基於林家洋老師的技術分析理論，自動掃描台灣股市投資機會的智能分析平台。
台股技術分析儀表板是一個全棧 Web 應用，結合了實時股票數據獲取、自動技術分析和互動式視覺化展示。系統使用 yfinance（Yahoo Finance）進行數據獲取，支援多種技術訊號識別，幫助投資者快速發現潛在投資機會。
- 自動市場掃描：一鍵掃描台灣股市，識別符合技術條件的股票
- 多種技術訊號：支援攻擊K線、多頭吞噬、黑K吞噬、內困型態等訊號識別
- 推薦指數評分：基於訊號強度、季線位置和成交量的智能評分系統（-120 到 +120 分）
- 買賣訊號視覺化：買進訊號用金色星級表示，賣出訊號用紅色炸彈警示，中立訊號用灰色表示
- 互動式 Tooltip 提示：滑鼠懸停時顯示詳細的訊號說明和投資建議
- K線圖表展示：互動式 K 線圖表，實時顯示股票價格走勢
- CSV 數據分析：支援上傳 CSV 文件進行自定義技術分析
- 自定義掃描設定：在設定頁面自定義股票清單、掃描參數和訊號篩選
- 歷史紀錄保存：自動保存最近 120 次掃描結果，方便追蹤和對比
- 高雅設計：採用金、銀、青、灰、白的高雅配色方案
- 響應式設計：完美適配桌面、平板和手機設備
- React 19 - UI 框架
- Tailwind CSS 4 - 樣式引擎
- tRPC - 類型安全的 RPC 通信
- Wouter - 輕量級路由庫
- shadcn/ui - 高質量 UI 組件庫
- Express 4 - Web 服務器框架
- cors - Express CORS middleware，解決瀏覽器跨域請求問題
- tRPC 11 - 類型安全的 API 層
- Node.js - 運行時環境
- Python 3 - 數據分析和技術指標計算
- yfinance - Yahoo Finance 數據源（全球股票數據，包含台股）
- TWSE API - 台灣證交所日線資料備援
- 本地文件存儲 - JSON 格式保存掃描結果和歷史記錄
- Manus WebDev - 全棧 Web 應用託管平台
- Cloud Run - 無伺服器容器運行環境
- 自動擴展 - 按需自動調整資源
stock_agent_web/
├── client/ # 前端應用
│ ├── src/
│ │ ├── pages/ # 頁面組件
│ │ │ ├── Dashboard.tsx # 主儀表板（掃描控制、結果展示）
│ │ │ ├── KlineChart.tsx # K線圖表頁面
│ │ │ ├── ScanHistory.tsx # 掃描歷史紀錄
│ │ │ └── Settings.tsx # 掃描設定頁面
│ │ ├── components/ # 可重用組件
│ │ ├── lib/ # 工具函數
│ │ ├── App.tsx # 路由和佈局
│ │ └── index.css # 全局樣式
│ ├── public/ # 靜態資源
│ └── index.html # HTML 入口
├── server/ # 後端應用
│ ├── python_logic/ # Python 分析引擎
│ │ └── scan_orchestrator.py # 掃描和分析邏輯
│ ├── _core/ # 核心基礎設施
│ │ ├── pythonExecutor.ts # Python 執行器
│ │ ├── context.ts # tRPC 上下文
│ │ ├── trpc.ts # tRPC 配置
│ │ └── index.ts # 服務器入口
│ ├── routers.ts # tRPC 路由定義
│ ├── fileStorage.ts # 文件存儲層
│ └── db.ts # 數據庫連接
├── data/ # 本地數據存儲
│ ├── scan_sessions.json # 掃描會話記錄
│ ├── scan_results.json # 掃描結果（最新 120 筆）
│ └── scan_logs.json # 掃描日誌
├── drizzle/ # 數據庫遷移（未使用）
├── package.json # 項目依賴
├── tsconfig.json # TypeScript 配置
├── vite.config.ts # Vite 構建配置
└── README.md # 本文件
在開始之前，請確保你的系統已安裝以下軟件：
git clone https://github.com/kaiserchang/stock-agent-web.git
cd stock_agent_web安裝 Node.js 和 pnpm：
# 使用 Homebrew 安裝 Node.js
brew install node
# 啟用 corepack（若未安裝 pnpm）
corepack enable
# 若 pnpm 尚未安裝，可使用 npm 安裝
npm install -g pnpm安裝 Node.js 依賴：
pnpm install或使用 npm：
npm install如果你剛新增 cors 或 @types/cors，也可以使用：
pnpm add cors
pnpm add -D @types/cors安裝 Python 依賴：
pip install -r requirements.txt或使用 pip3：
pip3 install -r requirements.txt若使用專案 Python 3.12 虛擬環境，請先啟用：
source .venv312/bin/activate依賴清單包括：
yfinance==0.2.32- Yahoo Finance 數據源pandas==2.3.3- 數據處理pandas-ta==0.4.71b0- 技術指標計算numpy==2.2.6- 數值計算
pnpm dev或使用 npm：
npm run dev預期輸出：
[OAuth] Initialized with baseURL: https://api.manus.im
Server running on http://localhost:3000/
在瀏覽器中打開 http://localhost:3000 即可看到應用。
打開應用後，你會看到「台股技術分析儀表板」主頁。
- 點擊藍色的「開始掃描」按鈕
- 系統會開始掃描台灣股市（預設掃描最近 1 個月的 20 支股票，需要至少 20 天的數據）
- 掃描進度會實時顯示在「掃描進度日誌」區域，包括：
- 待掃描、掃描中、已完成、失敗的股票數量統計
- 每支股票的掃描狀態和訊號類型
- 支援按股票代號、狀態和訊號類型進行篩選
- 掃描通常需要 2-3 分鐘完成
- 完成後，結果會自動顯示在「投資建議名單」表格中
掃描完成後，你會看到：
-
訊號統計摘要：四個卡片分別顯示不同技術訊號的數量
- 攻擊K線 ⚡
- 多頭吞噬 📈
- 黑K吞噬
⚠️ - 內困型態 📦
-
掃描進度日誌：實時顯示掃描進度
- 股票掃描狀態統計（待掃描/掃描中/已完成/失敗）
- 每支股票的詳細掃描日誌
- 支援搜尋和多維度篩選
- 自動刷新（掃描中時每秒更新）
-
投資建議名單：詳細表格顯示每支推薦股票
- 股票代號、名稱、產業
- 收盤價、技術訊號類型
- 是否在季線（60 日均線）之上
- 「查看K線」按鈕進入圖表分析
- 在投資建議名單中，點擊任意股票的「查看K線」按鈕
- 進入 K 線圖表頁面，查看該股票的價格走勢
- 圖表顯示開盤價、最高價、最低價、收盤價和成交量
-
準備 CSV 文件，格式如下：
Date,Open,High,Low,Close,Volume 2026-06-01,100.5,102.3,99.8,101.2,1000000 2026-06-02,101.2,103.1,100.5,102.8,1200000 -
點擊「上傳CSV」按鈕
-
選擇 CSV 文件並上傳
-
系統會分析你的數據並顯示技術訊號結果
- 點擊「歷史紀錄」按鈕
- 查看過去的掃描結果（保留最近 120 次）
- 點擊任意歷史記錄查看詳細結果
-
點擊「掃描設定」按鈕
-
調整以下參數：
- 掃描數量：要掃描的股票數量（預設 20）
- 開始日期：掃描的開始日期
- 結束日期：掃描的結束日期
- 訊號篩選：選擇要識別的技術訊號類型
-
點擊「保存設定」後，下次掃描會使用新的參數
# 啟動開發伺服器（熱重載）
pnpm dev
# 構建生產版本
pnpm build
# 運行單元測試
pnpm test
# 代碼格式化
pnpm format
# TypeScript 類型檢查
pnpm type-check-
編輯 Python 分析引擎：
# server/python_logic/scan_orchestrator.py def detect_new_signal(df): # 實現你的技術分析邏輯 return signal_results
-
更新後端路由：
// server/routers.ts stock: router({ startScan: publicProcedure .mutation(async ({ input }) => { // 調用新的訊號檢測函數 }), })
-
更新前端 UI：
// client/src/pages/Dashboard.tsx const signalStats = { newSignal: scanResults.filter((r) => r.signalType === "新訊號").length, };
- 在
client/src/pages/創建新組件 - 在
client/src/App.tsx中添加路由 - 使用 tRPC hooks 調用後端 API
- 使用 TypeScript 進行類型安全
- 遵循 ESLint 和 Prettier 配置
- 為新功能編寫單元測試（Vitest）
- 使用 shadcn/ui 組件保持 UI 一致性
| 訊號名稱 | 說明 | 應用場景 |
|---|---|---|
| 攻擊K線 ⚡ | 股價在成交量放大下漲幅 ≥ 3% | 強烈買入信號，最適合進場 |
| 多頭吞噬 📈 | 前一根黑K被紅K完全包覆 | 反轉買入信號，底部訊號 |
| 黑K吞噬 |
前一根紅K被黑K完全包覆 | 賣出警示信號，需謹慎 |
| 內困型態 📦 | 大K線內出現小K線 | 整理信號，力量衰退預兆 |
定義： 股價在成交量放大的情況下，出現明顯上漲的紅K線。代表多方力量的強勢表現。
識別條件：
- 漲幅 ≥ 3%
- 必須是紅K線（收盤價 > 開盤價）
- 成交量 > 5日平均成交量 × 1.5倍
投資意義： ✅ 強烈買入 | ✅ 適合進場 | ✅ 風險較低
實戰建議： 結合季線位置判斷，季線之上更安全。設置止損點在前一個低點下方。
定義： 當前紅K線的實體完全包覆前一根黑K線的實體。代表多方力量的轉折。
識別條件：
- 前一根是黑K線（收盤價 < 開盤價）
- 當前是紅K線（收盤價 > 開盤價）
- 紅K完全包覆黑K的實體
投資意義： ✅ 反轉買入 | ✅ 轉折點 | ✅ 中等強度
實戰建議： 常出現在下跌後的底部。結合技術面支撐位效果更佳。適合中期投資者進場。
定義： 當前黑K線的實體完全包覆前一根紅K線的實體。代表空方力量的轉折。
識別條件：
- 前一根是紅K線（收盤價 > 開盤價）
- 當前是黑K線（收盤價 < 開盤價）
- 黑K完全包覆紅K的實體
投資意義： ❌ 賣出警示 | ❌ 風險信號 | ❌ 謹慎持股
實戰建議： 出現時應考慮獲利了結。如已持股應設置止損。不適合新進場買入。
定義： 前一根大K線的實體內部出現一根小K線。代表市場力量的衰退和整理。
識別條件：
- 前一根是大K線（實體較大）
- 當前是小K線（實體較小）
- 小K線完全被包含在大K線的價格範圍內
投資意義： ⏸️ 整理信號 | ⏸️ 反轉預兆 | ⏸️ 中等強度
實戰建議： 出現後等待下一根K線確認方向。可作為加倉或減倉的參考。不應作為單獨交易信號。
- 季線（60日均線）：長期趨勢指標
- 季線之上：股票處於上升趨勢，更適合買進
- 季線之下：股票處於下跌趨勢，應避免買進
A: 這是正常的。系統需要為每支股票下載 20 天以上的歷史數據並進行技術分析。如果想加速，可以：
- 減少掃描股票數量（在掃描設定中調整）
- 縮短掃描時間範圍
A: 請檢查 CSV 文件格式：
- 必須包含
Date,Open,High,Low,Close,Volume列 - 日期格式必須是
YYYY-MM-DD - 數值必須是有效的數字
A: 發布環境有網絡限制，無法訪問外部 API（yfinance、twstock 等）。解決方案：
- 使用 CSV 上傳功能：在本機下載股票數據，然後上傳到發布的應用進行分析
- 在本機開發環境中執行掃描：本機有完整的網絡訪問權限，可正常使用掃描功能
A: 編輯 server/python_logic/scan_orchestrator.py：
# 修改 STOCK_LIST 變數
STOCK_LIST = ['2317', '1101', '1216', ...] # 添加或移除股票代碼A: 刪除 data/ 目錄下的 JSON 文件：
rm data/scan_sessions.json
rm data/scan_results.json
rm data/scan_logs.json然後重啟應用。
系統使用本地 JSON 文件存儲數據，無需外部數據庫：
- scan_sessions.json：掃描會話元數據（時間、進度、參數）
- scan_results.json：掃描結果（最新 120 筆）
- scan_logs.json：掃描執行日誌
所有數據自動保存在 data/ 目錄中。
- 所有數據存儲在本地 JSON 文件，不上傳到任何遠程伺服器
- 支援 Manus OAuth 認證（可選）
- 代碼完全開源，可審計
Manus 發布環境特性：
- 網絡限制：無法訪問外部 API（yfinance、twstock 等）
- 解決方案：使用 CSV 上傳功能進行技術分析
- 建議工作流程：
- 在本機開發環境中執行掃描（或從其他源下載數據）
- 將結果上傳到發布的應用（使用 CSV 上傳功能）
- 在發布環境中查看結果和分析
本項目採用 MIT 許可證。詳見 LICENSE 文件。
歡迎提交 Issue 和 Pull Request！
- GitHub Issues：提交 Issue
- Email：kaiser.tienkang@gmail.com
感謝林家洋老師提供的技術分析理論基礎，以及 yfinance 社區提供的股票數據接口。
最後更新：2026 年 7 月 28 日
版本：1.0.0
系統採用精心設計的高雅配色，由金、銀、青、灰、白五種顏色組成：
- 金色（Amber）：用於買進訊號和主要操作按鈕，代表積極的投資機會
- 銀色（Gray）：用於中立訊號和次要元素，表示觀望狀態
- 青色（Cyan）：用於風險提示和警告訊息，吸引用戶注意
- 灰色（Neutral）：用於背景和邊框，提供視覺平衡
- 白色（White）：用於文字和主要內容區域，確保可讀性
系統使用 -120 到 +120 的評分範圍，結合訊號強度、季線位置和成交量進行評分：
買進訊號（正分）：
- 90-120 分：強烈買進 ⭐⭐⭐⭐⭐（金色深）
- 75-89 分：建議買進 ⭐⭐⭐⭐（金色）
- 60-74 分：中度買進 ⭐⭐⭐（金色淺）
- 45-59 分：溫和買進 ⭐⭐（金色淺）
- 1-44 分：輕度買進 ⭐（金色極淺）
賣出訊號（負分）：
- -120 分：緊急脫手 💣💣💣💣💣（紅色深）
- -90 分：強烈脫手 💣💣💣💣（紅色）
- -60 分：建議脫手 💣💣💣（橙紅）
- -30 分：注意風險 💣💣（青色）
中立訊號：
- 0 分：觀望 -（灰色）
滑鼠懸停在推薦指數上時，會顯示詳細的訊號說明和投資建議，幫助用戶快速理解每個訊號的含義。
系統採用現代的深色主題設計，提供舒適的視覺體驗：
- 黑藍色底色：深色背景減少眼睛疲勞，適合長時間使用
- 金色主題：用於標題、主要按鈕和買進訊號，代表財富和機會
- 青色警告：用於風險提示和賣出訊號，確保用戶注意到重要警告
- 高對比度：所有文字和元素都經過精心設計，確保在深色背景下清晰可讀
系統採用現代的深色主題設計，提供舒適的視覺體驗：
- 黑藍色底色：深色背景減少眼睛疲勞，適合長時間使用
- 深灰色卡片：與黑藍色底色形成適當對比，視覺層次清晰
- 金色主題：用於標題、主要按鈕和買進訊號，代表財富和機會
- 青色警告：用於風險提示和賣出訊號，確保用戶注意到重要警告
- 高對比度：所有文字和元素都經過精心設計，確保在深色背景下清晰可讀
系統採用現代的深色主題設計，完全移除純白色，提供舒適高雅的視覺體驗：
- 黑藍色底色：深色背景減少眼睛疲勞，適合長時間使用
- 深灰色卡片：與黑藍色底色形成適當對比，視覺層次清晰
- 淺灰色文字：所有文字使用淺灰色或淺金色，避免純白色
- 金色主題：用於標題、主要按鈕和買進訊號，代表財富和機會
- 青色警告：用於風險提示和賣出訊號，確保用戶注意到重要警告
- 高對比度：所有文字和元素都經過精心設計，確保在深色背景下清晰可讀
- 跳色設計：使用淺金色和淺灰色文字，避免與背景色接近，提升可讀性
為了確保最佳的可讀性和視覺層次，系統採用了精心設計的文字顏色方案：
- 表格文字：使用黃色（#FCD34D）確保在深灰色背景上清晰可見
- 股票代號和價格：使用更明亮的黃色（#FDE047）突出重要信息
- 標籤文字：使用對比色（綠色/紅色背景 + 黃色文字）
- 標題文字：使用金色確保視覺層次
- 所有文字：避免使用純白色，確保與背景有適當的對比度
系統完成了全面的視覺優化，提供專業高雅的投資分析界面：
- 攻擊K線、多頭吞噬、黑K吞噬、內困型態：改為標題字大小（text-lg md:text-xl），白色文字標籤，黃色數字顯示
- 每個指標配有相應的圖標（閃電、上升趨勢、警告、圖層）
- 表格標題：全部改為白色文字，確保清晰易讀
- 表格數據：股票代號、名稱、產業、收盤價使用黃色文字
- 推薦指數：使用深橘色底色（Hue 30），白色文字，配合星級或炸彈圖案
- 黑藍色底色：深色主題，減少眼睛疲勞
- 深灰色卡片：與底色形成適當對比
- 白色文字：標題和標籤使用，確保清晰度
- 黃色文字：表格數據，突出重要信息
- 深橘色：推薦指數背景，代表財富和機會
- 紅色/青色：賣出訊號和風險提示
- 無純白色：所有底色和背景都避免使用純白色
完成了全面的顏色優化，確保所有文字都有足夠的對比度和視覺清晰度：
- 訊號說明按鈕：亮藍色（cyan-300），邊框和文字都使用亮藍色，確保清晰易讀
- 查看K線按鈕：橘色（orange-400），與推薦指數形成視覺呼應
- 推薦指數：深橘色背景（hsl(30, 100%, 35-55%)），白色文字，配合星級或炸彈圖案
- 背景色：黑藍色（slate-900），與 Dashboard 保持一致
- 頁面標題：琥珀色（amber-400），突出重要信息
- 技術訊號說明：白色文字（text-white），確保清晰易讀
- 訊號標籤：使用彩色邊框（紅、綠、橙、青）和相應的彩色文字
- 所有文字都與背景有足夠的對比度
- 藍色文字使用 cyan-300 或更亮的顏色，確保在深色背景下清晰
- 重要信息使用琥珀色或橘色，提高視覺吸引力
- 警告和風險提示使用紅色，便於快速識別