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Vibe-Research · 个人 AI 投研系统（A股/美股/港股）

官网 · 产品预览 · 功能 · 数据源 · 快速开始 · 接入 AI · 合规 · 相关生态

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、产业信号、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.

产品预览

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

功能

每个页面的具体模块：

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。

数据源（Data Sources）

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。

A 股全栈数据 · AStockData

• 就在本仓库的 a-stock-data/ 文件夹里（v3.7.1）。十一层数据架构、54 个端点、19 个数据源，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 numpy baostock xlrd openpyxl（自包含，v3.0 起已移除 akshare；v3.7 新增 numpy/baostock/xlrd/openpyxl，用于筹码分布与估值历史等新端点）。
• 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。

美股 / 港股数据 · global-stock-data

• 就在本仓库的 global-stock-data/ 文件夹里（v2.0.3）。13 层数据架构、30+ 个端点、11 个数据源、零鉴权，覆盖美港股行情 / K线 / 技术指标 / 三表财报 / 资金流 / 期权（CBOE 官方期权链含完整希腊字母与 0DTE 流）/ FINRA 空头成交量 / SEC EDGAR 申报流与全市场筛选。每个数据源都标注了合规级别。
• 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，失败自动降级系统网络设置）。
• 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。

全球资讯 · investment-news

• 12 赛道 106 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。

架构

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，v3.7.1，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）
│   ├── signals.py       产业信号（GPU 租金：Vast 现货 + 500.farm 历史 + Kalshi 远期）
│   ├── 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（25 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。

快速开始

# 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

接入 AI

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：

1. 订阅接入（调本机已登录的 CLI，免 API key）

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
• 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」。

2. API 接入（填自己的 key）

「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。

3. MCP（给 Claude Code / 高手 agent）

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。

多 agent 是怎么设计的

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。

一次辩论的开销（跑之前先看这里）

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：

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

反思审计

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）。

测试

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）

更新日志

见 CHANGELOG.md。版本号唯一来源是 frontend/package.json，后端 API / 前端界面 / MCP serverInfo 全部从它读取。

合规

• 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）。

相关生态

Vibe-Research 用到的数据 / 工具，来自同一套自研开源体系（都在 simonlin1212）：

联系作者

作者 Simon，独立开发者。

• 🐦 X：@linsizhen
• ✉️ 邮箱：simonlin0423@gmail.com
• 💬 欢迎交流企业 AI 落地方案；项目相关问题也可提 Issue。

致谢

• 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）

免责声明

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。

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License

MIT