【DeepSeek实战】30、LangGraph+AKShare实战：自然语言股票查询系统从入门到精通

引言：为什么自然语言股票查询是量化分析的“刚需”？

在金融投资中，“快速获取股票信息”是最基础的需求。无论是资深分析师还是普通投资者，都曾遇到过这样的场景：

• 听到“宁德时代”想查询其代码，却要在行情软件中手动输入拼音首字母搜索；
• 看到代码“600519”想知道对应公司名称，却要记忆“沪市6开头、深市0/3开头”的规则；
• 想了解“新能源板块的龙头股票有哪些”，却要逐个筛选几十支股票的行业标签。

这些问题的核心在于：传统查询方式需要用户适应机器的“语法规则”（如代码格式、精确名称），而非机器理解人类的自然语言。

本文将系统讲解如何用LangGraph Agent（自然语言理解框架）+ AKShare（金融数据工具）构建一套自然语言股票查询系统，实现“说句话就能查股票”的体验。从数据获取到Agent决策，从代码实战到部署优化，全方位覆盖技术细节与最佳实践。

一、核心技术栈解析：从“数据”到“理解”的全链路

构建自然语言股票查询系统需要四大技术模块协同工作，形成完整的“输入-处理-输出”链路：

graph TD
    A[用户自然语言输入] --> B[LangGraph Agent（理解与决策）]