ycg
569c1c8813
- 重构数据访问层：引入DAO模式，支持MySQL/SQLite双数据库 - 新增数据库架构：完整的股票数据、AI分析、自选股管理表结构 - 升级AI分析服务：集成豆包大模型，支持多维度分析 - 优化API路由：分离市场数据API，提供更清晰的接口设计 - 完善项目文档：添加数据库迁移指南、新功能指南等 - 清理冗余文件：删除旧的缓存文件和无用配置 - 新增调度器：支持定时任务和数据自动更新 - 改进前端模板：简化的股票展示页面 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
573 lines
23 KiB
Python
573 lines
23 KiB
Python
"""
|
||
基于数据库的AI分析服务
|
||
"""
|
||
import json
|
||
from datetime import datetime, date
|
||
from openai import OpenAI
|
||
from app.dao import AIAnalysisDAO, ConfigDAO
|
||
from app.config import Config
|
||
import logging
|
||
|
||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||
|
||
|
||
class AIAnalysisServiceDB:
|
||
def __init__(self):
|
||
# 配置OpenAI客户端连接到Volces API
|
||
self.model = "ep-20251113170010-6qdcp" # Volces 模型接入点ID
|
||
self.client = OpenAI(
|
||
api_key="ec3ebae6-e131-4b1e-a5ae-30f70468e165", # 豆包大模型APIkey
|
||
base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
|
||
)
|
||
|
||
# 数据访问对象
|
||
self.ai_dao = AIAnalysisDAO()
|
||
self.config_dao = ConfigDAO()
|
||
self.logger = logging.getLogger(__name__)
|
||
|
||
def analyze_value_investment(self, analysis_data: dict, force_refresh: bool = False):
|
||
"""
|
||
对股票进行价值投资分析
|
||
:param analysis_data: 包含各项财务指标的字典
|
||
:param force_refresh: 是否强制刷新分析结果
|
||
:return: AI分析结果
|
||
"""
|
||
try:
|
||
stock_code = analysis_data["stock_info"]["code"]
|
||
today = self.ai_dao.get_today_date()
|
||
|
||
# 如果不是强制刷新，尝试从数据库加载
|
||
if not force_refresh:
|
||
cached_result = self.ai_dao.get_analysis(stock_code, 'stock', today)
|
||
if cached_result:
|
||
logger.info(f"从数据库加载AI分析结果: {stock_code}")
|
||
return self.ai_dao.format_analysis_data(cached_result)
|
||
|
||
# 打印输入数据用于调试
|
||
logger.info(f"开始AI价值投资分析: {stock_code}")
|
||
|
||
# 构建提示词
|
||
prompt = self._build_analysis_prompt(analysis_data)
|
||
|
||
# 调用API
|
||
response = self.client.chat.completions.create(
|
||
model=self.model,
|
||
messages=[
|
||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": [
|
||
{
|
||
"type": "text",
|
||
"text": prompt
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
]
|
||
)
|
||
|
||
# 获取分析结果
|
||
analysis_text = response.choices[0].message.content
|
||
logger.info(f"AI分析完成: {stock_code}")
|
||
|
||
try:
|
||
# 尝试解析JSON
|
||
analysis_result = json.loads(analysis_text)
|
||
|
||
# 添加缓存标识
|
||
analysis_result['from_cache'] = False
|
||
|
||
# 保存到数据库
|
||
success = self.ai_dao.save_analysis(stock_code, 'stock', analysis_result, today)
|
||
if not success:
|
||
logger.warning(f"保存AI分析结果失败: {stock_code}")
|
||
|
||
return analysis_result
|
||
|
||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||
logger.error(f"JSON解析失败: {str(e)}")
|
||
# 如果JSON解析失败，返回错误信息
|
||
error_result = {
|
||
'stock_info': analysis_data.get('stock_info', {}),
|
||
'valuation': analysis_data.get('valuation', {}),
|
||
'profitability': analysis_data.get('profitability', {}),
|
||
'growth': analysis_data.get('growth', {}),
|
||
'operation': analysis_data.get('operation', {}),
|
||
'solvency': analysis_data.get('solvency', {}),
|
||
'cash_flow': analysis_data.get('cash_flow', {}),
|
||
'per_share': analysis_data.get('per_share', {}),
|
||
'analysis_result': {
|
||
"error": "AI返回的结果不是有效的JSON格式",
|
||
"raw_text": analysis_text
|
||
},
|
||
'from_cache': False
|
||
}
|
||
return error_result
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"AI分析失败: {str(e)}")
|
||
return {"error": f"AI分析失败: {str(e)}"}
|
||
|
||
def analyze_tao_philosophy(self, company_info: dict, force_refresh: bool = False):
|
||
"""
|
||
基于道德经理念分析公司
|
||
:param company_info: 公司信息
|
||
:param force_refresh: 是否强制刷新分析结果
|
||
:return: AI分析结果
|
||
"""
|
||
try:
|
||
stock_code = company_info.get('basic_info', {}).get('code')
|
||
today = self.ai_dao.get_today_date()
|
||
|
||
# 如果不是强制刷新，尝试从数据库加载
|
||
if not force_refresh and stock_code:
|
||
cached_result = self.ai_dao.get_analysis(stock_code, 'dao', today)
|
||
if cached_result:
|
||
logger.info(f"从数据库加载道德经分析结果: {stock_code}")
|
||
return self.ai_dao.format_analysis_data(cached_result)
|
||
|
||
# 构建提示词
|
||
prompt = self._build_tao_analysis_prompt(company_info)
|
||
|
||
# 调用API
|
||
response = self.client.chat.completions.create(
|
||
model=self.model,
|
||
messages=[
|
||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": prompt
|
||
}
|
||
]
|
||
)
|
||
|
||
# 获取分析结果
|
||
analysis_text = response.choices[0].message.content
|
||
logger.info(f"道德经分析完成: {stock_code}")
|
||
|
||
try:
|
||
# 解析JSON结果
|
||
analysis_result = json.loads(analysis_text)
|
||
|
||
# 添加缓存标识
|
||
analysis_result['from_cache'] = False
|
||
|
||
# 保存到数据库
|
||
if stock_code:
|
||
success = self.ai_dao.save_analysis(stock_code, 'dao', analysis_result, today)
|
||
if not success:
|
||
logger.warning(f"保存道德经分析结果失败: {stock_code}")
|
||
|
||
return analysis_result
|
||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||
logger.error(f"道德经分析结果JSON解析失败: {str(e)}")
|
||
return {"error": "分析结果格式错误", "from_cache": False}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"道德经分析失败: {str(e)}")
|
||
return {"error": f"道德经分析失败: {str(e)}", "from_cache": False}
|
||
|
||
def analyze_by_masters(self, company_info: dict, value_analysis: dict, force_refresh: bool = False):
|
||
"""
|
||
基于各位价值投资大咖的理念分析公司
|
||
:param company_info: 公司信息
|
||
:param value_analysis: 价值分析数据
|
||
:param force_refresh: 是否强制刷新分析结果
|
||
:return: AI分析结果
|
||
"""
|
||
try:
|
||
stock_code = company_info.get('basic_info', {}).get('code')
|
||
today = self.ai_dao.get_today_date()
|
||
|
||
# 如果不是强制刷新，尝试从数据库加载
|
||
if not force_refresh and stock_code:
|
||
cached_result = self.ai_dao.get_analysis(stock_code, 'daka', today)
|
||
if cached_result:
|
||
logger.info(f"从数据库加载大咖分析结果: {stock_code}")
|
||
return self.ai_dao.format_analysis_data(cached_result)
|
||
|
||
logger.info(f"开始大咖分析: {stock_code}")
|
||
|
||
# 构建提示词
|
||
prompt = self._build_masters_analysis_prompt(company_info, value_analysis)
|
||
|
||
# 调用API
|
||
response = self.client.chat.completions.create(
|
||
model=self.model,
|
||
messages=[
|
||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": prompt
|
||
}
|
||
]
|
||
)
|
||
|
||
# 获取分析结果
|
||
analysis_text = response.choices[0].message.content
|
||
logger.info(f"大咖分析完成: {stock_code}")
|
||
|
||
try:
|
||
# 解析JSON结果
|
||
analysis_result = json.loads(analysis_text)
|
||
|
||
# 添加缓存标识
|
||
analysis_result['from_cache'] = False
|
||
|
||
# 保存到数据库
|
||
if stock_code:
|
||
success = self.ai_dao.save_analysis(stock_code, 'daka', analysis_result, today)
|
||
if not success:
|
||
logger.warning(f"保存大咖分析结果失败: {stock_code}")
|
||
|
||
return analysis_result
|
||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||
logger.error(f"大咖分析结果JSON解析失败: {str(e)}")
|
||
return {"error": "分析结果格式错误", "from_cache": False}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"价值投资大咖分析失败: {str(e)}")
|
||
return {"error": f"价值投资大咖分析失败: {str(e)}", "from_cache": False}
|
||
|
||
def get_analysis_history(self, stock_code: str, analysis_type: str, days: int = 30):
|
||
"""获取分析历史"""
|
||
try:
|
||
return self.ai_dao.get_analysis_history(stock_code, analysis_type, days)
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"获取分析历史失败: {stock_code}, {analysis_type}, 错误: {e}")
|
||
return []
|
||
|
||
def get_latest_analysis(self, stock_code: str, analysis_type: str):
|
||
"""获取最新的分析结果"""
|
||
try:
|
||
latest = self.ai_dao.get_latest_analysis(stock_code, analysis_type)
|
||
if latest:
|
||
return self.ai_dao.format_analysis_data(latest)
|
||
return None
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"获取最新分析失败: {stock_code}, {analysis_type}, 错误: {e}")
|
||
return None
|
||
|
||
def get_all_analysis_types(self, stock_code: str, analysis_date: str = None):
|
||
"""获取股票的所有类型分析"""
|
||
try:
|
||
if analysis_date is None:
|
||
analysis_date = self.ai_dao.get_today_date()
|
||
|
||
records = self.ai_dao.get_all_analysis_types(stock_code, analysis_date)
|
||
results = {}
|
||
|
||
for record in records:
|
||
analysis_type = record['analysis_type']
|
||
results[analysis_type] = self.ai_dao.format_analysis_data(record)
|
||
|
||
return results
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"获取所有分析类型失败: {stock_code}, 错误: {e}")
|
||
return {}
|
||
|
||
# 复用原有的提示词构建方法
|
||
def _build_analysis_prompt(self, data):
|
||
"""
|
||
构建AI分析提示词
|
||
"""
|
||
stock_info = data.get('stock_info', {})
|
||
valuation = data.get('valuation', {})
|
||
profitability = data.get('profitability', {})
|
||
growth = data.get('growth', {})
|
||
operation = data.get('operation', {})
|
||
solvency = data.get('solvency', {})
|
||
cash_flow = data.get('cash_flow', {})
|
||
per_share = data.get('per_share', {})
|
||
|
||
# 格式化数值，保留4位小数
|
||
def format_number(value):
|
||
try:
|
||
if value is None:
|
||
return "0.0000"
|
||
if isinstance(value, (int, float)):
|
||
if abs(value) < 0.0001: # 对于非常小的数值
|
||
return "0.0000"
|
||
return f"{value:.4f}"
|
||
if isinstance(value, str):
|
||
try:
|
||
value = float(value)
|
||
if abs(value) < 0.0001:
|
||
return "0.0000"
|
||
return f"{value:.4f}"
|
||
except:
|
||
pass
|
||
return str(value)
|
||
except:
|
||
return "0.0000"
|
||
|
||
# 格式化百分比，保留2位小数
|
||
def format_percent(value):
|
||
try:
|
||
if value is None:
|
||
return "0.00%"
|
||
if isinstance(value, (int, float)):
|
||
# 如果值已经是小数形式（如0.5代表50%），则乘以100
|
||
if abs(value) <= 1:
|
||
value = value * 100
|
||
return f"{value:.2f}%"
|
||
if isinstance(value, str):
|
||
try:
|
||
value = float(value)
|
||
if abs(value) <= 1:
|
||
value = value * 100
|
||
return f"{value:.2f}%"
|
||
except:
|
||
pass
|
||
return "0.00%"
|
||
except:
|
||
return "0.00%"
|
||
|
||
# 构建数据部分
|
||
data_section = f"""请作为一位专业的价值投资分析师，对{stock_info.get('name', '')}({stock_info.get('code', '')})进行深入的价值投资分析。
|
||
|
||
当前市场信息：
|
||
- 市盈率(PE)：{format_number(valuation.get('pe_ratio'))}
|
||
- 市净率(PB)：{format_number(valuation.get('pb_ratio'))}
|
||
- 市销率(PS)：{format_number(valuation.get('ps_ratio'))}
|
||
- 股息率：{format_percent(valuation.get('dividend_yield'))}
|
||
- 总市值(亿元)：{format_number(valuation.get('total_market_value'))}
|
||
- 当前股价：{format_number(stock_info.get('current_price'))}元
|
||
|
||
盈利能力指标：
|
||
- ROE：{format_percent(profitability.get('roe'))}
|
||
- 毛利率：{format_percent(profitability.get('gross_margin'))}
|
||
- 净利率：{format_percent(profitability.get('net_margin'))}
|
||
|
||
成长能力指标：
|
||
- 净利润增长率：{format_percent(growth.get('net_profit_growth'))}
|
||
- 扣非净利润增长率：{format_percent(growth.get('deducted_net_profit_growth'))}
|
||
- 营收增长率：{format_percent(growth.get('revenue_growth'))}
|
||
|
||
运营能力指标：
|
||
- 总资产周转率：{format_number(operation.get('asset_turnover'))}次/年
|
||
- 存货周转率：{format_number(operation.get('inventory_turnover'))}次/年
|
||
- 应收账款周转率：{format_number(operation.get('receivables_turnover'))}次/年
|
||
|
||
偿债能力指标：
|
||
- 流动比率：{format_number(solvency.get('current_ratio'))}
|
||
- 速动比率：{format_number(solvency.get('quick_ratio'))}
|
||
- 资产负债率：{format_percent(solvency.get('debt_to_assets'))}
|
||
|
||
现金流指标：
|
||
- 经营现金流/营收比：{format_percent(cash_flow.get('ocf_to_revenue'))}
|
||
- 经营现金流同比增长：{format_percent(cash_flow.get('ocf_growth'))}
|
||
|
||
每股指标：
|
||
- 每股收益(EPS)：{format_number(per_share.get('eps'))}元
|
||
- 每股净资产(BPS)：{format_number(per_share.get('bps'))}元
|
||
- 每股现金流(CFPS)：{format_number(per_share.get('cfps'))}元
|
||
- 每股经营现金流(OCFPS)：{format_number(per_share.get('ocfps'))}元
|
||
- 每股未分配利润：{format_number(per_share.get('retained_eps'))}元"""
|
||
|
||
# 构建分析要求部分
|
||
analysis_requirements = """
|
||
请基于以上数据，从价值投资的角度进行分析。请特别注意：
|
||
1. 结合行业特点、公司竞争力、成长性等因素，给出合理的估值区间
|
||
2. 某些数据可能缺失或异常，分析时需要谨慎对待，或者从东财choice获取
|
||
3. 考虑当前市场环境和行业整体估值水平
|
||
|
||
在给出估值区间时，请充分考虑：
|
||
1. 公司所处行业特点和竞争格局
|
||
2. 公司的竞争优势和市场地位
|
||
3. 当前的盈利能力和成长性
|
||
4. 财务健康状况和风险因素
|
||
5. 宏观经济环境和行业周期
|
||
6. 可比公司的估值水平
|
||
|
||
请以JSON格式返回分析结果，包含以下内容：
|
||
1. investment_suggestion: 投资建议，包含summary(总体建议)、action(具体操作建议)和key_points(关注重点)
|
||
2. analysis: 详细分析，包含估值分析、财务健康状况、成长潜力和风险评估
|
||
3. price_analysis: 价格分析，包含合理价格区间和目标市值区间
|
||
实例：
|
||
"price_analysis": {
|
||
"合理价格区间": [
|
||
xxx,
|
||
xxx
|
||
],
|
||
"目标市值区间": [
|
||
xxx,
|
||
xxx
|
||
]
|
||
|
||
请确保返回的是一个有效的JSON格式,不要使用代码块格式，数值使用数字而不是字符串（价格、市值等），文本分析使用字符串。分析要客观、专业、详细。"""
|
||
|
||
# 组合完整的提示词
|
||
prompt = data_section + analysis_requirements
|
||
|
||
return prompt
|
||
|
||
def _build_tao_analysis_prompt(self, company_info: dict):
|
||
"""
|
||
构建道德经分析提示词
|
||
"""
|
||
basic_info = company_info.get('basic_info', {})
|
||
|
||
prompt = f"""请作为一位精通道德经的智者，运用道德经的智慧来分析{basic_info.get('name', '')}({basic_info.get('code', '')})这家公司。
|
||
|
||
公司基本信息：
|
||
- 公司名称：{basic_info.get('name', '')}
|
||
- 所属行业：{basic_info.get('industry', '')}
|
||
- 主营业务：{basic_info.get('main_business', '')}
|
||
- 经营范围：{basic_info.get('business_scope', '')}
|
||
- 公司简介：{basic_info.get('introduction', '')}
|
||
|
||
请从道德经的智慧角度，分析以下几个方面：
|
||
|
||
1. 道德经视角：
|
||
- 公司的经营理念是否符合"道法自然"的原则
|
||
- 企业的发展是否遵循"无为而治"的智慧
|
||
- 公司是否体现"上善若水"的品质
|
||
- 管理方式是否符合"柔弱胜刚强"的道理
|
||
|
||
2. 企业道德评估：
|
||
- 公司对待员工、客户、供应商的态度
|
||
- 企业的社会责任感和可持续发展理念
|
||
- 公司的价值观和企业文化
|
||
- 经营中的道德风险评估
|
||
|
||
3. 投资建议：
|
||
- 基于道德经智慧的投资建议
|
||
- 长期发展潜力分析
|
||
- 需要关注的风险点
|
||
- 持有建议
|
||
|
||
请以JSON格式返回分析结果，包含以下字段：
|
||
1. investment_suggestion: 投资建议（summary, action, key_points）
|
||
2. analysis: 详细分析（道德经视角, 企业道德评估, 风险评估）
|
||
3. price_analysis: 价格分析（合理价格区间, 目标市值区间）
|
||
|
||
分析要客观、专业、深入，同时体现道德经的智慧。"""
|
||
|
||
return prompt
|
||
|
||
def _build_masters_analysis_prompt(self, company_info: dict, value_analysis: dict):
|
||
"""
|
||
构建价值投资大咖分析提示词
|
||
"""
|
||
basic_info = company_info.get('basic_info', {})
|
||
|
||
# 从value_analysis中获取财务数据
|
||
valuation = value_analysis.get('valuation', {})
|
||
profitability = value_analysis.get('profitability', {})
|
||
growth = value_analysis.get('growth', {})
|
||
operation = value_analysis.get('operation', {})
|
||
solvency = value_analysis.get('solvency', {})
|
||
cash_flow = value_analysis.get('cash_flow', {})
|
||
per_share = value_analysis.get('per_share', {})
|
||
stock_info = value_analysis.get('stock_info', {})
|
||
|
||
# 格式化百分比
|
||
def format_percent(value):
|
||
if value is None:
|
||
return '-'
|
||
try:
|
||
if isinstance(value, str):
|
||
value = float(value)
|
||
if abs(value) <= 1:
|
||
value = value * 100
|
||
return f"{value:.2f}%"
|
||
except:
|
||
return '-'
|
||
|
||
# 格式化数字
|
||
def format_number(value):
|
||
if value is None:
|
||
return '-'
|
||
try:
|
||
if isinstance(value, str):
|
||
value = float(value)
|
||
return f"{value:.4f}"
|
||
except:
|
||
return '-'
|
||
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prompt = f"""请分别以五位价值投资大咖的视角，分析{basic_info.get('name', '')}({basic_info.get('code', '')})这家公司。
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公司基本信息：
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- 公司名称：{basic_info.get('name', '')}
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- 所属行业：{basic_info.get('industry', '')}
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- 主营业务：{basic_info.get('main_business', '')}
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- 经营范围：{basic_info.get('business_scope', '')}
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- 公司简介：{basic_info.get('introduction', '')}
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- 法人代表：{basic_info.get('chairman', '')}
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- 总经理：{basic_info.get('manager', '')}
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- 注册资本：{basic_info.get('reg_capital', '')}万元
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- 员工人数：{basic_info.get('employees', '')}人
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- 成立日期：{basic_info.get('setup_date', '')}
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- 上市日期：{basic_info.get('list_date', '')}
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当前市场信息：
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- 当前股价：{format_number(stock_info.get('current_price'))}元
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- 总市值：{format_number(valuation.get('total_market_value'))}亿元
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估值指标：
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- 市盈率(PE)：{format_number(valuation.get('pe_ratio'))}
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- 市净率(PB)：{format_number(valuation.get('pb_ratio'))}
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- 市销率(PS)：{format_number(valuation.get('ps_ratio'))}
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- 股息率：{format_percent(valuation.get('dividend_yield'))}
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盈利能力指标：
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- ROE：{format_percent(profitability.get('roe'))}
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- 毛利率：{format_percent(profitability.get('gross_margin'))}
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- 净利率：{format_percent(profitability.get('net_margin'))}
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成长能力指标：
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- 净利润增长率：{format_percent(growth.get('net_profit_growth'))}
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- 营收增长率：{format_percent(growth.get('revenue_growth'))}
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偿债能力指标：
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- 资产负债率：{format_percent(solvency.get('debt_to_assets'))}
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每股指标：
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- 每股收益(EPS)：{format_number(per_share.get('eps'))}元
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- 每股净资产：{format_number(per_share.get('bps'))}元
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- 每股经营现金流：{format_number(per_share.get('ocfps'))}元
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请分别从以下五位投资大师的视角进行分析：
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1. 巴菲特视角：
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- 是否具有护城河（品牌优势、规模效应、专利技术等）
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- 管理层能力和诚信（从财务指标、现金流等反映的经营能力）
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- 业务是否容易理解（商业模式的清晰度）
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- 长期竞争优势（市场地位、核心竞争力）
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- 是否是好生意（盈利能力、现金流状况）
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- 以合理价格购买优秀企业的原则（估值分析）
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2. 格雷厄姆视角：
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- 安全边际分析（基于净资产、市盈率等）
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- 内在价值计算（基于盈利能力和资产价值）
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- 财务安全性（偿债能力、资产质量）
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- 是否具有投资价值（基于定量分析）
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- 基于定量分析的结论（综合财务指标评估）
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3. 林园视角：
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- 行业成长性（收入增长、利润增长）
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- 公司治理结构（股权结构、管理层背景）
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- 研发创新能力（技术优势、产品创新）
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- 市场竞争格局（市场份额、竞争态势）
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- 估值是否合理（相对估值和绝对估值）
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4. 李大霄视角：
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- 市场地位和品牌价值（行业地位、品牌影响力）
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- 行业发展趋势（产业政策、市场空间）
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- 政策影响分析（行业政策、监管环境）
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- 投资时机把握（技术面和基本面）
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- 投资建议（综合分析结论）
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5. 段永平视角：
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- 商业模式分析（盈利模式、竞争优势）
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- 用户价值（产品力、客户粘性）
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- 企业文化（管理理念、团队建设）
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- 长期发展潜力（成长空间、持续经营能力）
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- 是否值得长期持有（投资价值判断）
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请以JSON格式返回分析结果，包含以下字段：
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1. investment_suggestion: 投资建议（summary, action, key_points）
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2. analysis: 详细分析（巴菲特视角, 格雷厄姆视角, 林园视角, 李大霄视角, 段永平视角）
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3. price_analysis: 价格分析（合理价格区间, 目标市值区间）
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分析要客观、专业、深入，并体现每位投资大师的独特投资理念。请基于上述详细的财务数据进行分析，尤其是定量指标的解读。"""
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