MarketNoticeBot

面向十年长期定投者的每周大盘提醒机器人：每周固定时间把宽基资产的位置、温度与机械定投倍数推送到飞书，帮助判断「这一周要不要加码定投」，而不是做短线择时。

这是一个学习与纪律工具，不构成任何投资建议。它只描述已经发生的价格/回撤/宏观信号，不预测涨跌、不预测危机。

本项目构建在多智能体金融分析框架 TradingAgents 之上，复用它的分析师团队产出深度学习材料，再压缩成一条「人话」周报。

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它做什么

每周一次（默认周三早上），对一篮子宽基资产（美股科技/大盘、港股、黄金/原油、中国科技与半导体等）：

• 计算距 52 周高点回撤、较 200 日均线乖离、温度档（中性 / 回调区 / 明显回撤 / 偏热）；
• 按机械规则给出本周定投倍数 1x / 2x / 3x（只在「已实现大回撤 + 跌破长期均线」时才加码，纯反应式、不预测）；
• 附上宏观慢变量（VIX、美债 10Y-2Y 利差）；
• 通过**飞书自定义机器人 webhook（带签名）**冷推送。

刻意不包含任何个人持仓数据——推送内容全部是公开市场信息，可以安全地放进群里。

两层架构

层	脚本	成本	作用
轻量快照	scripts/weekly_market_snapshot.py	纯标准库，零 LLM	价格/回撤/均线/倍数/宏观，秒级生成
重型周报	scripts/run_weekly_deep_analysis.py + scripts/compile_weekly_learning_report.py	跑 TradingAgents 多智能体 + LLM 汇总	逐资产跑分析师团队（含情绪面），再由 LLM 汇总成中文学习日报，飞书卡片推送
学习信（周六）	scripts/weekly_learning_letter.py + scripts/learning_syllabus.py	单次 LLM，零多智能体	面向零基础的每周金融学习信，固定大纲循序渐进 + 行情大事插播

scripts/run_weekly_market_snapshot.sh（周三）和 scripts/run_weekly_learning_letter.sh（周六）分别供 cron 调用。

周六金融学习信

一封写给「完全零基础」长期定投者的学习信，和周三的行情/决策报告分工：周三回答「现在怎么做」，周六回答「金融到底怎么运作」。约 52 周的固定大纲（learning_syllabus.py）循序渐进、不重复；遇到真实市场大事（某指数单周大跌或 VIX 飙升）时临时插播一期应景专题，且不消耗大纲进度。每期含：本周核心概念、用本周真实数据举例、术语卡、常见误区、历史小课堂、思考题（附答案）。进度记录在 learning-progress.json（运行时状态，不入库）。

指数走势深度分析（HTML 报告）

一份自包含 HTML 报告（scripts/index_trend_report.py），逐指数做过去 3–5 年走势复盘 + 条件性未来 3–6 个月展望，含 ECharts 交互图与表格，发布到服务器静态网页并推送一张飞书摘要卡片（含报告链接）。

• 总览仪表盘：全资产区间收益（1M/3M/6M/1Y/3Y/YTD）热力图、宏观慢变量。
• 逐指数深度：5 年价格图（叠 MA20/50/200 + 成交量）、表现表、技术表（RSI/MACD/布林/实现波动率/距 52 周高低）、估值分位、历史类比。
• 收益归因分解（机构级，美股）：把近期收益拆成 盈利增长(EPS) + 股息率 + 估值变动(P/E)，回答「涨跌从哪来」——对照美联储/FTSE Russell/Robeco 的标准分解框架。来源 Twelve Data。
• 市场宽度代理：指数过去 252 日有多少时间收在 50/200 日线上方（成分股级真宽度无免费程序化源，故为序列代理 + 美股手动补充指引，绝不编造）。
• 情景分析（升级核心）：每个指数产出概率加权的基准/乐观/悲观三情景（权重须合计 100%，各带触发条件），方向性倾向（偏多/中性/偏空 + 置信度）由三情景加权得出，+ 强制证伪条件。

⚠️ 这是本仓库里唯一越过「不预测」铁律的产物。护栏在代码层强制：每个展望必须显式标注「方向性倾向」、产出三情景（概率合计校验）并附「证伪条件」，渲染器校验缺失即拒绝输出；禁止「将会涨/跌」类预测语言；所有数字由程序计算，LLM 只写叙述；报告顶部/底部/每个展望块重复「方向性倾向 ≠ 预测，不构成投资建议」。是否分享由你决定。

数据源：美股 ETF（QQQ/SPY/GLD/USO/TLT/MU/SNDK）走 Twelve Data time_series 拉取 5 年日 K（需 TWELVEDATA_API_KEY，未配置/key 失效时自动退回 Yahoo）；恒生/恒科/科创50 走腾讯 K 线（计数放宽到 ~1300 覆盖 5 年）；中证半导体走官方直连接口；宏观/估值复用现有 FRED + multpl/韭圈儿。Twelve Data 免费档 8 请求/分钟，客户端已内置 8 秒限速。

前端设计：浅色为主 + 一键切换深色（顶栏按钮，localStorage 记忆），红涨绿跌（中国惯例），sticky 顶栏锚点导航，8px 间距网格 + tabular-nums 等宽数字，CSS 变量驱动主题。ECharts 交互图（价格/MA、热力图、归因瀑布、相关性）。对标 Bloomberg/FT/Stripe 的数据密度与克制配色（UXPin 2026 + Stephen Few）。

服务器定时发布：

• scripts/run_index_trend_report.sh 供 cron 调用，默认写入 /var/www/marketnotice/reports/
• Caddy/Cloudflare tunnel 可把该目录挂到 https://blueberrys.site/marketnotice/reports/
• TREND_REPORT_BASE_URL 可覆盖公开 URL 前缀；默认示例为 https://blueberrys.site/marketnotice/reports
• 脚本会生成日期文件 trend_YYYY-MM-DD.html，同时刷新 latest.html
• 飞书摘要最后一段会附上本次日期文件的完整链接

数据源

刻意使用底层标的与官方指数，不使用可能带申赎溢价的境内场内 ETF 价格：

• 美股 ETF（QQQ/SPY/GLD/USO 等）→ 新浪美股日 K
• 恒生 / 恒生科技 / 科创50 → 腾讯行情
• 中证半导体等指数 → 中证指数官方接口（见 tradingagents/dataflows/direct_index_data.py）
• 宏观（DGS10/DGS2/VIX）→ FRED（无 key 走 CSV 接口，可选 FRED_API_KEY）
• 估值（valuation.py）→ 标普500 Shiller CAPE 来自 multpl.com；各指数（纳指100/标普/恒生/恒生科技/科创50/半导体）PE 历史分位来自韭圈儿 funddb（黄金/原油/个股无 PE，仍以价格回撤为温度代理）
• 情绪面 → 新闻 + StockTwits + Reddit + 已验证的东方财富股吧（tradingagents/dataflows/eastmoney_guba.py）

快速开始

git clone <your-fork-url> MarketNoticeBot
cd MarketNoticeBot
python3.12 -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install .            # 轻量快照仅需标准库；重型周报需要框架依赖

配置飞书推送（不要提交到仓库）：

cat > feishu.env <<'EOF'
FEISHU_WEBHOOK=https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/<your-hook-id>
FEISHU_SECRET=<your-sign-secret>
# 可选：FRED_API_KEY=<your-key>
EOF
chmod 600 feishu.env

跑一次轻量快照（先打印不推送）：

python scripts/weekly_market_snapshot.py --config feishu.env --print-only

确认无误后去掉 --print-only 即会推送飞书。设置每周定时（例：周三 08:00）：

0 8 * * 3 /path/to/MarketNoticeBot/scripts/run_weekly_market_snapshot.sh   # 周三 行情/决策
0 8 * * 6 /path/to/MarketNoticeBot/scripts/run_weekly_learning_letter.sh   # 周六 学习信

重型周报额外需要一个 LLM provider 的 API key（如 DEEPSEEK_API_KEY），见下游框架配置。

飞书推送

使用飞书群自定义机器人，开启「签名校验」。签名算法：HMAC-SHA256(key = f"{timestamp}\n{secret}", msg = "") → base64，随 {"timestamp", "sign", ...} POST。实现见 scripts/weekly_market_snapshot.py 的 send_feishu。长文自动切分成多张飞书交互卡片。

设计原则

• 不碰持仓：推送零个人持仓，持仓分析只在私聊里做。
• 轻量层不烧 LLM：每周的便宜路径纯数据计算；多智能体只在重型周报里跑。
• 机械、反应式：倍数基于已实现回撤 + 均线位置，不预测未来、不越跌越买（存储类标的仅作产业观察，不给倍数）。
• 不预测危机：只解释已观察到的波动/利率/趋势信号。

致谢

分析师团队、研究/交易/风控智能体、数据流与 CLI 均来自 TradingAgents（Multi-Agents LLM Financial Trading Framework）。MarketNoticeBot 在其之上增加了直连指数数据源、东方财富股吧情绪源，以及面向长期定投者的每周飞书提醒管线。

@misc{xiao2025tradingagentsmultiagentsllmfinancial,
      title={TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework},
      author={Yijia Xiao and Edward Sun and Di Luo and Wei Wang},
      year={2025},
      eprint={2412.20138},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={q-fin.TR},
      url={https://arxiv.org/abs/2412.20138},
}

免责声明

本项目仅供长期定投的学习与纪律参考，不构成任何形式的投资建议或未来表现保证。资产配置与定投决策请结合个人情况独立做出。