我用一个 Python 脚本，让飞书每天自动给我「报盘」

最近我又写了个新东西：fin-intel-agent，一个纯后端的 Python 项目，作用就一句话——每天盘前盘后，自动抓 A 股最活跃的一批股票，做完分析推到我的飞书群里。

这篇文章用大白话讲讲它是什么、怎么想的、以及怎么用。

一、它解决一个什么痛点

盯盘这件事，最累的不是看盘，而是「我到底该看哪几只」。

自选股是固定的，但市场热点是流动的——今天炒这个板块，明天炒那个概念，自选股里的票可能一整天都没动静，而真正涨得凶的、成交最活跃的票，反而不在你的视野里。

所以我换了个思路：不看自选股，直接看「今天最活跃的资金去哪了」。

二、核心思路：动态监控池

它的工作流很简单，一条流水线：

成交额榜 / 涨幅榜 / 换手率榜 / 量比榜 / 总市值榜
        ↓ 每个榜取前 20 名
        ↓ 五个榜合起来，去重，形成"监控池"（最多 100 只）
        ↓ 对池子里每只股票做"五维深采集"
        ↓ 汇总成 Markdown 报告
        ↓ 推到飞书群

所谓「五维」，就是：

行情 —— 现价、涨跌幅这些基础数据
基本面 —— 财务数据
新闻舆情 —— 最新新闻标题、来源、时间
研报评级 —— 机构怎么看
行业板块 —— 它属于哪个赛道

这样一份报告下来，你不仅能知道「今天谁在涨」，还能知道「它为什么涨、机构怎么看、属于哪个板块」——不用自己一个个点开查。

三、几个我比较满意的小设计

① 数据源只有一个，零门槛。

全部数据走 akshare 这个开源库，它把东方财富、同花顺这些公开接口都封装好了。所以这个项目不需要申请任何 API key，装个 akshare 就能跑。这对想试试但不想折腾注册的人来说，门槛极低。

② 异常隔离，单只股票挂了不影响整轮。

每调一个接口我都用 try/except 包着。就算某只股票的数据抓失败了，或者某个维度超时了，也不影响其他股票、其他维度继续跑。跑批处理最怕的就是「一颗老鼠屎坏一锅汤」，这个设计就是防这个的。

③ 飞书分片推送，不怕消息太长。

A 股一天几百只票，报告很容易超长。飞书群消息有长度限制，超了会被拒。所以我做了按行分片：把长报告切成一段段，逐片发，防止被限流。没配 webhook 或者开了 dry-run，就自动降级成打印到控制台，方便调试。

④ 非交易日自动跳过。

周末、节假日它不会傻乎乎地去跑然后发现没数据——内置了交易日判断，非交易日直接跳过。这个细节在调试时特别省心（我周末测的时候它就一直乖乖跳过）。

四、怎么跑起来

三步：

# 1. 装依赖
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 2. 先空跑一次，报告打印到控制台（不推送）
python3 -m src.fin_intel --once --dry-run

# 3. 配好飞书 webhook 后正式推送
python3 -m src.fin_intel --once

常驻定时就一句 python3 -m src.fin_intel，它会按盘前 09:30 / 盘后 15:30 的 cron 自动跑。

飞书 webhook 的配置也简单：飞书群 → 设置 → 群机器人 → 自定义机器人，复制那个 hook 地址，填进 config/config.yaml 或 .env 里就行。

五、写在最后

这个项目和之前的 aiscan、记账本一样，都是我「从零写、可复现、可部署」系列里的一环。它的代码结构不算复杂，但把「动态监控池 + 五维采集 + 异常隔离 + 分片推送」这几件事都做到了，作为一个 Python 后端项目，是能拿得出手的。

如果你想给自己也搞一个「飞书自动报盘」，或者单纯想看看 akshare 怎么玩，欢迎去仓库看看：github.com/hedongli1/fin-intel-agent。

最后照例声明一句：数据全部来自公开接口，可能延迟或误差；报告仅供研究参考，不构成任何投资建议。