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距离《DeepSeek实战指南：AI股票分析软件》系列文章的上次更新已过去两个月。在此期间，我利用工作之余完成了基础框架的搭建。五一假期后，本系列将恢复定期更新节奏，所有技术实现细节将继续以完全免费的形式公开分享。上一篇地址：DeepSeek实战指南：AI股票分析软件（二）—— 股票数据API功能对比与选型策略_tushare收费标准-CSDN博客

一、 业务需求分析

当前技术路线聚焦于自主数据采集+AI分析的组合方案。通过对比其他AI股票分析（如扣子空间等），发现现有方案普遍存在两个问题：

  1. 过度依赖预置AI接口，数据控制力不足

  2. 动态页面处理能力有限，扩展性较差

1.1 借助DeepSeek需求分析

把上面的图片上传DeepSeek，基于DeepSeek的辅助分析，明确以下实现路径：

  1. 输入模块

    • 公司名称/网站：支持手动输入或链接导入。

    • 要求描述：通过NLP解析用户需求（如行业关键词、财务指标、风险偏好等）。

    • 关联分析：自动提取关键词（如“光伏”“新能源”），关联产业链及对应股票（如通威股份）。

  2. 数据处理与抓取

    • 多源数据整合：

      • 企业数据：社保人数、中标项目（对接政府招标平台、天眼查/企查查API）。

      • 司法数据：裁判文书网、企业信用公示系统。

      • 舆情信息：新闻（新浪财经、雪球）、社交媒体（微博、Twitter）、论坛（股吧、Reddit）。

    • 实时更新：通过爬虫和API实现动态数据监控（如每日舆情热度）。

  3. 分析引擎

本文标签： 爬虫 实战 管理模块 股票分析软件 需求

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