AlphaJerry

A 股基本面分析 AI Agent。数据采集 → 评分评级 → 荐股报告 → 持仓监控 → 热点追踪 → 推送。

技术选型

层级	技术	理由
语言	Python 3.11+	数据处理 + AI 生态最成熟
LLM API	DeepSeek API	国产性价比最优，百万 token 约 ¥1-2
网页 UI	Gradio	聊天界面 + DataFrame 表格
数据采集	akshare	开源 A 股数据接口，覆盖东财/同花顺
数据处理	pandas / openpyxl	xlsx 读写 + 向量化计算
定时调度	schedule	轻量级 Python 调度库
推送	smtplib + 企业微信 webhook	免费稳定

项目结构

alpha-jerry/
├── pyproject.toml
├── src/alpha_jerry/  →  config/  engine/  agent/  ui/  utils/
├── tests/            →  test_collector  test_formulas  verify_collect
├── data/             →  财务/  分析/  持股/  热点/  缓存/  日志/
└── docs/             →  dev-guide.md（领域规则）

架构

Gradio UI  ←→  Agent 编排层 (orchestrator)  ←→  核心引擎层 (engine)  ←→  数据层 (data/)

三层分离：Core Engine 不依赖 UI 和 Agent，可独立脚本调用。

快速开始

uv sync
uv run pytest tests/ -v -m "not integration"

功能

步骤	功能	产出	状态
① 采集	akshare 四个接口爬全 A 股最新财报	data/财务/YYMMDD.xlsx	✅
② 评分	一票否决 + 三维度评分（成长/稳健/回报）加权	data/财务/YYMMDD-评分.xlsx	🏗️
③ 评级	综合分 → 皇冠明珠/优秀白马/鸡肋/垃圾	data/财务/YYMMDD-评级.xlsx	🏗️
④ 报告	Top 20 + 公司分类 + AI 点评	data/分析/YYMMDD-荐股.xlsx	🏗️

扩展功能： 热点追踪（微博/百度 + LLM 分析）、持股监控（评分变化 → 操作建议）、邮件推送、定时调度（9:00 / 17:00）。

CLI 命令

uv run python -m alpha_jerry.engine.collector     # ✅ 采集（已实现）
uv run python -m alpha_jerry.engine.scorer        # 🏗️ 评分（开发中）
uv run python -m alpha_jerry.engine.rater         # 🏗️ 评级（开发中）
uv run python -m alpha_jerry.engine.reporter      # 🏗️ 荐股报告（开发中）
uv run pytest tests/ -v                           # ✅ 测试（已实现）

成本

LLM 日耗 ≈ ¥0.05（20 只点评 × 1 次 + 热点分析 × 2 次）。

文档

• 用户指南 — 安装、使用流程、数据文件说明
• 开发指南 — 特征工程、评分规则、评级标准
• 路线图 — 版本规划
• 贡献指南 — 测试 / 运行 / 发布