AI 期货分析助手
具备趋势预判能力的期货决策系统
消耗超 10 亿 Token 算力，融合 DeepSeek、千问等主流大模型深度打造。集趋势预判引擎、智能否决机制、四维评分、趋势空间评估于一体，覆盖 14 个活跃期货品种。
关于本仓库
本仓库为开源版本，包含项目架构、前端模板、部署脚本等基础设施代码。
核心分析引擎（趋势预判、四维评分、否决机制等算法）为闭源商业模块，未包含在本仓库中。
版本 内容 获取方式 开源版 项目架构、前端页面、部署脚本、配置示例 本仓库 完整版 包含全部核心算法的线上服务 在线体验
产品定位
这不是一个简单的指标看板，而是一个具备"趋势预判"能力的智能决策系统。
传统分析工具只告诉你"现在是什么样"，而 AI 期货分析助手要回答交易员最核心的三个问题：
| 问题 | 系统能力 |
|---|---|
| 现在能不能做？ | 趋势预判评分 + 智能否决机制 |
| 空间还有多大？ | 趋势空间评估（ATR 消耗度） |
| 风险在哪里？ | 动态风控体系 + 盈亏比约束 |
系统将"看方向、定仓位、控风险"串成统一闭环，帮助交易员从主观拍脑袋，升级为有证据的实战决策。
系统界面
核心能力
一、趋势预判引擎 ⭐ 核心创新
从"现状描述"升级到"趋势预判"
不是所有指标看多就喊买，而是在多数指标刚转多、价格还没大涨时发现机会。系统对每个品种输出 0-100 的预判评分，基于四大维度加权计算：
| 维度 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
| 📈 趋势早期度 | 30% | 趋势刚启动（初期/成长）还是已走完（成熟/衰竭）？越早期分越高 |
| 💰 资金确认度 | 25% | 持仓量增减 + 主力资金流向是否配合趋势方向？ |
| 📍 位置安全度 | 25% | RSI 在安全区域（40-60）还是极端区？追高风险有多大？ |
| ⚖️ 盈亏比系数 | 20% | 当前入场价到止损/止盈的距离比是否划算？ |
二、智能否决机制 🚫 宁可错过，不做错
当技术指标给出"做多"建议时，系统会先执行三道硬性否决检查，任一触发即禁止入场：
| 否决规则 | 触发条件 | 保护目标 |
|---|---|---|
| RSI 超买否决 | RSI ≥ 75 禁止追多，RSI ≤ 25 禁止追空 | 避免高位接盘、低位割肉 |
| 深贴水否决 | 年化展期收益率 < -10% 禁止做多 | 期限结构严重利空时强制观望 |
| 趋势衰竭否决 | ADX > 50 且 RSI 极端 | 大概率见顶/见底，强制离场 |
三、趋势空间评估 📏 还能追吗？
计算当前趋势已消耗 ATR 倍数与剩余空间，告诉你：
- 已走 0.5 ATR → 趋势刚启动，空间充足，可以布局
- 已走 1.5 ATR → 趋势中期，关注回调机会
- 已走 2.5 ATR（84% 消耗） → 趋势末期，不建议再追
四、三层分析链路 🔄
系统不是看完所有指标说"涨"或"跌"，而是按 现状 → 趋势 → 预判 逐层过滤，确保每一条结论都有据可查：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第一层 · 现状分析 │
│ 客观描述已经发生的事：价格、涨跌、技术指标、基差结构、 │
│ 期限价差、资金流向、持仓量变化、多周期K线 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第二层 · 趋势分析 │
│ 判断方向与阶段：ADX趋势强度、DI差值、趋势生命周期 │
│ 输出信号评级：布局 / 关注 / 等待 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第三层 · 趋势预判引擎 ⭐ │
│ 四维评分 → 0-100 预判评分 │
│ 否决机制 → 硬性禁止入场条件 │
│ 空间评估 → ATR消耗度 → 建议入场区 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
五、信号三档评级 📋
| 评级 | 含义 | 预判评分 | 操作建议 |
|---|---|---|---|
| 🟢 布局 | 趋势早期 + 资金确认 + 位置安全 | ≥ 70 分 | 可以考虑入场 |
| 🟡 关注 | 部分条件满足，等待确认 | 50-69 分 | 持续跟踪，等待信号 |
| ⚪ 等待 | 否决触发或条件不足 | < 50 分 | 强制观望，不做操作 |
技术指标体系
系统集成了完整的多维度技术分析框架：
趋势类指标
| 指标 | 用途 | 参数 |
|---|---|---|
| ADX | 趋势强度判断 | 14周期 |
| DI+/DI- | 多空力量对比 | 14周期 |
| MACD | 趋势方向与动量 | 12/26/9 |
| MA | 均线系统 | MA5/MA20 |
震荡类指标
| 指标 | 用途 | 参数 |
|---|---|---|
| RSI | 超买超卖判断 | 14周期 |
| KDJ | 短期超买超卖 | 9/3/3 |
| 布林带 | 价格波动区间 | 20周期/2倍标准差 |
波动类指标
| 指标 | 用途 | 参数 |
|---|---|---|
| ATR | 波动率度量 | 14周期 |
| 布林带宽度 | 波动率变化 | - |
资金类指标
| 指标 | 用途 |
|---|---|
| 持仓量变化 | 多空资金博弈 |
| 主力资金流向 | 大资金动向 |
| 基差/期限结构 | 现货与期货价差 |
| 跨期价差 | 近远月合约价差 |
覆盖品种
系统覆盖 14 个活跃期货品种，保证金 ≤ 1 万，适合新手验证系统（1手起步）：
黑色建材板块
| 品种 | 代码 | 交易所 | 合约乘数 | 保证金率 |
|---|---|---|---|---|
| 螺纹钢 | RB | SHFE | 10吨/手 | 10% |
| 热轧卷板 | HC | SHFE | 10吨/手 | 10% |
| 铁矿石 | I | DCE | 100吨/手 | 12% |
能源化工板块
| 品种 | 代码 | 交易所 | 合约乘数 | 保证金率 |
|---|---|---|---|---|
| 甲醇 | MA | CZCE | 10吨/手 | 8% |
| PTA | TA | CZCE | 5吨/手 | 8% |
| 塑料 | L | DCE | 5吨/手 | 9% |
| PVC | V | DCE | 5吨/手 | 7% |
| 纯碱 | SA | CZCE | 20吨/手 | 12% |
| 玻璃 | FG | CZCE | 20吨/手 | 12% |
农产品板块
| 品种 | 代码 | 交易所 | 合约乘数 | 保证金率 |
|---|---|---|---|---|
| 豆粕 | M | DCE | 10吨/手 | 8% |
| 豆油 | Y | DCE | 10吨/手 | 9% |
| 玉米 | C | DCE | 10吨/手 | 7% |
| 棉花 | CF | CZCE | 5吨/手 | 10% |
| 白糖 | SR | CZCE | 10吨/手 | 8% |
动态风控体系
ATR 动态止损止盈
基于 ATR（平均真实波幅）的动态风控，自动适应市场波动：
止损距离 = ATR × 止损倍数（默认 1.0）
止盈距离 = ATR × 止盈倍数（默认 2.0）
盈亏比 = 止盈距离 / 止损距离 ≥ 2:1
仓位约束
- 固定手数：新手验证系统固定 1 手
- 单笔最大亏损：每手最大亏损 ≤ 100 元
- 保证金计算：自动计算开仓所需保证金
风控示例
以螺纹钢为例：
- 当前 ATR = 60 点
- 止损距离 = 60 × 1.0 = 60 点（600 元）
- 止盈距离 = 60 × 2.0 = 120 点（1200 元）
- 盈亏比 = 2:1
- 每手最大亏损 = 600 元 > 100 元限制 → 系统会自动调整手数
技术架构
系统架构图
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户层 (User Layer) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Web 前端 │ │ 移动端 │ │ API 接口 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 应用层 (Application Layer) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Flask │ │ Celery │ │ Redis │ │
│ │ Web 服务 │ │ 异步任务 │ │ 缓存/队列 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 分析层 (Analysis Layer) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ DeepSeek AI │ │ 趋势预判引擎 │ │ 海龟策略 │ │
│ │ 方向分析 │ │ 四维评分 │ │ 趋势跟踪 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 趋势阶段 │ │ 支撑阻力 │ │ 否决机制 │ │
│ │ 识别 │ │ 分析 │ │ 风控 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 数据层 (Data Layer) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 天勤量化 │ │ 技术指标 │ │ 资金流向 │ │
│ │ TQSDK │ │ 计算 │ │ 分析 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 存储层 (Storage Layer) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ SQLite │ │ PostgreSQL │ │ 文件系统 │ │
│ │ 分析结果 │ │ 用户数据 │ │ 日志/配置 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
目录结构
futures_env/
├── analysis_layer/ # AI 分析模块（核心）
│ ├── deepseek_agent.py # DeepSeek AI 调用和交易方向分析
│ ├── batch_deepseek_agent.py # 批量 AI 分析
│ ├── trend_filter.py # 趋势过滤（ADX+双均线+多周期）
│ ├── trend_phase.py # 趋势阶段分析（初期→成长→成熟→衰竭）
│ ├── pre_trend_engine.py # 趋势预判引擎（四维评分）
│ ├── support_resistance.py # 支撑阻力分析
│ └── turtle_strategy.py # 海龟交易策略
│
├── data_layer/ # 数据获取模块
│ ├── fetch_market.py # 行情数据获取（天勤量化）
│ ├── fund_flow.py # 资金流向分析
│ └── technical_indicators.py # 技术指标计算（RSI/MACD/ATR等）
│
├── execution_layer/ # 执行层
│ ├── generate_card.py # 分析卡片生成（整合所有分析）
│ └── risk_manager.py # 风险管理（仓位/止损/止盈）
│
├── routes/ # Flask 路由
│ ├── update_routes.py # 更新相关接口
│ ├── task_routes.py # 任务管理接口
│ ├── market_data_routes.py # 行情数据接口
│ ├── monitor_routes.py # 监控接口
│ ├── divergence_routes.py # 背离信号接口
│ └── signal_routes.py # 信号评级接口
│
├── tasks/ # Celery 异步任务
│ └── analysis_tasks.py # 定时分析任务
│
├── templates/ # HTML 模板
│ ├── index.html # 首页（产品介绍）
│ ├── dashboard.html # Dashboard（分析结果展示）
│ └── ... # 其他页面模板
│
├── static/ # 静态资源
│ ├── css/ # 样式文件
│ ├── js/ # JavaScript
│ ├── images/ # 图片资源
│ └── mobile/ # 移动端资源
│
├── config/ # 配置模块
│ └── cache_config.py # 缓存配置
│
├── utils/ # 工具函数
│ └── device_detector.py # 设备检测（PC/移动端）
│
├── services/ # 业务服务
│
├── config.yaml # 品种配置文件
├── main.py # 主入口（分析流程、数据库操作）
├── app.py # Flask 应用（路由、Dashboard）
├── celery_app.py # Celery 应用配置
├── init_db.py # 数据库初始化
├── logging_config.py # 日志配置
├── requirements.txt # Python 依赖
│
├── deploy.sh # 部署脚本
├── deploy-production.sh # 生产环境部署
├── setup_systemd_services.sh # systemd 服务配置
├── start-local.sh # 本地启动脚本
├── start_celery.sh # Celery 启动脚本
└── setup_cron.sh # 定时任务配置
快速开始
环境要求
安装步骤
1. 克隆项目
git clone https://gitee.com/xwx422/futures_env.git
cd futures_env
2. 创建虚拟环境
python -m venv venv
# macOS / Linux
source venv/bin/activate
# Windows
venv\Scripts\activate
3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
4. 配置环境变量
cp .env.example .env
编辑 .env 文件，填入以下配置：
# 天勤量化账号
TQ_ACCOUNT=your_tq_account
TQ_PASSWORD=your_tq_password
# DeepSeek API
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
# Flask 配置
SECRET_KEY=your_random_secret_key
# 可选：数据库配置（默认使用 SQLite）
# DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost/dbname
# 可选：Redis 配置（默认 localhost:6379）
# REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
5. 初始化数据库
python init_db.py
6. 启动服务
方式一：一键启动（推荐）
./start-local.sh
方式二：分别启动
# 终端 1：启动 Flask 应用
python app.py
# 终端 2：启动 Celery Worker
celery -A celery_app worker --loglevel=info
# 终端 3：启动 Celery Beat（定时任务）
celery -A celery_app beat --loglevel=info
7. 访问系统
打开浏览器访问：http://localhost:5000
部署指南
生产环境部署
方式一：systemd 服务部署
# 配置 systemd 服务
./setup_systemd_services.sh
# 启动服务
sudo systemctl start futures-ai
sudo systemctl start futures-ai-celery
sudo systemctl start futures-ai-beat
# 设置开机自启
sudo systemctl enable futures-ai
sudo systemctl enable futures-ai-celery
sudo systemctl enable futures-ai-beat
方式二：Gunicorn + Nginx
# 启动 Gunicorn
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app
# Nginx 配置示例
# server {
# listen 80;
# server_name your-domain.com;
#
# location / {
# proxy_pass http://127.0.0.1:5000;
# proxy_set_header Host $host;
# proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
# }
# }
方式三：Docker 部署
# Dockerfile 示例
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 5000
CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:5000", "app:app"]
# 构建镜像
docker build -t futures-ai .
# 运行容器
docker run -d -p 5000:5000 --env-file .env futures-ai
配置说明
品种配置 (config.yaml)
# 品种定义
varieties:
螺纹钢:
sector: 黑色建材
code: RB
keywords: ["螺纹钢", "建筑钢材", "房地产", "基建"]
exchange: SHFE
# 品种规则
commodity_rules:
RB:
min_volatility: 0.015 # 最小波动率
typical_atr: 60 # 典型 ATR 值
position_multiplier: 10 # 合约乘数（每点价值）
margin_rate: 0.10 # 保证金率
# 风险控制
risk_control:
fixed_lots: 1 # 固定手数
max_loss_per_lot: 100 # 每手最大可接受亏损（元）
take_profit_atr_multiple: 2.0 # 止盈 ATR 倍数
stop_loss_atr_multiple: 1.0 # 止损 ATR 倍数
# 趋势预判引擎配置
pre_trend_engine:
veto_rules:
rsi_overbought: 75 # RSI 高于此值禁止追多
rsi_oversold: 25 # RSI 低于此值禁止追空
deep_basis_threshold: -10 # 年化展期收益率低于此值(%)禁止做多
trend_exhaustion_adx: 50 # ADX 高于此值+RSI极端=趋势衰竭
# 技术分析参数
technical_params:
ma_short_period: 5 # 短期均线周期
ma_long_period: 20 # 长期均线周期
atr_period: 14 # ATR 周期
rsi_period: 14 # RSI 周期
bollinger_period: 20 # 布林带周期
bollinger_std: 2 # 布林带标准差倍数
环境变量 (.env)
| 变量名 | 说明 | 必填 | 默认值 |
|---|---|---|---|
TQ_ACCOUNT | 天勤量化账号 | ✅ | - |
TQ_PASSWORD | 天勤量化密码 | ✅ | - |
DEEPSEEK_API_KEY | DeepSeek API 密钥 | ✅ | - |
SECRET_KEY | Flask 会话密钥 | ✅ | - |
REDIS_URL | Redis 连接地址 | ❌ | redis://localhost:6379/0 |
DATABASE_URL | 数据库连接地址 | ❌ | sqlite:///futures_analysis.db |
API 接口
系统提供 RESTful API 接口，支持二次开发：
| 接口 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
GET /api/analysis/<variety> | GET | 获取指定品种分析结果 |
GET /api/market-data | GET | 获取实时行情数据 |
GET /api/analysis-history | GET | 获取历史分析记录 |
GET /api/divergences | GET | 获取背离信号 |
GET /api/signals | GET | 获取信号评级列表 |
POST /api/trigger-analysis | POST | 手动触发分析任务 |
技术栈
| 类别 | 技术 | 版本 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 后端框架 | Flask | 2.0+ | Web 应用框架 |
| 异步任务 | Celery | 5.0+ | 定时任务与异步处理 |
| 消息队列 | Redis | 6.0+ | Celery Broker + 缓存 |
| 数据库 | SQLite / PostgreSQL | - | 数据持久化 |
| 数据源 | 天勤量化 (TQSDK) | - | 期货行情数据 |
| AI 模型 | DeepSeek API | - | 智能分析与研判 |
| 数据处理 | Pandas, NumPy | - | 数据清洗与计算 |
| 缓存 | Flask-Caching | - | 接口缓存加速 |
算力投入
这不是一个简单的 API 调用封装。
系统核心决策链经历了 DeepSeek、千问等多个主流 AI 大模型的反复对弈与校验——从行情数据解析、技术指标逻辑、趋势预判公式到否决规则阈值，每一步都经过海量对话测试与迭代优化。
累计消耗 Token 算力: 10 亿+
相当于 10 年专业交易员 的知识积累与决策经验，一次性注入系统。
产品优势
🚀 全自动定时运行
Celery 异步任务驱动，早盘前、午盘前、每 4 小时自动执行全品种分析。Redis 缓存 + 价格实时刷新，数据始终保持最新。
🧠 AI + 趋势双验证
AI 负责理解和归因，趋势分析负责验证方向。多重交叉确认，避免单一指标误导。
🔒 以风控为先
仓位、止损、止盈协同约束，优先控制回撤再追求收益，适配长期实盘生存逻辑。
📊 信号分级快速筛选
布局、关注、等待三档信号评级，让你快速锁定重点品种，不被信息淹没。
📱 多端适配
PC 端 + 移动端自适应布局，随时随地查看分析结果。
使用流程
① 注册登录 → ② 查看信号 → ③ 辅助决策
- 注册登录：免费注册账号，每天登录自动赠送 3 次分析额度
- 查看信号：进入 Dashboard 查看品种信号评级，快速锁定"布局"和"关注"档的重点品种
- 辅助决策：结合 AI 研判、趋势分析、盈亏比建议，做出更有依据的交易决策
开源协议
本项目采用 Apache License 2.0 开源协议。
免责声明
⚠️ 风险提示：期货交易风险极高，可能损失全部本金。本系统仅提供辅助决策参考，不构成任何投资建议。投资者应谨慎决策，盈亏自负。
联系方式
- 项目地址：gitee.com/xwx422/futu…
- 问题反馈：gitee.com/xwx422/futu…
- 在线体验：qh.ossou.cn
更新日志
v2.0.0 (2026-05-10)
- ✨ 新增趋势预判引擎（四维评分模型）
- ✨ 新增智能否决机制（RSI超买/深贴水/趋势衰竭）
- ✨ 新增趋势空间评估（ATR消耗度）
- ✨ 新增海龟交易策略模块
- ✨ 新增背离信号检测功能
- ✨ 新增信号三档评级（布局/关注/等待）
- ✨ 支持移动端自适应布局
- 🐛 优化 AI Prompt，改善分析质量
- 🐛 修复 Dashboard 显示问题
v1.0.0 (2026-01-01)
- 🎉 初始版本发布
- ✨ 支持 14 个期货品种分析
- ✨ 实现基础技术指标计算
- ✨ 集成 DeepSeek AI 分析
- ✨ 实现分析卡片生成
- ✨ 支持定时任务调度
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