最近逛Github发现个有趣的开源项目：
daily_stock_analysis一个基于大语言模型的智能股票分析工具，GitHub地址： https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
项目支持Docker部署，能在本地跑AI股票分析，数据不上云。正好适合NAS：7×24小时自动盯盘、收盘后自动跑分析、本地持久化数据、手机推送报告，比电脑挂机省心多了。
一、项目简介
核心功能：
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二、飞牛NAS部署
1. 配置环境变量
直接下载项目.env.example存入项目Docker安装文件目录/vol1/1000/docker/stock打开编辑
(1)添加自选股列表
# 自选股列表（逗号分隔，支持沪深两市代码）
# 沪市:60XXXX, 60XXXX, 60XXXX
# 深市:00XXXX, 00XXXX, 30XXXX
STOCK_LIST=股票代码, 股票代码, 股票代码,hk****,AAPL,TSLA
(2)数据源配置
# 数据源配置
# Tushare Pro Token（可选，从 https://tushare.pro/weborder/#/login?reg=985649 获取）
TUSHARE_TOKEN=YOUR_Token
Tushare Pro 简介：
Tushare是国内知名的金融数据接口平台，Pro版提供更专业的A股数据：
获取Token：官网 tushare.pro 注册 → 个人中心 → 接口TOKEN
(3)搜索引擎配置（用于获取股票新闻）
# 搜索引擎配置（用于获取股票新闻）
# Tavily API Keys（支持多个，逗号分隔）
TAVILY_API_KEYS=your__key_here
# SerpAPI Keys（支持多个，逗号分隔）
SERPAPI_API_KEYS=your_serpapi_key_here
# Brave Search API Keys（支持多个，逗号分隔）
# 获取: https://brave.com/search/api/
BRAVE_API_KEYS=your_brave_key_here
Tavily 简介：
Tavily是专为AI应用设计的搜索引擎API，用于抓取股票相关新闻和舆情：
应用场景：
自动搜索个股最新财经新闻 分析市场情绪（利好/利空） 监控突发公告和研报
获取Key：官网 tavily.com 注册 → API Dashboard
(4)AI 模型配置（多选一，至少配置一个）
# --- 我这里用的是质谱AI（国产，便宜好获取）---
OPENAI_API_KEY=Your_API_KEY
OPENAI_BASE_URL=https://api.z.ai/api/paas/v4
OPENAI_MODEL=zai/glm-4.5-flash
OPENAI_TEMPERATURE=0.7
# 思考模式：deepseek-reasoner、deepseek-r1、qwq 等模型自动识别，无需配置；
# deepseek-chat 需显式启用，系统按模型名自动处理。
(5)通知渠道配置（可同时配置多个，全部推送）
这里演示的是企业微信推送设置
企业微信新建群聊 → 群聊设置 → 消息推送 → 复制webhook地址 → 填入地址
# 【方式一】企业微信机器人
# 在企业微信群 -> 设置 -> 群机器人 -> 添加 -> 复制 Webhook 地址
WECHAT_WEBHOOK_URL=Your_Webhook地址
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(6)其它配置
# 报告类型：simple(精简) 或 full(完整)
# Docker环境下如果推送内容不完整，可以设置为 full
REPORT_TYPE=full
# WebUI 配置（可选）
# ===================================
# 是否默认启动 WebUI（true/false，默认 false）
WEBUI_ENABLED=true
# WebUI 监听地址（默认 127.0.0.1；Docker/Compose 场景需要 0.0.0.0 才能从宿主机访问端口映射）
WEBUI_HOST=0.0.0.0
# WebUI 监听端口（默认 8000）
WEBUI_PORT=19500
其余配置可以根据实际情况自行配置修改
2. Docker Compose部署
完整yaml代码文件
version: '3.8'
x-common:&common
image:ghcr.io/zhulinsen/daily_stock_analysis:latest
restart:unless-stopped
env_file:
-/vol1/1000/docker/stock/.env.example
volumes:
-/vol1/1000/docker/stock/data:/app/data
-/vol1/1000/docker/stock/logs:/app/logs
-/vol1/1000/docker/stock/reports:/app/reports
-/vol1/1000/docker/stock/.env.example:/app/.env
-/vol1/1000/docker/stock/strategies:/app/strategies:ro
environment:
-TZ=Asia/Shanghai
-WEBUI_HOST=0.0.0.0
-WEBUI_PORT=19500
#- http_proxy=http://192.168.31.197:7890
#- https_proxy=http://192.168.31.197:7890
logging:
driver:"json-file"
options:
max-size:"10m"
max-file:"3"
deploy:
resources:
limits:
memory:512M
reservations:
memory:256M
services:
# 定时任务模式
analyzer:
<<:*common
container_name:stock-analyzer
# WebUI 模式
webui:
<<:*common
container_name:stock-webui
command:["python","main.py","--webui-only"]
ports:
-"19500:19500"
/vol1/1000/docker/stock可以替换成你的实际目录地址-WEBUI_PORT=19500,
-ports:"19500:19500"
端口号保持跟.env配置修改的一样
访问：http://NAS_IP:19500 就可以查看WebUI
三、投资风险提示
⚠️ 重要声明：
辅助工具：本系统仅供学习研究，不构成任何投资建议； AI局限性：大模型分析存在幻觉，需结合独立判断； 市场风险：股市有风险，入市需谨慎； 建议先用模拟盘验证策略，再用实盘。
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