面向个人投资者的 A股行情分析、股票分析与 AI投研桌面应用
让 AI 看懂市场，让每一次判断都有证据。
把盘中观察、盘后复盘和长期认知，沉淀为一套持续进化的研究系统。
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行情总览 · 大 V 自动复盘 · 趋势题材雷达 · 超短情绪 · 个股 AI 分析 · 持仓 AI 巡检 · 本地研究记忆
AI 时代的炒股软件，不应该只是在传统行情终端旁边多放一个聊天框。
传统行情软件擅长展示价格、涨跌幅和成交额，但 A股交易真正困难的是理解价格背后的结构：今天的主线是什么、题材是否扩散、连板高度是否打开、昨日强势股是否获得溢价、趋势是否仍然成立、情绪处于修复还是退潮。
easy-stock 希望构建一套真正理解 A股语境的 AI 原生工作台，把行情分析、题材研究、股票分析、盘后复盘与可追溯证据放进同一个本地优先的研究流程：
| AI 原生能力 | easy-stock 的实现方式 |
|---|---|
| 感知市场 | 聚合开盘啦、东方财富、新浪、财联社等来源，统一行情、K 线、题材、涨停与资讯数据 |
| 理解结构 | 将趋势、题材、连板、情绪、量价和相对强度整理成可计算的领域模型 |
| 执行任务 | 通过定时调度、内置浏览器和 Agent 自动发现文章、去重、归档并提炼观点 |
| 形成记忆 | 将文章、摘要、情绪历史、分析记录、模型会话和研究缓存保存在本机 |
| 验证结论 | 保留评分维度、题材来源、原文地址、更新时间、延迟与降级状态，让结论可以回到证据层核验 |
easy-stock 的目标不是替你做决定，而是让你在 AI 时代拥有更完整的感知、更高效的研究和更可复用的判断体系。
大 V 的盘后复盘通常分散在雪球、淘股吧和微信公众号中，手工逐个打开主页、筛选当天文章、复制正文并整理观点非常耗时。easy-stock 将这些内容组织为统一的复盘时间流：
文章收集完成后，可以一键生成「今日大 V 观点共识」，从文章集合中提炼共同关注方向、主要分歧、盘面事实与下一交易日需要验证的条件。
这套能力希望解决的不是“让 AI 猜明天涨什么”，而是把几十篇非结构化文章转化为一份可阅读、可核验、可在次日继续跟踪的观点地图。
系统将涨停池、连板梯队、昨日反馈、晋级率和情绪历史放在同一视图中,并设计一套算法分析情绪周期：
聚合题材排名、涨跌强度、资金流、上涨宽度和持续天数，通过题材地图拆解产业链、概念节点和细分方向。结合 AI 分析市场趋势、题材阶段和趋势股的条件化介入点
行情总览将市场核心指数、新闻快讯、行业趋势强度、行业资金、题材概念、个股资金流入流出、龙虎榜、公告雷达、机构观点与产业透视统一到同一个研究入口。每个页面保留数据来源与抓取时间，并可将当前上下文直接交给 AI 解读，减少在多个行情终端和资讯页面之间来回切换。
个股 AI 分析会系统判断个股更接近情绪连板、趋势容量、趋势成长、震荡观察还是弱势风险路径，再为不同路径分配不同权重，结合你的个人操作经验，复盘文章，游资心得等差异化内容让ai定制你的专属个股报告。
截图用于展示页面结构；股票状态、题材标签、评分和风险参数会随交易日、缓存快照与数据源可用性动态变化。
持仓 AI 巡检支持选择激进、均衡或稳重的交易风格，通过股票名称或代码搜索添加最多 10 只持仓，并用滑杆配置仓位占比、按需填写持仓成本。总仓位不超过 100%，剩余部分自动视为现金。
开始巡检后，系统会在后台逐只调用完整的个股分析能力，再结合交易风格、仓位结构与个股风险生成组合报告。长任务运行期间可以继续使用其他功能，完成后的报告会保存在本机巡检记录中。
组合报告采用确定性健康度评分，拆分展示个股质量、风险韧性、分散程度与风格匹配，并进一步识别题材集中、个股联动、止损风险和风险贡献。逐股巡检会给出动作、确认条件与失效条件；已成功生成完整分析的股票可以一键跳转查看对应的个股报告，无需再次调用 AI。
持仓巡检用于组合研究与风险提示；健康度、风险贡献和操作条件会随行情、持仓配置及数据覆盖情况动态变化。
| 阶段 | easy-stock 提供的能力 |
|---|---|
| 盘中发现 | 行情总览、趋势题材、实时行情、题材地图、涨停梯队和数据源状态 |
| 个股研判 | 路径识别、多周期趋势、相对强度、题材归因、隔日情景和风险边界 |
| 持仓巡检 | 交易风格匹配、组合健康度、集中与联动风险、逐股动作和个股报告联动 |
| 收盘复盘 | 情绪时间轴、昨日反馈、晋级结构和连板梯队分析 |
| 信息收集 | 大 V 主页自动同步、文章导入、正文清洗和本地归档 |
| AI 提炼 | 单篇摘要、作者归纳、跨作者共识、分歧和明日观察条件 |
| 长期积累 | 文章资料库、游资心法、个股分析记录、AI 会话和本地研究记忆 |
easy-stock 先通过领域化数据模型整理题材、梯队、涨停原因、趋势、相对强度和情绪历史，再把这些结构交给 AI 解释。AI 面对的不再是一组孤立数字，而是一套带有 A 股语义的市场证据。
Hermes 可以配合 agent-browser 和 Electron 持久浏览器会话，按照订阅配置访问雪球或淘股吧主页，发现最新文章，识别作者和发布时间，完成去重、正文抓取、归档与 AI 提炼。
系统先归纳每位作者的核心观点，再汇总当日多位作者的共识与分歧，区分盘面事实、少数预期、共同关注方向和下一交易日需要验证的条件。
AI 会话统一经过本机 Hermes Runtime。Hermes 负责模型调用、会话续接、工具路由、知识技能和任务上下文，业务代码不直接绑定某一家模型厂商。
目前可以配置 OpenAI、DeepSeek、通义千问、Moonshot、Anthropic，以及兼容 OpenAI 协议的自定义服务。
| 感知 | 理解 | 行动 | 记忆 | 验证 |
|---|---|---|---|---|
| 获取实时行情、题材和文章 | AI 识别结构、观点和分歧 | 自动同步、分析并生成预案 | 本地保存文章、历史和会话 | 下一交易日用行情与原文验证 |
每一次验证都会成为下一次研究的上下文。随着使用时间增加，软件积累的不只是更多数据，而是一套更贴近使用者的研究流程和认知资产。
| 层级 | 核心职责 |
|---|---|
| AI 投研体验层 | 行情总览、趋势题材、短线连板、个股 AI 分析、持仓 AI 巡检、游资心法、大 V 复盘与 AI Copilot |
| 业务编排层 | Go API、个股分析引擎、持仓巡检引擎、策略评估、复盘智能、调度任务和数据源状态 |
| AI Agent 平台层 | Hermes Prompt、Skills、Session、Memory、Tool Router 与开放模型网关 |
| 数据智能层 | Provider Registry、统一市场模型、题材归因、证据元数据、SQLite 与缓存快照 |
| 外部生态层 | 行情数据源、内容平台、浏览器执行能力和用户选择的大模型服务 |
| 桌面运行边界 | Electron 生命周期、随机端口、一次性 Token、持久浏览器会话和本地资源装配 |
| 安全与治理 | 密钥隔离、来源追踪、弹性降级、运行状态与风险提示 |
无需安装 Node.js、Go 或 Python。前往 GitHub Releases 下载适合当前系统的桌面安装包或压缩包。
首次使用请阅读 使用帮助：配置大模型与雪球、淘股吧登录，其中包含 DeepSeek、Kimi 从购买 API 额度、创建 API Key 到连接测试的完整步骤。
添加或启用本机 Skill，请阅读 Skill 添加与启用说明。
需要从源码运行、调试、测试或打包，请阅读 开发者文档。
- 使用交流、研究方法和案例分享，请前往 GitHub Discussions。
- 遇到错误或数据异常，请使用 Bug 报告，并尽量附上系统版本、应用版本和复现步骤。
- 有产品建议或数据源需求，请提交 功能建议，说明使用场景和期望结果。
- 希望参与代码或文档建设，请先阅读 贡献指南 和 产品路线图。
- 涉及安全问题时，请按照 安全策略 私下报告，不要公开敏感细节。
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