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盯盤俠 PanWatch 自託管 AI 盯盤助手 · 整合 TradingAgents 多 Agent 投資決策 — A 股 / 港股 / 美股即時監控、持倉管理、智慧分析、全渠道推送 🧠 持倉頁點一下 → TradingAgents 9-Agent 投研團隊接力分析 → 看多看空辯論 → 風控審查 → PM 決策書,3-5 分鐘一條完整推理鏈,結論直推到你的 IM。 📸 功能一覽 持倉 · 多賬戶彙總 機會頁 · AI 評分選股 模擬盤 · 淨值曲線 + 績效 個股深度詳情 技術指標共振 · 一眼 MACD/RSI/KDJ 價格提醒 · 條件組合觸發 移動端截圖 📱 支援 PWA，移動端可「新增到主螢幕」當原生 App 用。 💡 如果盯盤俠對你有幫助，點右上角 ⭐ Star 支援一下 —— 這是對開源專案最好的鼓勵，也能讓更多人發現它。 🧠 深度分析：TradingAgents 多 Agent 決策 接入 TradingAgents （76k+ star）多 Agent 投資決策框架，在持倉頁點 🧠 圖示即可觸發： 4 類分析師 （技術 / 情緒 / 新聞 / 基本面） → 看多看空辯論 → 風控審查 → PM 整合決策 3-5 分鐘輸出完整推理鏈，結論同步推送到 Telegram / 微信 / 釘釘 預設 deepseek-chat，單次 ~$0.05，月度預算可控 為什麼選擇盯盤俠？ 資料私有 — 自託管部署，持倉資料不經過任何第三方 AI 原生 — 不是簡單的指標堆砌，而是讓 AI 理解你的持倉、風格和目標 開箱即用 — Docker 一鍵部署，5 分鐘完成配置 核心功能 智慧 Agent 系統 Agent 觸發時機 功能 盤前分析 每日開盤前 綜合隔夜美股、新聞訊息、技術形態，給出今日操作策略 盤中監測 交易時段即時 監控異動訊號，RSI/KDJ/MACD 共振時推送提醒 盤後日報 每日收盤後 覆盤當日走勢，分析資金流向，規劃次日操作 新聞速遞 定時採集 抓取財經新聞，AI 篩選與持倉相關的重要資訊 專業技術分析 趨勢指標 ：MA 多空排列、MACD 金叉死叉、布林帶突破 動量指標 ：RSI 超買超賣、KDJ 鈍化與背離 量價分析 ：量比異動、縮量回調、放量突破 形態識別 ：錘子線、吞沒形態、十字星等 K 線形態 支撐壓力 ：自動計算多級支撐位和壓力位 多市場 & 多賬戶 覆蓋市場 ：A 股、港股、美股即時行情 賬戶管理 ：支援多券商賬戶獨立管理，彙總展示總資產 交易風格 ：按短線/波段/長線分別設定，AI 建議更精準 全渠道通知 Telegram / 企業微信 / 釘釘 / 飛書 / Bark / 自定義 Webhook 價格提醒 支援價格、漲跌幅、成交額、量比等條件組合（AND / OR） 支援交易時段/全天生效、冷卻時間、日觸發上限、重複觸發模式 到期時間使用彈窗內日期面板 + HH:mm 輸入，留空表示永不過期 可按規則選擇通知渠道，不選則走系統預設渠道 快速開始 docker run -d \ --name panwatch \ -p 8000:8000 \ -v panwatch_data:/app/data \ sunxiao0721/panwatch:latest 訪問 http://localhost:8000 ，首次使用設定賬號密碼即可。 說明：映象內已包含 Playwright 執行所需的系統依賴；Chromium 瀏覽器會在容器首次啟動時自動下載並安裝到掛載卷（預設 /app/data/playwright ），首次啟動可能需要幾分鐘且需要網路可達。 如果不需要截圖等瀏覽器能力，可以在啟動容器時設定 PLAYWRIGHT_SKIP_BROWSER_INSTALL=1 跳過首次 Chromium 下載/安裝。 Docker Compose version : ' 3.8 ' services : panwatch : image : sunxiao0721/panwatch:latest container_name : panwatch ports : - " 8000:8000 " volumes : - panwatch_data:/app/data restart : unless-stopped volumes : panwatch_data : docker-compose up -d 環境變數 變數名 說明 預設值 AUTH_USERNAME 預設登入使用者名稱 首次訪問時設定 AUTH_PASSWORD 預設登入密碼 首次訪問時設定 JWT_SECRET JWT 簽名金鑰 自動生成 DATA_DIR 資料儲存目錄 ./data TZ 應用時區（影響 Agent 排程觸發時間與時間展示） Asia/Shanghai PLAYWRIGHT_SKIP_BROWSER_INSTALL 跳過首次 Chromium 安裝（不需要截圖時可用） 未設定 LOG_LEVEL 控制台日誌級別。預設 INFO （只輸出業務事件 + 錯誤）；排查問題時設 DEBUG 可看到排程心跳、採集過程等底層日誌。UI 日誌板始終保留完整記錄，不受影響 INFO HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY / http_proxy 出站 HTTP 代理。三種配置方式任選其一: ① 啟動前 export HTTP_PROXY=... ；② .env 裡寫 http_proxy=http://host:port ；③ UI「設定 → 全域性 HTTP 代理」。三者優先順序:外部環境變數 > UI > .env 。生效後所有 httpx 客戶端走代理。 NO_PROXY 預設包含 localhost,127.0.0.1 未設定 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT OpenTelemetry OTLP 匯出端點(如 http://jaeger:4318 )。 配置後 才啟用 OTel trace 匯出;留空則完全關閉(零副作用)。還需安裝可選依賴 requirements-otel.txt 。詳見下方「OTel 匯出」 未設定(關閉) 首次配置 訪問 Web 介面，設定登入賬號 設定 → AI 服務商 ：配置 OpenAI 相容 API（支援 OpenAI / 智譜 / DeepSeek / Ollama 等） 設定 → 通知渠道 ：新增 Telegram 或其他推送渠道 持倉 → 新增股票 ：新增自選股，啟用對應 Agent 本地開發 環境要求 ：Python 3.10+ / Node.js 18+ / pnpm # 一鍵開發（推薦） make dev-api # 啟動後端（自動 venv+依賴，監聽 :8000） make dev-web # 啟動前端（自動 pnpm install，監聽 :5183） # 或手動 python -m venv venv && source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python server.py # 後端 :8000 cd frontend && pnpm install && pnpm dev # 前端 :5183 前端 dev server 跑在 http://localhost:5183 ，並把 /api 代理到 127.0.0.1:8000 。 前端用 :5183 而非預設 :5173 ，是為了和 BeeCount-Cloud 等本地常駐前端錯開。 技術棧 後端 ：FastAPI / SQLAlchemy / APScheduler / OpenAI SDK 前端 ：React 18 / TypeScript / Tailwind CSS / shadcn/ui OTel 匯出（可選，預設關閉） PanWatch 內建一套自建可觀測體系(結構化日誌 trace_id 貫穿 / agent_runs 執行表 / TradingAgents 節點級進度與成本),開箱即用、無需任何外部元件。 在此之上,可 可選地 再掛一層標準 OpenTelemetry 匯出,把 trace 送到 Jaeger / Tempo / Langfuse 等標準 APM。三類 span 對映: Agent 一次執行 → root span(複用 agent_runs 的 trace_id 關聯) 單次 LLM 呼叫 → gen_ai 子 span,遵循 OpenTelemetry GenAI 語義約定 ( gen_ai.system / gen_ai.request.model / gen_ai.usage.input_tokens / gen_ai.usage.output_tokens / gen_ai.operation.name ),可被標準 APM 識別為一次模型呼叫 TradingAgents 節點 → 子 span(複用節點級進度回撥) 預設完全關閉 :不裝依賴、不配 endpoint 時,匯出層全程 no-op,不改變任何現有行為。 開啟三步 : # 1. 安裝可選依賴 pip install -r requirements-otel.txt # 2. 配置 OTLP 端點(指向你的 collector / APM) export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4318 export OTEL_SERVICE_NAME=panwatch # 可選,預設 panwatch # 3. 正常啟動;啟動日誌出現 "OTel 匯出已啟用" 即生效 python server.py 本地起一個 Jaeger 驗證 : docker run -d --name jaeger -p 16686:16686 -p 4318:4318 \ jaegertracing/all-in-one:latest # 觸發任意 Agent 執行後,開啟 http://localhost:16686 選 service=panwatch 檢視 trace Langfuse / Tempo 同理,把 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 指向對應 OTLP 入口即可。 釋出（Docker 映象） 本專案內建 GitHub Actions 釋出流程： 打 tag（例如 0.2.3 ）會自動構建並推送 Docker 映象 sunxiao0721/panwatch:0.2.3 sunxiao0721/panwatch:latest 也支援在 GitHub Actions 裡手動觸發（workflow_dispatch）指定版本號 需要在倉庫 Secrets 中配置： DOCKERHUB_USERNAME DOCKERHUB_TOKEN 捐贈支援 如果你覺得 PanWatch 有幫助，歡迎請作者喝杯咖啡： 微信讚賞 支付寶 貢獻 歡迎提交 Issue 和 PR！自定義 Agent 和資料來源開發請參考 貢獻指南 。 社群交流（Telegram）： t.me/panwatch License MIT