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AI看线 - A股技术分析与AI预测工具

@QuantML-Github

Python-based stock analysis tool that combines traditional technical analysis with AI prediction capabilities. Providing comprehensive stock analysis and forecasting using K-line charts, technical indicators, financial data, and news data. With CMD/WEB/MCP supported.

Overview

What is AI看线?

AI看线是一个基于Python的A股分析工具,结合传统技术分析和人工智能预测功能。它利用K线图、技术指标、财务数据和新闻数据对股票进行全面分析及预测,适用于投资者和量化研究爱好者。

How to use AI看线?

支持三种使用方式:命令行运行python main.py --stock_code 000001;启动Web服务python web_app.py后访问http://localhost:5000输入股票代码;或通过MCP Server(uv run mcp_server.py)在LLM客户端配置streamable-http端点http://localhost:8000/mcp交互分析。

Key features of AI看线

  • 使用AKShare获取A股历史交易、财务和新闻数据
  • 计算MA、MACD、KDJ、RSI、布林带等多种技术指标
  • 生成静态PNG和交互式HTML K线图及技术指标图表
  • 利用多模态AI(如通义千问视觉模型)分析历史数据并预测走势
  • 提供简洁美观的Web界面进行交互式分析
  • 支持MCP协议,通过LLM自然语言交互随时分析股票

Use cases of AI看线

  • 对A股指定股票进行历史K线和技术指标可视化分析
  • 结合财务数据和新闻信息,获取AI生成的未来走势预测报告
  • 通过Web界面快速输入股票代码和周期,查看专业级图表与分析
  • 在LLM对话中直接调用MCP Server,实时分析当前关注的股票

FAQ from AI看线

AI看线需要什么运行环境?

Python 3.8+,安装requirements.txt中的依赖包,并创建.env文件配置API_KEY和BASE_URL(需使用多模态模型,如qwen-vl-max)。

AI看线的分析结果是否准确?

不,本工具仅供学习和研究使用,不构成任何投资建议。AI分析基于历史数据和当前信息,不能保证未来走势的准确性。

如何启动MCP Server?

在项目目录下执行uv run mcp_server.py,然后在支持MCP的客户端(如Cherry-Studio)中添加streamable-http服务器,URL为http://localhost:8000/mcp

数据来源是什么?

数据通过AKShare库获取A股股票的历史量价数据、财务数据和新闻信息,数据准确性和可用性受网络和数据源限制。

使用AI分析时需要配置什么API密钥?

需要在.env文件中设置API_KEY、BASE_URL和MODEL_NAME,且模型必须为多模态模型(例如qwen-vl-max),用于分析生成的图表并输出预测文本。

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