简介

本文详细介绍了如何基于Dify平台和大模型构建智能股票分析系统。通过部署Dify、获取硅基流动API并安装相关插件，实现了技术分析、风险管理、盘后分析和智能选股功能。系统分为Dify工作流和自定义Server端两部分，能够分析股票走势、计算技术指标并生成报告，最终借助大模型能力提供趋势分析、风险评估、目标价位和交易建议等决策参考。

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一、项目背景

股票分析系统性是一种综合性的工具，可以帮助投资者深入分析股票市场数据，掌握市场趋势，评估股票的风险和价值，并制定科学的投资策略。

它通常被称为证券决策分析系统，是投资者进行股票投资时，不可或缺的工具之一，其特点如下：

• 技术分析：通过图表和趋势分析，预测股票价格的未来走势。技术分析的核心是利用历史数据来识别市场模式和趋势。
• 风险管理：评估股票的风险水平，帮助投资者规避潜在的投资风险。
• 盘后分析：对当天的市场表现进行总结和分析，为第二天的投资决策提供参考。
• 智能选股：利用人工智能算法分析大数据，推荐最适合的股票。

基于Dify实现，通过实时获取真实的股票交易数据，借助大模型的能力实现股票的决策分析和选股推荐。

二、准备工作

• 本地部署Dify
• 获取硅基流动的api_key
• 安装硅基流动api插件
• python开发环境
• uv 包管理器

uv 和conda类似，是由 Astral 开发的高性能 Python 包安装器和虚拟环境管理工具，使用 Rust 编写，兼容 pip 和 PyPI，安装速度比传统 pip 快数十倍，支持快速依赖解析、虚拟环境创建、requirements.txt 安装等功能，旨在成为 Python 包管理的现代化替代方案。

三、实现机制

在实现过程中，主要分为两部分，一个是Dify工作流，一个是自定义的Server端，Dify工作流接收用户输入的股票代码，并对输入参数进行校验，然后发送给自定的Server端，Server端首先会获取股票的近期走势数据，然后基于数据计算技术指标生成报告，返回给Dify工作流。Dify工作流对结果的格式进行处理，借助大模型的能力对股票数据进行分析总结并给出下一步的操作建议。

四、效果展示

这是输入A股的600276，也就是某某医药的股票代码，等待智能体分析提供决策建议，以上股票代码仅供智能体测试使用，不构成任何投资建议。

可以清晰看到，大模型按照提示词的内容，按照条目输出了实时的趋势分析、成交量分析、风险评估、短期与中期目标价、关键技术位分析、交易建议、实时技术指标策略和最终结论。

五、提示词核心内容分享

1.趋势分析(包括支撑位和压力位)

2.成交量分析及其含义

3.风险评估(包含波动率分析)

4.短期和中期目标价位

5.关键技术位分析

6.具体交易建议(包含止损位)

7.根据实时技术指标分析给出当前交易策略

4.短期和中期目标价位

5.关键技术位分析

6.具体交易建议(包含止损位)

7.根据实时技术指标分析给出当前交易策略

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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