Um sistema de análise inteligente de ações A (mercado de ações chinês) alimentado por LLM que agrega dados de mercado de múltiplas fontes e notícias em tempo real, usa IA Gemini para gerar painéis de decisão diários e envia relatórios para WeChat Work, Feishu, Telegram ou e-mail via GitHub Actions a custo zero.

MITPythondaily_stock_analysisZhuLinsen 12.7k Last Updated: February 23, 2026

daily_stock_analysis — Analisador Inteligente de Ações A com IA de LLM

Visão Geral

daily_stock_analysis é um sistema de análise de ações inteligente, de código aberto e sem custo, construído para o mercado chinês de ações A. Ele utiliza modelos de linguagem grandes (principalmente Google Gemini) para analisar automaticamente a lista de observação de um usuário a cada dia de negociação e entregar um "Painel de Decisão" estruturado para múltiplos canais de notificação, incluindo WeChat Work, Feishu, Telegram e e-mail.

Todo o pipeline é executado no GitHub Actions gratuitamente — sem necessidade de servidor.


Funcionalidades Principais

Painel de Decisão de IA

Cada ação na lista de observação recebe um relatório conciso gerado por IA, incluindo:

  • Uma conclusão principal em uma frase (Comprar / Manter / Vender)
  • Preço de entrada preciso, preço de stop-loss e preço alvo
  • Uma lista de verificação estruturada com indicadores ✅ ⚠️ ❌ para cada condição

Análise Multidimensional

O sistema avalia as ações de quatro ângulos:

  • Análise técnica — Alinhamento da média móvel (MA5 > MA10 > MA20), taxa de desvio
  • Distribuição de chips — Sinais de volume e concentração de posição
  • Inteligência de sentimento — Notícias em tempo real obtidas via Tavily ou SerpAPI
  • Dados de mercado ao vivo — Cotações intraday de múltiplos provedores de dados

Visão Geral do Mercado

Um resumo diário do mercado também é gerado, cobrindo:

  • Principais índices (SSE, SZSE, ChiNext) com preço e variação
  • Amplitude de mercado: ações em alta vs. em baixa, contagem de limites de alta/baixa
  • Rotação setorial: setores com maiores ganhos e maiores perdas
  • Fluxo de capital northbound (北向资金)

Notificações Push Multicanal

Os resultados são entregues simultaneamente a todos os canais configurados:

  • Webhook do WeChat Work (企业微信)
  • Webhook do Feishu (飞书)
  • Bot do Telegram
  • E-mail (SMTP)
  • Webhooks personalizados (DingTalk, Discord, Slack, Bark, etc.)

Implantação de Custo Zero

  • Executa inteiramente no GitHub Actions (gratuito para repositórios públicos)
  • Utiliza o nível gratuito do Google Gemini via Google AI Studio
  • Dados de mercado obtidos do AkShare (gratuito), com Tushare / Baostock / YFinance opcionais

Arquitetura

daily_stock_analysis/
├── main.py              # Ponto de entrada
├── analyzer.py          # Analisador Gemini AI
├── market_analyzer.py   # Análise da visão geral do mercado
├── search_service.py    # Busca de notícias (Tavily / SerpAPI)
├── notification.py      # Push multicanal
├── scheduler.py         # Gerenciador de tarefas agendadas
├── storage.py           # Persistência de dados
├── config.py            # Carregador de configuração e ambiente
├── data_provider/       # Adaptadores de fonte de dados
│   ├── akshare_fetcher.py
│   ├── tushare_fetcher.py
│   ├── baostock_fetcher.py
│   └── yfinance_fetcher.py
├── .github/workflows/   # Fluxo de trabalho do GitHub Actions
├── Dockerfile
└── docker-compose.yml

Suporte a Modelos de IA

Modelo Função Custo
Google Gemini (gemini-3-flash-preview) Principal Nível gratuito
Gemini 2.5 Flash Fallback Nível gratuito
APIs compatíveis com OpenAI (DeepSeek, Qwen, Moonshot, GLM) Alternativa Varia

Fontes de Dados

Categoria Provedores
Dados de mercado AkShare (gratuito), Tushare Pro, Baostock, YFinance
Notícias / Sentimento Tavily, SerpAPI
Análise de IA Google Gemini, APIs compatíveis com OpenAI

Opções de Implantação

Opção 1: GitHub Actions (Recomendado)

  1. Faça um fork do repositório
  2. Configure os Segredos (chaves de API, lista de ações, webhooks de notificação)
  3. Habilite Actions → executa automaticamente toda semana em dias úteis às 18:00 CST

Opção 2: Execução Local

git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
cd daily_stock_analysis
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env  # preencha suas chaves
python main.py

Opção 3: Docker

cp .env.example .env
docker-compose up -d

Filosofia de Trading Embutida

O sistema impõe automaticamente um conjunto de regras de trading opinativas:

  • Não perseguir máximas — ações com taxa de desvio > 5% são marcadas como "Perigosas"
  • Seguir a tendência — requer alinhamento de alta MA5 > MA10 > MA20
  • Entrada/saída precisa — sempre gera preço de compra, stop-loss e preço alvo
  • Transparência — cada condição é explicitamente verificada e rotulada

Casos de Uso

  • Investidores de varejo individuais que desejam análise diária gerada por IA de sua lista de observação de ações A
  • Desenvolvedores aprendendo a construir ferramentas financeiras com IA de LLM
  • Entusiastas de quant que procuram um pipeline de análise de ações gratuito e extensível

Aviso Legal

Este projeto destina-se apenas a fins educacionais e de pesquisa. Não constitui aconselhamento de investimento. O mercado de ações envolve riscos; invista com responsabilidade. O autor não se responsabiliza por quaisquer perdas resultantes do uso deste projeto.

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