1.立项原因
在金融投资领域，个人投资者和自媒体从业者常需手动收集、整理股票数据，过程繁琐且易出错。为了提高效率、降低分析门槛，我决定开发一款自动化数据分析工具，让用户无需编程基础也能快速获得专业分析结果。
2.解决什么产品问题
解决传统手工分析的低效问题，提供一站式数据获取、指标计算和可视化服务，将数小时的工作压缩至30秒内完成，帮助用户快速把握市场动态、辅助投资决策。
3.行业场景和业务背景
本产品主要面向金融自媒体、个人投资者、小型投研团队，适用于股票趋势分析、风险评估、策略回测等场景。随着A股数据量激增，高效数据处理成为刚需，而专业工具（如Wind）价格昂贵，本产品提供轻量、低成本的替代方案，特别适合初创团队和个人使用。
具体功能模块
1. 数据获取模块：自动对接akshare接口，实时获取A股历史行情数据（开盘、收盘、最高、最低、成交量等）。
2. 指标计算模块：实时计算移动平均线（MA5/MA20）、日收益率、波动率、量价关系等常用技术指标。
3. 可视化模块：利用Matplotlib生成多维专业图表，包括股价走势对比、均线分析、收益率分布、成交量对比等。
4. Web展示模块：基于Flask构建响应式界面，支持电脑/手机访问，直观展示图表和数据表格。
5. 报告生成模块：一键生成包含图表的分析报告，可导出为PNG图片和JSON数据，便于分享和二次分析。
项目主要功能描述
用户只需打开浏览器，选择股票（如茅台、宁德时代）和时间范围，系统自动获取数据并生成多维分析图表。例如，对比两只股票的走势，观察移动平均线金叉死叉信号，了解波动风险特征。所有分析过程全自动化，无需手动处理数据，输出结果直观清晰。
独立完成整个项目的需求分析、技术选型、代码编写、测试部署及文档编写，具体包括：
· 确定技术栈（Python + Flask + Pandas + Matplotlib + akshare）
· 设计系统架构（数据获取层、业务逻辑层、展示层分离）
· 解决数据源问题（从yfinance切换至akshare以规避国内证书限制）
· 处理Matplotlib中文显示乱码
· 开发响应式Web前端界面
· 撰写项目文档和演示视频
项目使用的技术栈
· 后端：Python 3.11，Flask 2.2
· 数据处理：Pandas 1.5，NumPy 1.23
· 数据获取：akshare 1.10
· 可视化：Matplotlib 3.6
· 前端：HTML5/CSS3，JavaScript
· 部署：PythonAnywhere（演示环境），本地支持一键运行
架构实现上的难点和亮点
难点：
1. 数据源访问：最初使用yfinance获取A股数据，但因国内SSL证书问题频繁失败。通过调研切换至国内更稳定的akshare库，并适配其数据格式。
2. 中文字符显示：Matplotlib默认字体不支持中文，导致图表标签乱码。通过配置系统字体（SimHei/Microsoft YaHei）并修改rcParams解决。
3. 模块化设计：确保数据获取、分析、展示三者解耦，便于后续扩展和维护。
亮点：
1. 自动化流水线：实现从数据获取到报告生成的全自动流程，用户无需手动干预。
2. 跨平台访问：基于Flask的Web架构，任何设备（电脑/手机/平板）均可通过浏览器使用。
3. 可扩展性：代码模块化设计，新增股票或指标只需修改配置文件或添加函数，无需重构系统。
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