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报告概述

本报告详细介绍了东吴证券自主研发的房地产股票AI选股系统。系统覆盖A股、港股、美股共61只房地产相关标的，采用量化AI选股与东吴地产选股双模型架构，融合DeepSeek V3.2、GLM-5、Kimi K2.5三模型，通过联网搜索实时获取政策信息。报告包含完整的技术架构、四层数据降级机制、Docker部署指南及自定义策略扩展方法，为投资者提供了结合AI与量化分析的选股工具。

报告的核心结论

AI大模型在房地产选股中权重高达50%，政策影响权重35%

系统量化AI选股模型中，AI评分占总分50%，且通过联网搜索实时纳入政策信息，政策变化可在当日评级中反映，有效解决了传统模型无法及时应对政策变化的痛点。

四层数据降级架构确保7×24小时稳定运行

系统采用iFinD、AKShare、腾讯财经、新浪财经四层降级策略，连续失败3次自动降低优先级，即使极端情况下仍有量化技术评分兜底，保证评级服务不中断。

双模型设计覆盖趋势与价值两类投资风格

量化AI选股模型侧重技术面与AI融合，适合趋势投资者；东吴地产选股模型聚焦基本面与政策，适合价值投资者。用户可一键切换对比评级结果。

系统开源且支持自定义策略，可迁移至其他行业

项目在GitHub上以MIT协议开源，用户可自由修改股票池、评分权重、AI Prompt，甚至新增评级模型，实现从房地产到任意行业的选股策略迁移。

报告回答的关键问题

AI如何应用于房地产股票选股？

报告指出，系统通过DeepSeek V3.2、GLM-5、Kimi K2.5三模型并行融合，结合联网搜索实时分析政策、基本面和技术面，生成0-100分的综合评分及操作建议，政策权重高达35%。

东吴地产AI选股系统有哪些独特优势？

系统具备双模型独立评级、四层数据降级保底、AI实时联网政策响应、一键切换对比、每日自动评级等能力，且已开源可二次开发，支持自定义策略。

系统覆盖哪些房地产股票市场？

报告显示，系统覆盖A股19只、港股35只、美股7只，共61只房地产相关股票，涵盖房地产开发、物业管理、REITs等细分领域。

如何部署和使用该AI选股系统？

报告提供Docker一键部署指南：克隆GitHub仓库、配置环境变量（LKEAP密钥、iFinD令牌等）、执行docker compose up -d --build、登录默认管理员账号即可使用，前后端自动化部署。

报告中的代表性数据

61只

系统覆盖股票数量

截至2026年3月3日，A股19只、港股35只、美股7只，涵盖房地产开发、物业管理、房产服务、REITs等细分领域。

99.999%

AI评分可用率

系统运行期间，单模型可用率约99.2%，三模型并行融合后整体AI评分可用率提升至99.999%以上，有效保障评级服务连续性。

30-50分钟

每日全量评级耗时

每日09:00自动执行，系统每天上午9:00自动对61只股票执行双模型评级，单次全量评级耗时约30-50分钟。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 项目背景与目标：阐述构建AI选股系统解决房地产股票投资复杂性的动因，以及开源社区参与方式。
  • 双模型评级详解：量化AI选股与东吴地产选股的评分逻辑、各维度权重及降级策略的完整说明。
  • 技术架构概览：前后端分离（FastAPI+React）、Nginx反向代理、Docker多阶段构建的部署方案。
  • 数据采集与多源降级：iFinD→AKShare→腾讯→新浪四层降级架构，以及智能数据源排序与异常处理机制。
  • AI大模型集成：DeepSeek V3.2+GLM-5+Kimi K2.5三模型融合、联网搜索、双Prompt体系及三级JSON解析容错。
  • API接口规范：30余个RESTful端点，涵盖认证、评级、新闻、市场点评、研究报告等模块的详细接口说明。
  • 系统功能模块详解：AI评级仪表盘、股票详情面板（含估值/资金流/AI分析）、自选股AI操作建议、行业要闻、市场点评与研究报告模块。
  • 快速部署指南：Docker一键部署步骤、环境要求、配置文件示例及本地开发运行方法。
  • 扩展能力指南：自定义股票池、评分权重、AI Prompt及新增评级模型的操作方法，支持快速迁移至其他行业。
  • 风险提示：AI评级仅供参考、大模型幻觉风险、数据源中断影响、房地产市场波动风险等四大风险说明。

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