AStock AI Copilot V2 — 市场认知引擎

真正理解 A 股市场行为逻辑的 AI 认知系统
不是自动交易机器人，而是帮你读懂市场的 AI 分析助手

🚀 特性

功能	说明
AI 个股分析	输入股票代码，输出大白话综合分析（主力行为 + 技术面 + 资金面）
主力行为识别	自动判断主力处于吸筹 / 洗盘 / 主升 / 出货阶段，附带置信度评分
情绪周期判断	识别市场处于冰点 / 修复 / 主升 / 高潮 / 分歧 / 退潮
大盘概况	实时指数 + 市场情绪温度 + 涨跌家数 + 涨停跌停统计
龙头识别	多维评分自动识别市场总龙头、板块龙头、日内先锋
板块轮动	行业 + 概念双维度分析，判断板块处于加强/持续/退潮/反弹
涨停跌停分析	政策催化 / 资金驱动 / 情绪炒作 / 龙头带动 / 基本面驱动多维度分类
AI 复盘	每日自动生成市场复盘报告，RAG 增强（检索相似历史交易日）
事件驱动引擎	实时提取新闻事件 → 概念映射 → 关联个股 → 热点追踪
策略回测	内置 MA 交叉 / 放量突破 / 龙头跟随策略，支持绩效评估
实时工作台	WebSocket 实时推送 + 炸板率热力图 + 板块轮动监控
预期差分析	6 种市场异常行为模式识别（利好不涨、利空落地反涨等）
本地规则引擎	无需 API Key，纯规则驱动的分析能力，即使断网也能用
多源数据回退	5 层数据源级联回退，最大程度保证数据可达
一键部署	Docker Compose 一键启动全栈服务

🖥️ 快速启动

方式一：一键启动

Windows：

双击 start.bat
# 或
python start.bat

Mac / Linux：

chmod +x start.sh
./start.sh

方式二：手动启动

1. 安装后端依赖

pip install -r backend/requirements.txt

2. 启动后端

uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port 8005 --reload

后端默认运行在 http://localhost:8005，API 文档自动生成于 http://localhost:8005/docs。

3. 启动前端

cd frontend
npm install
npm run dev

前端默认运行在 http://localhost:3000。

4. 打开浏览器访问 http://localhost:3000

💡 无需 API Key — 不配置 AI 密钥也能运行，系统会自动降级到本地规则引擎。

方式三：Docker 部署

# 开发环境（热重载）
cd docker && docker-compose up

# 生产环境
cd docker && docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

📖 使用指南

基础使用

页面	功能	访问路径
首页	搜索股票、快速入口	`/`
个股分析	K 线图 + AI 分析 + 主力行为 + 资金流	`/stock?code=600519`
大盘概况	市场评分 + 龙头列表 + 板块轮动 + 情绪周期	`/market`
AI 复盘	每日市场情绪复盘 + 相似历史对比	`/review`
实时工作台	炸板热力图 + 板块资金流 + 实时推送	`/workbench`
策略回测	策略选择 → 回测 → 绩效分析	`/backtest`

配置 AI 分析

创建 .env 文件（可参考 .env.example）：

# 使用 Claude
AI_PROVIDER=claude
CLAUDE_API_KEY=sk-ant-xxxxx

# 或使用 DeepSeek（默认）
AI_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx
OPENAI_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
OPENAI_MODEL=deepseek-chat

不配置 AI 时，系统自动使用本地规则引擎，纯 Python 代码完成分析。

🏗️ 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          Frontend (Next.js 14)                  │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────────┐  │
│  │ 个股分析  │ │ 大盘概况  │ │ AI复盘   │ │ 实时工作台/回测    │  │
│  └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────────┬──────────┘  │
│       └────────────┴────────────┴────────────────┘              │
│                          │ SWR + typed API                      │
├──────────────────────────┴──────────────────────────────────────┤
│                     Backend (FastAPI)                           │
│                                                                  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Feature Engine (V8)   ←──   Score Engine (V8)           │   │
│  │  · 市场级快照           · 情绪评分 0-100                 │   │
│  │  · 个股特征             · 主力评分 0-100                 │   │
│  │  · 一次性计算, 消除N+1  · 技术评分                       │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────────┘   │
│                       │ 共享结构化数据                            │
│  ┌────────────────────┴─────────────────────────────────────┐   │
│  │  Agents (分析 Agent)                                     │   │
│  │  主力行为Agent │ 情绪周期Agent │ 龙头识别Agent │ 板块轮动  │   │
│  │  AI 综合分析Agent │ 复盘Agent │ 事件引擎Agent             │   │
│  └───────┬──────────────────────────────────────────┬────────┘   │
│          │ 路由                                      │            │
│  ┌───────┴──────────────────────────────────────────┴────────┐  │
│  │  Services (数据服务层) — 多源回退 + TTL缓存 + 质量标记      │  │
│  │  Tencent HTTP → Sina → EastMoney → akshare → Mock         │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                  │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────────┐   │
│  │ Qdrant   │ │ SQLite/  │ │ Redis    │ │ Feishu Bot       │   │
│  │ 向量存储  │ │ PostgreSQL│ │ (future) │ │ 通知服务          │   │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

三层分析管线

① 真实数据 + LLM   →  完整 AI 综合分析  (需配置 API Key)
② 真实数据 + 本地规则 →  纯规则引擎分析  (无需 API)
③ Mock数据 + 降级模板 →  安全降级提示     (数据源全部不可用时)

核心流程

数据层：从多源获取数据，每层标记数据质量置信度
特征层：Feature Engine 一次性计算市场/个股特征
评分层：Score Engine 纯规则驱动输出结构化评分（0-100）
分析层：Agent 编排业务逻辑，评分注入 LLM 提示
持久化：结果写入 Qdrant + 数据库，供 RAG 检索

📁 项目结构

├── README.md
├── CLAUDE.md                     # Claude Code 项目上下文
├── .env.example                  # 环境变量模板
├── ruff.toml                     # Ruff 代码检查配置
├── start.bat / start.sh          # 一键启动脚本
│
├── backend/                      # FastAPI 后端
│   ├── main.py                   #   应用入口
│   ├── config.py                 #   全局配置
│   ├── routers/                  #   API 路由
│   │   ├── stock.py              #     数据查询接口
│   │   ├── analysis.py           #     AI 分析接口
│   │   ├── auth.py               #     认证接口
│   │   └── ws.py                 #     WebSocket 推送
│   ├── services/                 #   数据服务
│   │   ├── analysis/             #     AI 分析管线
│   │   ├── market_data.py        #     日K线数据
│   │   ├── quote_data.py         #     实时行情
│   │   ├── limit_data.py         #     涨停跌停池
│   │   ├── flow_data.py          #     资金流
│   │   └── data_quality.py       #     数据质量追踪
│   ├── agents/                   #   分析 Agent
│   ├── feature_engine/           #   特征计算引擎 (V8)
│   ├── score_engine/             #   结构化评分引擎 (V8)
│   ├── event_engine/             #   事件驱动引擎
│   ├── backtest/                 #   策略回测引擎
│   ├── database/                 #   数据库模型
│   └── schemas/                  #   Pydantic 模型
│
├── frontend/                     # Next.js 14 前端
│   ├── app/                      #   App Router 页面
│   ├── components/               #   UI 组件
│   │   ├── ui/                   #     shadcn/ui
│   │   ├── KLineChart.tsx        #     K线图
│   │   ├── AnalysisView.tsx      #     AI分析渲染
│   │   ├── EmotionTimeline.tsx   #     情绪周期可视化
│   │   ├── DragonLeaderCard.tsx  #     龙头识别卡片
│   │   └── ...
│   └── lib/                      #   工具库
│       ├── api.ts                #     类型安全 API 客户端
│       ├── hooks.ts              #     SWR 数据获取
│       └── types.ts              #     共享类型
│
├── emotion_cycle_engine/          # 情绪周期引擎
├── market_reasoning_engine/       # 市场推理引擎（预期差分析）
├── sector_rotation_engine/        # 板块轮动引擎
├── dragon_leader_engine/          # 龙头识别引擎
├── review_engine/                 # 复盘引擎
├── limit_up_analysis/             # 涨停分析引擎
├── limit_down_analysis/           # 跌停分析引擎
├── rag/                           # RAG 检索增强
├── vector_db/                     # Qdrant 向量数据库客户端
├── tests/                         # pytest 测试
├── docker/                        # Docker 部署
└── .github/workflows/             # CI 流水线

⚙️ 配置参考

环境变量

变量	说明	默认值	必填
`AI_PROVIDER`	AI 提供商 (`openai` / `claude`)	`openai`	❌
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI / DeepSeek API Key	—	❌
`CLAUDE_API_KEY`	Claude API Key	—	❌
`CLAUDE_MODEL`	Claude 模型	`claude-sonnet-4-20250514`	❌
`OPENAI_API_BASE`	OpenAI 兼容接口地址	`https://api.deepseek.com/v1`	❌
`OPENAI_MODEL`	模型名称	`deepseek-chat`	❌
`PORT`	后端监听端口	`8005`	❌
`CORS_ORIGINS`	允许的跨域来源	`http://localhost:3000`	❌
`JWT_SECRET`	JWT 签名密钥	`change-me-to-...`	生产环境 ✅
`DATABASE_URL`	数据库连接	`sqlite:///./data/market_memory.db`	❌
`RAG_ENABLED`	启用 RAG 检索增强	`true`	❌
`RAG_QDRANT_PATH`	Qdrant 存储路径	`./data/qdrant_storage`	❌
`FEISHU_WEBHOOK_URL`	飞书机器人 Webhook	—	❌
`NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL`	前端 API 地址	`http://localhost:8005`	❌

依赖安装

# 后端
pip install -r backend/requirements.txt

# 前端
cd frontend && npm install

🧪 测试

# 运行所有测试
pytest -v

# 带覆盖率报告
pytest --cov=backend --cov-report=term-missing

# 前端检查
cd frontend && npm run lint

🐳 Docker

# 开发环境
cd docker && docker-compose up
# 后端 :8005 (热重载), 前端 :3000 (热重载)

# 生产环境
cd docker && docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d
# 通过 Nginx (端口 80) 访问

🧰 技术栈

类别	技术
前端框架	Next.js 14 (App Router)
语言	TypeScript
UI	shadcn/ui + Tailwind CSS + Framer Motion
图表	lightweight-charts (K线) + lucide-react (图标)
数据获取	SWR (stale-while-revalidate)
后端	FastAPI + uvicorn
数据源	akshare, Tencent/Sina HTTP API
AI	Claude API / OpenAI API / DeepSeek
向量存储	Qdrant (local mode)
数据库	SQLAlchemy + SQLite / PostgreSQL
部署	Docker + docker-compose + Nginx
CI	GitHub Actions (lint + test + build)

🔒 安全

密码使用 PBKDF2 哈希存储
API 访问需 JWT 认证
全局速率限制 (120 req/min)
CORS 白名单机制
RAG 向量数据库本地存储，无数据外泄风险

📜 免责声明

本系统仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。

所有分析结果基于历史数据和规则引擎，不保证对未来市场走势的预测准确性。股市有风险，投资需谨慎。请勿将本系统的分析结果作为实际交易决策的唯一依据。

🔗 相关资源

akshare — A 股数据接口
FastAPI — 后端框架
Next.js — 前端框架
Qdrant — 向量搜索引擎

📄 License

MIT License — 详见 LICENSE 文件。

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依赖安装

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data		data
data_sources		data_sources
docker		docker
dragon_leader_engine		dragon_leader_engine
emotion_cycle_engine		emotion_cycle_engine
frontend		frontend
limit_down_analysis		limit_down_analysis
limit_up_analysis		limit_up_analysis
market_reasoning_engine		market_reasoning_engine
rag		rag
review_engine		review_engine
sector_rotation_engine		sector_rotation_engine
tests		tests
vector_db		vector_db
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
AI-CONTEXT.md		AI-CONTEXT.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
alembic.ini		alembic.ini
ruff.toml		ruff.toml
start-all.ps1		start-all.ps1
start.bat		start.bat
start.sh		start.sh

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