.1:7861
python main.py "茅台怎么样"   # 命令行快速分析

📖 使用示例

命令行

Stock> 分析贵州茅台600519当前估值和风险
Stock> 关注 300750 宁德时代
Stock> 对比格力电器和美的集团的估值

Python 调用

from framework_agent import FrameworkStockAgent

agent = FrameworkStockAgent()

# 快速分析 (ReAct, ~30s)
print(agent.react("分析比亚迪002594的技术面"))

# 深度分析 (PlanSolve, ~2min)
print(agent.plan_solve("全面评估中国平安601318的投资价值"))

# 批判分析 (Reflection, ~3min)
print(agent.reflect("宁德时代300750目前是否值得买入"))

工具与记忆

from memory import memory_add_watchlist, memory_get_watchlist
from rag import rag_search

memory_add_watchlist("600519|贵州茅台")
print(memory_get_watchlist())
print(rag_search("PE估值方法"))

📁 项目结构

├── main.py               # CLI 菜单入口 (6 种运行模式)
├── app.py                # Gradio Web 前端 (流式输出)
├── framework_agent.py    # 框架版 Agent (15 个工具, 3 种范式)
├── tools.py              # akshare 数据工具 (行情/K线/财务/指标/新闻)
├── memory.py             # 记忆系统 (关注列表/分析历史/用户偏好)
├── rag.py                # 投资知识库 (估值/风控/A股规则, TF-IDF 检索)
├── context_manager.py    # 对话上下文管理 (自动压缩/Token 控制)
├── agent.py              # 手写 ReAct 解析+循环
├── plan_agent.py         # 手写 Planner + Executor
├── reflection_agent.py   # 手写 Memory + Reflection 循环
├── llm_client.py         # OpenAI 兼容 LLM 客户端
└── .env.example          # API 配置模板

🎯 项目亮点

1. 18 个可组合工具 — 5 数据 + 7 记忆 + 3 知识库 + 3 上下文，任意组合
2. 真实数据零模拟 — 所有行情/财报/指标数据来自 akshare 实时接口，不依赖离线数据库
3. 记忆与知识分离 — 个人关注/偏好持久化为 JSON，投资方法论内置在知识库
4. 前端流式交互 — 分析过程实时展示工具调用和 LLM 推理，非黑盒等待

📄 许可证

MIT License

👤 作者

• GitHub: @CC1227871
• Email: 2812624878@qq.com

🙏 致谢

感谢 Datawhale 社区和 Hello-Agents 项目！