AI导哈

股票分析系统

基于MCP（多上下文处理）的股票分析系统，提供技术分析、财务分析和AI综合分析功能。

  • by JN-P-U
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 jn-p-u/st_mcp

使用说明

基于MCP的股票分析系统

基于MCP（Multi-Context Processing）的股票分析系统。提供技术分析、财务分析和基于AI的综合分析。

功能

  • 技术分析：移动平均线、RSI、MACD、凸缘带等
  • 财务分析：ROE、ROA、负债率、营业利润率等
  • 基于AI的综合分析：综合技术分析和财务分析，提供投资意见
  • 创建图表：提供技术指标和财务指标的可视化图表

安装方法

  1. 存储库克隆
git clone https://github.com/yourusername/st_mcp.git
cd st_mcp
  1. 创建和激活虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 또는
venv\Scripts\activate  # Windows
  1. 依赖性安装
pip install -r requirements.txt
  1. 设置环境变量 .env 创建文件并添加以下内容：
ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your_api_key

使用方法

  1. 运行主脚本
python main.py

  1. 输入股票代码 输入要分析的股票的代码。（例如AAPL、MSFT、GOOGL等）

  2. 确认分析结果

  • 技术分析结果
  • 财务分析结果
  • 基于AI的综合分析结果
  • 图表文件路径
  • 分析结果文件路径

项目结构

st_mcp/
├── src/
│   └── st_mcp/
│       ├── __init__.py
│       ├── stock_analysis.py
│       ├── technical_analysis.py
│       ├── financial_analysis.py
│       └── ai_analysis.py
├── main.py
├── requirements.txt
└── README.md

依赖性

  • Python 3.8或更高版本
  • 熊猫
  • 数值Python
  • 金融
  • alpha_联系人
  • matplotlib
  • 海生
  • scikit学习
  • 张量流
  • python dotenv

许可证

MIT许可证

贡献方法

  1. 分叉项目
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推到分支机构(git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开拉取请求

相关 MCP