在线体验 1：https://fingraph.20250130.xyz/
在线体验 2：https://fin-graph-two.vercel.app/
开源仓库：https://github.com/gintmr/FinGraph

先说我为什么要做这个东西

刚开始看美股的时候，我最大的困惑不是「某个名词看不懂」，而是：

脑子里没有一张完整的「地图」。

利率、通胀、美元、财政赤字、AI 产业、企业盈利、地缘冲突、市场情绪……这些词我都认识，但它们之间到底是什么关系？一条新闻出来，它到底影响的是央行、财政、产业，还是市场风险偏好？

于是我经常去问 AI。但很快发现一个尴尬的事实：

• AI 不知道我的金融基础到底有多薄弱；
• AI 不知道我卡在哪一层、哪个概念、哪条逻辑链；
• 更现实的是——很多新手根本不知道该怎么向 AI 提问，也不知道一份完整的美股宏观分析到底该覆盖哪些角度。

所以我做了 FinGraph：

它不是预测工具，也不是交易工具。它是一个把公开信息按金融层级整理好、并且能一键导出成「AI 能读懂的上下文」的个人情报工作台。

一句话概括它的工作流：

每天定时抓取真实数据 → 按九层框架分类整理、保留原始链接 → 一键导出成 Skill Pack（结构化上下文）→ 交给任意大模型生成系统化的美股宏观分析报告。

下面我带你完整逛一遍这个网站。

一、首页：一个三栏的「美股金融分析图谱」

 打开网站，首页叫「美股金融分析图谱」，采用经典的三栏布局：

• 顶部会显示当前数据模式（是否已连接 Supabase 实时数据库）、数据生成时间，以及自动抓取的计划时间——抓取时间是纽约时间每天中午 12 点，同时显示访问者本地时间和纽约时间；
• 所有面板都可以拖拽排序、折叠展开、切换主题色，你可以把最常看的模块拖到最上面。

三栏各司其职：

• 左侧栏
  ：摘要 + 宏观脉络
• 中间栏
  ：核心主工作区（图表 + 外部信息终端 + 框架图 + 导出）
• 右侧栏
  ：资讯、风险与事件

左侧栏：先用一句话进入今天的市场

左上角是「今日一句话总结」，把当天信息压缩成一个简短判断（注意：这不是投资建议，而是帮你快速进入当天的市场环境）。

往下是「八个分析层健康度评分」：货币层、央行层、财政层、产业层、企业层、地缘层、社会层、市场层——每一层都有分数和状态，帮你一眼看出当前压力主要集中在哪里。

再往下是「市场概览」「利率与通胀趋势」：联邦基金利率、CPI、10Y/30Y 美债收益率、ETF、能源价格等指标，每一个指标都保留原始来源链接，点一下就能回到出处。

中间栏：把一堆财经平台塞进同一个页面

中间栏最上方是 TradingView 图表入口，内嵌了 SPY、QQQ、TLT、GLD、USO，以及 XLK、XLF、XLE、NVDA 等美股板块与核心资产代理指标，点标签即可切换。

往下是「外部信息终端」——这块我个人最喜欢，它把一堆财经信息源直接嵌进了同一个页面：

• TradingView 经济日历、美股热力图、市场概览、市场新闻；
• 金十数据、FinancialJuice、财联社电报、东方财富快讯、Investing.com 日历。

也就是说，中文快讯、英文快讯、宏观日历、市场热力图，在一个页面里就能同时看完，不用再开十几个标签页。

二、核心：一张「九层结构图」把世界讲清楚

这是整个 FinGraph 的灵魂。它不是简单罗列新闻，而是把真正影响美股定价的变量拆成九个层级，并把它们串联起来：

核心逻辑就一句话：外部冲击 → 政策反应 → 资产定价。资产价格不是被新闻标题推动的，而是被「事件如何改变预期现金流、折现率、流动性和风险偏好」推动的。

配套还有一个「关键影响矩阵」，会把当天的事件映射到不同分析层级，帮你判断「这条新闻到底动了哪一层」。

三、透明：所有数据都不是黑箱

我特别不喜欢「数据像黑箱一样冒出来」。所以页面底部有一个「信息源总览」，把所有来源摊开给你看，分两类：

第一类 · 嵌入平台与网页入口：TradingView、金十数据、FinancialJuice、财联社、东方财富、Investing.com，每张卡片都有 logo、类型标签和说明。

第二类 · API / RSS / 数据库来源：FRED、BLS、BEA、Federal Reserve、U.S. Treasury、SEC EDGAR、GDELT、World Bank、Stooq、EIA、CFTC……每个来源都会标注类型、可靠性、更新频率、是否需要 API Key、是否已经接入。

一个小细节：当某个数据源缺少 API Key 时，采集器会直接跳过这个源，而不是编造假数据。所有信息都能回到原始网页被追踪和验证。

四、王牌功能：一键导出 Skill Pack，把上下文喂给 AI

这是我认为整个项目最重要的输出。

中间栏最底部（以及顶部导航的 Skill Pack 子页）可以一键导出。你可以选择：

• 导出格式
  ：ZIP 包 / 单个 TXT / 直接复制到剪贴板；
• Prompt 语言
  ：中文 / English（只改最后的 user prompt，前面的证据和知识上下文保持原样）。

导出的内容是一整套「让任意大模型读完就能写报告」的资料：

• SKILL.md
  ：模型角色、证据规则、报告流程
• nine_layer_knowledge_base.md
  ：零基础九层金融知识库
• relation_topology.md
  ：层级关系、因果链和传导路径
• events.jsonl
  ：近期真实事件、链接、层级映射
• indicators.csv
  ：宏观和市场指标快照
• sources.csv
  ：数据源与可靠性注册表
• prompt.md
  ：最终给模型的 user prompt

五、实战演示：从一个 TXT 到一份完整报告

光说不练假把式。我把导出的 TXT 直接丢给大模型，看看会发生什么。

第一步：把精简后的 TXT 上传给 AI。

这个 TXT 已经删掉了 raw CSV、JSONL 等工程文件，避免无用数据污染模型注意力，只保留「框架 + 精简证据 + 指标摘要 + 来源链接」。

里面自带一份零基础九层知识库（解释每一层是什么、为什么重要）：

以及一份写好的 User Prompt，明确要求 AI 输出哪些内容——执行摘要、每一层的详细解释、跨层关系、关键事件表格、对各类资产的影响，甚至还要给初学者准备「可以继续追问的问题清单」：

第二步：AI 直接产出一份结构化的美股宏观分析报告。

报告开头是执行摘要：一句话市场状态判断，加上对 QQQ、SPY、TLT、美元、黄金、原油的逐项解读——而且每一条结论后面都附带原始来源链接（FRED、TradingView、EIA、Treasury……）。

接着是九层仪表盘表格，逐层列出当前证据、对美股方向、强度和置信度：

然后是关键事件表格，把「事实 / 解释 / 预测」严格分开，每条事件都带时间、来源链接、相关层级、方向、强度和影响资产：

最后还会给出「哪些证据会改变当前判断」和最终结论——不是简单地喊多喊空，而是教你持续追问：

盈利增长能否快过折现率压力？AI 收入能否快过资本开支？通胀和油价是否允许 Fed 更宽松？

这就是 FinGraph 最想达到的效果：你不需要每次都从零向 AI 描述背景，也能减少上下文遗漏，让 AI 真正帮你把复杂信息拆成几个更容易理解的层级。

六、技术栈 & 完全开源

• 前端
  ：Next.js 16 + React 19 + TypeScript + Tailwind CSS
• 数据
  ：Supabase Postgres 持久化
• 采集 / 部署
  ：Vercel Cron 定时抓取 + Vercel 部署 + Cloudflare 自定义域名

整个项目已经开源。如果你想做自己的版本——替换数据源、增加新的分析层级——可以点页面左下角的 GitHub 入口拿到源码。

一个很现代的用法：把代码直接交给你自己的 AI Agent 阅读，让它帮你理解项目结构、配置环境变量，并一步步指导你完成部署。

最后，几句实话

• FinGraph 不是预测工具，也不是交易工具，更不构成任何投资建议；
• 它的重点不是预测明天涨跌，而是建立一个稳定的信息工作流：收集真实来源、保留原始链接、按金融层级组织信息，最后导出成可以交给 AI 的结构化上下文；
• 因为内嵌了部分海外财经平台，某些面板在不同网络环境下可能需要科学上网；如果某个 iframe 暂时打不开，点「打开源页面」就能跳到原始网站。

如果你也在学美股、被一堆宏观名词绕晕过，欢迎访问：

🔗 在线体验 1：https://fingraph.20250130.xyz/
🔗 在线体验 2：https://fin-graph-two.vercel.app/
⭐ 开源仓库：https://github.com/gintmr/FinGraph

觉得有用的话，点个赞 / 在看 / 转发，也欢迎在评论区告诉我你想接入哪个数据源，我会持续扩展更多数据源和可视化面板 🙌