• # 行业场景与业务背景
## 行业场景
随着A股市场散户参与度提升，普通投资者在信息获取、技术分析和决策判断上存在诸多痛点：
1. 信息过载：每日海量财经资讯、公告研报，个人投资者难以快速筛选有效信息
2. 技术门槛：K线分析、指标计算、基本面研究需要专业知识，多数散户缺乏系统训练
3. 时间限制：上班族无法盘中持续盯盘，错过买卖时机
4. 决策情绪化：容易受市场情绪影响追涨杀跌，缺乏理性判断
本项目旨在通过AI + 自动化技术，降低普通投资者参与股票市场的门槛，为散户提供便捷的股票分析工具。
## 业务背景
项目定位于个人投资者的智能投研助手，核心业务流程：
- 数据采集：通过定时任务每日同步股票行情、基本面数据，基于Tushare等数据源构建本地数据库
- 用户入口：以微信公众号为主要交互入口，用户发送股票代码或名称即可获取分析报告
- AI分析：调用多个主流大模型，对股票基本面、技术面、新闻事件进行综合分析，给出参考观点
- 可视化输出：自动生成包含K线图、技术指标截图和分析文字的报告返回给用户，支持网页端查看完整内容
- 增值能力：支持短信登录、个性化订阅，可根据用户关注股票池定时推送分析结果
主要公司产品展示,底层数据抓取,通过对抓取的数据进行清洗分析,结合行业规则进行量化推荐.
功能包含:
用户端包含[用户注册,用户支付,推荐行情展示]
用户端包含[管理员登录,基础数据监控,推荐列表展示,]
# 项目为Java 17 + Spring Boot 3.4.2 Maven项目，是一个集成AI分析的股票量化分析系统。
## 核心技术栈
- 数据层: MySQL 8.0 + Druid 连接池 + MyBatis，Mapper XML与接口分离，支持下划线转驼峰，SQL脚本独立管理。
- AI能力: 集成阿里通义千问（dashscope-sdk）、字节豆包（火山方舟SDK）、DeepSeek，通过OkHttp/HttpClient调用大模型API完成股票分析。
- 业务集成: 微信公众号使用weixin-java-mpSDK接收用户查询，阿里云短信验证码提供登录验证；Playwright无头浏览器自动截取HQChart生成K线图；Quartz定时任务更新股票数据。
- Web能力: Spring Boot Web + Thymeleaf模板，同时支持HTTP和WebSocket两种通信。
## 工具与依赖
- JSON处理同时集成了fastjson2、Gson和Jackson；
- 使用Lombok简化Java样板代码；
- 依赖Apache Commons工具集和Guava扩展基础能力；
- 集成Micrometer+Zipkin实现链路追踪，满足可观测性需求。
## 项目特点
项目采用多Profile配置（dev/prod/local），敏感信息通过环境变量隔离，遵循模块化组织，按controller/service/dao/schedule/weixin/strategy分层，代码规范要求方法注释、字段说明和
分级日志，整体是一个可调度、可扩展的AI辅助股票分析系统，支持微信公众号交互和网页端展示。
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