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AI Market Pulse

量化交易编程开发
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本文目录
  1. 🚀 什么是 AI Market Pulse？
  2. ✨ 核心功能一览
  3. 🛠️ 快速上手：60 秒看完整循环
  4. 安装一条命令搞定
  5. 接自己的 watchlist，5 分钟跑当日研报
  6. 想要 AI 摘要？一行配置
  7. 📊 与同类工具的差异
  8. 💡 适用场景
  9. 场景 1：每日 AI 量化研报自动出
  10. 场景 2：深色量化研究控制台 + 报告问答
  11. 场景 3：每日报告 + 告警 + 双语静态站
  12. 用户群体总结
  13. 💰 定价方案
  14. 🎯 总结

📌 核心价值：把自选股池变成一份每日 AI 量化研报，零代码跑通完整研究、归因、发布闭环

一行 watchlist + GitHub Actions 就能跑出深色控制台、仪表板、静态站和报告，不依赖券商 API，不下单，只做研究。

封面图

🚀 什么是 AI Market Pulse？

AI Market Pulse 不是一个"定时跑一下回个数字"的脚本，而是一个面向自量化团队 / 个人散户 / 自媒体投研编辑的研究驾驶舱。它把每日行情拉到本地后，会依次算技术因子、生成 0–100 分的规则评分、对比每个代码相对强弱基准、做组合归因与风险发现，最后产出 HTML/JSONL 报告 + 交互仪表板 + 双语静态站 + 可选的 OpenAI 兼容摘要。

它对标的不是 Bloomberg 终端，而是"你贴一份 watchlist，第二天早上能看到一份能直接发出去的研究产物"。整套系统默认用 yfinance，需要时一键切换到 AkShare / Baostock / Tushare；推送可以走 Telegram / Slack / Discord / 飞书 / 企业微信；发布可以走 GitHub Actions + Pages。

GitHub stars GitHub forks

核心定位：把"盯盘 + 复盘 + 发内容"三件套压成一个本地可视化研究控制台，零服务器、零券商账号、零代码。

✨ 核心功能一览

功能对比表

🛠️ 快速上手：60 秒看完整循环

安装一条命令搞定

git clone https://github.com/SilentFleetKK/ai-market-pulse
cd ai-market-pulse
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e ".[dev]"

跑完直接看产物：

market-pulse demo --output demo

这就够了。它用的是确定性样本数据，不需要任何市场 API、新闻 API、LLM Key。会输出：

  • demo/site/index.html —— 静态站首页（双语 + 报告/仪表板链接）
  • demo/reports/dashboard.html —— 交互式仪表板
  • demo/reports/market-pulse-YYYYMMDD-HHMM.html —— 当日研究报告

注意：第一次跑 demo 后默认无任何风险，输出的所有数据都来自仓库内置样本。

接自己的 watchlist，5 分钟跑当日研报

# 1. 初始化观察池
market-pulse init --symbols "AAPL,MSFT,NVDA,TSLA,600519" --path watchlist.yaml

# 2. 跑研报 + 落历史
market-pulse run \
    --config watchlist.yaml \
    --output reports \
    --history data/history.jsonl \
    --no-notify

# 3. 构仪表板 + 静态站
market-pulse dashboard --history data/history.jsonl --output reports/dashboard.html
market-pulse site --reports reports --output site --title "My Market Pulse"

把 AAPL,MSFT,NVDA,TSLA,600519 换成你的自选股就行——美股代码、ETF、加密对、港股代码、A 股 6 位代码都会自动归一化。600519 会自动补成 600519.SS。

想要 AI 摘要？一行配置

llm:
  enabled: true
  base_url: "${OPENAI_BASE_URL:-https://api.openai.com/v1}"
  api_key_env: "OPENAI_API_KEY"
  model: "${OPENAI_MODEL:-}"
  prompts_dir: "prompts"
  cache_enabled: true

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export OPENAI_MODEL="deepseek-chat"
market-pulse run --config watchlist.yaml --output reports

回答完全 锚定在生成的报告 JSON 上，不会再去调市场工具，缓存层会按内容 hash 跳过重复消耗。如果只想跑分析、不要 AI：

market-pulse run --config watchlist.yaml --output reports --no-ai

📊 与同类工具的差异

竞品对比表

一句话：AI Market Pulse 不只是一个脚本，而是一个看得见、点得动、跑得起来的"自选股研究工作台"——报告、仪表板、静态站、控制台四件套一起出。和 daily_stock_analysis（更偏 LLM 决策）以及 daily-watchlist（更偏 Claude Code 对话）形成清晰区分。

💡 适用场景

场景 1：每日 AI 量化研报自动出

Site 静态站预览

功能说明：跑完 market-pulse run --config watchlist.yaml 后，会同时生成可双语的 Markdown/HTML 报告（信号概览、焦点榜、主题研究、组合归因、风险发现、技术快照、新闻），并把历史成绩写入 data/history.jsonl，留作后续仪表板渲染趋势。

输入要求：一份 YAML watchlist（symbol / quantity / cost_basis / market / tags）；可选 LLM Key。

输出效果：reports/market-pulse-YYYYMMDD-HHMM.html + reports/dashboard.html + site/index.html 三件套，所有评分、相对强弱、归因、风险标签都基于已落盘的 JSONL 历史回放。

适用场景：

  • ✅ 个人/团队自量化研究日报
  • ✅ 自媒体投研内容生产（每天一份，比"AI 总结新闻"更扎实）
  • ✅ 内部投顾团队看板分发

场景 2：深色量化研究控制台 + 报告问答

Dashboard 仪表板预览

功能说明：本地 market-pulse serve 起一个 http://127.0.0.1:8766 的研究控制台，四阶段流：①输入持仓（可手输、可导入截图、可粘贴 ticker）；②跑量化研究；③复核证据（信号概览/风险榜/贡献榜/历史 lens）；④监控与发布。

输入要求：浏览器 + 一份观察池；可选 OPENAI Key 走"Ask This Report"问答。

输出效果：控制台自带报告锚定的问答——问"为什么 AAPL 今天风险升级？"，AI 直接引用刚生成的报告 JSON 来回答，不调市场工具，不改信号分。

适用场景：

  • ✅ 跨 PC/Mac 内网的研究驾驶舱
  • ✅ 团队成员共享同一份 watchlist 的协作场景
  • ✅ 想把"对话式研报"嵌进日常流程的分析师

场景 3：每日报告 + 告警 + 双语静态站

Report 报告预览

功能说明：搭配 GitHub Actions 跑 .github/workflows/daily-report.yml（日报告）+ pages.yml（GitHub Pages 自动发布）+ intraday-alert.yml（日内阈值告警，可选开关）。报告中包含基准 SPY/QQQ/沪深 300/恒生的相对强弱、每个代码的 5/20/60 日收益率、贡献排名、风险发现、焦点榜、主题研究、新闻摘要。

输入要求：OpenAI Key（可选）+ 推送 Webhook（可选）。

输出效果：每日 09:30 自动产报告、每日触发告警、每次合并 main 都更新双语静态站。

适用场景：

  • ✅ 个人/小团队零服务器每日出版
  • ✅ 想要一份"看得过去的双语研报"的财经自媒体
  • ✅ 跨市场（A 股 + 港股 + 美股 + 加密）小样本组合的周报

用户群体总结

  • ✅ 个人散户 + 自量化初学者：60 秒 demo → 5 分钟真数据，零券商账号。
  • ✅ 自量化小团队：规则评分 + 基准相对强弱 + 组合归因，告别"信号瀑布"。
  • ✅ 自媒体投研编辑：每日一份能直接嵌入文章的研报，比"AI 新闻汇编"更扎实。
  • ✅ AI / Python 进阶玩家：可注册自定义 Provider、拓展 LLM Prompt、加新评分因子。
  • ❌ 不适合想要全自动下单、连接券商账户、保证收益的场景——项目明文声明自己只做研究。

💰 定价方案

完全免费：MIT 协议，零订阅、零广告、零券商接口。

唯一成本：

  • ⏱ 时间成本：本地一份 Python 环境，零服务器。
  • 🧠 可选 OpenAI/DeepSeek/Qwen 调用费（仅启用 --ai-* 时发生）。
  • 📈 可选付费数据源：AkShare/Baostock 免费，Tushare 可选付费。

5 分钟最低成本起步：pip install -e ".[dev]" && market-pulse demo —— 零 API Key 也能跑通完整闭环。

开源协议：MIT

💡 新用户福利：项目自带 demo 子命令，无需任何 Key 即可体验完整 4 阶段可视化研究闭环。

🎯 总结

AI Market Pulse 适合想把"盯盘 + 复盘 + 发内容"压缩成一行命令的团队和个人。它不是一个大而全的量化平台，也不是一个简单的"查个股价"脚本，而是把规则评分 + 基准相对强弱 + 组合归因 + 风险发现 + 双语静态站拼成一个能在本地一键跑通的最小研究单元。

推荐指数： ⭐⭐⭐⭐（满分5星）

适合人群：个人散户、自量化小团队、财经自媒体投研编辑、跨市场小样本组合经理、想给 Agent 配"投研 ops"的工程师。

立即体验：

pip install -e ".[dev]" && market-pulse demo --output demo

GitHub 仓库：SilentFleetKK/ai-market-pulse

数据截至 2026-07-11，最新信息请以官网为准。