Stock Quotes Analyzer 📈

Версия 3.0 - Автоматический анализ котировок акций через OpenRouter API с использованием множественных LLM моделей (GPT-4, Claude 3, Gemini Pro).

🆕 v3.0: Автоматическое получение котировок через Yahoo Finance, улучшенная безопасность конфигурации, управление компаниями через веб-интерфейс

📑 Содержание

✨ Возможности
🚀 Быстрый старт
⚙️ Где находятся все настройки
📁 Структура проекта
📊 Формат данных
💰 Примерная стоимость
🌐 Веб-интерфейс
⏰ Автоматический запуск
🛡️ Защита от галлюцинаций
📱 Доступ с мобильного
🐳 Деплой с Docker
🔐 Безопасность
🤝 Поддержка и Troubleshooting
📄 Лицензия
📝 История версий
🎯 Roadmap

✨ Возможности

🤖 Анализ через 3 LLM модели - консенсус повышает точность
📊 Интерактивные дашборды - визуализация трендов в реальном времени
📱 Адаптивный веб-интерфейс - работает на телефоне и компьютере
🔄 Автоматический запуск по расписанию - ежедневный анализ
💾 История данных - отслеживание трендов во времени
📈 Анализ точности - сравнение эффективности моделей
🛡️ Защита от галлюцинаций - многоуровневая валидация ответов
📄 Экспорт в Excel - форматированные отчеты

🚀 Быстрый старт

Windows - Автоматическая установка

Рекомендуемый способ:

Запустите bin\setup.bat - автоматически проверит и установит все зависимости

Скопируйте примеры конфигурации:

copy config\api_keys.example.yaml config\api_keys.yaml
copy config\llm_config.example.yaml config\llm_config.yaml
copy config\companies.example.json config\companies.json

Добавьте API ключ в config/api_keys.yaml
Запустите bin\quick_start.bat для быстрого старта

Ручная установка

1. Установка зависимостей

# Создание виртуального окружения (рекомендуется)
python -m venv venv

# Windows
venv\Scripts\activate

# Linux/Mac
source venv/bin/activate

# Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt

2. Настройка конфигурации (v3.0)

Создайте файлы конфигурации из примеров:

# Windows
copy config\api_keys.example.yaml config\api_keys.yaml
copy config\llm_config.example.yaml config\llm_config.yaml
copy config\companies.example.json config\companies.json

# Linux/Mac
cp config/api_keys.example.yaml config/api_keys.yaml
cp config/llm_config.example.yaml config/llm_config.yaml
cp config/companies.example.json config/companies.json

Получите API ключ на openrouter.ai и добавьте в config/api_keys.yaml:

openrouter_api_key: "sk-or-v1-ваш-ключ-здесь"

💡 Совет: Пополните баланс на $10-20 для начала работы

2.1. Миграция с v2.x (если обновляетесь)

Если у вас уже установлена версия 2.x, запустите миграцию:

python scripts/migrate_to_v3.py

Подробнее: Руководство по миграции

3. Подготовка данных (v3.0)

Список компаний хранится в config/companies.json

Добавьте компании одним из способов:

Вариант 1: Через веб-интерфейс (рекомендуется)

Запустите: streamlit run app.py
Перейдите в "Настройки" → "Управление компаниями"
Добавьте компании по тикеру (например, AAPL, GOOGL, MSFT)
Цены и информация получатся автоматически через Yahoo Finance

Вариант 2: Редактирование JSON вручную

Отредактируйте config/companies.json
Добавьте тикеры в массив companies
При следующем запуске данные будут получены автоматически

Пример companies.json:

{
  "companies": [
    {"ticker": "AAPL"},
    {"ticker": "GOOGL"},
    {"ticker": "MSFT"}
  ],
  "last_updated": "2026-02-04T12:00:00"
}

4. Запуск

Через веб-интерфейс (рекомендуется):

# Windows
bin\start_web.bat

# Linux/Mac
streamlit run app.py

Приложение откроется на http://localhost:8501

Через CLI:

# Windows
bin\start.bat

# Linux/Mac
python main.py

📁 Структура проекта (v3.0)

Stock_Quotes/
├── bin/                        # Скрипты запуска (.bat файлы)
│   ├── setup.bat               # Установка зависимостей
│   ├── start.bat               # Запуск CLI
│   ├── start_web.bat           # Запуск веб-интерфейса
│   ├── start_scheduler.bat     # Запуск планировщика
│   ├── quick_start.bat         # Быстрый старт (с проверкой v3.0)
│   └── clear_database.bat      # Очистка БД
├── config/                     # 🆕 Конфигурация v3.0
│   ├── api_keys.yaml           # API ключи (в .gitignore)
│   ├── llm_config.yaml         # Настройки LLM (в .gitignore)
│   ├── companies.json          # Список компаний (в .gitignore)
│   ├── api_keys.example.yaml   # Пример API ключей
│   ├── llm_config.example.yaml # Пример настроек LLM
│   └── companies.example.json  # Пример списка компаний
├── docs/                       # Документация
│   ├── en/                     # Английская документация
│   │   ├── MIGRATION_V3.md     # 🆕 Руководство по миграции
│   │   ├── DEPLOYMENT.md       # Инструкция по развертыванию
│   │   └── ...                 # Другие документы
│   └── ru/                     # Русская документация
│       ├── МИГРАЦИЯ_V3.md      # 🆕 Руководство по миграции
│       ├── ЗАПУСК.txt          # Инструкции по запуску
│       └── ...                 # Другие документы
├── scripts/                    # Утилиты и вспомогательные скрипты
│   ├── migrate_to_v3.py        # 🆕 Миграция на v3.0
│   ├── check_database.py       # Проверка БД
│   ├── clear_database.py       # Очистка БД
│   └── ...                     # Другие утилиты
├── src/                        # Основной исходный код
│   ├── __init__.py
│   ├── data_loader.py          # Чтение JSON/Excel (обновлено v3.0)
│   ├── price_fetcher.py        # 🆕 Yahoo Finance API
│   ├── llm_manager.py          # OpenRouter клиент
│   ├── analyzer.py             # Логика анализа
│   ├── database.py             # SQLite база (обновлено v3.0)
│   ├── excel_exporter.py       # Экспорт результатов
│   ├── company_info.py         # Информация о компаниях
│   └── dashboards/             # Страницы веб-приложения
│       ├── overview.py         # Обзор
│       ├── analysis.py         # Анализ
│       ├── history.py          # История
│       ├── accuracy.py         # Точность
│       └── settings.py         # Настройки (обновлено v3.0)
├── data/                       # Данные
│   ├── cache/                  # Кэш данных
│   └── *.db                    # SQLite базы данных
├── output/                     # Выходные файлы
│   └── exports/                # Excel отчеты
├── logs/                       # Логи приложения
├── deploy/                     # Файлы для развертывания
│   ├── docker-compose.yml      # Docker Compose конфигурация
│   └── .env.example            # Пример переменных окружения
├── .gitignore                  # Игнорируемые файлы (обновлено v3.0)
├── config.example.yaml         # Legacy: пример конфигурации v2.x
├── requirements.txt            # Python зависимости
├── Dockerfile                  # Docker образ
├── README.md                   # Этот файл
├── main.py                     # Точка входа CLI (обновлено v3.0)
├── app.py                      # Точка входа веб-приложения (обновлено v3.0)
└── scheduler.py                # Планировщик задач

📊 Формат данных (v3.0)

Список компаний: `config/companies.json`

{
  "companies": [
    {
      "ticker": "AAPL",
      "name": "Apple Inc.",
      "sector": "Technology",
      "industry": "Consumer Electronics"
    }
  ],
  "last_updated": "2026-02-04T12:00:00"
}

Минимально достаточно указать только ticker!

🔄 Автоматическое получение данных

При добавлении новой компании система автоматически:

Получает текущую цену через Yahoo Finance API
Получает информацию о компании через LLM
Сохраняет в базу данных для дальнейшего использования
Обновляет companies.json для резервного копирования

В веб-интерфейсе (Настройки → Управление компаниями):

➕ Добавляйте компании по тикеру - остальное заполнится автоматически
🗑️ Удаляйте компании одной кнопкой
📥 Экспортируйте список компаний в JSON
🔍 Поиск по тикеру или названию

⚙️ Где находятся все настройки (v3.0)

📂 Структура конфигурации

Все настройки разделены на 3 файла для безопасности и удобства:

config/
├── api_keys.yaml           # 🔑 API ключи (не в Git!)
├── llm_config.yaml         # ⚙️ Все настройки проекта (не в Git!)
└── companies.json          # 🏢 Список компаний (не в Git!)

🔑 1. API ключи: `config/api_keys.yaml`

Что здесь:

OpenRouter API ключ (обязательно)
Alphavantage API ключ (опционально)

# OpenRouter API ключ
# Получить на https://openrouter.ai/
openrouter_api_key: "sk-or-v1-ваш-ключ-здесь"

# Alphavantage API ключ (опционально)
# Получить на https://www.alphavantage.co/support/#api-key
alphavantage_api_key: ""

⚙️ 2. Основные настройки: `config/llm_config.yaml`

Что здесь: ВСЕ настройки проекта в одном файле!

📊 Входные данные

input:
  excel_file: "config/companies.json"  # Путь к списку компаний

🤖 Модели LLM

models:
  - name: "GPT-4 Turbo"
    id: "openai/gpt-4-turbo"
    temperature: 0.3      # Креативность (0.0-1.0)
    max_tokens: 1500      # Длина ответа
    
  - name: "Claude 3.5 Sonnet"
    id: "anthropic/claude-3.5-sonnet"
    temperature: 0.3
    max_tokens: 1500
    
  - name: "Gemini Pro 1.5"
    id: "google/gemini-pro-1.5"
    temperature: 0.3
    max_tokens: 1500

Доступные модели на OpenRouter:

openai/gpt-4-turbo - высокое качество
openai/gpt-5-mini:nitro - быстро и дешево
anthropic/claude-3.5-sonnet - баланс цены/качества
google/gemini-pro-1.5 - экономичный вариант
xiaomi/mimo-v2-flash - очень быстро

📝 Промпты для LLM

system_prompt: |
  Ты - профессиональный финансовый аналитик...
  
prompt_template: |
  Проанализируй движение акции {ticker}...

🗄️ База данных

database:
  path: "data/stocks.db"   # Путь к SQLite БД
  keep_history: true       # Сохранять историю анализов

🔄 Обновление котировок

price_updates:
  strategy: "daily"  # always | daily | cache_only
  min_update_interval_minutes: 15

Стратегии:

always — всегда загружать свежие котировки (медленно, актуально)
daily — обновлять раз в день (рекомендуется)
cache_only — только из БД (быстро, может устареть)

📤 Экспорт результатов

export:
  output_path: "output/exports/{date}_analysis.xlsx"
  color_coding: true  # Цветовая кодировка трендов

🏢 Информация о компаниях

company_info:
  fallback_to_llm: true            # Использовать LLM если API не дал результат
  cache_duration_days: 30          # Кэш описаний на 30 дней
  llm_model: "openai/gpt-3.5-turbo"  # Модель для описаний

⏰ Планировщик задач (автоматический анализ)

scheduler:
  enabled: false               # Включить/выключить планировщик
  timezone: "Europe/Moscow"    # Временная зона для расписания
  schedule:                    # Список задач (можно несколько)
    - cron: "0 19 * * 1-5"     # Cron-выражение расписания
      description: "Ежедневный анализ после закрытия биржи"

Параметры планировщика:

Параметр	Тип	Описание
`enabled`	boolean	`true` — планировщик активен, `false` — отключён
`timezone`	string	Временная зона (список)
`schedule`	array	Массив задач с расписанием
`schedule[].cron`	string	Cron-выражение (минута час день месяц день_недели)
`schedule[].description`	string	Описание задачи (для логов)

Формат cron-выражения:

┌───────────── минута (0-59)
│ ┌─────────── час (0-23)
│ │ ┌───────── день месяца (1-31)
│ │ │ ┌─────── месяц (1-12)
│ │ │ │ ┌───── день недели (0-6, 0=воскресенье, 1-5=Пн-Пт)
│ │ │ │ │
* * * * *

Примеры cron:

Выражение	Описание
`0 19 * * 1-5`	Каждый будний день (Пн-Пт) в 19:00
`30 9 * * *`	Каждый день в 9:30
`0 /4 * *`	Каждые 4 часа (в 0:00, 4:00, 8:00...)
`0 10,14,18 * * 1-5`	В 10:00, 14:00 и 18:00 по будням
`0 9 * * 1`	Каждый понедельник в 9:00
`0 0 1 * *`	Первого числа каждого месяца в полночь

Несколько расписаний:

scheduler:
  enabled: true
  timezone: "Europe/Moscow"
  schedule:
    - cron: "0 10 * * 1-5"
      description: "Утренний анализ перед открытием NYSE"
    - cron: "0 19 * * 1-5"
      description: "Вечерний анализ после закрытия биржи"
    - cron: "0 12 * * 6"
      description: "Еженедельный обзор в субботу"

Что происходит при срабатывании:

Загружаются данные из config/companies.json
Обновляются котировки через Yahoo Finance
Запускается анализ через все настроенные LLM-модели
Результаты сохраняются в базу данных
Генерируется Excel-отчёт в output/exports/
Все действия логируются в logs/scheduler.log

🌐 Веб-приложение

web_app:
  host: "0.0.0.0"     # Доступ с любого IP
  port: 8501          # Порт Streamlit
  theme: "dark"       # Темная тема
  mobile_friendly: true

📋 Логирование

logging:
  level: "INFO"  # DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
  format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

📖 Полное описание всех параметров конфигурации

Ниже приведена полная справка по всем параметрам файла config/llm_config.yaml:

🔽 Развернуть полную справку по параметрам

📂 Секция `input` — Входные данные

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`excel_file`	string	`"config/companies.json"`	Путь к файлу со списком компаний. В v3.0 используется JSON вместо Excel

🌐 Секция `openrouter` — Настройки OpenRouter API

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`base_url`	string	`"https://openrouter.ai/api/v1"`	Базовый URL API OpenRouter. Изменять не нужно

🤖 Секция `models` — Модели LLM для анализа

Массив моделей, которые будут использоваться для анализа. Рекомендуется 2-3 модели для консенсуса.

Параметр	Тип	Обязательный	Описание
`name`	string	Да	Отображаемое имя модели (для интерфейса и логов)
`id`	string	Да	Идентификатор модели в OpenRouter (см. модели)
`temperature`	float	Нет	Креативность ответов: 0.0 (детерминированно) — 1.0 (креативно). Рекомендуется 0.2-0.4
`max_tokens`	int	Нет	Максимальная длина ответа в токенах. 1500-3000 для полных ответов

Популярные модели:

ID модели	Описание	Цена
`openai/gpt-4-turbo`	Высокое качество анализа	$$$
`openai/gpt-4o-mini`	Баланс цена/качество	$$
`openai/gpt-5-mini:nitro`	Быстрый и дешевый	$
`anthropic/claude-3.5-sonnet`	Отличное качество	$$$
`google/gemini-pro-1.5`	Экономичный вариант	$
`xiaomi/mimo-v2-flash`	Очень быстрый	$

📝 Секция `system_prompt` — Системный промпт

Многострочная строка с инструкциями для LLM. Определяет "роль" и ограничения модели.

system_prompt: |
  Ты - финансовый аналитик. Отвечай ТОЛЬКО на русском языке.
  Анализируй ТОЛЬКО данные из запроса. НЕ придумывай новости и события.
  Будь кратким и по делу.

Рекомендации:

Укажите язык ответа
Ограничьте источники данных (защита от галлюцинаций)
Задайте стиль ответа

📋 Секция `prompt_template` — Шаблон запроса

Шаблон промпта с плейсхолдерами для данных акции.

Плейсхолдер	Описание
`{ticker}`	Тикер акции (AAPL, MSFT и т.д.)
`{price}`	Текущая цена
`{change}`	Изменение в процентах
`{volume}`	Объем торгов
`{additional_info}`	Дополнительная информация о компании

🗄️ Секция `database` — База данных

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`path`	string	`"data/stocks.db"`	Путь к файлу SQLite базы данных
`keep_history`	boolean	`true`	Сохранять историю анализов (`true`) или перезаписывать (`false`)

🔄 Секция `price_updates` — Обновление котировок

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`strategy`	string	`"daily"`	Стратегия обновления котировок
`min_update_interval_minutes`	int	`15`	Минимальный интервал между обновлениями (для strategy: "always")

Стратегии обновления:

Значение	Описание	Скорость	Актуальность
`"always"`	Всегда загружать свежие котировки через API	Медленно	Максимальная
`"daily"`	Обновлять раз в день (рекомендуется)	Быстро	Хорошая
`"cache_only"`	Использовать только кэш из БД	Очень быстро	Может устареть

📤 Секция `export` — Экспорт результатов

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`output_path`	string	`"output/exports/{date}_analysis.xlsx"`	Путь для сохранения Excel-отчёта. `{date}` заменяется на текущую дату
`color_coding`	boolean	`true`	Цветовая кодировка трендов в Excel (зелёный/красный)

🏢 Секция `company_info` — Информация о компаниях

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`fallback_to_llm`	boolean	`true`	Использовать LLM для получения описания, если API не вернул данные
`cache_duration_days`	int	`30`	Срок хранения кэша описаний компаний (дней)
`llm_model`	string	`"openai/gpt-3.5-turbo"`	Модель для генерации описаний компаний

⏰ Секция `scheduler` — Планировщик автоматического анализа

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`enabled`	boolean	`false`	Включить (`true`) или выключить (`false`) планировщик
`timezone`	string	`"Europe/Moscow"`	Временная зона для расписания (список зон)
`schedule`	array	—	Массив задач с расписанием
`schedule[].cron`	string	—	Cron-выражение: `минута час день месяц день_недели`
`schedule[].description`	string	—	Описание задачи (для логов)

Формат cron:

┌───────────── минута (0-59)
│ ┌─────────── час (0-23)
│ │ ┌───────── день месяца (1-31)
│ │ │ ┌─────── месяц (1-12)
│ │ │ │ ┌───── день недели (0-6, где 0=Вс, 1=Пн ... 6=Сб)
│ │ │ │ │      также можно: 1-5 = Пн-Пт
* * * * *

Примеры cron-выражений:

Выражение	Описание
`0 19 * * 1-5`	Каждый будний день (Пн-Пт) в 19:00
`30 9 * * *`	Каждый день в 9:30
`0 /4 * *`	Каждые 4 часа
`0 10,14,18 * * 1-5`	В 10:00, 14:00 и 18:00 по будням
`0 0 1 * *`	Первого числа каждого месяца в полночь

🌐 Секция `web_app` — Веб-приложение Streamlit

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`host`	string	`"0.0.0.0"`	IP для прослушивания. `0.0.0.0` = все интерфейсы, `127.0.0.1` = только localhost
`port`	int	`8501`	Порт веб-приложения
`theme`	string	`"dark"`	Тема интерфейса: `"dark"` или `"light"`
`mobile_friendly`	boolean	`true`	Оптимизация для мобильных устройств

📋 Секция `logging` — Логирование

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`level`	string	`"INFO"`	Уровень логирования: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`
`format`	string	см. ниже	Формат сообщений лога

Уровни логирования:

Уровень	Описание
`DEBUG`	Детальная отладочная информация
`INFO`	Общая информация о работе
`WARNING`	Предупреждения (не критичные проблемы)
`ERROR`	Ошибки (операция не выполнена)
`CRITICAL`	Критические ошибки (приложение может упасть)

🏢 3. Список компаний: `config/companies.json`

Что здесь: Компании для анализа

{
  "companies": [
    {
      "ticker": "AAPL",
      "name": "Apple Inc.",
      "sector": "Technology",
      "industry": "Consumer Electronics"
    },
    {
      "ticker": "MSFT",
      "name": "Microsoft Corporation",
      "sector": "Technology",
      "industry": "Software"
    }
  ],
  "last_updated": "2026-02-04T12:00:00"
}

Минимально достаточно:

{
  "companies": [
    {"ticker": "AAPL"},
    {"ticker": "MSFT"}
  ]
}

Остальные поля заполнятся автоматически!

📝 Как редактировать настройки

Способ 1: Через веб-интерфейс (рекомендуется)

streamlit run app.py

Перейдите в ⚙️ Настройки → Управление компаниями

Способ 2: Вручную через файлы

Откройте нужный файл в редакторе:
- config/api_keys.yaml — для API ключей
- config/llm_config.yaml — для всех остальных настроек
- config/companies.json — для списка компаний
Внесите изменения
Сохраните файл
Перезапустите приложение

⚠️ Важно!

❌ НЕ КОММИТЬТЕ файлы config/*.yaml и config/*.json в Git
✅ Они уже в .gitignore
✅ Используйте *.example.* файлы как шаблоны
✅ API ключи храните в безопасности

🔍 Проверка настроек

# Тест загрузки конфигурации
python test_config_loading.py

Должен показать:

✅ ВСЕ ПРОВЕРКИ ПРОЙДЕНЫ!

💰 Примерная стоимость

Для 100 акций × 3 модели: ~$1-2 за полный анализ

Расчет:

1 акция × 3 модели = 3 запроса
~1500 токенов на запрос (prompt + response)
Средняя цена: $0.005-$0.01 за 1000 токенов
100 акций = 300 запросов ≈ $1.5-$3

Экономия:

Используйте daily стратегию — анализ раз в день
Выбирайте дешевые модели: gpt-3.5-turbo, gemini-flash
Ограничьте max_tokens до 1000 для кратких ответов

📖 Примеры использования

Пример 1: Анализ портфеля из 10 акций

Компании:

{
  "companies": [
    {"ticker": "AAPL"}, {"ticker": "MSFT"}, {"ticker": "GOOGL"},
    {"ticker": "NVDA"}, {"ticker": "AMD"}, {"ticker": "TSLA"},
    {"ticker": "META"}, {"ticker": "AMZN"}, {"ticker": "NFLX"},
    {"ticker": "DIS"}
  ]
}

Запуск:

python main.py

Результат:

Текущие котировки из Yahoo Finance
Анализ от 3 моделей LLM
Консенсусный прогноз
Экспорт в Excel output/exports/2026-02-04_analysis.xlsx

Пример 2: Веб-мониторинг в реальном времени

streamlit run app.py

Возможности:

Обзор — метрики портфеля
Анализ — детали по каждой акции
История — графики трендов
Точность — согласие моделей
Настройки — добавление/удаление компаний

Пример 3: Автоматический ежедневный анализ

1. Настройте планировщик в config/llm_config.yaml:

scheduler:
  enabled: true
  timezone: "Europe/Moscow"
  schedule:
    - cron: "0 19 * * 1-5"  # Будни в 19:00

2. Запустите планировщик:

bin\start_scheduler.bat

3. Результат:

Автоматический анализ каждый будний день в 19:00
Экспорт результатов в Excel
Сохранение в БД для истории

Пример 4: Добавление новой компании через API

Через веб-интерфейс:

Откройте http://localhost:8501
Перейдите в "⚙️ Настройки"
Введите тикер (например, TSLA)
Нажмите "Добавить"

Система автоматически:

✅ Получит текущую цену через Yahoo Finance
✅ Запросит описание компании через LLM
✅ Сохранит в config/companies.json
✅ Добавит в базу данных

Пример 5: Экспорт и анализ истории

1. Запустите несколько раз для накопления истории:

# День 1
python main.py

# День 2
python main.py

# День 3
python main.py

2. Просмотрите историю в веб-интерфейсе:

streamlit run app.py

Перейдите в раздел "📈 История" — увидите графики изменения прогнозов во времени

🌐 Веб-интерфейс

Страницы приложения:

Обзор - метрики и последние результаты
Анализ - детальный просмотр по акциям
История - тренды во времени
Точность - статистика моделей
Настройки - управление и экспорт

⏰ Автоматический запуск (Планировщик)

Планировщик позволяет автоматически запускать анализ котировок по расписанию без ручного вмешательства.

Быстрая настройка

1. Включите планировщик в config/llm_config.yaml:

scheduler:
  enabled: true                # ← Измените на true
  timezone: "Europe/Moscow"
  schedule:
    - cron: "0 19 * * 1-5"     # Будни в 19:00 МСК
      description: "Ежедневный анализ после закрытия биржи"

2. Запустите планировщик:

# Windows
bin\start_scheduler.bat

# Linux/Mac
python scheduler.py

3. Планировщик будет работать в фоне, логи пишутся в logs/scheduler.log

Подробное описание параметров

Параметр	Значение	Описание
`enabled`	`true` / `false`	Включить/выключить автоматический запуск
`timezone`	`Europe/Moscow`	Временная зона для расписания
`schedule`	массив	Список задач с cron-выражениями

Формат cron-выражения

┌───────────── минута (0-59)
│ ┌─────────── час (0-23)  
│ │ ┌───────── день месяца (1-31)
│ │ │ ┌─────── месяц (1-12)
│ │ │ │ ┌───── день недели (0-6, где 0=Вс, 1=Пн, ..., 6=Сб)
│ │ │ │ │
* * * * *

Примеры расписаний

Cron	Когда запустится
`0 19 * * 1-5`	Каждый будний день (Пн-Пт) в 19:00
`30 9 * * *`	Каждый день в 9:30
`0 /4 * *`	Каждые 4 часа (0:00, 4:00, 8:00, 12:00, 16:00, 20:00)
`0 10,14,18 * * 1-5`	В 10:00, 14:00 и 18:00 по будням
`0 9 * * 1`	Каждый понедельник в 9:00
`0 0 1 * *`	Первого числа каждого месяца в полночь
`0 22 * * 0`	Каждое воскресенье в 22:00

Несколько расписаний

Можно настроить несколько задач с разным расписанием:

scheduler:
  enabled: true
  timezone: "Europe/Moscow"
  schedule:
    - cron: "0 10 * * 1-5"
      description: "Утренний анализ перед открытием NYSE"
    - cron: "0 19 * * 1-5"
      description: "Вечерний анализ после закрытия биржи"
    - cron: "0 12 * * 6"
      description: "Еженедельный обзор в субботу"

Что происходит при срабатывании

При каждом запуске по расписанию:

📥 Загружаются компании из config/companies.json
📈 Обновляются котировки через Yahoo Finance
🤖 Запускается анализ через все настроенные LLM-модели
💾 Результаты сохраняются в базу данных data/stocks.db
📊 Генерируется Excel-отчёт в output/exports/YYYY-MM-DD_analysis.xlsx
📝 Все действия логируются в logs/scheduler.log

Мониторинг работы

Просмотр логов в реальном времени:

# Windows PowerShell
Get-Content logs\scheduler.log -Wait -Tail 50

# Linux/Mac
tail -f logs/scheduler.log

Пример вывода лога:

2026-02-05 19:00:00 - scheduler - INFO - ЗАПУСК АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
2026-02-05 19:00:01 - scheduler - INFO - Загружено 15 акций
2026-02-05 19:02:45 - scheduler - INFO - Анализ завершен: 15 успешно, 0 ошибок
2026-02-05 19:02:46 - scheduler - INFO - Отчет сохранен: output/exports/2026-02-05_analysis.xlsx

Остановка планировщика

Windows: Нажмите Ctrl+C в окне терминала
Linux/Mac: Ctrl+C или kill <PID>

Запуск как службы (для серверов)

Linux (systemd):

# Создайте файл /etc/systemd/system/stock-scheduler.service
[Unit]
Description=Stock Quotes Scheduler
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=your-user
WorkingDirectory=/path/to/Stock_Quotes
ExecStart=/path/to/venv/bin/python scheduler.py
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

# Включите и запустите
sudo systemctl enable stock-scheduler
sudo systemctl start stock-scheduler

Windows (Task Scheduler):

Откройте "Планировщик заданий"
Создайте новую задачу
Укажите путь к bin\start_scheduler.bat
Настройте автозапуск при входе в систему

🛡️ Защита от галлюцинаций

Многоуровневая система:

Строгий system prompt с ограничениями
Низкая temperature (0.3)
Структурированный формат ответа
Валидация подозрительных паттернов
Консенсус между моделями

📱 Доступ с мобильного

В локальной сети:

Узнайте IP сервера: hostname -I
На телефоне: http://192.168.x.x:8501

Через интернет:

Настройте деплой (см. раздел Deploy)
Используйте ngrok для быстрого теста

🐳 Деплой с Docker

# Сборка
docker build -t stock-analyzer .

# Запуск
docker run -p 8501:8501 -v $(pwd)/data:/app/data stock-analyzer

С docker-compose:

cd deploy
docker-compose up -d

📝 Логирование

Логи доступны в:

logs/analysis.log - анализ
logs/scheduler.log - планировщик
logs/app.log - веб-приложение

Просмотр в реальном времени:

tail -f logs/analysis.log

🔐 Безопасность

✅ Защита API ключей (v3.0)

✅ API ключи в отдельном файле config/api_keys.yaml
✅ Все конфиги в .gitignore — не попадут в Git
✅ Example-файлы для шаблонов (без секретов)
❌ НЕ КОММИТЬТЕ файлы с реальными ключами!

✅ Производственная среда

✅ Используйте .env для дополнительных секретов
✅ Настройте firewall (только порт 8501)
✅ Регулярные бэкапы data/stocks.db
✅ HTTPS через nginx/Caddy для публичного доступа

🔒 Структура безопасности

config/
├── api_keys.yaml           ❌ В .gitignore
├── llm_config.yaml         ❌ В .gitignore
├── companies.json          ❌ В .gitignore
├── api_keys.example.yaml   ✅ В Git (шаблон)
├── llm_config.example.yaml ✅ В Git (шаблон)
└── companies.example.json  ✅ В Git (шаблон)

🤝 Поддержка и Troubleshooting

🔍 Диагностика проблем

1. Проверка конфигурации

python test_config_loading.py

2. Проверка котировок

python test_price_loading.py

3. Проверка БД

python check_current_db_data.py

❓ Частые проблемы

Ошибка: "Конфигурация не найдена"

Решение:

# Создайте конфигурацию из примеров
copy config\api_keys.example.yaml config\api_keys.yaml
copy config\llm_config.example.yaml config\llm_config.yaml
copy config\companies.example.json config\companies.json

Ошибка: "API key не указан"

Решение:

Откройте config/api_keys.yaml
Добавьте ключ от OpenRouter
Получить ключ: https://openrouter.ai/keys

Котировки не обновляются

Решение:

Измените стратегию в config/llm_config.yaml:

price_updates:
  strategy: "always"  # принудительное обновление

Очистите кэш БД:
```
bin\clear_database.bat
```

Описания компаний на английском

Решение:

# Очистите кэш
Remove-Item "data/cache/*" -Force

# Перезапустите приложение
streamlit run app.py

📋 Логи

Логи доступны в:

logs/analysis.log — анализ акций
logs/scheduler.log — планировщик
logs/app.log — веб-приложение

Просмотр в реальном времени:

# Windows PowerShell
Get-Content logs\analysis.log -Wait -Tail 50

# Linux/Mac
tail -f logs/analysis.log

📚 Дополнительная документация

QUICK_START_V3.md — быстрый старт
CHANGELOG_CONFIG.md — изменения в конфигурации
CHANGELOG_PROMPTS.md — изменения промптов
docs/ru/МИГРАЦИЯ_V3.md — миграция с v2.x

📄 Лицензия

MIT License

📝 История версий

v3.0 (2026-02-04)

✅ Автоматическое получение котировок через Yahoo Finance
✅ Разделение конфигурации на отдельные файлы
✅ Управление компаниями через веб-интерфейс
✅ Автоматическая синхронизация с companies.json
✅ Улучшенная безопасность (API ключи в .gitignore)
✅ Скрипт миграции с v2.x

v2.x

Работа с Excel файлами
Единый файл конфигурации config.yaml
Ручное обновление котировок

🎯 Roadmap

Telegram бот для уведомлений
Интеграция с дополнительными биржевыми API
Машинное обучение на исторических данных
Поддержка криптовалют
REST API для интеграций
Мультивалютность (EUR, RUB, и т.д.)

Name		Name	Last commit message	Last commit date
bin		bin
config		config
dashboards		dashboards
data/samples		data/samples
deploy		deploy
docs		docs
logs		logs
output/exports		output/exports
scripts		scripts
src		src
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
API_KEY_PROBLEM.md		API_KEY_PROBLEM.md
BUGFIX_DIVISION_BY_ZERO.md		BUGFIX_DIVISION_BY_ZERO.md
CHANGELOG_CONFIG.md		CHANGELOG_CONFIG.md
CHANGELOG_PROMPTS.md		CHANGELOG_PROMPTS.md
Dockerfile		Dockerfile
MIGRATION_NOTE.md		MIGRATION_NOTE.md
PATHS_UPDATED.md		PATHS_UPDATED.md
PROJECT_STRUCTURE.md		PROJECT_STRUCTURE.md
PROJECT_VERIFICATION_REPORT.md		PROJECT_VERIFICATION_REPORT.md
QUICK_START_V3.md		QUICK_START_V3.md
README.md		README.md
RESTRUCTURE_COMPLETE.md		RESTRUCTURE_COMPLETE.md
SECURITY_WARNING.txt		SECURITY_WARNING.txt
SETUP_VERIFICATION.md		SETUP_VERIFICATION.md
SUMMARY_CHANGES.md		SUMMARY_CHANGES.md
USER_GUIDE.md		USER_GUIDE.md
WHATS_NEW_V3.md		WHATS_NEW_V3.md
WHAT_CHANGED.md		WHAT_CHANGED.md
app.py		app.py
check_current_db_data.py		check_current_db_data.py
check_documentation.py		check_documentation.py
check_gpt5_response.py		check_gpt5_response.py
main.py		main.py
quick_start.bat		quick_start.bat
requirements.txt		requirements.txt
scheduler.py		scheduler.py
setup.bat		setup.bat
start_web.bat		start_web.bat
test_config_loading.py		test_config_loading.py
test_excel_export.py		test_excel_export.py
test_full_analysis.py		test_full_analysis.py
test_full_cycle.py		test_full_cycle.py
test_llm_prompts.py		test_llm_prompts.py
test_new_prompt.py		test_new_prompt.py
test_price_loading.py		test_price_loading.py
test_update_strategies.py		test_update_strategies.py
ГОТОВО_К_РАЗВЕРТЫВАНИЮ.txt		ГОТОВО_К_РАЗВЕРТЫВАНИЮ.txt
ИНСТРУКЦИЯ_ПО_EXCEL.txt		ИНСТРУКЦИЯ_ПО_EXCEL.txt
ФИНАЛЬНАЯ_ИНСТРУКЦИЯ.md		ФИНАЛЬНАЯ_ИНСТРУКЦИЯ.md
ЧИТАЙ_МЕНЯ.txt		ЧИТАЙ_МЕНЯ.txt

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

Stock Quotes Analyzer 📈

📑 Содержание

✨ Возможности

🚀 Быстрый старт

Windows - Автоматическая установка

Ручная установка

1. Установка зависимостей

2. Настройка конфигурации (v3.0)

2.1. Миграция с v2.x (если обновляетесь)

3. Подготовка данных (v3.0)

4. Запуск

📁 Структура проекта (v3.0)

📊 Формат данных (v3.0)

Список компаний: config/companies.json

🔄 Автоматическое получение данных

⚙️ Где находятся все настройки (v3.0)

📂 Структура конфигурации

🔑 1. API ключи: config/api_keys.yaml

⚙️ 2. Основные настройки: config/llm_config.yaml

📊 Входные данные

🤖 Модели LLM

📝 Промпты для LLM

🗄️ База данных

🔄 Обновление котировок

📤 Экспорт результатов

🏢 Информация о компаниях

⏰ Планировщик задач (автоматический анализ)

🌐 Веб-приложение

📋 Логирование

📖 Полное описание всех параметров конфигурации

📂 Секция input — Входные данные

🌐 Секция openrouter — Настройки OpenRouter API

🤖 Секция models — Модели LLM для анализа

📝 Секция system_prompt — Системный промпт

📋 Секция prompt_template — Шаблон запроса

🗄️ Секция database — База данных

🔄 Секция price_updates — Обновление котировок

📤 Секция export — Экспорт результатов

🏢 Секция company_info — Информация о компаниях

⏰ Секция scheduler — Планировщик автоматического анализа

🌐 Секция web_app — Веб-приложение Streamlit

📋 Секция logging — Логирование

🏢 3. Список компаний: config/companies.json

📝 Как редактировать настройки

Способ 1: Через веб-интерфейс (рекомендуется)

Способ 2: Вручную через файлы

⚠️ Важно!

🔍 Проверка настроек

💰 Примерная стоимость

📖 Примеры использования

Пример 1: Анализ портфеля из 10 акций

Пример 2: Веб-мониторинг в реальном времени

Пример 3: Автоматический ежедневный анализ

Пример 4: Добавление новой компании через API

Пример 5: Экспорт и анализ истории

🌐 Веб-интерфейс

⏰ Автоматический запуск (Планировщик)

Быстрая настройка

Подробное описание параметров

Формат cron-выражения

Примеры расписаний

Несколько расписаний

Что происходит при срабатывании

Мониторинг работы

Остановка планировщика

Запуск как службы (для серверов)

🛡️ Защита от галлюцинаций

📱 Доступ с мобильного

В локальной сети:

Через интернет:

🐳 Деплой с Docker

📝 Логирование

🔐 Безопасность

✅ Защита API ключей (v3.0)

✅ Производственная среда

🔒 Структура безопасности

Список компаний: `config/companies.json`

🔑 1. API ключи: `config/api_keys.yaml`

⚙️ 2. Основные настройки: `config/llm_config.yaml`

📂 Секция `input` — Входные данные

🌐 Секция `openrouter` — Настройки OpenRouter API

🤖 Секция `models` — Модели LLM для анализа

📝 Секция `system_prompt` — Системный промпт

📋 Секция `prompt_template` — Шаблон запроса

🗄️ Секция `database` — База данных

🔄 Секция `price_updates` — Обновление котировок

📤 Секция `export` — Экспорт результатов

🏢 Секция `company_info` — Информация о компаниях

⏰ Секция `scheduler` — Планировщик автоматического анализа

🌐 Секция `web_app` — Веб-приложение Streamlit

📋 Секция `logging` — Логирование

🏢 3. Список компаний: `config/companies.json`