发现个用《道德经》+价值投资大咖的智慧,做A股的AI诊股神器,居然还开源了

在A股这个每天风云变幻的市场里,单纯靠市盈率、市净率来判断一只股票值不值得投,已经是过去式 了。 今天给大家带来一个非常有意思的 Python 开源项目------AI价值投资盯盘系统(作者在 Gitee 上开源),它不仅能做传统的价值投资分析,还融合了《道德经》的智慧和巴菲特、格雷厄姆、林园等大咖的投资视角,用 AI 来帮你盯盘、诊股、给建议。

我看了项目代码和功能之后,最大的感受就是------它不仅是个技术产品 ,更像是一套投资决策的思维模型落地工具


1. 核心功能概览

这个系统的定位很清晰------帮你监控A股+AI分析投资价值,而且是多维度的:

我们先看看系统运行界面,是不是你理想中的样子:

股票实时监控

  • 实时抓取股票行情
  • 你可以设置目标市值,触发高估/低估/合理的预警
  • 展示市盈率(PE)、市净率(PB)、净资产收益率(ROE)等经典价值投资指标

指数行情

  • 实时查看上证指数、深证成指、创业板等主要指数的走势

AI智能分析(核心亮点)

  1. 基础价值投资分析

    • 财务指标、估值、风险评估
    • 给出明确的投资建议
  2. 《道德经》视角分析

    • 企业道德评估
    • 可持续发展判断
    • 长期投资价值的哲学判断 (比如,它会参考"上善若水,利万物而不争"的理念,分析企业是否与社会和谐共生)
  3. 价值投资大咖视角分析

    • 巴菲特:护城河、长期现金流、管理层能力
    • 格雷厄姆:安全边际
    • 林园:消费和长期复利
    • 李大霄:蓝筹价值、经济趋势
    • 段永平:企业文化和战略定力

数据管理

  • 本地缓存、历史数据查询、自动更新
  • 分析报告可以一键导出,方便留档复盘

2. 技术栈与部署

技术上,它用的是 Python + FastAPI,前端用 Bootstrap + ECharts,数据源来自 Tushare API (金融数据)+ 豆包大模型 API(AI分析)。

下面直接给你完整部署步骤,照着做就能跑起来👇

2.1 环境准备

bash 复制代码
# 克隆项目
git clone https://gitee.com/zyj118/stock-monitor.git
cd stock-monitor

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境(Linux/Mac)
source venv/bin/activate
# 激活虚拟环境(Windows)
venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2.2 API配置获取

  1. Tushare API

    • 访问 Tushare官网
    • 注册并获取 Token(免费版即可使用基础功能)
    • 如果需要更多数据权限,可以选择充值升级
  2. 豆包大模型 API(火山引擎)

    • 访问 火山引擎·豆包大模型
    • 注册账号(支持个人开发者注册)
    • 进入控制台创建应用
    • 获取 API KeyModel ID
    • 按量付费,支持免费额度体验

2.3 环境配置

bash 复制代码
# 复制配置文件模板
cp .env.example .env
cp config.template.py config.py

编辑 .env 文件,填入你的 API 信息:

env 复制代码
TUSHARE_TOKEN=你的_tushare_token
VOLCES_MODEL_ID=你的_豆包_model_id
VOLCES_API_KEY=你的_豆包_api_key

2.4 启动系统

bash 复制代码
python run.py

浏览器访问: http://localhost:8000

至此,你的 AI价值投资盯盘系统就启动成功了


3. 为什么它适用于A股?

  • 国内市场波动大:单靠基本面可能会错过短期风险,而它的多维度分析能更全面
  • 本土化投资哲学:融合了林园、李大霄、段永平的观点,更贴近A股生态
  • 价值+趋势结合:既有硬指标,又有《道德经》这种软性评估,能帮助投资者做长线判断

4. 我的看法

我觉得这个项目最大的价值不是技术多么炫,而是它把投资的多种智慧用程序落地了。 特别是《道德经》分析那块,在A股市场里是个很少见的角度------它能帮你看到企业"赚钱之外"的内在价值,而这在长期投资中其实是很重要的。

当然,这个系统也不是"稳赚神器",它更像是一个辅助决策的大脑,帮你综合各种维度的信息,减少情绪化操作。 如果你会一点 Python,可以自己部署试试;不会编程的,也可以关注它的逻辑模型,借鉴到自己的投资体系里。

📎 项目地址: gitee.com/zyj118/stoc...

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