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Vibe-Research: Your Personal Trading Research Agent · A股 / 美股 / 港股 的个人投研 Agent。
每日复盘、资讯雷达、个股数据、自选股、板块中心、我的持仓、我的研报、研究记录。把数据和功能配齐，由你自己的 AI 驱动投资研究。
Vibe-Research 是一个开源的「个人 AI 投研看板」，主推 A 股、兼看美股 / 港股（A 股常要看隔夜外围脸色，数据配上更全）。它不替你做决定——把行情、研报、估值、财务、公告、资金面、资讯都配齐，放进一个干净的看板，再留一个能接入你自己的 AI 的接口。方向和结论，交给你自己配置的模型 / agent。
Vibe-Research: Your Personal Trading Research Agent. An open dashboard for China A-share (plus US / HK): it wires up all the data and plugs into your own AI / agent — it never recommends a stock. You bring the model, it brings the data.
每日复盘 — 大盘 / 短线情绪(连板股 · 成交额 TOP20) / 板块资金一屏看全，一键交给你的 AI 复盘
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个股数据 — 财报速览 + 估值分位 + 资金面一屏看穿
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资讯雷达 — 12 赛道 108 个公开源，一键提炼今日要点
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每个页面的具体模块：
| 页面 | 包含的模块 / 能力 |
|---|---|
| 📊 每日复盘 | 大盘指数 · 全球市场（隔夜美股道指 / 标普 / 纳指 + 港股恒指 / 恒生科技）· 关注股票（自选实时行情）· 短线情绪（连板股 / 最高连板 / 连板梯队 / 封板率 / 炸板率 / 晋级率）· 全市场成交额 TOP20 · 市场情绪（大盘宽度 / 题材投机 / 涨跌停）· 板块资金趋势榜 · 资金轮动 · AI 当日复盘 |
| 📡 资讯雷达 | 12 赛道 108 个公开 RSS 源 · AI 一键提炼「今日要点」· A 股公告 / 公开新闻（挂钩你的关注列表） |
| 🔍 个股数据 | A 股：行情 · 估值矩阵（前向 PE / PEG）· 财报速览 · 估值历史分位 · 财务关键指标 · 研报 · 公告 · 新闻 · 资金面（融资融券 / 股东户数 / 主力资金流 / 分红 / 大宗交易）· 龙虎榜 · 限售解禁 · 板块归属 · 热门概念 · 互动易问答。美股 / 港股 / 韩股（输 AAPL / 00700 / 005930.KS）：行情 · 总市值 · 关键财务指标（营收 / 净利 / EPS / ROE / 毛利率 / 负债率；韩股仅行情） |
| ⚔️ 多空辩论 | 多 agent：后端先拉一份客观事实底稿（13 项数据），再让多方研究员 / 空方研究员基于同一份数据各自立论（可选交叉反驳），最后由中立主持归纳「双方共识 / 真正的分歧点 / 验证清单 / 数据缺口」。刻意不产出买卖结论。 ⏱ 比问答重：一轮约 100 秒 / 3 次模型调用，跑之前先看下方「一次辩论的开销」 |
| ⭐ 自选股 | 批量粘贴一串代码即加（逗号 / 空格 / 换行都行）· 一屏表格总览（现价 / 涨跌 / PE / PB / 换手）· 实时行情开关（右上角，默认关；开了在交易时段每 3 秒自动刷新，非交易时段与页面切走时自动暂停）· 一键交给 AI 读。只存本地 |
| 🧩 板块中心 | 板块 + 产业链环节骨架 |
| 💼 我的持仓 | 录入即实时盈亏 · 已清仓记录（只存本地、不上传） |
| 📄 我的研报 | 拖拽 / 多选上传自己的研报（PDF / Word / txt / 表格 / 图片）· 按文件名自动分行业归档 · 下载 / 删除。只存本地部署目录、不上传、不进仓库 |
| 📝 研究记录 | 复盘 / 今日要点 / 问 AI / 辩论结果本地沉淀，随时回看 · 反思审计：让 AI 回头审这段推理——哪些结论有数据撑着、哪些是脑补、最脆弱的一环在哪、要验证得看什么 |
| 🔌 接入 AI | 订阅接入（本机 CLI，免 key）· API 多模型（自动填 baseURL）· MCP（挂进 Claude Code 等 agent） |
投研分析框架：让 AI 分析个股时，自动按 估值 / 资金面 / 财报质量 / 行业景气 / 事件催化与风险 五维组织结论——框架只规定「怎么读数据」、不规定买卖，方向仍由你自己的 AI 决定。
连板股 / 成交额榜等均为客观公开榜单数据，只呈现事实、不推荐、不预测。
Vibe-Research 把三套公开数据源直接集成进仓库——git clone 下来开箱即用，无需另外下载、接线。
- 就在本仓库的
a-stock-data/文件夹里a-stock-data/SKILL.md内嵌全部调用代码，自包含、零第三方数据封装依赖，东财接口已内置限流防封，主源被封还能降级到备用源。 - 覆盖：行情 / K线 / 研报 / 一致预期 / 估值 / 历史分位 / 财务三表 / 公告 / 龙虎榜 / 融资融券 / 大宗交易 / 股东户数 / 分红 / 资金流 / 解禁 / 概念板块 / 打板情绪 / ETF 期权 / 互动易 / 全市场行业排名 …
- 给 agent 用：用 Claude Code 等 agent 跑本仓库时，要调 A 股数据就看
a-stock-data/SKILL.md——每个接口都有 copy-paste 即用的代码。Vibe-Research 后端的数据层（backend/astock.py）也是从它移植的。 - 运行依赖：
pip install mootdx requests pandas stockstats（自包含，v3.0 起已移除 akshare 依赖）。 - 更新 / 上游：https://github.com/simonlin1212/a-stock-data —— 想跟进最新端点、扩数据源，去这里看；但即便你不更新，仓库自带的这份也是固定可用的快照，可以一直用。
- 就在本仓库的
global-stock-data/文件夹里 - 后端
backend/gstock.py移植了东财域内的合规子集：全球指数（每日复盘「全球市场」栏）+ 美港股个股行情 & 关键财务指标（个股页输AAPL/00700即用）。东财调用复用astock.em_get（直连优先，避开科学上网代理挂国内站）。 - 韩股：东财已覆盖，个股页输 6 位代码加
.KS后缀即可（如三星005930.KS、SK 海力士000660.KS）。⚠️ 韩股代码与 A 股同为 6 位数字，必须带.KS后缀才能被识别为韩股（否则按 A 股处理）；东财对韩股仅给行情、无财务。台股走美股 ADR（如台积电TSM）。 - 上游：https://github.com/simonlin1212/global-stock-data —— 想要 K线 / 技术指标 / 期权 / SEC 等全量端点，去这里看。
- 12 赛道 108 个公开 RSS 源，已并入
backend/newsradar.py+backend/news_sources.json：纯标准库、零 key、已按合规词表过滤（剔除赌 / 预测市场 / 加密等）。 - 上游：https://github.com/simonlin1212/investment-news
数据均来自公开源。Vibe-Research 只做客观信息整理与公开榜单呈现（连板股 / 成交额榜等，与东财 / 同花顺同款客观数据），只呈现事实、不推荐个股、不预测涨跌、不给买卖时机、不做主观评分；用这些数据做什么分析、看什么方向，由你和你自己的 AI 决定。
一套数据层 + 两条 AI 出口：
Vibe-Research/
├── a-stock-data/ A 股全栈数据工具箱（数据源，v3.6.0，自带即用）
├── global-stock-data/ 美股 / 港股数据工具箱（数据源，v2.0.3，自带即用）
├── backend/ FastAPI :8900
│ ├── astock.py A 股数据（移植自 a-stock-data）
│ ├── gstock.py 美股 / 港股数据（移植自 global-stock-data）
│ ├── newsradar.py 资讯雷达（移植自 investment-news）
│ ├── market.py 市场情绪 + 板块资金流 + 全球指数
│ ├── portfolio.py 持仓 + 已清仓（存本地用户目录）
│ ├── tools.py AI 工具层（23 个数据工具，chat / MCP / debate 共用）
│ ├── chat.py 系统 AI（OpenAI 兼容 function-calling）
│ ├── debate.py 多空辩论编排（事实底稿 → 多方 / 空方 / 中立主持）
│ ├── reflection.py 反思审计（对已有分析做推理审计）
│ └── mcp_server.py MCP server（给 Claude Code 等 agent）
└── frontend/ Vite + React 19 + TS + Tailwind（玻璃暖橙主题）:5899
分级依赖：行情（腾讯）+ 研报 / 公告（东财）秒装可用；akshare / mootdx 惰性导入，缺失时对应端点返回 501 + 安装提示，不拖垮服务。
# 后端（:8900）
cd backend && python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -r requirements.txt
.venv/bin/python -m uvicorn app:app --host 127.0.0.1 --port 8900
# 前端（:5899）
cd frontend && npm install && npm run dev
# 浏览器打开 http://localhost:5899在「接入 AI」页配置一次，全站的「问 AI / 复盘 / 今日要点」就都用你自己的模型。分析都由你的模型给出，本产品不校准、无倾向。 三种方式：
用你自己的订阅额度，不用付 API 费。已支持：Claude Code · Codex · Qwen Code · DeepSeek CLI。
- 前提：① 后端跑在你本机（云端读不到你本机 CLI）；② 对应 CLI 已安装并登录，命令在
PATH上。例如：- Claude Code：
npm i -g @anthropic-ai/claude-code→claude（用 Claude 订阅登录） - Codex：装 OpenAI Codex CLI →
codex login（用 ChatGPT 订阅） - Qwen / DeepSeek：装各自 CLI 并登录
- Claude Code：
- 在「接入 AI 页 → 订阅接入」选一个即可，无需填 key。
- 原理：后端
cli_runtime.py检测本机命令并spawn它一次性作答（数据已在提示词里）。⚠️ CLI 不做多轮工具调用，适合「复盘 / 今日要点 / 个股页问 AI」这类数据已备好的场景；要 AI 自己现场调数据工具的自由问答，用下面的「API 接入」。
「接入 AI 页 → API 接入」选一个模型，baseURL 自动填好，只需粘 key。内置 DeepSeek / 豆包 / MiniMax / OpenAI / OpenRouter / Groq / Together / MiMo / 任意 OpenAI 兼容端点。这条支持 function-calling——AI 会自己调数据工具（行情/估值/研报/新闻）再作答。key 只存你本地浏览器、随请求发给你自己的后端、不上传、不进仓库。
把后端挂成 MCP server，agent 用自己的订阅额度调 Vibe-Research 的数据工具、多步分析。命令见 backend/README.md。要更全量的 A 股数据端点，用根目录 a-stock-data/ 工具箱。
开源的多 agent 金融框架（TradingAgents、ai-hedge-fund 等）流程末端都有一个 trader / portfolio_manager 角色，产出「买 / 卖 / 仓位多少」。本项目刻意不做那一层。
这里的多 agent 终点是分歧，不是结论：
① 事实底稿 后端按固定清单拉 13 项客观数据（不经 LLM）
↓ 多空双方吵的是同一份数据，谁也不能靠编数字赢
② 多方研究员 基于底稿立论：核心论点 + 支撑证据 + 逻辑成立的前提
③ 空方研究员 基于底稿质疑：核心质疑 + 风险证据 + 逻辑成立的前提
（可选） 交叉反驳：逐条回应对方，承认的明说，能反驳的给数据
④ 中立主持 双方共识 / 真正的分歧点（是数据不足还是解读不同）/ 验证清单 / 数据缺口
几个刻意的约束：
- 底稿先行，不让模型自己想起来调哪个工具。数据确定、可复现，缺项会如实写进底稿并要求「不得臆测」。
- 每条论点必须标出所依据的具体数据，没有数据支撑的要自己标注「无数据支撑」。
- 中立主持不裁决谁对，也不给评级或倾向——它的产出是「你接下来该去看什么」。
- 走限流接口的数据项保持串行抓取：
em_get的防封节流靠时间戳而非锁，并发会击穿它。
辩论比「问 AI」重得多——它要跑一整套流程，而且每个角色都会带上完整底稿。实测数据：
| 一轮（各自陈述） | 两轮（加交叉反驳） | |
|---|---|---|
| 模型调用次数 | 3 次 | 5 次 |
| 送进模型的内容 | 约 3.5 万字 | 约 6 万字 |
| 模型产出 | 约 4 千字 | 约 7 千字 |
| 耗时 | 约 100–120 秒 | 约 3 分钟 |
其中拉底稿约占 35 秒（打十几个公开数据接口，不消耗任何 token），剩下是模型生成时间。
想省钱 / 省额度，按这个顺序：
- 默认用一轮就够。两轮只在你真想看双方对轰时用——它把开销直接翻倍。
- 用「订阅接入」（本机 CLI）而不是 API key。走 Claude Code / Codex 等已登录的 CLI，不额外花钱。
- 辩论不需要贵模型。数据已经在底稿里备齐了，模型只做组织和表达，中档模型足够； 把预算留给你自己的深度提问。
- 别连续狂点。底稿要打十几个公开接口且带节流，短时间反复触发既慢也容易被上游限流。
换算成 token 大致是：一轮约 3–4 万输入 + 4–5 千输出（中文按 1 字≈1 token 粗估， 实际随模型 tokenizer 浮动）。按主流模型的价格，一轮通常在几分钱到几毛钱之间—— 但如果你用的是高价模型或跑两轮，成本会明显上去，心里有个数。
同一个思路的延伸：对一段已写好的分析做推理审计，挑出「听起来合理但没有依据」的部分。 实测能揪出诸如「获得机构广泛认可」（用三家推断整体）、「频繁上调预期」（未量化）这类似是而非的表述。
开销小得多——只有 1 次模型调用，输入就是你选中的那段文本（超过 1.2 万字会自动截断并提示）。
cd backend && .venv/bin/pip install -r requirements-dev.txt
.venv/bin/pytest -m "not live" # 离线单测 + API 校验（快、稳，无需联网）
.venv/bin/pytest -m live # 联网核对数据源 shape（升级 / 发布前跑一遍）- 只做客观数据整理与公开榜单呈现：不荐股、不预测涨跌、不给买卖时机、不承诺收益、不做主观评分；中立无倾向。
- 连板股 / 成交额榜等均为客观公开榜单数据（东财 / 同花顺同款），产品只如实呈现、不附带任何推荐或预测。
- 所有分析方向由你自己配置的 AI 给出，与本产品无关。UI 无买卖按钮；估值历史分位只标位置、不划买卖线。
- 持仓 / 关注股 / 上传的研报 / API key 只存本地，不上传、不进仓库。
- 持仓与上传的研报默认存在用户目录
~/.vibe-research/（可用环境变量VR_DATA_DIR换根目录、VR_REPORTS_DIR单独指定研报目录）——在项目文件夹之外，重新下载 / 覆盖更新项目文件夹不会丢数据；旧版本存在backend/.cache/的数据，新版首次启动自动迁移（复制，原文件保留）。
Vibe-Research 用到的数据 / 工具，来自同一套自研开源体系（都在 simonlin1212）：
| 仓库 | 定位 |
|---|---|
| a-stock-data | A 股全栈数据工具包（10 层 · 44 端点 · 15 数据源）—— 本项目的 A 股数据引擎 |
| global-stock-data | 美股 / 港股全栈数据工具包（13 层 · 30+ 端点 · 11 数据源） |
| investment-news | 全球产业链资讯看板（12 赛道一一对应 A 股板块）—— 本项目的资讯源 |
| Agent-Staff | 把公司 Agent 化：每部门一个 AI agent + CEO 参谋长，常驻飞书 |
作者 Simon，独立开发者。
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- ✉️ 邮箱：
- 💬 欢迎交流企业 AI 落地方案；项目相关问题也可提 Issue。
- A 股数据引擎：a-stock-data（作者：Simonlin1212）
- 美股 / 港股数据引擎：global-stock-data（作者：Simonlin1212）
- 资讯：investment-news（作者：Simonlin1212）
- 界面设计语言参考并致谢：HKUDS/Vibe-Trading（作者：HKUDS · 仅借鉴 UI，底层为全新实现）
本项目仅供学习与研究，不构成任何投资建议。看板只做客观数据整理与公开榜单呈现——不推荐个股、不预测涨跌、不给买卖时机、不承诺收益；所有分析方向由你自己配置的 AI 给出，与本产品无关。股市有风险，请独立决策、自行核实，风险自担。
如果这个工具帮到了你，欢迎请作者喝杯咖啡。
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