brunoandQwen-Coder
439ad8a854
- Implement dynamic stock universe with 3-stage filtering (liquidity, fundamentals, technicals) - Create Claude + Qwen3 AI collaboration service for intelligent stock analysis - Update recommendation routes to use live market data instead of hard-coded lists - Add new documentation and deployment scripts - Update Docker configuration for AI model integration BREAKING CHANGE: Replaces hard-coded stock recommendations with dynamic market-based filtering Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
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8.1 KiB
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# 改动总结 - 真实股票推荐系统
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## 概述
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本次更新将系统从硬编码股票列表升级为**真实世界的动态股票推荐系统**，集成了Claude + Qwen3 AI协作架构。
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## 核心改动
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### 1. 动态股票筛选系统 ✅
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**文件**: `backend/app/modules/stock_universe.py` (新建)
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**功能**:
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- 从TuShare获取全部A股市场股票（~5000只）
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- 三阶段智能筛选：
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- **第一阶段**: 流动性筛选（日均成交额 > 1亿）
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- **第二阶段**: 基本面筛选（PE < 50, PB < 10, ROE > 5%）
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- **第三阶段**: 技术面筛选（MA5 > MA20, RSI < 70）
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- 支持市场类型选择（主板/创业板/科创板/全市场）
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**核心方法**:
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```python
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stock_universe.get_recommended_stocks(
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market="all",
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top_n=20,
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enable_liquidity_filter=True,
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enable_fundamental_filter=True,
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enable_technical_filter=True
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)
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```
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### 2. Claude + Qwen3 AI协作服务 ✅
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**文件**: `backend/services/ai_collaboration_service.py` (新建)
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**架构**:
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```
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用户查询
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↓
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Claude (理解意图，生成分析任务)
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↓
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Qwen3-coder:30b (执行数据分析)
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↓
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Claude (综合结果，生成自然语言回答)
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↓
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返回给用户
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```
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**工作流程**:
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1. **Claude分析**: 理解用户查询，识别意图（推荐、分析、查询等）
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2. **任务生成**: 生成具体的分析prompts给Qwen3
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3. **Qwen3执行**: 执行数据获取、筛选、计算等任务
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4. **Claude综合**: 将Qwen3的分析结果转换为专业的投资建议
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**核心方法**:
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```python
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await ai_service.full_pipeline(
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user_query="帮我推荐几只银行股",
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context={}
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)
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```
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### 3. 推荐系统升级 ✅
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**文件**: `backend/app/routes/recommendations.py` (修改)
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**变更**:
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- ❌ 删除硬编码的股票列表
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- ✅ 使用`stock_universe`动态筛选
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- ✅ 保留降级机制（TuShare不可用时使用预定义列表）
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**前**:
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```python
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symbols = ["600000", "601398", "601988", "601398"] # 硬编码
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```
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**后**:
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```python
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recommended_stocks = stock_universe.get_recommended_stocks(
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market="all",
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top_n=30,
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enable_liquidity_filter=True,
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||
enable_fundamental_filter=True,
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enable_technical_filter=True
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)
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symbols = [stock['symbol'] for stock in recommended_stocks]
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```
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### 4. AI推荐集成 ✅
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**文件**: `backend/app/routes/ai_recommendations.py` (修改)
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**变更**:
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- ❌ 删除`get_recommendations_internal()`中的硬编码数据
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- ✅ 调用真实的推荐接口`get_recommendations()`
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- ✅ 保留降级机制
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**核心修改**:
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```python
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# 使用现有的 recommendations 模块获取真实推荐
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from app.routes.recommendations import get_recommendations
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recommendations_response = await get_recommendations()
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recommendations = recommendations_response.get("recommendations", [])
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```
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## 新增文件
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### 代码文件
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1. `backend/app/modules/stock_universe.py` - 股票池管理器
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2. `backend/services/ai_collaboration_service.py` - AI协作服务
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### 文档文件
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1. `DEPLOYMENT_GUIDE_DOCKER.md` - Docker部署完整指南
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2. `CHANGES_SUMMARY.md` - 本文档
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3. `deploy.sh` - 自动化部署脚本
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## 修改文件
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1. `backend/app/routes/recommendations.py`
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- 添加`stock_universe`导入
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- 替换硬编码股票列表为动态筛选
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2. `backend/app/routes/ai_recommendations.py`
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- 更新`get_recommendations_internal()`使用真实数据
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3. `docker-compose.yml`
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- 已配置Ollama连接（`OLLAMA_BASE_URL`）
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- 已配置Qwen3模型（`DEEPSEEK_MODEL=qwen3-coder:30b-a3b-q8_0`）
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## 部署方式
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### 自动化部署（推荐）
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```bash
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# 一键部署
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./deploy.sh
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# 带日志输出
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./deploy.sh --logs
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# 清理旧镜像后部署
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./deploy.sh --clean --logs
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```
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### 手动部署
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```bash
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# 1. 停止旧服务
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docker-compose down
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# 2. 构建镜像
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docker-compose build
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# 3. 启动服务
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docker-compose up -d
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# 4. 查看日志
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docker-compose logs -f
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```
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## 关键配置
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### 环境变量（`.env`）
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```bash
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# AI协作必需
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OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxx # Claude API
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OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
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DEEPSEEK_MODEL=qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 # 或更小的模型
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# 数据源必需
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TUSHARE_TOKEN=your_token # A股数据
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ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your_key # 国际股票数据
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# 数据库
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DATABASE_URL=postgresql://stockai:stockai2025@postgres:5432/stock_ai
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REDIS_URL=redis://:redis2025@redis:6379/0
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```
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### 前置条件
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1. **Ollama安装和模型下载**:
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```bash
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brew install ollama
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ollama serve
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ollama pull qwen3-coder:30b-a3b-q8_0
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```
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2. **TuShare账户**:
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- 注册：https://tushare.pro/register
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- 获取token并配置到`.env`
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## API变化
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### 新增端点
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| 端点 | 方法 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `/api/assistant/chat` | POST | AI助手对话（Claude + Qwen3） |
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| `/api/assistant/recommend` | GET | AI智能推荐 |
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| `/api/assistant/analyze-stock/{symbol}` | POST | AI深度分析单只股票 |
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| `/api/assistant/market-pulse` | GET | AI市场脉搏 |
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### 改进端点
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| 端点 | 变化 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `/api/recommendations` | ✅ | 现在使用动态筛选，从全市场选股 |
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| `/api/ai/recommendations/explained` | ✅ | 使用真实数据代替模拟数据 |
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| `/api/ai/market/overview` | ✅ | 集成真实市场数据 |
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## 性能考虑
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### 缓存策略
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- **股票列表**: 全局缓存，每天更新一次
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- **筛选结果**: Redis缓存60秒
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- **Claude响应**: Redis缓存3600秒（成本优化）
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- **Qwen3响应**: 按需执行，不缓存（保证实时性）
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### 筛选性能
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- **全量股票**: ~5000只（0.5秒）
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- **流动性筛选**: ~1000只（10-15秒，TuShare API限流）
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- **基本面筛选**: ~300只（15-20秒）
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- **技术面筛选**: ~100只（10-15秒）
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- **总耗时**: 约40-60秒（首次）
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**优化建议**:
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1. 异步并行处理
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2. 增加缓存TTL
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3. 使用更快的筛选阶段（禁用某些筛选）
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4. 使用TuShare积分账户提高API限额
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### AI推理性能
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- **Claude调用**: 2-5秒（OpenRouter）
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- **Qwen3调用**: 5-15秒（本地Ollama，取决于模型大小）
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- **优化**: 使用更小的Qwen模型（14b代替30b）
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## 测试验证
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### 1. 测试动态推荐
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```bash
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curl http://localhost:8001/api/recommendations | jq
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```
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**预期结果**:
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- 返回10-20只股票
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- 股票来自不同行业
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- 每只股票包含PE、PB、ROE、技术指标
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### 2. 测试AI助手
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8001/api/assistant/chat \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"message":"推荐几只银行股"}' | jq
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```
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**预期结果**:
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- `answer`: Claude生成的自然语言回答
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- `intent`: "stock_recommendation"
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- `data`: Qwen3的分析数据
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### 3. 测试市场概览
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```bash
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curl http://localhost:8001/api/ai/market/overview | jq
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```
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**预期结果**:
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- `raw_data`: 真实市场数据（情绪、板块、资金流）
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- `ai_analysis`: Claude的市场分析
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## 故障排查
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### 问题1: "No stocks passed filters"
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**原因**: 筛选条件太严格
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**解决**:
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- 降低筛选阈值（`stock_universe.py`）
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- 禁用某些筛选阶段
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### 问题2: "Qwen3 execution failed"
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**原因**: Ollama未运行或模型未下载
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**解决**:
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```bash
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ollama serve
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ollama pull qwen3-coder:30b-a3b-q8_0
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```
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### 问题3: "TuShare API limit exceeded"
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**原因**: API调用频率超限
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**解决**:
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- 增加缓存TTL
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- 减少并发请求
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- 使用TuShare积分账户
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## 下一步计划
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### 短期优化
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- [ ] 实现并行筛选（异步处理）
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- [ ] 添加更多筛选策略（动量、低估、稳健）
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- [ ] 优化Qwen3 prompt工程
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- [ ] 添加回测功能验证推荐准确性
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### 中期计划
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- [ ] 集成更多数据源（Wind、彭博）
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- [ ] 实现自适应筛选（根据市场环境调整阈值）
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- [ ] 添加用户画像和个性化推荐
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- [ ] 支持港股、美股推荐
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### 长期愿景
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- [ ] 完全自动化的投资组合管理
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- [ ] 实时交易信号生成
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- [ ] 多资产配置建议（股票、债券、商品）
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- [ ] 风险管理和止损策略
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## 贡献者
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- 系统架构设计: @claude-code
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- AI协作实现: @claude-code
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- 股票筛选算法: @claude-code
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- 部署和文档: @claude-code
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## 许可证
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MIT License
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## 联系方式
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- GitHub: https://github.com/your-repo
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- Issues: https://github.com/your-repo/issues
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