金融数据分析，AI能帮我提升多少？ 盘后决策，我该如何轻松应对？
以下是基于您提供的完整工作流生成的代码和模板，分为三部分：**Python分析代码**、**HTML模板**、**数据上传功能**，并附上使用说明：
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### 📌 **1. Python分析代码（TAV框架实现）**
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def calculate_tech_indicators(df):
"""计算技术指标并返回分析结果"""
# 基础指标
df['MA5'] = talib.SMA(df['Close'], timeperiod=5)
df['MA20'] = talib.SMA(df['Close'], timeperiod=20)
df['RSI'] = talib.RSI(df['Close'], timeperiod=14)
df['MACD'], df['MACD_signal'], df['MACD_hist'] = talib.MACD(df['Close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
# 趋势判断
df['Trend'] = np.where(df['Close'] > df['MA20'], 'Bullish', 'Bearish')
df['RSI_Overbought'] = df['RSI'] > 70
df['RSI_Oversold'] = df['RSI'] < 30
# 买卖区间
df['Buy_Signal'] = df['RSI_Oversold'] & (df['Close'] > df['MA5'])
df['Sell_Signal'] = df['RSI_Overbought'] & (df['Close'] < df['MA5'])
return df
def analyze_stock(df):
"""生成分析结果字典"""
latest = df.iloc[-1]
tech_data = {
'MA5': latest['MA5'],
'MA20': latest['MA20'],
'RSI': latest['RSI'],
'MACD': latest['MACD'],
'MACD_signal': latest['MACD_signal'],
'MACD_hist': latest['MACD_hist'],
'Trend': latest['Trend'],
'RSI_Overbought': latest['RSI_Overbought'],
'RSI_Oversold': latest['RSI_Oversold'],
'Buy_Signal': latest['Buy_Signal'],
'Sell_Signal': latest['Sell_Signal']
}
text = f"""
📈 趋势分析:
- 当前趋势: {latest['Trend']}
- RSI状态: {"超买" if latest['RSI_Overbought'] else "超卖" if latest['RSI_Oversold'] else "中性"}
📊 技术指标:
- MA5: {round(latest['MA5'], 2)}
- MA20: {round(latest['MA20'], 2)}
- RSI: {round(latest['RSI'], 2)}
- MACD: {round(latest['MACD'], 2)} (信号线: {round(latest['MACD_signal'], 2)})
🔍 买卖信号:
- 买入信号: {"✅ 有" if latest['Buy_Signal'] else "❌ 无"}
- 卖出信号: {"✅ 有" if latest['Sell_Signal'] else "❌ 无"}
"""
return tech_data, text
```
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### 📌 **2. HTML模板（支持本地文件上传）**
```html
股票决策仪表盘
```
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### 📌 **3. 数据上传流程**
1. **生成分析文件**
运行Python代码后，输出 `analysis_result.json` 文件，内容格式如下：
```json
{
"tech_data": {
"MA5": 123.45,
"MA20": 110.23,
"RSI": 65.89,
"MACD": 1.23,
"MACD_signal": 0.98,
"MACD_hist": 0.25,
"Trend": "Bullish",
"RSI_Overbought": false,
"RSI_Oversold": false,
"Buy_Signal": true,
"Sell_Signal": false
},
"text": "📈 趋势分析: ...（完整分析文本）"
}
```
2. **上传文件到HTML界面**
将 `analysis_result.json` 文件拖入HTML页面的文件上传框，即可实时查看分析结果。
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### 🚀 使用说明
- **Python代码**：用于计算技术指标和生成分析结果，确保数据源为历史收盘价。
- **HTML模板**：支持本地文件上传，自动解析JSON数据并可视化展示。
- **优势**：
- 通过代码实现逻辑透明（避免AI幻觉）
- 详细指标展示（消除黑盒问题）
- 响应式设计（适配手机/PC）
- 动态更新（实时分析结果）
如需进一步扩展，可添加图表库（如Chart.js）或集成API接口。