股票智能分析系统，自选股行情自动分析，定时推送到企业微信/飞书，Docker 部署

前言

炒股的朋友可以看看这个工具。这是一套基于 AI 大模型的 A 股 / 港股 / 美股自选股智能分析系统，每天定时自动拉取行情、调用大模型生成分析，并把整理好的「决策仪表盘」推送到企业微信 / 飞书 / Telegram / Discord / Slack / 邮箱等渠道。功能很全、部署比较简单，还支持免费大模型，想低成本体验 AI 辅助整理行情信息可以试试。

项目地址：https://github.com/zhulinsen/daily_stock_analysis

⚠️ 免责声明：这类工具本质是"把行情数据丢给大模型做归纳总结"，输出内容仅供参考，不构成任何投资建议。股市有风险，决策请结合自己的判断，切勿盲目跟单。本文只讲怎么部署和配置，不对任何分析结果的有效性做背书。

先说清楚这个工具是什么、不是什么

部署之前值得花两分钟理解它的工作方式，避免产生不切实际的期待。

它的运行链路大致是这样：

1. 定时触发（项目内置了定时任务）→

2. 拉取行情数据（通过 Tushare 这类数据接口，拿到你自选股的量价、财务等字段）→

3. 拼装成提示词交给大模型 →

4. 大模型输出结构化的分析文本 →

5. 通过 Webhook 推送到你配置的 IM 渠道

看明白这条链路之后，几个结论就顺理成章了：

• 它不预测股价。大模型做的事情是把已有的数字和指标转成通顺的文字，本质是"信息摘要器"，不是"预测器"。

• 它的"分析水平"完全取决于两个输入：数据源的完整度和大模型的能力。数据源只有量价，它就分析不出资金流向；模型换弱了，输出立刻变得空泛。

• 它无法覆盖消息面。突发公告、行业新闻这些真正的驱动因素，除非你的数据源里有，否则模型看不到——它只能就数字论数字。

• 它存在大模型固有的幻觉风险。模型可能把指标算错、把结论说过头，所以看到输出后一定要自己核对关键数字。

想清楚这些再部署，你会用得更踏实。

Docker 部署

项目作者提供了 GitHub Actions 和 docker compose 两种跑法。GitHub Actions 方式无需服务器，但需要先在云端配置好一堆环境变量，门槛稍高；docker compose 方式可以先部署出 Web 页面、再在页面上填参数，更适合小白。不熟悉 Docker 的朋友可以照着项目作者文档里的步骤走，飞牛 NAS 用户也可以参考我下面的方法。

1. 把项目拉到服务器指定文件夹（或直接下载源码）。我是拉到了 docker/stock 目录下：

git clone https://github.com/zhulinsen/daily_stock_analysis.git

2. 进入 daily_stock_analysis，把 .env.example 复制/重命名为 .env，然后编辑这份配置。像飞牛这种带文件管理界面的系统，直接在图形界面里改更方便。

纯命令行环境就输入：

# 1. 进入项目根目录
cd daily_stock_analysis

# 2. 复制并编辑环境配置文件
cp .env.example .env
nano .env

3. 编辑 .env（纯键盘操作）。这时配置会比较复杂，也可以先留空、等 Web 页面部署好后再填：

• 用方向键移动光标，把 your_tushare_token 替换成你自己的 Tushare Token（免费注册即可获取）；

• 如需推送通知，补充企业微信 / 飞书等 Webhook 地址；

• 保存退出：按 Ctrl+O → 回车 → Ctrl+X。

.env 里有敏感信息：Tushare Token 相当于你的数据接口钥匙，Webhook 地址等于一个"可以直接往你群里发消息"的入口。前者泄露会被别人消耗你的调用额度，后者泄露可能被人拿来发垃圾消息。所以不要把 .env 提交到 Git（项目一般已在 .gitignore 里排除），也不要把整个项目目录放到公网可访问的位置。

4. 进入内置的 docker 目录并启动容器（注意：一定要先 cd docker 再启动，这是最容易踩的坑）：

# 1. 进入项目内置的docker目录（核心避坑步骤）
cd docker

# 2. 后台启动容器（-d表示后台运行，不占用终端）
docker-compose up -d

为什么必须 cd docker？因为 docker-compose.yml 和相关的 Dockerfile、配置文件都放在这个子目录里，compose 是以当前目录为工作上下文去找配置的。在项目根目录直接执行，它会找不到 compose 文件（或者找到的是另一个不完整的版本），报错信息还经常含糊，所以这一步特别容易被卡住。

5. 浏览器访问 http://你的服务器IP:8000，能正常打开项目界面即部署完成。

⚠️ 别把 8000 端口直接暴露到公网。这个页面上就能配置 Token 和 Webhook，等于一个未设防的管理后台。要远程访问的话，走反向代理加一层认证，或者干脆用完就停掉容器。

使用设置

1. 添加自选股：在自选列表里把想定时推送分析的股票加进来。

2. 配置 AI 模型：这里可以选 aihubmix 提供的免费大模型，也能接入你自己常用的模型 API（DeepSeek、通义等），按需配置即可。

模型选型直接决定输出质量。免费模型适合先跑通流程看看效果；如果你希望分析更有条理，建议换成能力更强的模型——成本其实不高，因为每天只调用有限的几次。

3. 设置数据源：填入 Tushare Token，作为行情数据来源。

Tushare Token 免费获取网址：https://tushare.pro/user/token

免费账号有接口权限和调用频率的限制，不是所有数据接口都能调。如果发现某些指标一直空着，先回 Tushare 后台看看你有没有对应接口的权限——这多半不是工具的问题。

4. 设置通知渠道：支持企业微信、飞书、Telegram 等机器人的 Webhook 推送，把地址填进去就能把每日分析发到对应群或会话里。

推送内容是发到 IM 群里的，如果群里有其他人，等于你的自选股和持仓倾向对方都能看到。建议建个只有自己的单人群专门接收，飞书/企业微信都可以自建单人群。

5. 首页搜索股票查看建议：输入代码即可看到当日的要点式分析。

6. 问股功能：直接输入股票，能拿到比首页更深入的多角度分析。

常见问题

Q：启动时报找不到 compose 文件？

回头看第 4 步——cd docker 了吗。这是这个项目最高频的部署失败原因。

Q：访问 8000 端口打不开？

先确认容器起来了：docker ps 看容器的状态和端口映射。如果容器在跑但访问不了，检查宿主防火墙是否放行了 8000；如果是云服务器，还要看安全组规则。

Q：推送没收到？

按链路逐段排查：容器日志里有没有"发送成功"的记录 → Webhook 地址是否正确（企业微信和飞书的格式不一样，别混用）→ 机器人是否被移出群或权限被改。

Q：分析内容看起来很空泛？

两个方向：换更强的模型；扩充数据源（免费账号能拿到的字段有限，模型手里没料自然写不出细节）。

Q：能拿它的输出直接做交易决策吗？

不建议，也不应该。 这套系统的输出是对已有数据的归纳，不含任何前瞻信息，也无法反映公告、政策、突发事件这些真正影响价格的东西。把它当成"每天早上帮你把数据过一遍的助理"，而不是"会看盘的顾问"，这个定位才是对的。

结尾

坦白说，我本人不炒股，但看这个项目功能确实挺强大，就分享出来给大家。它的"分析水平"和你选的大模型直接相关——模型越强，归纳越有条理。更多字段含义和参数填写细节，项目作者的 README 写得很清楚，部署和使用前建议通读一遍。对想体验"AI + 行情"自动化推送的朋友，这套算是很低成本的上手选择。

最后还是那句话：工具能帮你省下整理数据的时间，但省不掉自己判断的责任。