大家好，我是何三，独立开发者
一个 GitHub 项目，5.6 万 Star，4.8 万 Fork。
没投一分钱广告，没请一个 KOL，纯粹靠口碑传播。做什么的？一个开源的、LLM 驱动的、覆盖 A 股港股美股日股韩股台股的股票智能分析系统。
说白了，就是 Fork 一下仓库，填几个配置项，每天 18:00 自动给你推送一份 AI 写的炒股分析报告——而且，一分钱都不用花。
这东西到底能干嘛？
先别急着下结论，看看它给出的报告长什么样。
🎯 2026-02-08 决策仪表盘
共分析3只股票 | 🟢买入:0 🟡观望:2 🔴卖出:1
📊 分析结果摘要
⚪ 中钨高新(000657): 观望 | 评分 65 | 看多
⚪ 永鼎股份(600105): 观望 | 评分 48 | 震荡
🟡 新莱应材(300260): 卖出 | 评分 35 | 看空
这不是简单的 K 线图截图，而是 AI 读完新闻、财报、舆情之后，给你写的决策建议——评分、趋势、买卖点位、风险警报、利好催化，全给你列出来了。
以前这种活儿，要么你雇个研究员，要么买万得/Bloomberg 那种一年十几万的终端。现在呢？Fork 一下，5 分钟，搞定。
它是怎么做到的？
原理其实不复杂，但我得承认，刚看到架构的时候愣了一下。
整个系统分三块：
第一块，数据层。 行情数据从 AkShare、Tushare、YFinance 这些源来；新闻从 SerpAPI、Tavily、博查这些搜；舆情从 Reddit、X 上抓。免费源也能跑，但数据源配得越全，分析越准。
第二块，AI 分析层。 把数据喂给大模型——Gemini、Claude、DeepSeek、通义千问，随便你选。模型读完所有材料，生成一份结构化的决策报告。
第三块，推送层。 企业微信、飞书、Telegram、Discord、Slack、邮件——你能想到的办公软件，它都支持。
说实话，这块我也没完全搞懂——比如它怎么在这么多数据源之间做 fallback 降级，一个挂了怎么无缝切到另一个。但你要我评价的话：能用就行，我又不造火箭。
说到这个我想起一件事。之前有个朋友花两万块买了个炒股软件的 VIP 会员，每天收到一堆"智能选股"推荐，结果三个月亏了百分之三十。后来我让他试试这个开源项目，自己配好自选股，让 AI 每天分析——至少他知道 AI 的依据是什么，而不是黑盒告诉你"买这个"。
跑题了。回来。
上手到底多简单？
真的就 5 分钟。
第一步，打开 GitHub，点右上角 Fork。
第二步，进 Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret，填几个配置项。
最关键的两个：一个是 AI 模型的 API Key（Gemini 免费额度就够了），一个是 你的自选股列表（比如 600519,hk00700,AAPL）。
第三步，去 Actions 标签页，点 I understand my workflows, go ahead and enable them。
第四步，手动 Run workflow 测试一下。
完事。
之后每天一到工作日 18:00，你的企业微信/Telegram/邮箱就会准时收到一份 AI 分析报告。对，自动的，0 成本的，不用你手动点任何东西。
# 如果你想在本地跑，也支持
git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
cd daily_stock_analysis
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
python main.py --stocks 600519,hk00700,AAPL
它还藏着什么？
别以为它只能做每日推送。
它还带一个 Web 工作台，启动 python main.py --webui，浏览器打开 http://127.0.0.1:8000，就能看到完整的配置管理、任务监控、历史报告。
还有一个叫 Agent 策略问股 的功能，支持均线金叉、缠论、波浪理论、热点题材、事件驱动等 15 种内置策略。你可以跟它多轮对话，像聊天一样问："茅台最近怎么看？按缠论分析一下。"
这个压缩率——算了先不说这个，你自己 Fork 一个试试就知道了。
作者还做了两个相关项目：
这三个项目合起来，就是一个完整的量化投资链路：选股 → 分析 → 回测。
如果你对这类工具感兴趣，我之前还写过一篇《2026 年 GitHub 上那些让你效率翻倍的开源神器》，关注后回复「工具」就能看到。
最后说两句
说实话，这种项目放在五年前，至少是一个量化团队花几百万才能做出来的东西。
现在呢？一个人，一台电脑，几个 API Key，Fork 一个开源项目。
5.6 万 Star 不是白给的。装不装都行，看你自己——但如果你在炒股，至少试一下，看看 AI 分析和你自己的判断哪个准。
项目地址：https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
本文使用 MGO 编辑并发布
关注"何三笔记"，回复"mgo" 免费下载使用
