Análisis Diario de Acciones Impulsado por Gemini AI

Bienvenido al proyecto daily_stock_analysis – una solución completa y de código abierto para el análisis automatizado de A‑Share que funciona gratis en GitHub Actions o Docker. Construido con Python 3.10+, integra múltiples proveedores de datos, Gemini (Google AI Studio) para percepciones de mercado en lenguaje natural y canales de notificación versátiles.

Lo que ofrece esta herramienta

Visión General del Stack Tecnológico

• Python 3.10+ con pyproject.toml / requirements.txt.
• Fuentes de Datos: AkShare (gratis), Tushare, Baostock, YFinance.
• Búsqueda de Noticias: Tavily (clave gratuita) o SerpAPI como respaldo.
• Backend IA: Google Gemini (por defecto), con APIs compatibles con OpenAI opcionales como DeepSeek, Claude o modelos alojados localmente.
• Despliegue: GitHub Actions (.github/workflows/daily_analysis.yml) o Docker Compose con un único docker-compose up -d.
• Programador: Lógica cron sencilla que dispara el análisis cada día hábil a las 18:00 hora de Beijing.

Inicio Rápido – GitHub Actions (Sin Costos)

1. Fork del Repositorio – Haz clic en Fork en la esquina superior‑derecha.
2. Crear los Secretos Requeridos – Navega a Settings → Secrets → Actions y añade:

   GEMINI_API_KEY          # (requerido)  Llave Gemini de Google AI Studio
   # O
   OPENAI_API_KEY          # opcional, si prefieres un endpoint compatible con OpenAI
   OPENAI_BASE_URL         # opcional – por ejemplo https://api.deepseek.com/v1
   OPENAI_MODEL            # opcional – por ejemplo deepseek-chat
   WECHAT_WEBHOOK_URL      # opcional – Enterprise WeChat
   FEISHU_WEBHOOK_URL      # opcional – Feishu
   TELEGRAM_BOT_TOKEN      # opcional – token del bot de Telegram
   TELEGRAM_CHAT_ID        # opcional – ID de chat de Telegram
   EMAIL_SENDER            # opcional – correo del remitente
   EMAIL_PASSWORD          # opcional – contraseña de aplicación
   EMAIL_RECEIVERS         # opcional – lista separada por comas
   CUSTOM_WEBHOOK_URLS     # opcional – cualquier webhook POST JSON
   FEISHU_APP_ID           # opcional – ID de app de Feishu
   FEISHU_APP_SECRET       # opcional
   FEISHU_FOLDER_TOKEN     # opcional – clave de carpeta Feishu
   STOCK_LIST              # (requerido) lista de tickers, ej. 600519,300750,002594
   TAVILY_API_KEYS         # (recomendado) para búsqueda de noticias
   SERPAPI_API_KEYS        # opcional 
   TUSHARE_TOKEN           # opcional
   

3. Habilitar el Flujo de Trabajo – Ve a la pestaña Actions, haz clic en I understand my workflows, go ahead and enable them.
4. Probar Inmediatamente – Selecciona el flujo de trabajo “每日股票分析” y haz clic en Run workflow.
5. Celebrar – El flujo construirá una imagen Docker, obtendrá datos, realizará el análisis y publicará los resultados en tus canales habilitados.

Inicio Rápido – Despliegue Local o con Docker

Utiliza este método si prefieres un entorno local o deseas ajustar el código.

# Clonar e instalar
git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
cd daily_stock_analysis
pip install -r requirements.txt

# Copiar el ejemplo de entorno
cp .env.example .env
nano .env   # llenar valores

# Ejecutar un análisis completo
python main.py

# Sólo revisión de mercado
python main.py --market-review

# Ejecutar tarea programada (cron dentro del contenedor)
python main.py --schedule

Para Docker:

# Crear archivo de configuración
cp .env.example .env
nano .env

# Lanzar servicios
docker-compose up -d

# Ver registros en tiempo real
docker-compose logs -f

Cómo Funciona el Análisis

1. Obtención de Datos – Precio de la acción, volumen, MA5/MA10/MA20, distribución de volumen y titulares de noticias provienen de los proveedores configurados.
2. Inferencia IA – El módulo analyzer.py alimenta indicadores y noticias depuradas a Gemini (o el modelo OpenAI‑compatible seleccionado) y recibe un resumen de decisión conciso, precios objetivo y stop‑loss, y una lista de cumplimiento.
3. Revisión del Mercado – market_analyzer.py recoge movimientos diarios de índices, rendimiento sectorial y flujos de capital.
4. Notificaciones – notification.py formatea el panel y la revisión del mercado en Markdown o tarjetas interactivas y las publica en cada canal habilitado.
5. Programación – scheduler.py y la rama de GitHub Actions garantizan que el trabajo se ejecute una vez por día hábil a las 18:00 hora local.

Ideas de Personalización

Destacados del Roadmap

• Webhooks y Servicios Push Personalizados – Soporte para Pushover, Discord, Slack y APIs propietarias.
• Expansión a Mercados Cruzados – Incluir datos de HK, EE. UU. y UE.
• Backtesting Histórico – Ejecutar simulaciones con datos pasados.
• Panel Web – Analítica en tiempo real con gráficos en vivo.
• Mejoras impulsadas por la Comunidad – Aportaciones de nuevos proveedores de datos y modelos son muy bienvenidas.

Cómo Contribuir

• Haz fork y crea una rama de funcionalidad / corrección de bugs.
• Ejecuta las pruebas (pytest) y el linter (ruff).
• Abre un PR con una descripción clara y enlaza cualquier issue relevante.
• Los revisores verificarán actualizaciones de documentación y consistencia con el código base.

Reflexión Final

daily_stock_analysis es un kit moderno y de bajo fricción para cualquier persona que quiera añadir percepciones de mercado impulsadas por IA a su flujo de trabajo diario. Con costos de alojamiento cero y una arquitectura plug‑and‑play, puedes comenzar a recibir paneles de mercado en tu chat corporativo o bandeja de entrada en minutos. Descarga el repositorio, configura tus secretos y observa la herramienta autoejecutarse cada día hábil.

¡Feliz análisis!