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# GoFundBot
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[](https://opensource.org/licenses/MIT) []() []()
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GoFundBot 是一个基于 Python (Flask) 和 Vue 3 构建的智能基金分析与可视化工具。它不仅提供实时的基金数据查询和可视化图表，还集成了先进的 AI 大模型（LLM），为用户提供深度的基金投资分析、风险评估及市场研判报告。
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## 🚀 功能特性
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### 🤖 AI 智能投顾
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* **深度基金分析**：基于 LLM 生成专业的基金诊断报告，涵盖业绩归因、风险特征、经理风格及后市策略。
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* **智能仪表盘**：通过 AI 对基金的业绩、管理能力、持仓及市场前景进行多维度打分。
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* **市场情绪摘要**：每日自动生成市场行情摘要，捕捉关键市场动态与板块机会。
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### 📊 全面数据可视化
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* **基金详情页**：
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* **基本信息**：实时净值、估算涨幅、费率结构等。
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* **业绩走势**：多周期业绩趋势图，支持同类对比。
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* **资产配置**：股票/债券/现金占比分析。
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* **持仓透视**：前十大重仓股及其占比变化。
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* **能力雷达**：直观展示基金的盈利能力、抗风险能力等 5 维指标。
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* **市场概览**：
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* **全球行情**：上证、深证、纳指、恒生等主要指数实时行情。
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* **贵金属追踪**：黄金、白银等大宗商品的历史走势与实时数据。
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### 🛠 便捷工具
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* **基金搜索**：支持代码/名称快速搜索（本地缓存优化）。
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* **自选管理**：一键添加/移除自选基金，随时跟踪关注标的。
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* **一键部署**：提供 Windows 一键启动脚本，开箱即用。
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### 📊 使用方法
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#### （1）市场大盘页面
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- 市场指数实时走势：展示了上证指数、深证成指、沪深300指数的当日走势。
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- 全球行情板块：展示A股、港股、美股重要指数的走势。
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- 近7日A股成交量：展示近7个交易日A股的成交量情况。
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- 实时贵金属价格：展示黄金9999、现货黄金、现货白银的实时价格及走势。
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- 7×24 快讯（右侧边栏）：展示实时重要新闻及其影响行业。
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- 行业板块排行（右侧边栏）：展示当日强势板块和弱势板块、主力资金流动情况。
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#### （2）基金详情页面
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- 搜索基金代码或名称，可以显示基金的详细信息，辅助挑选基金。
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- 左侧自选栏：可以将持有的基金添加自选，实时查询估值情况。
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- 业绩走势：包含本基金的历史走势、与同类基金和沪深300指数的收益对比、最大回撤及修复情况。
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- 同类排名走势：包含选定基金在同类基金中的收益排名情况。
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- 资产配置、持有人结构、基金规模变动、申购赎回情况：反应基金持仓的变化与热门度。
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- 基金经理能力评估：调用东方财富API，绘制经理能力雷达图。
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- 同类基金涨幅榜：辅助挑选同类型优质基金。
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- 使用LLM辅助分析基金情况（结论仅供参考）
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#### （3）基金筛选
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> [!NOTE]
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> 本功能使用需要下载全部基金数据到本地，数据库大小约8G。受限于API接口，下载速度极慢（大概需要6小时），若不使用本功能不建议下载。
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- 提供了4433法则、夏普比率、低波动策略等快速筛选策略，点击即可使用。
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- 提供了自定义筛选条件的选择，可以根据基金类型、收益率、回撤等选项筛选基金。
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#### （4）基金对比
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> [!NOTE]
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> 最多支持5只基金同时对比，对比前需要先添加基金到自选页。
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- 多维度对比基金的收益率、规模、回撤、经理能力等指标，辅助挑选基金。
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- 对比最好在同类型基金中展开，跨板块对比意义不大。
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#### （5）定投回测
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- 目前只支持单基回测，后续会加入组合回测。
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- 回测结果：
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#### （6）实时估值（新）
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- 可以对持有的基金进行实时估值并计算当日盈亏
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## 🛠 技术栈
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### 后端 (Backend)
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* **语言**: Python 3
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* **框架**: Flask
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* **AI/LLM**: LangChain, OpenAI SDK (适配 SiliconFlow/DeepSeek 等模型)
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* **数据存储**: SQLAlchemy (SQLite)
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* **网络请求**: Requests, Curl_cffi (处理复杂反爬)
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### 前端 (Frontend)
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* **框架**: Vue 3 (Composition API)
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* **构建工具**: Vite
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* **UI 组件**: 自定义响应式组件 (FundDetail, MarketOverview 等)
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* **可视化**: ECharts
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* **Markdown**: 支持 AI 报告的 Markdown 渲染
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## 📋 环境准备
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在运行项目之前，请确保您的本地环境已安装以下软件：
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* **Node.js** (推荐 LTS 版本) 和 `npm`
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* **Python 3.8+** 或 **Anaconda/Miniconda**
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## ⚡ 快速开始
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### 1. 配置环境变量 (重要)
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在 `Backend` 目录下创建一个 `.env` 文件（可复制 `.env.example`），并配置您的 LLM API 密钥：
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```ini
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LLM_API_KEY=your_api_key_here
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LLM_API_BASE=https://api.siliconflow.cn/v1
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LLM_MODEL=Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
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```
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### 2. 启动方式
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#### 方式一：一键启动 (Windows)
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确保已安装 Conda 且存在名为 `fundbot` 的虚拟环境（或修改脚本适配）。
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双击运行根目录下的：
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```bash
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一键启动.bat
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```
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#### 方式二：手动安装与启动
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**创建环境（Conda）**
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```bash
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conda create -n fundbot python=3.9
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conda init #这步完成以后重启终端
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conda activate fundbot
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```
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**后端服务 (Backend)**
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```bash
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cd Backend
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pip install -r requirements.txt
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python app.py
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```
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**前端界面 (Frontend)**
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```bash
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cd Frontend
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npm install
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npm run dev
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```
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启动成功后，访问终端显示的本地地址（通常为 `http://localhost:5173`）。
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## 📂 项目结构
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```text
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MyBot/
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├── Backend/ # 后端源码
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│ ├── ai_service.py # AI 分析核心服务
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│ ├── fund_api.py # 基金数据接口
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│ ├── app.py # 应用入口
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│ └── ...
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├── Frontend/ # 前端源码
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│ ├── src/
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│ │ ├── components/ # Vue 组件
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│ │ │ ├── FundAIAnalysis.vue # AI 分析组件
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│ │ │ ├── FundBasicInfo.vue # 基础信息组件
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│ │ │ ├── MarketOverview.vue # 市场概览
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│ │ │ └── ...
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│ │ └── ...
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└── ...
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```
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## 📝 免责声明
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本项目所有数据均来自公开接口，仅供个人学习及参考使用。数据可能存在延迟，不作为任何投资建议。
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