零基础普通人如何打造自己的AI股票分析系统并部署？

AI工具的使用已经深入到我们日常生活的各个方面了，不知道大家都动没动过用AI来辅助自己选股的念头？不知道你们有没有吧，我反正是有的，前后折腾了许久，终于是基本满足了自己的日常需求。今天我就来带大家一起复盘一下，看一下零基础的普通人如何一步步来完成搭建自己的AI股票分析系统。由于水平有限，肯定有很多不足之处，恳请大家原谅。

一、准备工作

1. AI工具

AI工具是必须的，这里推荐Deepseek（国内）和Claude（国外）。Deepseek这段时间给力了不少，已经很少在它的界面上看到服务器无响应的状态了，对于中文内容Deepseek的支持还是很不错的，目前也是我日常比较常用的AI之一。

考虑到后续有调用API来进行股票自主分析的需求，建议大家去官网上充值一下Deepseek的API，直接调用会比较契合自己的需求，且程序自动化程度更高。后面到这部分内容的时候会详细说明。

当然如果有条件还是推荐大家使用Claude，它在AI编程方面确实非常强，给出的代码质量非常高，运行起来基本上没有什么报错，对需求的理解也比较到位。

2. Python安装包、集成开发环境（可选）

因为牵扯到需要用AI来帮忙写代码，写好了代码之后需要运行的，所以这里需要一个开发工具，我选择使用Python，所以就需要用到Python的安装包，习惯使用Pycharm或VS Code等集成开发环境的可以选择安装，本文中用到的是Pycharm的集成开发环境。

3. 个人电脑/云服务器/NAS

AI帮忙写出程序之后我们要让程序跑起来，这时候就需要把程序部署到一个地方，可以是自己的台式机、笔记本，也可以是云服务器，7*24小时不间断运行，或者是部署在家中的NAS上。

二、开工

1. 构建提示词

让我们正式开始我们的大业！让我们先来明确一下自己想做什么，对于我来说，我想搭建一个股票分析系统，帮我自动分析A股的股票，然后给我一些切实可行的操作建议。我比较倾向于快进快出的短线操作，所以这个分析系统应该也是偏向于短线操作方面的。

好了，有了这些想法之后，可以开始编辑提示词，让AI给你设计你想要的系统啦！

我给AI的提示词如下：

你是一位经验丰富的A股市场短线交易者，精通短线交易且拥有超过十年的实战经验。你擅长利用技术分析和市场情绪进行快速决策，在股市中寻找短期价格波动带来的机会。你对盘面有敏锐的洞察力，能够准确识别趋势反转、支撑阻力位以及成交量变化等关键信号。你熟悉各种交易工具和技术指标，如MACD、KDJ、RSI等，并能灵活运用它们来辅助你的交易策略。你还擅长python并擅长根据股票的历史数据选择出适合短期操作的股票，并给出合适的投资时机和投资策略，请编写python程序来实现，使用akshare库或其他能实现目标的免费的库

对于初学者来说，这里有一些内容可能要解释一下。首先就是A股的一些技术指标，如MACD, KDJ, RSI.

MACD: MACD的核心是 “快慢线之差” ，它衡量的是长短周期趋势之间的“乖离”程度，本质上反映的是股价运动的加速度。

KDJ: KDJ衡量的是 “在最近N天里，收盘价相对于总波动范围所处的位置” 。它天生就是为判断“超买”和“超卖”而设计的。

RSI: RSI的核心是 “一段时间内，上涨力量的强度占总涨跌力量的百分比”。

(这段我也不是很精通，但是我们需要AI精通，所以要给它立这样一个人设）

其次就是Python的库。Python是很强大的编程语言，python的库是一个包含可重用代码的集合，这些代码被打包成模块或包，用于解决特定领域的常见问题，从而避免程序员从零开始编写所有代码，换而言之，你不用重新发明轮子。别人已经造好了“轮子”（库），你直接拿来用就行。对于股票数据，当然也有很多的库可以处理，我这里提到的是akshare，也有很多其他的库如Tushare也可以用作股票信息的获取。

Akshare

Tushare

好了，让我们来看一下我们的AI工具能生成什么内容吧。

我们看到代码已经生成了，下一步就是测试一下代码生成的质量如何。

2. 部署程序并验证

AI已经生成了程序，那么程序能正常运行么？让我们一起把程序部署起来看看结果吧！

程序需要部署在电脑上，我在这里介绍一下在Windows 11上安装Python和Pycharm的步骤。

（1）Python程序安装。

访问Python的官方网站: www.python.org，选择Downloads，找到适合自己电脑的版本下载。

下载之后，就可以进行Python程序的安装了。选择Install Now，然后将下面的“Use admin privileges when installing py.exe和Add python.exe to PATH前面的勾都勾上。

等待安装完成后，点击“Disable path length limit”，然后Python程序的安装就完成啦！

安装完Python之后其实就可以用Python自带的IDLE来编写Python程序并运行了。不过我还是更习惯在Pycharm里面操作，再简单演示一下如何安装Pycharm.

访问Pycharm的官方网站https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm，选择下载。

下载之后运行安装程序，进入到Pycharm的安装。

根据自己的需要勾选安装选项。

打开Pycharm之后，选择新建项目，新建新的Python项目。

在位置处输入文件夹的路径，我给文件夹起名为AI_stock，后续项目文件都存在这个目录下。

在打开的界面中选择新建新的Python文件，我这里起名叫AI_stock.py

把Deepseek生成的代码粘贴到里面。

这时并不是直接运行就可以的，对于python程序来说，我们还要给它安装好对应的依赖库。在Pycharm的左侧点击>-的那个图标，进入到终端的界面：

在这里输入pip命令，安装需要的依赖库。当然Deepseek也帮我们都想好了，直接粘贴过来即可。pip install akshare pandas numpy talib-binary

安装依赖库的过程中报错了，让我们来看一下：

直接把报错的这部分输出粘贴到Deepseek，让它帮忙处理，Deepseek说是Python 3.14版本的兼容性问题，然后重新生成了代码。

将新生成的代码粘贴到Pycharm中，我新建了一个py文件叫AI_stock_V1.py，当然也可以直接粘到刚才的窗口里替换之前的代码。粘贴好了之后按界面上面“当前文件”右侧的小三角运行程序。

程序运行成功！撒花~~让我们来看看运行的结果吧！

运行成功，不过里面有一个错误，显示“获取股票池失败: module 'akshare' has no attribute 'stock_hs300_spot_em'，使用备选股票池”。

照例将报错结果喂给Deepseek，让它给出解决方案：

将生成的程序粘贴到Pycharm里，再次运行就可以啦！

不过还有一些其他的小问题没有解决，例如只获取到了沪深300成分股中的股票的信息，另外没有定时运行，还有无法通过邮件发送结果，没有调用Deepseek的API进行进一步分析等等。好在雏形已经搭建出来了，让我们慢慢地进一步完善吧！

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～