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Basarisiz
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  • License — License: Apache-2.0
  • Description — Repository has a description
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Code Basarisiz
  • process.env — Environment variable access in desktop/backend-process.cjs
  • network request — Outbound network request in desktop/backend-process.cjs
  • fs module — File system access in desktop/browser-auth.cjs
  • process.env — Environment variable access in desktop/main.cjs
  • fs module — File system access in desktop/main.cjs
  • process.env — Environment variable access in desktop/scripts/check-release-tag.mjs
  • spawnSync — Synchronous process spawning in desktop/scripts/create-dmg.mjs
  • fs.rmSync — Destructive file system operation in desktop/scripts/create-dmg.mjs
  • process.env — Environment variable access in desktop/scripts/create-dmg.mjs
  • spawnSync — Synchronous process spawning in desktop/scripts/create-windows-archive.mjs
  • fs.rmSync — Destructive file system operation in desktop/scripts/create-windows-archive.mjs
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Permissions Gecti
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SUMMARY

A 股AI行情分析与智能投研工作台-基于大模型

README.md

easy-stock Logo

easy-stock

AI 时代的 A 股行情分析与智能投研工作台

让 AI 看懂市场,让每一次判断都有证据。
把盘中观察、盘后复盘和长期认知,沉淀为一套持续进化的研究系统。

Go React Electron Hermes Local First

为什么 · 核心能力 · AI 研究方式 · 系统架构 · 快速开始


为什么要做 easy-stock

AI 时代的炒股软件,不应该只是在传统行情终端旁边多放一个聊天框。

传统行情软件擅长展示价格、涨跌幅和成交额,但 A 股交易真正困难的是理解价格背后的结构:今天的主线是什么、题材是否扩散、连板高度是否打开、昨日强势股是否获得溢价、趋势是否仍然成立、情绪处于修复还是退潮。

easy-stock 希望构建一套真正理解 A 股语境的 AI 原生工作台:

AI 原生能力 easy-stock 的实现方式
感知市场 聚合开盘啦、东方财富、新浪、财联社等来源,统一行情、K 线、题材、涨停与资讯数据
理解结构 将趋势、题材、连板、情绪、量价和相对强度整理成可计算的领域模型
执行任务 通过定时调度、内置浏览器和 Agent 自动发现文章、去重、归档并提炼观点
形成记忆 将文章、摘要、情绪历史、分析记录、模型会话和研究缓存保存在本机
验证结论 保留评分维度、题材来源、原文地址、更新时间、延迟与降级状态,让结论可以回到证据层核验

easy-stock 的目标不是替你做决定,而是让你在 AI 时代拥有更完整的感知、更高效的研究和更可复用的判断体系。


核心产品能力

01 · 大 V 自动复盘

兼听则明,客观则赢:让 AI 自动收集和整理多位市场作者的观点

大 V 的盘后复盘通常分散在雪球、淘股吧和微信公众号中,手工逐个打开主页、筛选当天文章、复制正文并整理观点非常耗时。easy-stock 将这些内容组织为统一的复盘时间流:

easy-stock 大 V 自动复盘与每日同步工作台

文章收集完成后,可以一键生成「今日大 V 观点共识」,从文章集合中提炼共同关注方向、主要分歧、盘面事实与下一交易日需要验证的条件。

easy-stock AI 今日大 V 观点共识与明日预期

这套能力希望解决的不是“让 AI 猜明天涨什么”,而是把几十篇非结构化文章转化为一份可阅读、可核验、可在次日继续跟踪的观点地图。

02 · 超短连板分析

看清梯队、晋级和情绪周期,寻找真正的超短节点

系统将涨停池、连板梯队、昨日反馈、晋级率和情绪历史放在同一视图中,并设计一套算法分析情绪周期:

easy-stock 超短连板、市场情绪与晋级结构分析

03 · 趋势题材雷达

从板块涨跌中识别真正的市场主线:牛市进程分歧研究,熊市进程分歧防守

聚合题材排名、涨跌强度、资金流、上涨宽度和持续天数,通过题材地图拆解产业链、概念节点和细分方向。结合 AI 分析市场趋势、题材阶段和趋势股的条件化介入点

easy-stock 趋势题材雷达、主线热度与个股梯队分析

04 · 个股 AI 分析

把趋势股与情绪股放进同一套可解释决策系统

个股 AI 分析会系统判断个股更接近情绪连板、趋势容量、趋势成长、震荡观察还是弱势风险路径,再为不同路径分配不同权重,结合你的个人操作经验,复盘文章,游资心得等差异化内容让ai定制你的专属个股报告。

easy-stock 个股 AI 分析总览、多维评分与题材定位

easy-stock 个股 AI 分析条件决策、事实链与风险边界

截图用于展示页面结构;股票状态、题材标签、评分和风险参数会随交易日、缓存快照与数据源可用性动态变化。

05 · 游资心法与 AI Copilot

把经验材料变成可持续研读的知识,让 AI 越用越懂你的研究方式

easy-stock 游资心法库、人物资料与 Hermes 深度研读

每日研究闭环

阶段 easy-stock 提供的能力
盘中发现 趋势题材、实时行情、题材地图、涨停梯队和数据源状态
个股研判 路径识别、多周期趋势、相对强度、题材归因、隔日情景和风险边界
收盘复盘 情绪时间轴、昨日反馈、晋级结构和连板梯队分析
信息收集 大 V 主页自动同步、文章导入、正文清洗和本地归档
AI 提炼 单篇摘要、作者归纳、跨作者共识、分歧和明日观察条件
长期积累 文章资料库、游资心法、个股分析记录、AI 会话和本地研究记忆

AI 如何赋能 A 股研究

1. 从“看数据”升级为“理解市场结构”

easy-stock 先通过领域化数据模型整理题材、梯队、涨停原因、趋势、相对强度和情绪历史,再把这些结构交给 AI 解释。AI 面对的不再是一组孤立数字,而是一套带有 A 股语义的市场证据。

2. 从“手工翻网页”升级为“Agent 主动执行”

Hermes 可以配合 agent-browser 和 Electron 持久浏览器会话,按照订阅配置访问雪球或淘股吧主页,发现最新文章,识别作者和发布时间,完成去重、正文抓取、归档与 AI 提炼。

3. 从“单篇摘要”升级为“观点网络”

系统先归纳每位作者的核心观点,再汇总当日多位作者的共识与分歧,区分盘面事实、少数预期、共同关注方向和下一交易日需要验证的条件。

4. 从“通用问答”升级为“A 股研究 Copilot”

AI 会话统一经过本机 Hermes Runtime。Hermes 负责模型调用、会话续接、工具路由、知识技能和任务上下文,业务代码不直接绑定某一家模型厂商。

目前可以配置 OpenAI、DeepSeek、通义千问、Moonshot、Anthropic,以及兼容 OpenAI 协议的自定义服务。

5. 从“用完即走”升级为“长期研究飞轮”

感知 理解 行动 记忆 验证
获取实时行情、题材和文章 AI 识别结构、观点和分歧 自动同步、分析并生成预案 本地保存文章、历史和会话 下一交易日用行情与原文验证

每一次验证都会成为下一次研究的上下文。随着使用时间增加,软件积累的不只是更多数据,而是一套更贴近使用者的研究流程和认知资产。


AI 原生架构

easy-stock AI 原生架构图

层级 核心职责
AI 投研体验层 趋势题材、短线连板、个股 AI 分析、游资心法、大 V 复盘与 AI Copilot
业务编排层 Go API、个股分析引擎、策略评估、复盘智能、调度任务和数据源状态
AI Agent 平台层 Hermes Prompt、Skills、Session、Memory、Tool Router 与开放模型网关
数据智能层 Provider Registry、统一市场模型、题材归因、证据元数据、SQLite 与缓存快照
外部生态层 行情数据源、内容平台、浏览器执行能力和用户选择的大模型服务
桌面运行边界 Electron 生命周期、随机端口、一次性 Token、持久浏览器会话和本地资源装配
安全与治理 密钥隔离、来源追踪、弹性降级、运行状态与风险提示

快速开始

1. 用户

无需安装 Node.js、Go 或 Python。前往 GitHub Releases 下载适合当前系统的桌面安装包或压缩包。

2. 开发者

需要从源码运行、调试、测试或打包,请阅读 开发者文档


风险提示

本项目仅用于学习、研究和信息整理,不构成任何投资建议、收益承诺或交易依据。市场有风险,AI 输出和第三方数据也可能存在延迟、遗漏或错误,请始终结合原始信息独立判断并自行承担决策结果。

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