Разработчик ZhuLinsen опубликовал на GitHub открытую систему анализа акций на базе больших языковых моделей (LLM). Проект daily_stock_analysis поддерживает анализ китайских A-акций, гонконгских H-акций и американских рынков с автоматической отправкой отчётов в мессенджеры и email. Особенность решения — возможность бесплатного запуска через GitHub Actions без собственного сервера.

ℹ Ключевые возможности
Система генерирует ежедневный “dashboard решений” с конкретными точками входа/выхода, техническим анализом и новостной аналитикой для выбранных акций

Архитектура и функционал

Система построена по модульному принципу и интегрирует множество источников данных:


graph TD
    A[Источники данных] --> B[ИИ-анализ]
    A --> C[Технический анализ]
    A --> D[Новостная аналитика]
    B --> E[Dashboard решений]
    C --> E
    D --> E
    E --> F[Мультиканальные уведомления]
    
    A1[AkShare/Tushare] --> A
    A2[YFinance] --> A
    A3[Longbridge] --> A
    A4[Новостные API] --> A

Для анализа система использует множественные источники рыночных данных: AkShare, Tushare, YFinance для котировок, а также Tavily, SerpAPI, Anspire для новостной аналитики. Поддерживается интеграция с ведущими LLM-провайдерами включая OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini и локальные модели через Ollama.

💡 Совет
Проект рекомендует AIHubMix как универсальный API-ключ для доступа к множественным моделям ИИ без VPN с 10% скидкой на пополнение

Возможности анализа

КомпонентФункцииРынки
Технический анализMA-индикаторы, многоуровневое выстраивание, распределение объёмовA/H/US акции
ФундаментальныйОценка стоимости, рост, прибыль, институциональные потокиВсе рынки
НовостнойПоиск по множественным источникам, анализ тональностиГлобально
Стратегический“Трёхэтапная стратегия” для A-акций, “Regime Strategy” для USA-акции, US

Система включает встроенные торговые правила: запрет на покупку при превышении отклонения от MA свыше 5%, требование восходящего тренда MA5 > MA10 > MA20, автоматическое определение точных уровней входа, стопа и цели.

📝 Пример отчёта
ИИ формирует структурированный анализ: “Покупка при 142.50, стоп 138.20, цель 155.80. Выполнено: многоуровневое выстраивание ✓, объём выше среднего ✓, позитивные новости ✓”

Web-интерфейс и автоматизация

Проект предоставляет полноценный web-интерфейс с тёмной/светлой темами, поддержкой умного поиска по тикерам с автодополнением, системой импорта позиций из CSV/Excel и даже изображений через Vision LLM.

Добавлена функция бэктестинга для проверки точности исторических прогнозов ИИ с расчётом процента попаданий по дневным окнам.

⚠ Важно
Все отчёты содержат дисклеймер “не является инвестиционной рекомендацией” и предназначены исключительно для информационных целей

Уведомления поддерживают широкий спектр каналов: Enterprise WeChat, Feishu, Telegram, Discord, Slack, DingTalk, email и Pushover. Система может отправлять как индивидуальные анализы по каждой акции, так и сводные отчёты.

Развёртывание через GitHub Actions

Ключевая особенность проекта — возможность бесплатного запуска через GitHub Actions без необходимости в собственной инфраструктуре:

  1. Fork репозитория
  2. Настройка API-ключей через GitHub Secrets
  3. Автоматический запуск по расписанию

Это решение особенно актуально для розничных инвесторов, которым нужна автоматизация анализа без затрат на серверы

Система поддерживает множественные конфигурации для разных групп акций и каналов уведомлений, что позволяет настроить персонализированную аналитику для различных портфелей.

Проект активно развивается с регулярными обновлениями функционала и является примером успешного применения LLM в финансовой аналитике с открытым исходным кодом.