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AI Stock 技术白皮书

AI-Native Intelligent Stock Data Analysis Platform
AI 原生智能股票数据分析平台 — 让 AI 成为你的超级数据分析助手

项目愿景

AI Stock 旨在打造一个 AI 原生的智能股票数据分析平台，将大语言模型的深度推理能力与 A 股全市场数据深度融合，构建从策略创建、条件筛选、回测验证、策略优化到定时执行的 全链路自动化闭环，为用户提供多维度的股票数据分析与筛选能力，辅助投资决策。

核心理念： 策略即代码 → AI 即引擎 → 数据即燃料 → 闭环即进化

项目实例截图

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系统架构

全局架构图

技术选型矩阵

层级	技术	版本	选型理由	替代方案
移动端	React Native + Expo	SDK 52	跨平台一套代码，OTA 热更新无需重装	Flutter
状态管理	Zustand	5.x	轻量级，比 Redux 少 80% 样板代码	Redux Toolkit
后端框架	Spring Boot	3.x	企业级 Java 生态，自动配置	Quarkus
ORM	MyBatis-Plus	3.5.x	单表 CRUD 零 SQL，逻辑删除/乐观锁内置	JPA/Hibernate
安全框架	Spring Security 6 + JWT	6.x	无状态认证，2h Token + Refresh 机制	Sa-Token
AI Agent	OpenClaw	Latest	本地部署 AI Agent 框架，网关模式多用户隔离	LangChain
LLM	DeepSeek	V3	国产顶级推理模型，128K 上下文，深度推理	GPT-4o
数据库	MySQL	8.0	成熟稳定，JSON 字段，窗口函数，CTE 递归	PostgreSQL
缓存	Redis	7.x	验证码/会话/统计缓存，限流计数	Memcached
CI/CD	GitHub Actions	-	推送即部署，零运维成本	Jenkins

核心功能详解

一、AI 智能聊天 — 你的专属数据分析助手

核心能力： 自然语言交互 · 多 Bot 切换 · WebSocket 实时通信 · 筛选结果智能渲染 · 每用户独立会话

聊天消息处理流程：

二、AI 筛选引擎 — 从 5000 只股票中多维度筛选

核心能力： 71 字段 + 39 函数条件筛选 · AI 四维分析 · 资金流向推断 · 数据参考信息 · 涨跌幅跟踪

筛选全链路流程：

筛选字段矩阵：

类别	字段	说明
价格指标	close, open, high, low, change_pct, amplitude	实时价格 + 涨跌幅 + 振幅
均线系统	ma5, ma10, ma20, ma60, ma120, ma250	6 条均线支撑/压力判断
技术指标	macd, k, d, j, rsi6, rsi12, boll_upper/mid/lower	MACD/KDJ/RSI/布林带
量能指标	volume, amount, turnover, volume_ratio, obv	成交量/额/换手率/量比/OBV
估值指标	pe, pb, ps, total_market_cap, float_market_cap	PE/PB/PS/总市值/流通市值
资金指标	main_net_inflow, super_large_net_inflow, north_flow	主力/超大单/北向资金净流入

三、策略引擎 — AI 自动创建筛选策略

核心能力： 自然语言 → 结构化策略 · 策略类型自动识别 · 四步推理链 · 策略复制 · 默认策略

AI 策略创建流程：

四、回测系统 — 用历史数据验证策略有效性

核心能力： 历史数据回测 · 异步任务执行 · 实时进度监控 · 多维度统计 · 批次级详情

回测执行引擎流程：

五、策略优化闭环 — AI 自动迭代优化筛选条件

核心能力： 每日复盘 · 策略优化 · 迭代机制 · 分析报告

策略优化闭环引擎：

六、定时调度 — 全自动运行，无需人工干预

核心能力： 4 种任务类型 · Cron 可视化编辑 · 动态调度 · 手动执行 · 执行日志 · 跳过非交易日

调度引擎架构：

七、数据统计 — 全维度策略表现分析

核心能力： 统计概览 · 策略级统计 · 命中率可视化 · 收益趋势

八、用户认证 — 安全可靠的身份体系

认证鉴权体系架构：

OpenClaw AI Agent 详解

Skill 详解

mx-stock-selector — 筛选分析引擎 (v3.1.0)

读取数据引擎准备的股票数据文件
按策略提示词逐只分析
推断资金流向特征：建仓 / 拉升 / 洗盘 / 出货
输出 3-5 只关注标的 + 数据参考信息

分析维度：

维度	分析内容
技术面	K线形态、均线系统、MACD/KDJ/RSI、布林带、量价配合
基本面	PE/PB/PS 估值、市值、行业地位
资金面	主力净流入、超大单动向、北向资金、融资融券
主力意图	建仓信号、拉升前兆、洗盘特征、出货迹象

输出格式：

{
  "stocks": [
    {
      "code": "000001",
      "name": "平安银行",
      "confidence": "高",
      "trend": "上行趋势",
      "reference_price": "5日均线附近",
      "risk_threshold": 12.50,
      "focus_range": 15.20,
      "data_weight": "30%",
      "observation_period": "3-5天"
    }
  ]
}

mx-strategy-creator — 策略自动创建

自然语言需求 → 结构化策略配置
自动推断策略类型（动量/价值/技术/成长/综合）
生成 condition_expr（71 字段 + 39 函数）
生成 analysis_prompt（四步推理链）

mx-strategy-optimizer — 策略自动优化

分析回测/实盘表现数据
根据命中率/收益率/初筛数量制定优化方案
迭代优化 condition_expr 和 analysis_prompt
支持策略优化和每日复盘两种场景

数据引擎

数据源

数据	来源	更新频率
日线行情	腾讯财经	每日收盘后
技术指标	本地计算	行情更新后
市场资金流向	东方财富	每日收盘后
北向资金	东方财富	每日收盘后
融资融券	上交所	每日收盘后

数据量级

表	记录数（估算）	说明
stock_basic	5,000+	全 A 股
daily_quote	1,200 万+	5000 股 × 2500 交易日
technical_indicator	1,200 万+	与日线行情同步
market_money_flow	2,500+	每日一条
hsgt_north_flow	2,500+	每日一条

安全架构

安全措施详解：

措施	说明
JWT 双 Token	Access Token 2h 过期 + Refresh Token 7天，无状态认证
BCrypt 加密	密码强度因子 10，单次哈希耗时 ~100ms
数据隔离	所有查询强制 userId 过滤，跨用户数据不可见
参数化查询	MyBatis-Plus `#{}` 占位符，杜绝 SQL 注入
环境变量	所有密钥/密码通过环境变量注入，代码零敏感信息
乐观锁	`@Version` 注解，并发更新自动重试
逻辑删除	`@TableLogic` 注解，删除数据可恢复
验证码防刷	60s 发送间隔 + 5次验证上限 + 15分钟锁定

CI/CD 部署架构

部署说明：

部署耗时: ~3分钟 (编译2m + 上传30s + 重启30s)
前端OTA: npx eas update --channel preview --message "更新说明" → 用户自动检测更新

项目数据

指标	数值
后端代码量	30,000+ 行 Java
前端代码量	15,000+ 行 TypeScript
API 接口数	80+
数据库表数	22 张
AI Skill 数	4 个
前端页面数	16 个
业务模块数	7 个
公共模块数	4 个
筛选字段数	71 个
语义函数数	39 个

技术团队

武汉市无边界科技

AI Stock 是无边界科技在 AI + 金融数据领域的探索性产品，致力于将大语言模型的推理能力与专业金融数据分析深度融合，打造人人可用的智能股票数据分析平台。

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