✨ 简介

本项目基于 Avalonia UI 开发，结合 AI 大模型构建的跨平台股票分析工具。目前已支持 A 股，未来计划加入港股、美股、虚拟币等支持。

基于实时数据，旨在做出明智的决策，主要专注于金融市场。它利用分析大量数据，提供股票等的动态实时洞察。快速汇集相关信息，全面审核整个情况，旨在为投资者、交易员和顾问提供最佳结果

。本项目仅供学习研究，投资有风险，入市需谨慎。

📊 主要功能

股票分析

• 基本面分析：公司基本情况、财务状况、行业地位等
• 技术面分析：K线图、技术指标、趋势分析
• 新闻事件分析：相关新闻、公告解读
• 市场情绪分析：市场整体情绪、个股情绪
• 财务分析：季度财报、现金流、盈利能力

AI选股功能

• 用户需求分析: 根据投资偏好智能推荐股票
• 新闻驱动选股: 基于市场新闻事件进行选股
• 快速策略选股: 预设多种选股策略
  • 价值股策略：PE<20, PB<3, ROE>10%
  • 成长股策略：营收增长>20%, 利润增长>15%
  • 大盘股策略：市值>500亿的蓝筹股
  • 小盘股策略：50-200亿市值的成长股
  • 红利股策略：股息率>3%的稳定分红股

文档向量化

• 向量化搜索: 支持PDF、DOCX文档向量化
• 知识库集成: 结合本地文档进行深度分析
• 上下文感知: AI模型结合文档内容提供精准建议

数据可视化

• 股票K线图展示
• 技术指标可视化
• 分析结果直观展示

⚙️ 高级配置

MCP服务器配置

MarketAssistant支持Model Context Protocol (MCP)服务器配置，可以集成外部工具和数据源：

1. 在设置页面点击"MCP服务器配置"
2. 添加新的MCP服务器
3. 配置服务器类型（stdio/sse/streamableHttp）
4. 设置命令/URL和环境变量

向量数据库配置

应用使用SQLite向量数据库存储文档嵌入：

• 自动管理向量存储
• 支持大规模文档检索

📸 功能截图

主界面

股票收藏

基本设置

分析报告

结构化报告

K线

AI选股

🔍 性能优化建议

1. 模型选择策略

• 日常分析: 使用免费的Qwen/Qwen3-32B模型
• 深度研究: 使用deepseek-ai/DeepSeek-R1或Qwen3-235B-A22B

2. 成本控制

• 合理设置分析师角色，避免不必要的API调用
• 持续优化提示词

� 应用优势

智能化程度高

• 多个AI分析师协作，提供全方位分析视角
• 自动整合多维度数据，生成专业投资报告

使用便捷性

• 一键开始分析，无需复杂配置
• 支持多种选股策略，满足不同投资风格
• 直观的可视化界面，易于理解分析结果

专业性强

• 涵盖基本面、技术面、情绪面等多重分析
• 支持自定义文档库，增强分析深度
• 提供具体的操作建议和风险提示

🔒 安全性说明

API密钥安全

• API密钥使用本地加密存储
• 不会上传到任何第三方服务器
• 建议定期更换API密钥

数据隐私

• 所有股票分析数据仅在本地处理
• 向量化文档存储在本地SQLite数据库
• 仅分析请求会发送到大模型服务商

🖥️ 平台支持

• Windows
• macOS
• Linux

🛠️ 技术栈

• Avalonia UI 11.3.7
• .NET 9.0
• Semantic Kernel
• CommunityToolkit.Mvvm

🙏 鸣谢

本项目大部分代码由 AI 智能编程助手生成。在此特别感谢 Trae AI、Copilot、Cursor 强大的代码生成能力，为本项目的开发提供了极大帮助。

📄 许可证

Apache License 2.0