Investment Analyzer

功能特性

快速开始

环境要求

安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/superstrings/investment-analyzer.git
cd investment-analyzer
# 设置 Python 版本 (使用 asdf)
asdf install python 3.12.7
asdf local python 3.12.7
# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入数据库连接信息和富途密码

数据库初始化

# 创建数据库
python scripts/init_db.py create-db
# 初始化表结构
python scripts/init_db.py init
# 填充测试数据 (可选)
python scripts/init_db.py seed

配置用户

users:
 - username: your_name
 futu:
 host: 127.0.0.1
 port: 11111
 trade_env: REAL # 或 SIMULATE
 security_firm: FUTUINC
 markets: [HK, US]
 settings:
 default_kline_days: 120

使用指南

日常分析 (推荐)

# 同步所有数据
python main.py sync all -u your_name
# 深度分析 (单只股票)
python main.py deep-analyze -u your_name -c HK.00700
# 深度分析 (批量 - 按市场)
python main.py deep-analyze -u your_name --market HK --batch
python main.py deep-analyze -u your_name --market US --batch
python main.py deep-analyze -u your_name --market A --batch
# 查看持仓
python main.py account info -u your_name

Claude 快捷命令

CLI 命令

# 查看帮助
python main.py --help
# 数据同步
python main.py sync all -u your_name # 同步所有数据
python main.py sync positions -u your_name # 仅同步持仓
python main.py sync klines -u your_name --codes "HK.00700,US.NVDA"
# 图表生成
python main.py chart single --code HK.00700 --days 120
python main.py chart positions -u your_name
# 报告生成
python main.py report portfolio -u your_name
python main.py report technical -u your_name --codes "HK.00700"
# 账户信息
python main.py account list -u your_name
python main.py account info -u your_name

Python API

# 技术分析
from analysis import RSI, MACD, detect_vcp
from fetchers import KlineFetcher
fetcher = KlineFetcher()
df = fetcher.fetch("HK.00700", days=120).df
rsi = RSI(14).calculate(df)
vcp_result = detect_vcp(df)
if vcp_result.is_vcp:
 print(f"VCP 得分: {vcp_result.score}")
# 组合分析
from analysis import PortfolioAnalyzer, PositionData
positions = [
 PositionData(market="HK", code="00700", qty=100, cost_price=350, market_price=380),
]
result = PortfolioAnalyzer().analyze(positions)
print(f"总盈亏: {result.summary.total_pl_value}")
# 报告生成
from reports import ReportGenerator, ReportType
generator = ReportGenerator()
report = generator.generate_portfolio_report(result.to_dict())
report.save("reports/output/portfolio.md")

项目结构

investment-analyzer/
├── analysis/ # 分析模块
│ ├── indicators/ # 技术指标 (MA, RSI, MACD, BB, OBV, VCP)
│ ├── portfolio.py # 组合分析
│ └── technical.py # 技术分析器
├── charts/ # 图表生成
│ ├── generator.py # K线图生成器
│ └── styles.py # 图表样式
├── config/ # 配置管理
│ ├── settings.py # 全局设置
│ └── users.py # 用户配置
├── db/ # 数据库
│ ├── models.py # SQLAlchemy 模型
│ ├── database.py # 连接管理
│ └── migrations/ # SQL 迁移脚本
├── fetchers/ # 数据采集
│ ├── futu_fetcher.py # 富途 API
│ └── kline_fetcher.py# K线数据 (akshare)
├── reports/ # 报告生成
│ ├── generator.py # 报告生成器
│ └── templates/ # Jinja2 模板
├── services/ # 业务服务
│ ├── sync_service.py # 数据同步
│ └── chart_service.py# 图表服务
├── skills/ # Claude Code Skills
│ ├── analyst/ # 分析师 (OBV + VCP)
│ ├── risk_controller/# 风控师
│ ├── trading_coach/ # 交易导师
│ ├── market_observer/# 市场观察员
│ ├── deep_analyzer/ # 深度分析
│ └── shared/ # 共享组件
├── scripts/ # 脚本工具
│ ├── init_db.py # 数据库初始化
│ └── import_csv.py # CSV 导入
├── tests/ # 测试用例
├── docs/ # 文档
├── main.py # CLI 入口
└── CLAUDE.md # Claude Code 指令

技术栈

技术指标

支持的指标

VCP 形态

from analysis import detect_vcp, VCPConfig
config = VCPConfig(
 min_contractions=2,
 max_first_depth_pct=35.0,
 depth_decrease_ratio=0.7,
)
result = detect_vcp(df, config)
# result.score: 0-100 评分

报告类型

测试

# 运行所有测试
python -m pytest tests/ -v
# 运行覆盖率测试
python -m pytest tests/ -v --cov=.
# 运行特定模块测试
python -m pytest tests/test_portfolio.py -v

开发

代码规范

# 格式化代码
python -m black .
python -m isort .
# 代码检查
python -m flake8 .

Claude Code 集成

文档

贡献

许可证

致谢