从行情到解释
系统不只展示 K 线图，而是围绕近期价格行为、区间位置、支撑阻力和确认条件生成结构化解释，帮助用户理解当前价格处于什么位置，以及后续需要观察哪些信号。
项目背景
为什么做这个项目
原油市场的短期判断往往不是由单一价格决定的。WTI 代表国际原油基准价格，上海原油 SC 反映国内原油市场和人民币计价体系下的价格表现；期限结构提示市场对近月供应、库存压力 和交割紧张程度的定价；事件风险又可能通过供应、运输、库存、地缘政治或市场情绪影响价格预期。
问题在于，这些信息通常分散在不同页面和不同叙述中。行情图表、期限结构、新闻事件和分析结论 彼此割裂，用户需要自己在多个信息源之间切换、判断和整合。
我想用AI把原本依赖人工阅读的蜡烛图分析过程实现自动化，把原油市场数据组织成一个能够被用户直接读懂的市场分析界面，省去繁琐的人工分析。
产品能力
产品解决什么问题
跨市场观察
同时观察 WTI 与上海原油 SC，比较国际基准价格与国内原油价格的相对表现，避免只看单一市场得出片面判断。
期限结构分析
通过 SC 近月、次月和季度合约价差观察市场结构，识别近月升水、结构松紧和潜在供需预期变化。
事件风险解释
将公开来源事件整理为风险条目，并从供应、库存、运输、期限结构和市场情绪等路径解释其可能影响，而不是简单堆砌新闻标题。
适用场景
产品为谁提供价值
原油与大宗商品研究者
为需要快速跟踪油市状态的研究型用户提供一屏式信息整合：同时查看 WTI、上海原油 SC、SC 期限结构、事件风险和三情景推演，减少在行情图表、新闻页面和研究笔记之间反复切换的成本。
需要油价风险参考的业务用户
为受油价波动影响的业务场景提供结构化观察，例如能源采购、供应链、物流、制造业成本监测等。用户可以通过市场简报、期限结构和事件风险模块，快速理解当前油价风险来自价格行为、结构变化还是外部事件。
投资与交易辅助研究用户
为关注短期价格行为的研究型用户提供基于蜡烛图技术的辅助分析：系统不会把单一形态直接翻译成买卖建议，而是结合前序趋势、区间位置、支撑阻力、确认条件和失效信号，帮助用户形成更清晰的观察框架。
交互式演示
打开完整仪表盘嵌入在项目页中的实时仪表盘
下方嵌入的是 oil-dashboard 的静态演示版本。该版本保留完整前端结构、真实页面交互和一次完整 市场分析快照，用于展示数据产品的信息组织、分析链路和 AI 输出形式。建议在桌面端打开完整 仪表盘，以获得最佳浏览体验。
/oil-dashboard/index.html
嵌入的仪表盘针对桌面端优化，请在桌面端打开完整演示以获得最佳体验。
打开完整仪表盘功能介绍
五个核心分析模块
今日市场简报
生成当日油市摘要，概括 WTI、SC、期限结构和事件风险的综合判断。
WTI 与 SC 价格行为
展示 WTI 和上海原油 SC 的日线 K 线、形态观察、价格位置、确认条件和风险提示。
SC 期限结构
观察近月、次月和季度合约之间的价差，判断市场是否呈现近月升水或结构性紧张。
事件风险监测
抓取并整理与原油市场相关的事件风险，进行来源标记、影响路径分析和风险等级表达。
三情景推演
基于当前 Market Facts 生成上行确认、区间震荡和下行失效三种情景，明确成立条件、验证信号和失效信号。
系统设计
把人工图表阅读拆成可运行的工程链路
数据层
通过 Python 脚本获取并整理 WTI、SC 和 SC 期限结构相关数据，将原始行情处理成前端和 LLM 都可消费的结构化 Market Facts。
蜡烛图初筛层
蜡烛图分析不依赖 LLM 从零开始读图，而是先根据《日本蜡烛图技术》的分析思路，围绕候选形态、价格区间、支撑阻力和趋势上下文构建结构化 handoff，再交给 LLM 进行解释和归纳。
LLM 层
LLM 只允许基于 payload 中已有的 Market Facts、候选形态、期限结构和事件风险摘要生成分析。系统明确禁止 LLM 自行补充未提供的成交量、库存、宏观、地缘政治或新闻信息。
前端层
前端将市场简报、K 线卡片、期限结构、事件风险和三情景推演组织成完整 dashboard，并通过静态 payload 保证作品集版本可以稳定部署到 Vercel。
市场数据Market FactsLLM 分析Payload 校验前端仪表盘
我的工作
从方法拆解到产品实现
该项目由我借助Claude Code开发，横跨从产品定位、信息架构、数据链路、LLM 分析约束、 前端展示到最终部署的完整流程。
这个项目的重点不是单纯做一个好看的页面，而是验证一条更完整的产品链路：如何把蜡烛图技术分析、 原油市场数据、事件风险信息和 LLM 解释能力组织在一起，同时保证页面中的结论来自可追溯的数据 和明确的分析边界。
- 设计基于蜡烛图技术的 AI 原油市场分析产品结构；
- 搭建 WTI、上海原油 SC 和 SC 期限结构的分析链路；
- 将《日本蜡烛图技术》中的形态阅读思路转化为可被程序和 LLM 使用的结构化流程；
- 设计 Market Facts → LLM Analysis → Frontend Payload 的中间层；
- 为 LLM 输出设置数据边界，降低幻觉和未验证信息进入页面的风险；
- 构建市场简报、事件风险监测和三情景推演等用户可见模块；
- 完成 React 前端展示、静态快照导出和 Vercel 部署。
方法说明与边界
基于《日本蜡烛图技术》的分析框架
蜡烛图方法
蜡烛图部分借鉴《日本蜡烛图技术》中的经典分析框架。项目并不把单一形态视为直接买卖信号， 而是将形态放回前序趋势、区间位置、支撑阻力和后续确认条件中理解，综合观察实体长度、 上下影线、前序趋势后再生成解释性结论。
LLM 边界
LLM 并不直接从空白市场中预测油价，而是在结构化 Market Facts、候选形态、期限结构数据 和事件风险摘要基础上进行解释、归纳和情景推演。未进入 payload 的信息不应进入最终结论。
项目边界
当前版本为作品集展示用静态 Demo，展示一次完整市场分析快照。项目重点在于数据链路设计、 LLM 分析约束、金融信息架构和前端产品化表达，不提供实时行情服务、交易接口、投资建议、 交易建议或收益承诺。
下一步
即将正式上线
演示
打开仪表盘打开完整原油市场仪表盘
查看包含市场简报、WTI 与 SC 价格行为、SC 期限结构、事件风险和三情景推演的完整静态演示版本。