飞牛NAS变身股票智能复盘助手：Docker部署AI分析工具

纳斯派 · 昨天 14:03

最近逛Github发现个有趣的开源项目：

daily_stock_**ysis一个基于大语言模型的智能股票分析工具，GitHub地址： https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_**ysis

项目支持Docker部署，能在本地跑AI股票分析，数据不上云。正好适合NAS：7×24小时自动盯盘、收盘后自动跑分析、本地持久化数据、手机推送报告，比电脑**省心多了。

一、项目简介

核心功能：

模块	功能	说明
AI	决策仪表盘	一句话核心结论 + 精确买卖点位 + 操作检查清单
分析	多维度分析	技术面（盘中实时 MA/多头排列）+ 分布 + 舆情 + 实时行情
市场	全球市场	支持 A股、港股、美股及美股指数（SPX、DJI、IXIC 等）
策略	市场策略系统	内置 A股「三段式复盘策略」与美股「Regime Strategy」，输出进攻/均衡/防守或 risk-on/neutral/risk-off 计划，并附“仅供参考，不构成投资建议”提示
复盘	大盘复盘	每日市场概览、板块涨跌；支持 cn(A股)/us(美股)/both(两者) 切换
图片识别	从图片添加	上传自选股截图，Vision LLM 自动提取股票代码，一键加入监控
回测	AI 回测验证	自动评估历史分析准确率、方向胜率、止盈止损命中率
Agent问股	策略对话	多轮策略问答，支持均线金叉/缠论/波浪等 11 种内置策略，Web/Bot/API 全链路
推送	多渠道通知	企业微信、飞书、Telegram、钉钉、邮件、Pushover
自动化	定时运行	GitHub Actions 定时执行，无需服务器

WebUI界面→

二、飞牛NAS部署

1. 配置环境变量

直接下载项目 .env.example存入项目Docker安装文件目录 /vol1/1000/docker/stock打开编辑

(1)添加自选股列表

# 自选股列表（逗号分隔，支持沪深两市代码）
# 沪市:60XXXX, 60XXXX, 60XXXX
# 深市:00XXXX, 00XXXX, 30XXXX
STOCK_LIST=股票代码, 股票代码, 股票代码,hk****,AAPL,TSLA

(2)数据源配置

# 数据源配置
# Tushare Pro Token（可选，从 https://tushare.pro/weborder/#/login?reg=985649 获取）
TUSHARE_TOKEN=YOUR_Token

Tushare Pro 简介：

Tushare是国内知名的金融数据接口平台，Pro版提供更专业的A股数据：

特点	说明
数据覆盖	A股日线/分钟线、财务数据、**榜、资金流向
更新频率	日线数据收盘后1小时内更新
积分机制	注册送基础积分，付费升级更高频次
接口稳定	比免费开源库更可靠，适合生产环境

获取Token：官网 tushare.pro 注册 → 个人中心 → 接口TOKEN

(3)搜索引擎配置（用于获取股票新闻）

# 搜索引擎配置（用于获取股票新闻）
# Tavily API Keys（支持多个，逗号分隔）
TAVILY_API_KEYS=your__key_here
# SerpAPI Keys（支持多个，逗号分隔）
SERPAPI_API_KEYS=your_serpapi_key_here
# Brave Search API Keys（支持多个，逗号分隔）
# 获取: https://brave.com/search/api/
BRAVE_API_KEYS=your_brave_key_here

Tavily 简介：

Tavily是专为AI应用设计的搜索引擎API，用于抓取股票相关新闻和舆情：

特点	说明
搜索质量	过滤低质量网页，返回结构化结果
AI友好	直接输出摘要，无需额外清洗
免费额度	每月1000次调用，个人用足够
响应速度	比传统爬虫稳定，不怕反爬

应用场景：

自动搜索个股最新财经新闻
分析市场情绪（利好/利空）
监控突发公告和研报

获取Key：官网 tavily.com 注册 → API Dashboard

(4)AI 模型配置（多选一，至少配置一个）

# --- 我这里用的是质谱AI（国产，便宜好获取）---
OPENAI_API_KEY=YOUR_Key
OPENAI_BASE_URL=https://api.z.ai/api/paas/v4
OPENAI_MODEL=zai/glm-4.5-flash
OPENAI_TEMPERATURE=0.7
# 思考模式：deepseek-reasoner、deepseek-r1、qwq 等模型自动识别，无需配置；
# deepseek-chat 需显式启用，系统按模型名自动处理。

(5)通知渠道配置（可同时配置多个，全部推送）

这里演示的是企业微信推送设置

企业微信新建群聊 → 群聊设置 → 消息推送 → 复制webhook地址 → 填入地址

# 【方式一】企业微信机器人
# 在企业微信群 -> 设置 -> 群机器人 -> 添加 -> 复制 Webhook 地址
WECHAT_WEBHOOK_URL=Your_Webhook地址

,

(6)其它配置

# 报告类型：simple(精简) 或 full(完整)
# Docker环境下如果推送内容不完整，可以设置为 full
REPORT_TYPE=full

# WebUI 配置（可选）
# ===================================
# 是否默认启动 WebUI（true/false，默认 false）
WEBUI_ENABLED=true
# WebUI 监听地址（默认 127.0.0.1；Docker/Compose 场景需要 0.0.0.0 才能从宿主机访问端口映射）
WEBUI_HOST=0.0.0.0
# WebUI 监听端口（默认 8000）
WEBUI_PORT=19500

其余配置可以根据实际情况自行配置修改

2. Docker Compose部署

完整yaml代码文件

version: '3.8'

x-common: &common
  image: ghcr.io/zhulinsen/daily_stock_**ysis:latest
  restart: unless-stopped
  env_file:
    - /vol1/1000/docker/stock/.env.example
  volumes:
    - /vol1/1000/docker/stock/data:/app/data
    - /vol1/1000/docker/stock/logs:/app/logs
    - /vol1/1000/docker/stock/reports:/app/reports
    - /vol1/1000/docker/stock/.env.example:/app/.env
    - /vol1/1000/docker/stock/strategies:/app/strategies:ro
  environment:
    - TZ=Asia/Shanghai
    - WEBUI_HOST=0.0.0.0
    - WEBUI_PORT=19500
    #- http_proxy=http://192.168.31.197:7890
    #- https_proxy=http://192.168.31.197:7890
  logging:
    driver: "json-file"
    options:
      max-size: "10m"
      max-file: "3"
  deploy:
    resources:
      limits:
        memory: 512M
      reservations:
        memory: 256M

services:
  # 定时任务模式
  **yzer:
    <<: *common
    container_name: stock-**yzer

  # WebUI 模式
  webui:
    <<: *common
    container_name: stock-webui
    command: ["python", "main.py", "--webui-only"]
    ports:
      - "19500:19500"

/vol1/1000/docker/stock可以替换成你的实际目录地址

-WEBUI_PORT=19500,

-ports:"19500:19500"

端口号保持跟.env配置修改的一样

访问：http://NAS_IP:19500 就可以查看WebUI

三、投资风险提示

⚠️ 重要声明：

辅助工具：本系统仅供学习研究，不构成任何投资建议；
AI局限性：大模型分析存在幻觉，需结合独立判断；
市场风险：股市有风险，入市需谨慎；
建议先用模拟盘验证策略，再用实盘。

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