分享一下 个人股市分析项目 StockNova 开发历程 供大家参考
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
问题描述：
集成过程
第一步：搭建基础骨架（来自 stock-mcp）
从 huweihua123/stock-mcp 项目拿到了 FastAPI + Docker Compose + Redis 的整体架构。主要改造：
- 去掉了 yFinance（国内网络不稳定），A股数据全部走 Tushare 6000积分
- 保留 AKShare 作为备用降级方案
- 沿用了宏观数据接口设计，用 AKShare 实现 GDP/CPI/PPI/PMI 等数据获取
- 保留了 Redis 缓存策略（交易时段60秒，非交易时段300秒）
第二步：移植分析引擎（来自 stock-scanner-mcp）
从 wbsu2003/stock-scanner-mcp 直接移植了三个核心服务文件：
backend/app/services/
├── stock_data_provider.py ← 数据获取（支持5个市场）
├── technical_indicator.py ← 技术指标（MA/RSI/MACD/布林带/ATR）
└── stock_scorer.py ← 评分系统（均线25分+RSI25分+MACD20分+成交量30分）
这部分几乎是即插即用，AKShare 的接口兼容性很好。
问题描述：
集成过程
第一步：搭建基础骨架（来自 stock-mcp）
从 huweihua123/stock-mcp 项目拿到了 FastAPI + Docker Compose + Redis 的整体架构。主要改造：
- 去掉了 yFinance（国内网络不稳定），A股数据全部走 Tushare 6000积分
- 保留 AKShare 作为备用降级方案
- 沿用了宏观数据接口设计，用 AKShare 实现 GDP/CPI/PPI/PMI 等数据获取
- 保留了 Redis 缓存策略（交易时段60秒，非交易时段300秒）
第二步：移植分析引擎（来自 stock-scanner-mcp）
从 wbsu2003/stock-scanner-mcp 直接移植了三个核心服务文件：
backend/app/services/
├── stock_data_provider.py ← 数据获取（支持5个市场）
├── technical_indicator.py ← 技术指标（MA/RSI/MACD/布林带/ATR）
└── stock_scorer.py ← 评分系统（均线25分+RSI25分+MACD20分+成交量30分）
这部分几乎是即插即用，AKShare 的接口兼容性很好。