daily_stock_analysis

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每天用语言模型分析你自选股在六个市场的表现，并把决策仪表盘推送到 WeCom、Feishu、Telegram、Discord、Slack 或邮箱。

由 ZhuLinsen 在 GitHub 上制作。这些说明是 Mindket 根据其 README 写的，项目自己的文件和许可证在它的仓库里。

简介

它是什么：daily_stock_analysis 是一个 Python 系统，用语言模型分析你自选股里的股票。它从多个来源获取行情数据和实时新闻，生成决策仪表盘，并自动发给你。项目说明它的定时运行不需要花钱。

它覆盖六个市场：A股、港股、美股、日股、韩股和台股。

适合谁：如果你关注一组股票，想每天在常用的聊天应用或邮箱里收到一份简短的分析，它很适合你。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
个人投资 | 有自选股的投资者 | 每天获得所关注股票的分析 | 每天在 Telegram 里收到仪表盘
量化金融 | 对量化感兴趣的开发者 | 在一个把行情数据、新闻和语言模型结合起来的 Python 系统上继续开发 | 阅读代码，看数据来源如何进入分析
团队 | 共享市场看法的小团体 | 在团队聊天里分享每天的仪表盘 | 把它发到 Slack 频道

如果你不关注股市，可以跳过它。

用在哪里：

• WeCom、Feishu、Telegram、Discord 和 Slack：接收仪表盘的聊天应用
• 邮箱：同样的仪表盘发到你的收件箱
• Python：系统本身就是用它写的

使用场景 | 适合谁 | 能得到什么
每日自选股分析 | 投资者 | 每天推送给你的决策仪表盘
新闻和数据一站看 | 关注多个市场的人 | 由多个数据来源和实时新闻生成的分析
定时运行 | 想省心的人 | 按计划运行，项目说明这不需要花钱

如何设置：先准备好几样东西。

• Python，因为项目是用它写的
• 系统能调用的语言模型，按 README 的说明准备
• 至少一个接收仪表盘的地方，比如 Telegram、Slack 或邮箱
• Git，用来把项目复制到你的电脑

1. 用 git clone 把仓库复制到你的电脑，地址在它的 GitHub 页面上。
2. 打开 README，按它的快速开始操作。
3. 添加你想关注的股票，并连接你的语言模型。
4. 连接要接收仪表盘的渠道。

这个工具包本身不会自己运行，所以完成设置之前不会分析任何东西。

如何使用：设置好之后，它每天分析你的自选股，并把决策仪表盘推送到你连接的渠道。你在那里查看结果。具体怎么启动和定时，README 里有说明。

示例：你把几只美股和港股放进自选股，并连接 Telegram。每天系统收集数据和新闻，让模型分析，再把仪表盘发给你。

新手与专家：可以把它看作你关心的股票的每日简报。第一件可以试的小事，是只放两三只股票，推送到一个渠道。

在底层，它把多个来源的行情数据和实时新闻结合起来，交给语言模型，再把结果整理成仪表盘。推送通过你配置的聊天或邮箱渠道发出。代价是分析来自语言模型，所以你打算据此行动之前要自己核对。

行情数据和新闻进来
语言模型分析你的自选股
生成决策仪表盘
推送到你的聊天或邮箱

注意事项：

• 许可证：MIT
• 它是用 Python 写的
• 它覆盖 A股、港股、美股、日股、韩股和台股
• 仪表盘可以发到 WeCom、Feishu、Telegram、Discord、Slack 或邮箱
• 分析来自语言模型，所以可能出错
• 这个工具包里是项目说明和代码位置的指引，其中没有任何东西会自己运行

GitHub 上的数据（2026年11月10日）

• 星标：68,913（当天 506）
• 复刻：56,397
• 关注：274
• 未关闭的议题和拉取请求：38
• 语言：Python
• 许可证：MIT
• 话题：a-stock, ai-agent, aigc, llm, quant, quantitative-finance, quantitative-trading
• 趋势：GitHub 趋势榜当日第 9 名（2026年11月10日）

链接

• 代码：https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
• 网站：https://dsa.zhulinsen.tech/
• 发布版本：https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/releases
• 议题：https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis/issues
• 星标历史：https://www.star-history.com/#ZhuLinsen/daily_stock_analysis&Date

获取代码

git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git

然后按它的 README 完成设置。这个工具包里没有会自己运行的东西。