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QuantML-Agent: A股市场分析助手

QuantML-Agent是一个基于人工智能的A股市场分析工具，结合了大语言模型和量化分析技术，为投资者提供全面的市场洞察和个股分析。 （目前功能还不完善，仅供学习参考使用）

功能特点

市场分析

• 实时指数监控：展示上证指数、深证成指、创业板指等主要指数的实时行情
• 市场情绪仪表盘：通过AI分析市场情绪，提供贪婪/恐慌指数
• 趋势预测：提供短期、中期和长期市场趋势预测
• 热点板块分析：识别并评估市场热点板块的投资机会

个股分析

• K线图表：专业的K线图展示，支持多种技术指标
• 基本面数据：展示个股的关键基本面数据
• 成交量分析：直观展示成交量变化
• 数据缩放：灵活查看不同时间范围的数据

研报与新闻分析

• 研报解读：AI驱动的研报摘要和解读
• 新闻分析：实时新闻聚合与AI分析
• 市场影响评估：评估新闻和研报对市场的潜在影响

技术架构

前端

• React.js框架
• ECharts图表库
• 响应式设计，适配多种设备

后端

• Python Flask API
• AKShare数据接口
• DeepSeek API集成
• 数据处理与分析模块

快速开始

环境要求

• Node.js 14+
• Python 3.8+
• 网络连接（用于获取实时数据）

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/QuantML-Github/quantml-agent.git
cd quantml-agent

2. 安装后端依赖

cd backend
pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

# 创建.env文件
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，添加必要的API密钥

4. 安装前端依赖

cd ../frontend
npm install

5. 启动应用

# 启动后端
cd ../backend
python app.py

# 新开一个终端，启动前端
cd ../frontend
npm start

6. 访问应用 浏览器打开 http://localhost:3000

数据来源

• A股市场数据：通过AKShare获取
• 新闻和研报：从多个金融媒体和券商研究所获取
• 市场分析：基于OpenAI大语言模型

开发计划

• 添加更多技术指标
• 实现个性化投资组合分析
• 增加历史回测功能
• 开发移动端应用
• 添加用户账户系统

贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出新功能建议。请遵循以下步骤：

1. Fork仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建Pull Request

许可证

本项目采用MIT许可证

免责声明

QuantML-Agent仅供学习和研究使用，不构成投资建议。投资决策请基于您自己的判断，并自行承担风险。

联系方式

项目维护者: [email protected]

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注意：本项目是一个演示应用，旨在展示AI与金融数据分析的结合。实际投资决策需谨慎。