AI-Kline

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MCP server providing Chinese A-share stock analysis and AI prediction capabilities with K-line charts, technical indicators, and financial data analysis

Finance Fintech by QuantML-Com
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AI看线 - A股技术分析与AI预测工具

项目简介

AI看线是一个基于Python的A股分析工具,结合了传统技术分析和人工智能预测功能。利用K线图,技术指标,财务数据,新闻数据对股票进行全面分析及预测。该工具可以:

  1. 获取A股股票的历史量价数据并计算各种技术指标
  2. 生成专业的K线图和技术指标可视化图表
  3. 获取股票相关的财务数据和新闻信息
  4. 使用Google的Gemini AI模型分析整合数据并预测股票未来走势

功能特点

  • 数据获取:使用AKShare获取A股股票的历史交易数据、财务数据和新闻信息
  • 技术分析:计算多种技术指标,包括MA、MACD、KDJ、RSI、布林带等
  • 可视化:生成静态和交互式K线图及技术指标图表
  • AI分析:利用Gemini AI模型分析股票数据并预测未来走势
  • Web界面:提供简洁美观的Web界面,方便用户输入股票代码查看分析结果
  • MCP SERVER:提供MCP SERVER支持,支持通过LLM交互,随时分析股票

安装说明

环境要求

  • Python 3.8+
  • 依赖包:见requirements.txt

安装步骤

  1. 克隆或下载本项目到本地

  2. 安装依赖包

pip install -r requirements.txt
  1. 创建.env文件,添加Gemini API密钥
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

注意:获取Gemini API密钥需要在Google AI Studio注册并创建API密钥

使用方法

命令行使用

python main.py --stock_code 000001 --period 1年 --save_path ./output

参数说明:

  • --stock_code:股票代码,必填参数
  • --period:分析周期,可选值:"1年"、"6个月"、"3个月"、"1个月",默认为"1年"
  • --save_path:结果保存路径,默认为"./output"

Web界面使用

启动Web服务:

python web_app.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:5000 即可使用Web界面:

  1. 在表单中输入股票代码(例如:000001)
  2. 选择分析周期
  3. 点击"开始分析"按钮
  4. 等待分析完成后查看结果

Web界面包括以下内容:

  • 股票基本信息
  • K线图和技术指标图表
  • AI分析结果文本

页面截图:

Web界面截图

MCP SERVER使用

启动mcp:

uv run  mcp_server.py

然后在mcp客户端中配置(streamable-http): http://localhost:8000/mcp

Cherry-Studio页面截图:

MCP界面截图 MCP界面截图

输出结果

程序运行后将在指定的保存路径下生成:

  1. K线图和技术指标图表(静态PNG图片和交互式HTML图表)
  2. AI分析结果文本文件

项目结构

AI看线/
├── main.py                 # 主程序入口
├── web_app.py              # Web应用入口
├── requirements.txt        # 依赖包列表
├── .env                    # 环境变量配置(需自行创建)
├── modules/                # 功能模块
│   ├── __init__.py
│   ├── data_fetcher.py     # 数据获取模块
│   ├── technical_analyzer.py # 技术分析模块
│   ├── visualizer.py       # 可视化模块
│   └── ai_analyzer.py      # AI分析模块
├── templates/              # Web模板目录
│   └── index.html          # 主页模板
├── static/                 # 静态资源目录
│   ├── css/                # CSS样式
│   │   └── style.css       # 自定义样式
│   └── js/                 # JavaScript脚本
│       └── main.js         # 主要脚本
└── output/                 # 输出结果目录(运行时自动创建)
    ├── charts/             # 图表目录
    └── *_analysis_result.txt # 分析结果文件

交流学习

加群

注意事项

  • 本工具仅供学习和研究使用,不构成任何投资建议
  • AI分析结果基于历史数据和当前信息,不能保证未来走势的准确性
  • 使用前请确保已正确配置Gemini API密钥
  • 股票数据获取依赖于AKShare库,可能受到网络和数据源的限制
  • 本项目为QuantML开源项目,转载或使用需注明出处,商业使用请联系微信号QuantML

免责声明

本工具提供的分析和预测仅供参考,不构成任何投资建议。投资有风险,入市需谨慎。用户应对自己的投资决策负责。