licai：本地化个人理财全资产看板与市场 AI 问答助手

核心能力与快速开始

★ 54 · Python

能做什么

全资产看板：将 A股、基金（场内 ETF / 场外公募）、银行理财、现金、数字资产与量化机器人六大类资产汇总于一屏，含手续费综合成本、份额拆分自动入账、集中度与基金穿透同源风险检测。 市场 AI 问答：挂载约 40 个数据工具（接入知识星球和扩展数据源后最多 47 个）的问答 agent，覆盖行情走势、资金面、业绩面、基本面、消息面、我的持仓和产业链全景七个维度，可并行调用工具后客观解读，流式展示每步调用的工具，支持多轮追问。 个股详情：多周期 K 线、五档盘口、逐笔成交、筹码分布、买卖点标记、恐慌逃离指数等，可挂载分析插件。 市场分析模块：板块雷达（个股 vs 同花顺行业实时 α）、情绪周期时间轴、板块成交份额迁移、全市场九页签榜单、概念轮动板、龙虎榜席位画像、全球指数条。 简报与复盘：早盘 LLM 简报（9:00 自动生成客观摘要与风险提示）、收盘小结（15:10 数据拼装）、TWR 净值曲线对比沪深300、持仓相关性矩阵、买点回看。 扩展机制：定义 provider 协议补数据源、analyzer 插件在日 K 上做计算，本仓库只定义接口不带实现。 可选集成：飞书通知、交易所自动同步、通达信数据源（分时/周月K/盘口/逐笔）、知识星球只读观点面、Claude API 早盘简报。

适用场景

希望把分散在券商 App、银行 App、基金平台、交易所的理财头寸统一到一个看板上的个人投资者。 想在本地保存个人持仓与财务数据、不上传云端、不注册账号的用户。 需要针对 A股个股 / 基金 / 市场风格 / 资金主线 / 产业链做客观问答查询，且不希望收到买卖建议的用户。 希望按自己需求接入私有数据源或自定义 K 线分析插件，构建个性化盘面解读工具的开发者。

项目形态

可直接使用的工具

部署方式

本地自托管。后端 Python 3.9+（FastAPI），前端 React + Vite 构建，数据存于 SQLite 单文件（portfolio.db）；启动命令 python run.py，默认访问 http://localhost:8888。首次启动自动建空库。可选通达信数据源需本地起 tdx-api 服务（Docker）；扩展数据源、分析插件通过 pip 安装后需显式启用。

主要依赖

README 未明确列出硬件要求。运行需 Python 3.9+、Node/npm 构建前端、可选通达信协议服务；LLM 早盘简报需 Claude API 凭证（OAuth 或 ANTHROPIC_API_KEY），未配置则该功能停用；知识星球与扩展数据源需用户自己的账号凭证，具体成本与额度未说明。

使用限制

只提供客观信息，不输出买卖建议，也不做交易执行；AI 问答单轮耗时十几秒到一分钟，服务重启会中断运行中的 agent 轮次（不自动重跑）；部分数据口径（如龙虎榜席位身份标签、板块级竞价异动、机构季报增减仓、三周以上涨停历史）自带公开源不覆盖，需接入带自有凭证的扩展数据源，本仓库不内置实现；知识星球接入为只读通道，原文不落库，附件按次单取不做批量下载；未知部署硬件、API 成本和商用条件是否受限（AGPL-3.0 许可）。

许可证

AGPL-3.0

最近推送

2026-09-29 17:14

资料检查：2026-09-30 07:00 · 卡片整理：2026-09-30 12:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容

职业应用

程序员

作为本地化部署的 Python/FastAPI + React 项目，可用于学习或参考 AI Agent 挂载约 40 个数据工具、自行选择工具取数并做客观解读的实现方式，以及 provider/analyzer 插件协议、回归评测集与运行时自检等工程实践。

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证