Market Dashboard：日美股市场仪表盘与 AI 多智能体选股组合分析

核心能力与快速开始

★ 1 · Python

能做什么

提供日股与美股市场总览，包括主要指数、VIX、汇率、大宗商品和美债收益率等观察列表卡片，Shiller CAPE、OECD 领先指标、FOMC 加息/降息隐含概率、Fear & Greed、NAAIM 机构持仓与综合情绪分数，以及熊市风险判定和历史崩盘模式匹配、板块轮动 RRG 图、日经 225 与美股方向预测模型、日美经济日历和日本新闻聚合。日本股专项分析包括动量排名、夏普比率 TOP10、AI 披露评分（LLM as a Judge）、远期盈利筛选、规模/价值因子分析、基于 CAPM 的价值创造分析（ROE vs 资本成本）、ROIC-WACC 分析、供需与价格形态筛选、信用余额和机构/内部人交易数据。AI 分析部分提供 7 种投资策略模式及 1 年/3 年回测，三段式多智能体（宏观→个股并行→组合组装）配合数据一致性校验生成推荐组合（含入场价与止损线），并在 AI 提供商间自动降级。交易记录与组合管理支持 Google Sheets 持久化、损益与资产类别分配、多周期绩效追踪、分红摘要和 CSV/Excel 导出。组合权重由 scipy.optimize 的均值方差优化（夏普比率最大化，基于 2 年日收益）求解。

适用场景

适用于关注日股和美股的个人投资者或研究者，用于一站式查看宏观市场环境与情绪指标、对日本股进行因子与 ROIC-WACC 等基本面筛选、借助 AI 多智能体对持仓个股做诊断并生成带入场价和止损线的推荐组合、以及记录和管理实际交易与分红。也可用于参考其多智能体流水线设计、多数据源冗余与自动降级策略、以及生产运营中踩坑与修复经验的开发者。

项目形态

可直接使用的工具

部署方式

公开 URL 可直接访问，托管于 Streamlit Community Cloud，向 main 分支 push 即自动部署。多智能体策略模式与交易记录功能需要登录。

主要依赖

Python 3.11、Streamlit 及 yfinance、Tiingo、FMP、BLS、FRED、J-Quants API v2、Finnhub、Alpha Vantage 等外部数据源，并依赖 Gemini、Groq、DeepSeek、NVIDIA NIM、OpenRouter 等 AI 提供商；J-Quants API v2 需付费计划。部分数据源与 AI 服务的具体配额、成本与限制未说明。

使用限制

材料自述若干已知限制：CAPM 资本成本为简化模型，与实际 WACC 存在偏差；FOMC 隐含概率仅假设维持或 25bp 变动两种情形；部分策略模式回测存在前视偏差（使用今日顶部股票回溯评估）；供需与价格形态筛选只能识别统计形态而无法定位原因；熊市风险中利率上升速度阈值为经验规则而非统计优化；预测模型经前视验证后，次日方向预测未能超过基准，仅作信号参考。AI 多智能体仅向 Agent A/B 提供价格与收益数据，存在未提供财务指标被“合理生成”的伪造风险，虽经提示词排除与正则检查，仍可能遗漏并显示“数值未验证”徽章。材料声明应用信息与 AI 评论仅供参考，不构成投资建议。具体部署成本与商用许可未说明。

许可证

未说明

最近推送

2026-10-05 04:02

资料检查：2026-10-05 07:00 · 卡片整理：2026-10-05 07:00
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 Streamlit + Python 的参考实现，可用于学习多智能体流水线编排（Agent A 宏观分析→Agent B 并行个股分析→Agent C 组合组装）、多 AI 提供商自动降级（Gemini→Groq→DeepSeek→NVIDIA NIM→OpenRouter）、外部 API 冗余回退、缓存与并行预取等工程实践，并参考其记录的生产问题与修复（如 st.tabs 全量重绘、gspread 参数顺序变更、SDK EOL 排查）。

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