Cómo usar daily_stock_analysis: análisis bursátil multimercado con LLM y envío automático

ZhuLinsen/daily_stock_analysis es un sistema de análisis bursátil multimercado impulsado por LLM. Integra cotizaciones, noticias, revisión de mercado, panel de decisión y envío automático. Sirve para investigación personal y organización automatizada de información.

Repositorio del proyecto:

https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis

Vista previa en línea:

https://dsa.zhulinsen.tech

Nota: este tipo de herramienta solo ayuda a organizar información. No es asesoramiento de inversión. En operaciones reales, debes juzgar el riesgo por tu cuenta.

Ejecución local

El README da un flujo local claro:

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# Clonar el proyecto
git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git && cd daily_stock_analysis

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Configurar variables de entorno
cp .env.example .env && vim .env

# Ejecutar el análisis
python main.py

La clave está en .env. Debes completar la configuración según tus fuentes de datos, servicio LLM y canales de envío. No te apresures a crear tareas programadas. Primero haz una ejecución local completa.

Comandos comunes

Modo de depuración:

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python main.py --debug

Ensayo sin enviar notificaciones reales:

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python main.py --dry-run

Especificar acciones:

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python main.py --stocks 600519,hk00700,AAPL

Generar revisión de mercado:

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python main.py --market-review

Ejecución programada:

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python main.py --schedule

Iniciar solo el servicio:

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python main.py --serve-only

Web UI

Si quieres ver el panel web, ejecuta:

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python main.py --webui

O inicia solo la Web UI:

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python main.py --webui-only

Flujo con GitHub Actions

Este proyecto también encaja para ejecución programada con GitHub Actions:

1. Haz fork del repositorio.
2. Configura API keys y parámetros de envío en los Secrets del repositorio.
3. Activa Actions.
4. Ejecuta manualmente el workflow una vez.
5. Después de confirmar que la salida y el envío son correctos, deja que la tarea programada se encargue.

Sugerencias de uso

Una forma más estable es probar primero con pocas acciones, por ejemplo 600519,hk00700,AAPL. Cuando confirmes que cotizaciones, noticias, resúmenes LLM y envíos funcionan bien, amplía el conjunto de acciones. Lo más peligroso de una automatización es que “parece que corrió, pero la fuente de datos falló o el envío fue incorrecto”, así que conviene revisar periódicamente los datos originales y las conclusiones.