PythonAI算法
基于 Docker 部署的 AI 量化分析平台搭建与波浪理论实战
如何使用 Docker 本地部署开源 AI 量化分析平台。通过优化 Dockerfile 镜像源解决构建问题，并配置兼容 OpenAI 标准的 API 接口实现 AI 分析能力。平台支持艾略特波浪理论辅助决策、模拟交易账户管理、历史回测及多渠道通知配置。教程涵盖了环境准备、API 接入、系统启动及功能测试，旨在帮助用户建立私有化、可扩展的投资辅助生态，确保数据安全与实时性。
如何使用 Docker 本地部署开源 AI 量化分析平台。通过优化 Dockerfile 镜像源解决构建问题，并配置兼容 OpenAI 标准的 API 接口实现 AI 分析能力。平台支持艾略特波浪理论辅助决策、模拟交易账户管理、历史回测及多渠道通知配置。教程涵盖了环境准备、API 接入、系统启动及功能测试，旨在帮助用户建立私有化、可扩展的投资辅助生态，确保数据安全与实时性。
在量化交易日益普及的今天，对数据的解读能力至关重要。市面上 AI 选股工具虽多，但往往面临高价订阅或数据隐私风险。开源项目为我们提供了新的选择，集成了 AI 对话分析、模拟账户管理、历史回测及多渠道通知等功能。
核心亮点在于利用大语言模型结合'波浪理论'进行辅助决策，这比单纯的技术指标具有更深度的逻辑支撑。
为确保环境配置顺利，采用 Docker 容器化部署，并针对国内网络环境进行了镜像优化。
确保本地已安装 Docker 和 Git。从克隆仓库开始：
git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
cd daily_stock_analysis
本项目的核心是 AI 分析，需要接入大模型 API。项目支持 OpenAI 兼容接口。
配置步骤：
复制环境变量模板，并填入你的密钥：
cp .env.example .env
notepad .env
打开配置文件后，定位到 OpenAI/兼容 API 部分，填入你在后台申请的 API Key，并将 URL 设置为官方地址：https://api.openai.com/v1。这一步是激活 AI 分析能力的关键。
默认的 Dockerfile 使用的是 Debian 官方源，在国内拉取速度较慢。为了解决这个问题，我们需要手动修改 Dockerfile，切换到镜像源。
请找到项目路径下的 docker\Dockerfile，定位到第 27 行附近的 RUN apt-get update 指令。
你需要将原有的安装指令替换为以下内容：
RUN rm -f /etc/apt/sources.list.d/debian.sources && \
echo "deb http://ftp.hk.debian.org/debian bookworm main" > /etc/apt/sources.list && \
echo "deb http://ftp.hk.debian.org/debian bookworm-updates main" >> /etc/apt/sources.list && \
echo "deb http://ftp.hk.debian.org/debian-security bookworm-security main" >> /etc/apt/sources.list && \
apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends \
gcc \
curl \
wkhtmltopdf \
fontconfig \
libjpeg62-turbo \
libxrender1 \
libxext6 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
这段代码不仅替换了镜像源，还安装了核心依赖库，如 wkhtmltopdf（用于生成 PDF 报告）和 fontconfig（解决中文乱码问题）。
# 清理旧缓存
docker builder prune -f
# 重新构建并启动服务
docker compose -f docker\docker-compose.yml up -d server --build
当终端显示完成时，浏览器打开 http://localhost:8000 即可访问。
在首页输入框中，系统进入深度分析模式。基于'艾略特波浪理论'，识别当前价格形态，例如指出股价处于调整阶段及支撑位。分析逻辑清晰：
内置模拟交易账户功能，接近实盘体验。界面展示总权益、市值、现金比例等核心数据。风险分析模块能根据持仓实时计算波动率和最大回撤，帮助评估风控能力。
将策略放入历史数据中跑一遍。例如设置'股价突破 20 日均线且成交量放大 1.5 倍时买入'。系统会生成回测报告，展示夏普比率、胜率等关键指标。如果回测结果显示最大回撤过高，需重新审视策略可行性。
用于配置工具参数，包括基础设置、AI 模型、数据源、通知渠道等模块，还支持智能导入和自选股票列表配置。
在系统设置界面，可以配置多种通知方式：
通过对该开源项目的本地化部署与深度评测，可以看到一套完整、私密、可扩展的投资辅助生态。
几点使用建议：
拥有私有化部署的 AI 分析平台，能让数据安全掌握在自己手中，为投资决策提供可靠的智能支撑。
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