基金板块分析助手

基于技术分析的智能基金买卖辅助工具，实时分析 A 股板块走势，匹配相关基金，提供操作建议。

后续集成到 AI Agent 中使用，可参考https://github.com/opconty/laygin_skills

应用案例：基金板块股市行情分析助手技能，聊聊天就能长知识

功能特性

• 多数据源 - 自动切换东方财富、同花顺等数据源，网络不佳时自动切换
• 实时行情 - 使用 AKShare 获取 A 股行业板块实时行情数据
• 技术分析 - RSI、均线、成交量、资金流向等多维度分析
• 智能评级 - 五档评级系统（强烈推荐/推荐/观望/谨慎/回避）
• 基金匹配 - 自动关联板块对应的 ETF 和场外基金（40+ 板块，100+ 基金）
• 操作建议 - 基于分析结果生成买卖建议
• 图表导出 - 生成板块涨跌图、评级分布图、资金流向图等 4 种图表
• 报告导出 - 支持文本报告、CSV 格式导出
• 实时监控 - 定时刷新，跟踪板块变化

数据源支持

项目内置多数据源自动切换机制，确保数据获取的稳定性：

优先级	数据源	状态	说明
1	东方财富	✅ 主要	行业板块、概念板块实时行情
2	同花顺	✅ 备用	行业板块、概念板块列表
3	新浪财经	🔄 扩展	股票实时行情
4	其他	🔄 兜底	网络不可用时使用

智能切换策略：

• 自动尝试各数据源，按优先级获取数据
• 单数据源失败不影响整体功能
• 网络不佳时自动降级到备用数据源

安装

1. 安装 Python

确保已安装 Python 3.8 或以上版本：

python --version

如未安装，请访问 python.org 下载安装。

2. 安装依赖

cd fund_sector_analyzer
pip install -r requirements.txt

依赖

• akshare - 开源财经数据接口（东方财富、同花顺等）
• pandas - 数据处理
• tabulate - 表格输出
• colorama - 终端彩色输出
• matplotlib - 图表生成

使用方法

快速概览

python main.py

详细分析报告

python main.py --full-report

买卖操作建议

python main.py --suggestions

查看指定板块

python main.py --sector 半导体

实时监控模式

python main.py --watch --interval 30

导出文本报告

python main.py --output report.txt

导出 CSV 数据

python main.py --csv data.csv

生成图表

python main.py --charts ./charts

完整模式（同时导出文本、CSV 和图表）

python main.py --full-report --charts ./charts --output report.txt --csv data.csv

显示更多板块

python main.py --top 50

输出示例

============================================================
       基金板块分析助手
       数据来源: 东方财富 API
============================================================
       基金库覆盖: 40 个板块

[1/4] 正在获取板块数据...
[数据源] 尝试 eastmoney_industry...
[数据源] eastmoney_industry 获取成功，15 条记录
[2/4] 分析完成，共分析 30 个板块
[3/4] 匹配相关基金...
[4/4] 生成报告...

============================================================
  基金板块详细分析报告
  生成时间: 2026-06-24 11:40:00
============================================================

[推荐板块 Top 5]
============================================================

  #1 半导体
  评级: [强烈推荐] (得分: 80)
  涨跌: +3.25%  RSI: 75  趋势: [上升]
  量比: 1.2  资金: +1.2 亿
  买入建议:
    • 趋势向上，可考虑逢低买入
    • 资金净流入，主力看好
  相关基金:
      [ETF] 半导体 ETF (159813)
     跟踪: 国证半导体芯片指数
     规模: 120 亿 | 费率: 0.50%
      [ETF] 半导体 ETF (512480)
     跟踪: 中华半导体芯片指数
     规模: 85 亿 | 费率: 0.50%

  #1 新能源
  评级: [强烈推荐] (得分: 80)
  涨跌: +1.85%  RSI: 60  趋势: [上升]
  买入建议:
    • 趋势向上，可考虑逢低买入
    • RSI 处于合理区间，买入风险较低

[建议回避板块 Top 3]
============================================================

  #X 房地产
  评级: [谨慎] (得分: 30)
  涨跌: -2.15%  RSI: 25  趋势: [下降]
  卖出建议:
    • 趋势向下，建议减仓或回避
    • 大幅下跌，短期可能继续走弱

------------------------------------------------------------
  本报告仅供参考，不构成投资建议
  数据来源：东方财富 | 更新时间：交易时段实时
------------------------------------------------------------

[导出] 文本报告: report.txt
      保存成功: report.txt

[导出] CSV 报告: data.csv
      保存成功: data.csv

[导出] 图表目录: ./charts
      已生成: sector_comparison_20260624_114000.png
      已生成: rating_distribution_20260624_114000.png
      已生成: rsi_distribution_20260624_114000.png
      已生成: net_flow_20260624_114000.png

评级系统

评级	分数	含义	操作建议
[强烈推荐]	75-100	多头排列 + 资金流入 + 低位启动	逢低买入
[推荐]	60-74	趋势向上 + 温和放量	可分批建仓
[观望]	40-59	震荡整理，方向不明	持有观望
[谨慎]	25-39	高位滞涨 + 放量下跌	减仓防范
[回避]	0-24	空头排列 + 资金持续流出	回避/卖出

技术指标

指标	说明	参考值
涨跌幅	板块当日涨跌	>2% 强势，<-2% 弱势
RSI	相对强弱指标	>70 超买，<30 超卖
趋势	基于涨跌幅判断	上升/下降/震荡
量比	成交量活跃度	>2 放量，<0.5 缩量
资金流向	主力净流入/流出	正数流入，负数流出
综合评分	多维加权计算	75+ 强烈推荐，25- 回避

项目结构

fund_sector_analyzer/
├── main.py                        # 主程序入口
├── requirements.txt               # 依赖列表
├── README.md                      # 使用说明
├── .gitignore                     # Git 忽略文件
├── config/
│   ├── __init__.py
│   └── settings.py                # 配置管理
├── core/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_fetcher.py            # 数据抓取模块
│   ├── data_source_manager.py     # 多数据源管理器
│   ├── analyzer.py                # 板块分析引擎
│   ├── fund_matcher.py            # 基金匹配模块
│   ├── reporter.py                # 报告生成模块
│   └── chart_generator.py         # 图表生成模块
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── indicators.py              # 技术指标计算
├── data/
│   └── fund_library.json          # 基金库
└── charts/                        # 图表输出目录

扩展基金库

编辑 data/fund_library.json 添加更多基金：

{
  "新板块名": {
    "name": "新板块名",
    "funds": [
      {
        "code": "基金代码",
        "name": "基金名称",
        "type": "ETF/场外",
        "tracker": "跟踪指数",
        "scale": "规模",
        "expense": "费率"
      }
    ]
  }
}

扩展数据源

在 core/data_source_manager.py 中添加新的数据源：

def _fetch_new_source(self, limit=30):
    """新数据源实现"""
    try:
        import akshare as ak
        df = ak.some_function()  # 获取数据
        df = df.rename(columns={'板块名称': 'name', '涨跌幅': 'change'})
        return df
    except Exception as e:
        print(f"  [新数据源] 失败: {e}")
        return None

# 在 __init__ 中添加
self._sources['new_source'] = self._fetch_new_source

⚠️ 免责声明

本工具仅用于学习研究，不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

致谢

感谢以下数据源提供数据支持：

• 东方财富网站
• 同花顺网站
• 新浪财经网站
• 上海证券交易所
• 深圳证券交易所
• 北京证券交易所
• 中金所、上期所、大商所、郑商所、能源中心

许可证

MIT License