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ZhuLinsen/daily_stock_analysis

LLM 기반 A/H/미국 주식 스마트 분석: 다중 데이터 소스 시세 + 실시간 뉴스 + LLM 의사결정 대시보드 + 다중 채널 푸시, 제로 비용 정기 실행, 완전 무료.

daily_stock_analysis란 무엇인가요?

이 스킬은 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 A주(중국 본토), H주(홍콩), 미국 주식을 분석하는 시스템입니다. 다중 데이터 소스(예: 주식 시세, 재무 데이터)와 실시간 뉴스를 수집하고, LLM이 이를 종합하여 매수/매도/보유 같은 투자 결정을 내린 후 대시보드에 시각화합니다. 또한, 사용자가 선택한 채널(예: 이메일, Slack, Telegram)로 분석 결과를 자동 푸시할 수 있습니다. GitHub Actions나 로컬 크론 작업을 통해 제로 비용으로 정기 실행이 가능하므로, 별도 서버 비용 없이 '순수 공짜(纯白嫖)'로 운영할 수 있다는 점이 특징입니다. 이 스킬은 개발자나 개인 투자자가 AI 기반 자동 매매 분석 시스템을 구축하려는 경우에 적합합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add ZhuLinsen/daily_stock_analysis

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daily_stock_analysis은(는) 무엇을 하나요?

LLM 기반 A/H/미국 주식 스마트 분석: 다중 데이터 소스 시세 + 실시간 뉴스 + LLM 의사결정 대시보드 + 다중 채널 푸시, 제로 비용 정기 실행, 완전 무료. LLM-powered stock analysis system for A/H/US markets.

개요

이 프로젝트는 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하여 A주(중국 본토), H주(홍콩), 미국 주식을 지능적으로 분석합니다. 주식 시세, 재무 데이터, 시장 뉴스를 다중 소스에서 수집하여 LLM 기반 의사결정 엔진에 전달하고, 매수, 매도, 보유와 같은 투자 권장 사항을 생성합니다. 생성된 분석 결과는 직관적인 대시보드에 표시되며, 다양한 채널을 통해 자동으로 푸시됩니다.

주요 기능

  • 다중 데이터 소스 시세: 여러 소스(Akshare, Yahoo Finance 등)에서 주식 시세와 재무 데이터를 수집합니다.
  • 실시간 뉴스 통합: 긍정/부정 감정 분석을 포함한 최신 재무 뉴스를 가져옵니다.
  • LLM 의사결정 대시보드: LLM이 처리한 종합적인 투자 분석과 점수를 제공합니다.
  • 다중 채널 푸시: 이메일, Telegram, Slack, WeChat 등을 통해 분석 결과를 보냅니다.
  • 제로 비용 정기 실행: GitHub Actions 작업 또는 로컬 크론 작업을 통해 무료로 정기 실행되도록 설정할 수 있습니다.

시작하기

사전 요구사항

  • Python 3.8+
  • 다음 데이터 소스에 대한 액세스 권한: akshare, yfinance, requests, pandas
  • 이메일, Telegram, Slack 등의 푸시 채널에 대한 선택적 API 키

설치

git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
cd daily_stock_analysis
pip install -r requirements.txt

구성

  1. 프로젝트 루트에 .env 파일을 만들고 다음 변수를 추가합니다:
# 필수: LLM API 키 (예: OpenAI)
LLM_API_KEY=sk-your-api-key

# 선택적: 푸시 채널 구성
EMAIL_HOST=smtp.gmail.com
EMAIL_PORT=587
[email protected]
EMAIL_PASS=your-password

TELEGRAM_BOT_TOKEN=your-telegram-bot-token
TELEGRAM_CHAT_ID=your-chat-id

SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/xxx
  1. 분석할 주식을 config/stocks.json에서 구성합니다:
{
  "A주": ["000001.SZ", "600519.SH"],
  "H주": ["00700.HK", "09988.HK"],
  "미국": ["AAPL", "TSLA"]
}

사용법

수동 분석 실행

python main.py

GitHub Actions를 통한 정기 실행

  1. 저장소 설정으로 이동 → Secrets and variables → Actions → New repository secret
  2. 위 단계의 모든 .env 변수에 대한 시크릿을 추가합니다.
  3. 그러면 .github/workflows/daily.yml에 정의된 워크플로우가 매일 자동으로 실행됩니다.

아키텍처

+---------------+    +----------------+    +------------------+
| 데이터 소스    | -> | LLM 분석 엔진 | -> | 대시보드 생성   |
| (Akshare,     |    | (GPT-4/Claude) |    | (HTML/JSON)      |
| Yahoo Finance)|    |                |    +------------------+
+---------------+    +----------------+         |
                                                v
+----------------+    +------------------+    +------------------+
| 푸시 채널       | <- | 결과 포맷       | <- | 저장소          |
| (Email,Telegram|    | & 압축          |    | (로컬/GitHub)   |
| Slack,WeChat)  |    +------------------+    +------------------+
+----------------+

환경 변수

변수명설명필수 여부
LLM_API_KEYLLM 제공업체(예: OpenAI)의 API 키예
LLM_MODEL사용할 LLM 모델 (예: gpt-4, claude-3-opus)아니요
EMAIL_USER전송자 이메일 주소아니요
EMAIL_PASS이메일 비밀번호 또는 앱 비밀번호아니요
TELEGRAM_BOT_TOKENTelegram 봇 토큰아니요
TELEGRAM_CHAT_ID메시지를 보낼 채팅 ID아니요
SLACK_WEBHOOK_URLSlack 웹후크 URL아니요

지원되는 데이터 소스

  • 주식 시세: akshare (중국), yfinance (미국/글로벌)
  • 재무 데이터: akshare의 재무제표, yfinance의 밸류에이션 지표
  • 실시간 뉴스: 여러 RSS 피드 및 API를 통해 수집됩니다 (예: newsapi)

라이선스

MIT

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