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GITHUB · ANALIZADO

niucap

Panel cuantitativo self-hosted para acciones A-shares con selección de valores, análisis técnico y backtesting. Sin API keys, datos privados, 25+ estrategias predefinidas y soporte móvil.

Ficha actualizada 28 sept 2026, 13:47 · upstream 28 sept 2026, 13:39 · release sin release detectada

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Qué es niucap

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Niucap es un panel de trading local para el mercado de valores chino (A-shares) que integra selección de valores, seguimiento del mercado y análisis post-inversión en una sola interfaz. Utiliza Python con FastAPI como backend y ECharts para visualización frontend sin necesidad de pasos de construcción.

El sistema incluye 25+ estrategias predefinidas organizadas por categorías (tendencia, volumen, reversión), análisis técnico con más de 60 indicadores, seguimiento de mercado en tiempo real con actualización automática cada 3 minutos, y herramientas de backtesting con restricciones reales T+1. También ofrece análisis de sentimiento mediante diccionario local sin dependencias externas.

La arquitectura soporta despliegue local, en WorkBuddy cloud o contenedorizado manualmente. Utiliza SQLite por defecto con opción de MySQL para datos persistentes multiusuario. Incluye 8 módulos principales: selección de valores, análisis técnico, seguimiento del mercado, backtesting, simulación de trading, ETFs, alertas y panel de comandos.

CASOS DE USO
  • Selección automática de valores para principiantes con scoring 0-100 y explicaciones en lenguaje natural
  • Análisis técnico completo con K-lines, indicadores técnicos (MACD/RSI/KDJ) y análisis de flujo de capital
  • Seguimiento del mercado con datos en tiempo real, lista de valores limitados y radar de sectores
  • Backtesting con restricciones T+1 reales, simulación de comisiones y detección de sobreajuste
  • Análisis de sentimiento mediante diccionario local para noticias de Sinola y Tonghuashun
PUNTOS DESTACADOS
  • Funcionamiento sin API keys externas usando fuentes públicas (Tencent/Sina/Tonghuashun/Dongcaifu)
  • Base de datos privada con SQLite por defecto o MySQL opcional para persistencia
  • 25+ estrategias predefinidas organizadas en 6 categorías con soporte para combinaciones lógicas
  • Interfaz responsive compatible con dispositivos móviles sin necesidad de app nativa
  • MIT license open source con código fuente completo disponible públicamente
PRECAUCIONES
  • Requiere Python 3.11+ instalado localmente o en entorno virtual
  • Dependencia de eltdx con licencia restringida a uso no comercial para investigación
  • Base de datos inicial requiere sincronización manual desde la interfaz de administración
  • Sin Dockerfile incluido, requiere configuración manual para despliegue containerizado
  • Funcionalidad AI adicional (LLM) requiere API key externa opcional
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

市场榜单小白选股策略选股条件选股个股分析连板梯队题材雷达策略回测
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Desplegar localmente con git clone y python -m venv. Configurar .env opcional para MySQL o mantener SQLite default. Ejecutar server/run.py en puerto 8899. Para cloud, usar WorkBuddy publish.js script que maneja automáticamente instalación de dependencias y exposición del servicio. Sincronización inicial de datos desde '后台管理 → 运行参数 → 开始同步' (aproximadamente 10-15 segundos para datos diarios completos). Datos temporales en cloud requieren re-sincronización tras reinicio.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Node.jsFastAPIPython
SERVICIOS
MySQL
BASES DE DATOS
MySQL
PUERTOS
8899
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.