DSAWiki
WIKI面向初学者 · 边读边动手

把每日股票分析,
变成你看得懂的系统

从一条命令、一根 K 线,到 LLM、策略与知识图谱。 这是一份写给初学者的 DSA 互动 Wiki:不堆术语,先讲人话,再带你拆开真实的代码。

15 章互动内容 155 个概念节点 全站即时搜索
DSA / 决策仪表盘 LIVE
贵州茅台
600519 · CN · 示意数据
1,682.00+1.24%
趋势多头排列
量能温和放量
乖离率+2.1%
观望 站上 MA20,但接近压力位;
等待回踩确认,不追高。
58
18:00 · 全市场扫描完成analysis_history #1842
多源降级已启用 15 策略 · 自动路由 Prompt 约束 JSON 示意图 · 非真实行情与投资建议
6 大市场 14 个数据源适配器 15 种策略 131 个 API 端点 300+ 测试文件 MIT License
6市场A 股 · 港股 · 美股 · 日股 · 韩股 · 台股
15策略YAML 自然语言策略,无需写代码
14数据源多源适配 + 熔断 + 自动降级
36万行Python 代码 · 657 个文件 · 持续维护
WHY为什么做这份 Wiki

开源项目不缺文档,缺的是一条「从不懂到能改」的路

README 告诉你它很强大;配置文档告诉你每个变量怎么填。但初学者真正卡住的是:这些词是什么意思?它们为什么这样组合?我该按什么顺序理解?

先讲人话,再上术语

用工厂、问诊、插座、温度计这些日常类比,先建立直觉;然后再给出准确的定义、阈值与源码位置。

同一张地图,从概览到源码

六层架构、一次分析的八个站点、15 个策略的分工——每章都告诉你「现在在哪」以及「下一站读什么」。

可搜索,也可漫游

全站即时搜索,加上一张可拖拽、缩放、筛选的知识图谱。概念之间不再是一座座孤岛。

60s60 秒认识 DSA

它每天替你做一遍「投研流程」

抓行情 → 算指标 → 搜新闻 → 让 LLM 写分析 → 规则复核 → 生成仪表盘 → 推送到你常用的 IM。

看完整架构
REPORT

决策仪表盘

核心结论、评分、趋势、买卖点位、风险、催化与操作清单,一屏读完一只股票。

DATA

多市场 · 多数据源

A/HK/US/JP/KR/TW 与 ETF;AkShare、Tushare、YFinance、Longbridge 等自动降级。

GUARD

LLM + 规则双保险

模型负责归纳与表达,支撑压力、资金流、评分刻度等确定性规则负责「踩刹车」。

AGENT

Agent 策略问股

多轮追问,自动调用行情、新闻、技术分析与回测工具,15 种策略按市场状态路由。

WORKBENCH

Web / 桌面工作台

手动分析、任务进度、历史报告、回测、持仓、告警、选股与配置管理。

DELIVERY

自动化与推送

GitHub Actions、Docker、本地定时;企业微信、飞书、Telegram、邮件等 14 类渠道。

PATH四站式学习路线

不必读完 36 万行,按这条线走就够了

每一站都有明确产出:跑起来、看懂一份报告、画出系统地图、找到能改的那一行。

MAP一张图看懂主链路

数据进来,结论出去

所有复杂度都藏在这条线的「中间」:谁取数、谁算指标、谁组织上下文、谁最终拍板。

逐站拆解
入口main.py 流水线Pipeline 数据14 个 Provider 分析技术指标 + LLM 守卫结构 / 阶段 / 资金 交付报告 + 推送

两侧是工程护栏:配置中心、交易日历、缓存、幂等、并发、通知降噪与失败降级。

GRAPH可探索知识图谱

155 个概念,彼此相连

K 线通向均线,均线通向策略;Prompt 依赖上下文包,上下文包又依赖行情与新闻。拖动、缩放、搜索,看看一个词在系统里的真实位置。

先把最重要的丑话说在前面

DSA 是一个学习与研究工具,不构成任何投资建议。LLM 会犯错,数据源会延迟,回测会过拟合,策略会在新市场环境里失效。任何「AI 选股」都不能替代你自己的判断与风险承受能力。

本 Wiki 中的行情、报告与对话截图均为示意数据;涉及实现细节时,以仓库当前代码为准(本站基于 main@5457ac81 构建)。

准备好了吗?从最低成本的一次真实运行开始。

只要一个可用的模型 Key、一个通知 Webhook 和一行自选股代码。

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