ZhuLinsen/daily_stock_analysis
LLM 驱动的多市场股票智能分析系统：多源行情、实时新闻、决策看板与自动推送，支持零成本定时运行。 LLM-powered multi-market stock analysis system with multi-source market data, real-time news, decision dashboard, automated notifications, and cost-free scheduled runs.
О проекте
Система анализа акций на базе LLM: собирает котировки, новости и фундаментальные данные по рынкам A-акций, Гонконга, США, Японии, Кореи и Тайваня, формирует ежедневный отчёт-дашборд и рассылает его в мессенджеры. Запускается по расписанию в GitHub Actions без своего сервера.
Чем пригодится
- Настроить ежедневную рассылку отчёта по своему портфелю в Telegram или Feishu через GitHub Actions.
- Задать список тикеров через STOCK_LIST и запустить разовый анализ командой python main.py.
- Открыть Web-интерфейс и задать вопрос по стратегии (например, по скользящим средним) для конкретной акции.
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 23 звезды, к концу дня ожидается около 48.
- GitHub Trending Python за день: #8, +56 звёзд.
- Около 67 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 65 418
- Звёзд за сутки
- 48
- Форков
- 54 704
- Issues и pull requests
- 2 298
- Наблюдателей
- 263
- Язык
- Python
- Лицензия
- MIT
- Последний релиз
- v3.32.0 · 6 сентября 2026
- Создан
- 10 января 2026
- Последний коммит
- 19 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 21 сентября 2026GitHub Trending Python за день: #8, +56 звёзд
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/ZhuLinsen/daily_stock_analysis)Похожие проекты
-
9,5
zai-org/ZCode
AI-агент для программирования от Z.ai: рабочее место с десктопным приложением на Electron, веб-интерфейсом и терминальным Agent CLI. Исходники клиента, бэкенда, общего UI и рантайма агента.
-
9,3
NandhaKishorM/laya
Laya — неавторегрессивный движок принятия решений: за один forward pass (~35 мс на GPU) отвечает на типизированные вопросы (choice, score, noul) по любому состоянию (текст, письмо, тикет, JSON) с калиброванными…
-
8,7
browser-use/jev-ultrafast
Браузерный агент с динамическим индексированным пространством действий: по одной цели на естественном языке выбирает операцию (CLICK, TYPE_TEXT, SELECT и др.) и элемент, а текст генерирует небольшая LLM только при вводе.
-
7,4
trycua/cua
Набор открытых инструментов для computer-use агентов: облачные и локальные десктопы, драйвер автоматизации приложений и бенчмарки для обучения и оценки. Нужен тем, кто даёт AI-агентам управлять компьютером.
-
7,2
typesafe-ai/skills
Набор agent skills для работы с API System One от TypeSafe: типизированные решения и вероятности для LLM-агентов. Устанавливается как плагин Claude Code или через skills.sh.
-
7,1
vercel-labs/json-render
Фреймворк генеративного UI: LLM создаёт интерфейсы из промпта в виде JSON по заданному каталогу компонентов, что делает вывод предсказуемым и безопасным. Поддерживает React, Vue, Svelte, Solid, React Native, Next.js,…