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个股多智能体研究 MegaPandas/dsh-stock-research

DeepSeek Harness
MegaPandas6 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

组织多个研究角色,为 A 股与美股个股生成结构化研究报告

30.8/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/29 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add MegaPandas/dsh-stock-research
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:需留意
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · market
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]!
实装验证未通过(unknown),装前请到仓库确认最近更新与 issue
L4 · 真实安装等级说明 →
数据截至 2026/10/30·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/03·判据 →
还在维护吗[仓库]✓
活跃:最近一次提交在 6 天前
暂无时间戳·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/10/30) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/cordis-plugin-include@deepseek-ai/cordis-plugin-loader@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-agent-loop@deepseek-ai/dsh-agent-loop-testkit@deepseek-ai/dsh-agent-preset-registry@deepseek-ai/dsh-api-job-controller@deepseek-ai/dsh-api-remotes@deepseek-ai/dsh-api-session-controller@deepseek-ai/dsh-client-locale@deepseek-ai/dsh-client-modules
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一个 DeepSeek Harness 插件,用于多智能体股票研究,整合行情数据、财务分析和结构化报告,覆盖 A 股和美股。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
DSH Stock Research 面向 A 股与美股的单股研究插件,为研究过程保留数据、证据与分析产物。 基于 deepseek-harness(DSH)构建,支持从固定数据快照出发进行问答、快速研究、深度研究和复盘。研究由主智能体协调多个研究角色完成;插件不执行交易。 开始使用 · 常用命令 · 研究过程 · 配置 · 数据来源 · 写锁恢复 · 本地开发 能做什么 - 个股问答:基于采集到的数据快照回答具体问题。 - 快速与深度研究:主智能体组织研究角色,分阶段验收并汇总报告。 - 复盘与重跑:基于既有研究记录复盘,或使用固定输入创建派生运行。 - 保留研究依据:保存数据快照、证据、产物和采集诊断,方便后续查阅。 快速研究适合形成初步判断:覆盖市场、基本面、宏观和公开信息,进行一轮多空讨论与综合风险分析。 深度研究增加经营、地缘政治和市场情绪分析,进行两轮多空讨论,并分别评估财务、估值和事件风险。它通常需要更多时间和模型调用,成本也可能更高。 开始使用 需要 Node.js 24.16.0、DSH >0.2.1-rc.1 和 pnpm。
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DSH Stock Research

面向 A 股与美股的单股研究插件,为研究过程保留数据、证据与分析产物。

基于 deepseek-harness(DSH)构建,支持从固定数据快照出发进行问答、快速研究、深度研究和复盘。研究由主智能体协调多个研究角色完成;插件不执行交易。

开始使用 · 常用命令 · 研究过程 · 配置 · 数据来源 · 写锁恢复 · 本地开发

能做什么

- 个股问答:基于采集到的数据快照回答具体问题。
- 快速与深度研究:主智能体组织研究角色,分阶段验收并汇总报告。
- 复盘与重跑:基于既有研究记录复盘,或使用固定输入创建派生运行。
- 保留研究依据:保存数据快照、证据、产物和采集诊断,方便后续查阅。

快速研究适合形成初步判断:覆盖市场、基本面、宏观和公开信息,进行一轮多空讨论与综合风险分析。

深度研究增加经营、地缘政治和市场情绪分析,进行两轮多空讨论,并分别评估财务、估值和事件风险。它通常需要更多时间和模型调用,成本也可能更高。

开始使用

需要 Node.js 24.16.0、DSH >0.2.1-rc.1 和 pnpm。使用 DSH 插件管理命令安装到指定配置档(以 web 为例):

dsh plugin --profile web add @megapandas/dsh-stock-research@next

也可在项目目录执行 npm ci 和 npm run build,将构建后的包放入 DSH 宿主可解析的依赖中,并在配置档的 dsh.profile.bundles 中加入 @megapandas/dsh-stock-research。

宿主需提供智能体、工具、模型、命令及本地子代理等基础服务;模型及凭证由 DSH 管理。

在 DSH 聊天中直接提出研究需求,例如:

请对 SZ.002594 比亚迪做一次快速个股调研。
请对 NASDAQ:NVDA 做一次深度调研,研究日期为 2026-10-23。

默认使用 DSH 数据目录,研究子代理继承当前会话的模型设置。

常用命令

日常使用建议直接与智能体对话,描述研究或操作需求,由智能体调用相应能力;无需手动操作以下命令。

| 命令 | 用途 |
| /stock-ask | 基于采集快照回答问题 |
| /stock-quick / /stock-deep | 发起快速或深度研究 |
| /stock-review | 基于既有研究保存独立复盘记忆 |
| /stock-replay | 使用固定输入创建派生运行 |
| /stock-gc all | 清除插件缓存、研究运行和复盘数据;任务运行时不可执行 |

清除后的研究数据无法用于后续复盘或重跑,请在清理前确认需要保留的内容。

研究过程

问答和研究先进行确定性数据收集,取得必需日线后采集其余数据。研究子代理分章节撰写和提交报告,主智能体可以追问、要求修改,并在验收后推进后续阶段。聊天任务卡显示进度,最终报告由主智能体回复。

采集结果和诊断保存在数据目录的 collections/<UUID>.json 中,正式研究也会保存其使用的数据快照。公开信息搜索在额度耗尽后需要审批;搜索多次被拒时暂停,由用户或主智能体判断是否恢复。

财务快照包含派生指标及其计算口径,包括 TTM、单季度、同比、利润率和历史倍数统计。研究使用估值引擎,根据业务和数据选择模型并提供预测依据;计算输入、步骤、算法版本和结果随研究保存,报告通过计算编号引用结果。

研究分析内在价值和目标日市场定价,并结合预期差及催化剂解释预测与估值。折现模型按实际天数计算,剔除价值日期之前的现金流;负股权残值保留为偿付分析的依据。旧算法记录可读取,无法重现旧算法的运行需新建研究。

配置

在 DSH Web 界面打开 设置 → 股票研究,可按需调整以下选项:

| 选项 | 用途与默认行为 |
| 研究模型与思考强度 | 配置研究子代理使用的模型;默认继承主智能体的会话设置。主智能体始终使用当前会话模型。 |
| 旧版摘要模型 | 兼容旧版本会话,为旧版研究的摘要任务指定模型;默认继承研究模型。 |
| 免审批搜索次数 | 每次公开信息研究尝试默认可搜索 8 次,超过后每次搜索需要审批;设为 0 时每次都需要审批。搜索后端由 DSH 配置。 |
| 数据来源 | 控制行情、财务、宏观、基准和公开信息来源。雪球默认关闭,启用时须填写 Cookie;SEC 默认关闭,启用时须提供请求身份、有效联系方式以及已确认的股票 ID 与十位 CIK 映射。 |
| 数据目录 | 保存缓存、采集快照、研究记录和复盘记忆,通常为 ~/.dsh/stock-research,随 DSH 数据目录变化。切换目录不会迁移原有数据。 |
| 网络与缓存 | 调整请求超时、最大并发、最小间隔、缓存容量及各类数据的缓存有效期。缓存过期不删除已保存的研究记录。 |
| 数据新鲜度 | 设置行情、财务和宏观数据的新鲜度阈值;超过阈值的数据会标记为陈旧。 |

修改后需保存。模型与搜索额度对新任务生效,在途研究保留启动时的设置;数据目录、来源、网络与缓存等资源配置需在研究空闲时保存,并在下一次研究操作前应用。

数据来源

插件通过以下来源获取数据;雪球和 SEC 默认关闭,其余来源在默认配置中启用。公开信息搜索还需要在 DSH 中配置搜索后端。实际采集内容取决于市场、来源设置及数据可用性。

| 数据 | 来源与用途 |
| 行情与估值 | 东方财富提供 A 股行情和估值;Yahoo Finance 提供美股行情及部分市场基准;腾讯行情和新浪财经提供部分行情查询或备用数据;雪球可作为 A 股行情备用来源。 |
| 财务 | 东方财富和新浪财经提供 A 股财务数据,雪球可作为固定财务采集的备用来源。美国证券交易委员会(SEC)可提供美股发行人标准财务字段,默认关闭,启用前须配置请求身份、联系方式及 CIK。 |
| 宏观与市场基准 | 东方财富提供中国宏观及部分指数、汇率、黄金和国债数据;商务部数据中心提供社融数据;FRED 提供美国宏观序列;部分市场基准使用 Yahoo Finance。 |
| 公开信息 | 通过 DSH 配置的搜索服务获取,具体搜索后端由宿主决定。 |
使用雪球时,在 设置 → 股票研究 → 数据来源 启用雪球,将已登录雪球 Cookie 中 xq_a_token、u、xq_is_login 的 Value 分别填入三个输入框,无需手动拼接。来源失败时按整张表切换,保留实际来源与缺失字段;不跨来源拼接数值,不采集讨论、文章或情绪数据。插件不会自动获取 Cookie,失效后需手动更新。Cookie 随宿主配置保存,请勿放入研究对话或提交到代码仓库。

雪球备用覆盖 A 股日、周、月线、最新报价,以及财务指标、利润表、资产负债表和现金流量表。日、周、月线在东方财富、腾讯和新浪之后尝试,其余支持的表在东方财富之后尝试;单季度财务、均线和历史估值仍沿用原来源。缺失或口径未确认的字段保持为空,财务披露时间及历史修订状态标记为未验证。

写锁恢复

DSH 非正常退出可能留下写锁,导致再次启动时出现 Cannot acquire data-root writer lock。锁不会自动清除。恢复时,确认使用该数据目录的 DSH 和其他写入者均已停止,然后执行以下命令并重新启动 DSH:

rm ~/.dsh/stock-research/.writer.lock

以上路径适用于默认数据目录;如果使用其他目录,请替换为报错中显示的数据目录。不要在写入者运行时删除锁。

本地开发

npm ci
npm run build
npm run typecheck
npm test
npm run lint
npm run format:check

构建后可运行 npm run test:package 验证包入口。仅采集数据、不调用模型:

npm run collect:data -- SZ.002594 2026-10-27 /tmp/byd-collection

输出目录须不存在。结果包含快照、汇总、逐表数据、请求记录和原始响应;来源失败及覆盖不足分别保存在失败清单和缺口中。

参考与致谢

项目基于 deepseek-harness 开发,研究思路参考了 TradingAgents。

免责声明

本项目仅供研究和学习使用,生成的内容不构成投资建议或交易依据。

许可证

MIT
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