日次株式分析（daily_stock_analysis）

AI/ML
日次株式分析（daily_stock_analysis）

日次株式分析（daily_stock_analysis）

A股（中国株）向けの自動化された日次分析システム。複数の市場データソースとリアルタイムニュースを取り込み、Geminiベースの意思決定ダッシュボードで分析を行い、結果をWeChat等へプッシュ配信するワークフローを提供します。Python（3.10以上）で構築され、Dockerや環境変数設定、GitHub Actionsの準備が整っており、MITライセンスで公開されています（ゼロコスト運用を目指す設計）。定期実行で日々の投資判断支援を自動化します。

https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis

概要

A股（中国本土株）向けの「日次株式分析」リポジトリは、複数データソースからの相場情報とリアルタイムニュースを組み合わせ、AI（READMEではGeminiを明記）を用いて銘柄分析と意思決定支援を行う自動化システムです。ダッシュボードでの可視化とWeChatへのプッシュ通知に対応し、定時での自動実行を想定した構成になっています。Python 3.10+で実装され、Dockerや環境設定ファイル、GitHub Actionsの設定が用意されているため、比較的容易にローカル／クラウド環境へデプロイできます。ライセンスはMITでオープンソース化されており、低コスト（READMEが「零成本、纯白嫖」と謳う）運用を目指した設計が特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 34
  • フォーク数: 13
  • ウォッチャー数: 34
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 24
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 複数データソース（マーケットデータ＋リアルタイムニュース）を統合した日次分析パイプライン
  • Geminiベースの意思決定ダッシュボードを利用したAI解析（README記載）
  • 結果のWeChatプッシュ配信や可視化ダッシュボードで即時通知
  • Docker / .env 等で環境管理、GitHub Actions対応により定期実行が可能

技術的なポイント

このプロジェクトの技術的注目点は「データ収集」「AIによる意思決定」「自動化・配信」の3点にまとまります。まずデータ収集では、株価・取引量といった時系列マーケットデータに加え、ニュースやイベントのリアルタイム取得を組み合わせることで、ファンダメンタルとセンチメント情報の両輪で分析が可能になります。複数ソースを組み合わせることで欠損耐性を高め、相互検証による信頼性向上を図れる点が強みです。

次にAI解析部では README に「Gemini 决策仪表盘」とあるように、大型言語モデル（LLM）や推論エンジンを意思決定層に組み込み、自然言語でのニュース解釈・要約や、定義したルールと組み合わせた推奨アクションの生成を行います。Geminiを用いる設計では、プロンプトエンジニアリングで市場ルールやフィルタを与え、定量データと定性データを統合した説明可能な出力を得ることが可能です。

自動化面では、.env.example や Docker 関連ファイル、GitHub Actions 設定の存在が示す通り、環境変数でAPIキーや認証情報を管理し、コンテナ化とCI/CDで定期ジョブ（cronやGitHub Actionsのスケジュール）を走らせることを想定しています。通知機構は WeChat（企業号やWebhook経由）を介したプッシュで、運用者に素早く解析結果を届けるフローが構築されている点が実用的です。

最後に設計思想として「低コスト運用」を重視しているため、無料APIや無料枠でのサービス組み合わせ、オンプレ／小規模クラウド環境での常時稼働を意識した軽量な依存設計が読み取れます。機密管理（.env）やライセンス（MIT）も整備されており、実務への適用・拡張がしやすい構成です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .dockerignore: file
  • .env.example: file
  • .github: dir
  • .gitignore: file
  • CHANGELOG.md: file

…他 19 ファイル

まとめ

A股向けの実用的な自動分析パイプラインを手早く試せるオープンソースプロジェクト。

リポジトリ情報：