模块	页面	说明
📊 仪表盘	`/`	三大指数、市场情绪、今日荐股 TOP5、行业热度、最新要闻、自选股
🏢 股票池	`/stocks`	68 只股票搜索/行业/板块/评级筛选，一键 ⭐ 自选
🎯 荐股中心	`/recommend`	六因子评分排名 + 推荐理由 + AI 深度分析入口
⏰ 自动化	`/automation`	双选项卡：舆情驱动自动化 + 持仓跟踪智能体（配置/持仓管理/目标管理/日志/报告）
📈 量化策略	`/strategies`	6 主流策略全市场回测榜 + 单股净值曲线 + 交易明细
📰 财经新闻	`/news`	新闻分类/搜索/情感标签/关联个股，RAG 语料库
🏦 机构动向	`/institutions`	27 家机构、评级变动榜、基金增减持榜、机构详情
📄 个股详情	`/stock/<code>`	ECharts K线、技术指标、六因子评分、相关资讯、AI 研报、历史分析
📑 AI 分析详情	`/analysis/<id>`	研报正文 + 大模型参考的数据源（RAG新闻/概况/指标/评级/持仓/提示词）
🧭 持仓跟踪报告	`/tracking`	产业链深度跟踪报告总览（⏰ 自动化页入口进入）
🔧 系统设置	`/settings`	邮件 SMTP + 大模型接口配置
⚙️ 数据管理	`/admin`	数据统计、向量库状态、一键重灌、重建回测、依赖体检

🏗️ 技术架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    前端（模板 + 原生JS + ECharts）          │
│   仪表盘 / 股票池 / 荐股 / 策略 / 新闻 / 机构 / 设置 / 详情    │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                           │ HTTP (Flask)
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────┐
│                      app.py（路由/API 层）                 │
│  ┌──────────┬──────────┬──────────┬───────────────────┐  │
│  │ 评分荐股  │ AI研报    │ 量化回测  │ 舆情监控+设置       │  │
│  │scoring.py│analyst.py│strategies│notifier+settings  │  │
│  └──────────┴──────────┴──────────┴───────────────────┘  │
│  indicators.py（技术指标）      vector_store.py（向量REST） │
└───────────────┬──────────────────────────┬──────────────┘
                │                          │
     ┌──────────▼──────────┐   ┌──────────▼───────────────┐
     │  SQLite (本地库)      │   │  Chroma(16010) + bge(16011)│
     │  stock_advisor.db    │   │  新闻索引/公司概况索引        │
     └─────────────────────┘   └──────────────────────────┘
                │
     ┌──────────▼──────────┐
     │  DeepSeek (RAG研报)  │   SMTP (舆情邮件通知)
     └─────────────────────┘

向量库：纯 REST 直连（无 chromadb 客户端依赖），Embedding 用 bge-large-zh-v1.5（1024 维）
大模型：DeepSeek deepseek-v4-flash（推理型，研报生成约 25-40 秒，后台线程 + 前端轮询）
定时任务：舆情监控调度器（后台守护线程，默认 30 分钟一轮）

📂 目录结构

stock-advisor/
├── app.py                 # Flask 主应用（页面 + 全部 API）
├── config.py              # 全局配置（端口/LLM/向量库/邮件/监控默认值）
├── database.py            # SQLite 连接与表结构（13 张表）
├── settings.py            # 设置管理器（settings 表 + 默认值合并）
├── seed_data.py           # 模拟数据生成器（行情/新闻/机构/持仓 + 向量/回测构建）
├── start.sh               # 启动/停止/重启/状态/重灌脚本
├── requirements.txt       # 依赖：flask, requests
├── engine/
│   ├── indicators.py      # 技术指标：MA/RSI/MACD/KDJ/量比/波动率
│   ├── scoring.py         # 六因子评分模型 + 规则化推荐理由
│   ├── analyst.py         # DeepSeek 研报 + RAG 增强 + 历史记录
│   ├── strategies.py      # 量化策略信号生成 + 回测引擎
│   └── notifier.py        # 舆情监控：重要度评分 + SMTP 邮件 + 调度器
├── rag/
│   └── vector_store.py    # Chroma/Embedding 纯 REST 封装
├── templates/             # 10 个页面模板
├── static/
│   ├── css/style.css
│   ├── js/                # 各页面脚本
│   └── lib/marked.min.js  # Markdown 渲染（本地无 CDN）
├── data/                  # stock_advisor.db（运行时生成）
└── logs/                  # 运行日志

🚀 快速开始

cd works/stock-advisor
./start.sh start     # 启动（端口 16095）
./start.sh status    # 查看状态
./start.sh stop      # 停止
./start.sh restart   # 重启
./start.sh seed      # 一键重灌数据（含向量重建 + 策略回测，约 1-3 分钟）

# 手动执行数据生成（可选参数）
/home/hz1/miniconda3/envs/openclaw/bin/python3 seed_data.py            # 全量（DB+向量+回测）
/home/hz1/miniconda3/envs/openclaw/bin/python3 seed_data.py --skip-vector      # 跳过向量重建
/home/hz1/miniconda3/envs/openclaw/bin/python3 seed_data.py --no-strategies    # 跳过策略回测

访问：http://<服务器IP>:16095/

依赖环境：openclaw conda 环境（flask、requests）；外部服务 Chroma 16010 + Embedding 16011（本机常驻）。

🗄️ 数据库设计（SQLite，13 张表）

表	说明	关键字段
`stocks`	股票基础信息（68 只）	code/name/industry/board/market_cap/pe/pb/description
`stock_daily`	日线行情（12240 条）	code/date/OHLC/volume/amount/change_pct
`market_index`	上证/深证/创业板指数	date/sh/sz/cy
`news`	财经新闻（305 条，RAG 语料）	title/content/category/sentiment/related_stocks
`institutions`	机构实体（27 家）	name/type(公募/券商/保险/外资/私募)/description
`inst_ratings`	机构评级（165 条）	inst_id/stock_code/rating/target_price/rating_date
`fund_holdings`	基金季度持仓（363 条）	inst_id/stock_code/quarter/hold_value/change_pct
`watchlist`	用户自选股	code
`analysis_cache`	研报最新缓存	code/report
`analysis_history`	AI 分析历史（含数据源 JSON）	code/focus/report/sources
`strategy_backtests`	策略回测结果（408 条）	strategy/code/metrics/equity/trades
`settings`	系统设置 KV	key/value
`notification_log`	舆情通知日志	news_id/importance/status
`watch_targets`	跟踪目标（概念/主题/股票）	type/name/keywords/enabled
`tracking_reports`	跟踪报告（含类型/数据源/影响度 JSON）	target_type/code/report/meta

🎯 核心模块详解

1. 六因子评分模型（engine/scoring.py）

满分 100，评级：强烈推荐 ≥82 / 推荐 ≥68 / 关注 ≥55 / 观望 <55

因子	满分	依据
趋势	25	均线多头排列 + 站上 MA20
动量	20	5 日涨幅区间映射（过急扣分防追高）
技术	15	RSI 健康区间 / 超买超卖
量能	10	量比
消息	15	近 7 日相关新闻情感均值
机构	15	近 30 日正面评级数 + 基金持仓动向

同时生成规则化推荐理由（趋势/动量/RSI/量能/消息/机构），列表页直接展示，无需 LLM。

2. AI 深度研报（engine/analyst.py，RAG 增强）

触发 → RAG检索(个股新闻向量命中 + 公司概况) + 技术指标 + 机构评级/持仓 + 六因子评分
     → 组装提示词 → DeepSeek 推理生成 Markdown 研报
     → 写入 analysis_history（含数据源快照）→ 前端轮询展示

研报结构：公司概况 / 技术面 / 消息面 / 机构动向 / 风险提示 / 操作建议（目标区间·支撑·压力位）。

数据源详情页 /analysis/<id> 可追溯每次分析参考的：

📰 RAG 相关资讯（含情感 + 向量相似度）
🏢 公司概况 / 📈 技术指标 / 🎯 综合评分
🏦 机构评级 / 💼 基金持仓 / 🧠 完整提示词

3. 量化策略回测（engine/strategies.py）

6 个主流策略（全市场 × 6 = 408 条预计算，秒级加载）：

策略	参数	类型
双均线金叉	MA5/MA20	趋势
MACD 金叉	12/26/9	趋势
RSI 超买超卖	RSI(14) 30/70	反转
布林带回归	20日/2σ	均值回归
20日动量	20日涨幅/MA20	动量
N日新高突破	20日高低点	突破

回测规则：收盘产生信号 → 次日开盘成交（全仓多头，避免未来函数）；指标含总收益/年化/最大回撤/夏普/胜率/盈亏比/交易次数/超额收益；并对比买入持有基准净值曲线。

扩展新策略：在 STRATEGIES 注册 name/desc + 实现 _signals() 即可。

4. 舆情驱动自动化（engine/notifier.py）

流程：后台调度线程（默认 30 分钟）→ 扫描新新闻（水位去重）→ 重要度评分 → 达标 → SMTP 邮件通知

重要度评分（0-100）：

类别基础分（公司40/业绩35/机构30/行业25/市场15）
+ |情感| × 情感权重 × 100
+ 关键词命中 ×12/个（回购/中标/减持/问询/超预期…）
+ 关联个股 ×5/只

防打扰机制：monitor_last_news_id 水位只扫新增；首次启动只建水位不通知历史；单封邮件最多 20 条。

5. 持仓跟踪智能体（engine/agent.py + chain_data.py）

对持仓（自选股）与目标概念/主题/股票定期主动跟踪，由大模型智能体 + 工作流驱动：

工作流：读取产业链知识库 → RAG+DB 采集(个股/上游/下游/同业 或 概念资讯/受益股) → LLM 深度分析
      → 影响度判定(0-100) → 入库 tracking_reports → 重大变化(≥阈值)邮件通知

跟踪对象（watch_targets 表 + 自选股）
- 💼 持仓（自选股）：⏰ 自动化→持仓管理或股票池/详情页 ⭐ 添加
- 🎯 概念/主题目标：如「AI算力」「低空经济」「固态电池」（关键词检索）
- 🎯 股票目标：额外跟踪的个股代码
产业链知识库 chain_data.py：覆盖 40+ 行业，每个行业定义上游(供给/成本)/下游(需求/客户)/同业 + 检索关键词（引用池内股票代码便于 RAG 过滤）
个股深度分析：个股最新动态 / 上游产业链分析 / 下游产业链分析 / 同行业竞争格局 / 产业链传导与投资启示 / 风险提示 / 关注要点
概念/主题深度分析：题材最新动态 / 核心驱动与催化 / 受益标的梳理 / 市场情绪与资金 / 风险提示 / 关注要点
影响度判定：大模型输出 JSON（significance / impact_score / change_kind / summary / chain_trend），前置输出防截断，容错解析
主动调度：后台调度器按间隔（默认 60 分钟）跟踪全部持仓+目标；支持「立即跟踪全部目标/单只」
重大变化通知：impact_score ≥ 阈值（默认 65）自动邮件（股票/概念通用）
页面 /tracking：股票+概念报告总览；⏰ 自动化页可管理持仓与目标、查看最近报告

5. 系统设置（/settings）

📧 邮件：SMTP 服务器/端口/加密模式（plain/starttls/ssl）/账号/密码/收件人 + 测试邮件
🤖 大模型：base_url / api_key / model（运行时生效）+ 测试连接
📰 监控：开关/间隔/分类/阈值/关键词 + 立即扫描 + 通知日志

设置存入 settings 表，优先于 config.py 默认值，无需改代码。

🔌 API 文档

页面

方法	路径	说明
GET	`/` `/stocks` `/recommend` `/strategies` `/news` `/institutions` `/settings` `/admin`	各页面
GET	`/stock/<code>`	个股详情页
GET	`/analysis/<id>`	AI 分析详情页

行情/股票

方法	路径	说明
GET	`/api/health`	健康检查
GET	`/api/overview`	仪表盘聚合数据（指数/情绪/荐股/要闻/自选）
GET	`/api/stocks?keyword=&industry=&board=&rating=&sort=&page=`	股票列表（含评分）
GET	`/api/stock/<code>`	个股详情 + 指标 + 评分
GET	`/api/stock/<code>/kline?days=`	K线数据 + MA 序列
GET	`/api/stock/<code>/news`	个股相关新闻
GET	`/api/stock/<code>/institutions`	个股机构评级 + 基金持仓

荐股/AI

方法	路径	说明
GET	`/api/recommend?rating=&limit=`	评分排名
POST	`/api/stock/<code>/analyze`	提交 AI 研报任务 `{focus}`
GET	`/api/stock/<code>/analyze/status`	轮询研报状态
GET	`/api/stock/<code>/analyses`	历史分析列表
GET	`/api/analyses/<id>`	分析详情（含数据源）

自选

方法	路径	说明
GET	`/api/watchlist`	自选列表
POST	`/api/watchlist/<code>`	加入自选
DELETE	`/api/watchlist/<code>`	移出自选

新闻/机构

方法	路径	说明
GET	`/api/news?keyword=&category=&page=`	新闻列表（分页）
GET	`/api/news/<id>`	新闻详情（含关联股票）
GET	`/api/institutions?type=`	机构列表
GET	`/api/institutions/<id>`	机构详情
GET	`/api/ratings/upgrades`	评级变动榜
GET	`/api/holdings/moves`	基金增减持榜

持仓跟踪

方法	路径	说明
GET	`/api/tracking`	跟踪报告列表
GET	`/api/tracking/stock/<code>`	某股跟踪记录
GET	`/api/tracking/<id>`	跟踪详情（含数据源）
POST	`/api/tracking/run`	立即跟踪全部自选股
POST	`/api/tracking/run/<code>`	立即跟踪单只

量化策略

方法	路径	说明
GET	`/api/strategies`	策略列表 + 全市场统计
GET	`/api/backtest/market?strategy=`	某策略全市场收益榜
GET	`/api/backtest?strategy=&code=`	单股回测详情（净值+交易）
POST	`/api/backtest/rebuild`	重建全市场回测

设置/监控

方法	路径	说明
GET	`/api/settings`	读取全部设置
POST	`/api/settings`	保存设置 `{mail, llm, monitor}`
POST	`/api/settings/test-email`	发送测试邮件
POST	`/api/settings/test-llm`	测试大模型连接
POST	`/api/monitor/scan`	立即扫描新闻
GET	`/api/monitor/log`	通知日志

数据管理

方法	路径	说明
GET	`/api/admin/stats`	表统计 + 向量库状态
POST	`/api/admin/reseed`	一键重灌数据
GET	`/api/admin/healthcheck`	外部依赖连通性检查

🔌 外部依赖

服务	地址	用途
Chroma 向量库	`121.40.164.32:16010`	新闻/概况向量索引
Embedding (bge-large-zh-v1.5)	`121.40.164.32:16011`	1024 维语义向量
DeepSeek API	`https://api.deepseek.com`	AI 研报生成
SMTP	`mail.tphai.com:587`	舆情邮件通知

向量集合：stock_news_v1（新闻 474 条）/ stock_profiles_v1（公司概况 68 条）

📦 模拟数据说明

当前所有行情/新闻/机构数据均为模拟数据（页面有"模拟数据"标识），用于功能演示与系统验证：

68 只 A 股风格股票，覆盖 20+ 行业（白酒/新能源/半导体/医药/银行/券商…）
180 个交易日日线（随机游走 + 趋势分化，让荐股/回测有区分度）
305 条财经新闻（业绩/行业/公司/机构观点/市场 5 类，带情感标签 + 关联个股）
27 家机构（公募/券商/保险资管/外资/私募）+ 165 条评级 + 363 条季度持仓

接入真实数据

# 1. 改 config.py
IS_MOCK = False

# 2. 替换 seed_data.py 的数据源（真实行情/新闻/机构接口），保持表结构不变
#    - stocks / stock_daily / market_index → 真实行情
#    - news → 真实新闻（保留 category / sentiment / related_stocks 字段）
#    - institutions / inst_ratings / fund_holdings → 真实机构数据

# 3. 重灌
./start.sh seed

分析/检索/回测/监控逻辑零改动即可对接真实数据。

📝 版本历史

版本	内容
v1.0.0	基础版：股票池/行情/新闻/机构/多因子评分/AI 研报（RAG）
v1.0.1	修复：重灌后机构 ID 自增未重置、行业板块字段错位、研报评分口径
v1.1.0	AI 分析历史记录 + 数据源详情页（/analysis/<id>，展示 RAG 新闻/提示词等）
v1.2.0	量化策略模块：6 主流策略全市场回测 + 单股净值曲线 + 交易明细
v1.3.0	舆情驱动自动化（定期扫新闻→邮件通知）+ 系统设置区（邮件/大模型/监控可配）
v1.4.0	持仓跟踪智能体：产业链上下游深度分析（上游供给/成本、下游需求/景气、同业），影响度判定+重大变化通知
v1.5.0	舆情监控与持仓跟踪合并为「⏰ 自动化」导航入口（双选项卡）；修复布尔设置存储兼容
v1.6.0	目标跟踪：概念/主题/股票（watch_targets），概念智能体分析+受益个股，持仓管理与目标管理，报告支持双类型

🗺️ 后续规划（可叠加的高级能力）

模拟盘/实盘信号推送（每日盘前舆情日报）
策略参数调优、策略组合与仓位管理
自选股策略联动、财务因子库（真实财报数据）
多模型对比研报、行业轮动分析

⚠️ 本系统所有内容基于模拟数据生成，仅供系统演示与量化研究，不构成任何投资建议。

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📈 智能荐股系统（Stock Advisor）

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