【山东大学项目实训FinAgent】本周进度报告：AKshare 数据接入与测试

周期：2026-03-31~2026-04-05
项目：FinAgent
实现：后端 / 量化数据工程 / Agent 编排

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摘要

本周工作围绕 FinAgent 数据层 展开：统一接入 AKshare 作为数据源，覆盖 日行情OHLCV、财务基本面/报表、新闻、内幕交易/增减持。测试策略以真实拉取Smoke为主，在tests/下对 行情、新闻、基本面/内幕、技术指标分别提供可执行脚本，验证链路可用性与 JSON 可序列化性。

关键词：AKshare；OHLCV；财务基本面；新闻；内幕交易；技术指标；MACD；RSI；布林带；ATR；VWMA；Pandas

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目录

• 一、本周目标与范围
• 二、整体架构与数据流
• 三、主要交付
• 四、技术指标规范与实现要点（重点）
• 五、测试与验证
• 六、问题排查与修复
• 七、本周结论

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一、本周目标与范围

维度	目标
数据覆盖	日行情OHLCV；财务基本面；新闻；内幕交易；技术指标
工程化	Provider 分层；Orchestrator串联；Report/Schema 承载新字段
可验证性	真实网络拉取；JSON 安全输出
文档	周报

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二、整体架构与数据流

2.1 逻辑架构

2.2 说明

• Providers 负责从 AKshare 拉取并归一化；技术指标在 OHLCV 上计算并输出 截止到 curr_date 的最近N个交易日窗口；Orchestrator 将各部分写入阶段日志与最终报告结构。

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三、主要交付

3.1 数据提供层（Providers）

模块	职责	说明
backend/app/data/providers/stock_provider.py	日行情 OHLCV	作为价格与成交量基础
backend/app/data/providers/news_provider.py	新闻	多源候选、字段归一化、strict_mode 严格过滤
backend/app/data/providers/akshare_extras_provider.py	基本面 / 内幕交易	结构化输出、排序与本地过滤等鲁棒处理

3.2 编排、契约与报告

模块	变更要点
backend/app/application/orchestrator.py	Analyst 阶段拉取基本面与内幕交易；技术指标增加 indicator_windows（由窗口工具聚合）
backend/app/models/schemas.py	报告JSON增加 fundamental_section、insider_section
backend/app/services/report_generator.py	Markdown增加财务与内幕章节；技术指标展示含ATR等（与既有MVP摘要并存）

3.3 技术指标

模块	职责
backend/app/services/indicators.py	实现 get_indicators(symbol, indicator, curr_date, look_back_days)，基于日线OHLCV
backend/app/agents/tech_agent.py	compute_tech_indicators 保留兼容；新增 get_tech_indicators_window 聚合指标清单

3.4 测试脚本

脚本	用途
run_stock_provider_smoke.py	OHLCV真实拉取+JSON
run_news_provider_smoke.py	新闻真实拉取+JSON+count
run_akshare_extras_smoke.py	基本面 + 内幕交易+JSON-safe
run_indicators_smoke.py	12项指标窗口校验+PASS

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四、技术指标实现要点

4.1 指标清单（本周口径）

• 均线类：close_50_sma、close_200_sma、close_10_ema
• MACD 类：macd、macds、macdh（分别为MACD 线、Signal 线、Histogram）
• 动量类：rsi（RSI(14)，Wilder平滑）
• 波动类：boll（中轨）、boll_ub、boll_lb（20 日、2 倍标准差）、atr（ATR(14)）
• 量价类：vwma（默认VWMA(20)）

4.2 测试输出形态

• get_indicators：返回{ "YYYY-MM-DD": float | null, ... }，为 最近 look_back_days 个交易日（截止到 curr_date）。
• 分析流程中：tech_section 内增加 indicator_windows，聚合上述指标序列与 latest 快照（与原有 compute_tech_indicators 输出并存，便于渐进迁移）。

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五、测试与验证

本周以Integration / Smoke为主：真实调用 AKshare，对各数据源与技术指标分别验证非空结果、字段完整、JSON 可序列化。tests/下当前脚本如下：

5.1 全链路 Smoke 矩阵

目标	脚本	验证对象	建议关注输出
日行情 OHLCV	tests/run_stock_provider_smoke.py	fetch_stock_ohlcv	total_rows > 0；data[] 含 date/open/high/low/close/volume
新闻	tests/run_news_provider_smoke.py	fetch_news（含 strict_mode）	JSO 数组字段齐全；末尾count=
财务+内幕	tests/run_akshare_extras_smoke.py	fetch_financial_fundamentals + fetch_insider_trading	status；rows；基本面快照；latest_event / events
技术指标	tests/run_indicators_smoke.py	get_indicators×12 项指标	每指标窗口points>0且 non_null_points>0；failed_indicators=[]；PASS

5.2 示例命令（可以按需改ticker/日期，此处以贵州茅台股票代码为示例）

# 1) OHLCV
python tests/run_stock_provider_smoke.py --ticker 600519 --start 2026-03-27 --end 2026-04-03 --rows 3

# 2) 新闻（严格模式）
python tests/run_news_provider_smoke.py --ticker 600519 --start 2026-03-27 --end 2026-04-03 --limit 10 --strict-mode true

# 3) 基本面 + 内幕交易
python tests/run_akshare_extras_smoke.py --ticker 600519

# 4) 技术指标（12 项窗口 + 退出码）
python tests/run_indicators_smoke.py --ticker 600519 --curr-date 2026-04-03 --look-back-days 5

5.3 成功判定

• 行情/新闻/extras：脚本能完整打印JSON、无未捕获异常；人工对照字段与 status（或新闻 count）。
• 技术指标（run_indicators_smoke.py）：failed_indicators 为空，count_indicators=12 failed=0，末尾 PASS，退出码 0（失败时为 1，便于脚本化检查）。
• 终端输出如下：
• 日行情
  
• 新闻拉取（展示部分）
  
• 报表（部分）
  
• 内幕交易（部分）
  
• 技术指标（部分）
  

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六、问题排查与修复

问题	现象	处理思路
内幕交易接口参数	连接被重置/请求异常	stock_ggcg_em的symbol仅支持分类枚举，拉取后按代码列本地过滤标的
JSON 序列化	date/NaN/numpy标量	Smoke脚本中_json_safe：日期转ISO，NaN→null``numpy标量.item()
最新事件顺序	latest_event与列表重复	按公告日等字段降序排序后再取head(1)，列表从第二条起展示
指标导入路径	根目录运行脚本时app包找不到	indicators.py使用 backend.app... 与测试脚本一致

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七、本周结论

7.1 本周结论

• 数据面：OHLCV、基本面、新闻、内幕交易已形成可调用闭环。
• 技术面：get_indicators 与 12 项指标窗口已落地，并可通过 run_indicators_smoke.py 一键验证。
• 工程面：报告与 Schema 已承载新增章节；Orchestrator 已串联窗口指标输出。

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完成git上传：

项目概述：https://blog.项目开展概述及计划csdn.net/2301_80139500/article/details/159476008