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飞牛NAS变身股票智能复盘助手:Docker部署AI分析工具

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牛值

初出茅庐

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→

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:

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

🎉🐎马跃财门开,牛市踏浪来,愿各位马年顺势而为、仓位常红,账户一路长虹发大财!🎉

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