BRI Bubble Risk Indicator Application

完整的泡沫风险指标（BRI）应用，包含数据获取、BRI计算、SQLite存储和可视化功能。

🎯 功能特性

1. 数据管理

• ✅ 自动从Yahoo Finance获取26个资产的价格数据
• ✅ SQLite数据库存储，高效管理历史数据
• ✅ 支持增量更新，只下载和计算新数据
• ✅ 完整的更新日志记录

2. BRI计算

• ✅ 基于Bank of America方法论的BRI指标
• ✅ 短期(3月)、中期(6月)、长期(1年)三个时间维度
• ✅ 四个统计矩：Returns, Volatility, Momentum, Fragility
• ✅ 百分位数排名方法
• ✅ 智能增量计算，避免重复计算历史数据

3. 可视化界面

• ✅ 交互式Dashboard，实时监控泡沫风险
• ✅ 气泡图热力图展示所有资产风险状况
• ✅ 详细的单资产分析（4个BRI子指标 + 价格图）
• ✅ 数据更新中心，一键检查和更新
• ✅ 更新历史日志查看

📊 支持的资产

全球股指 (9个)

• 道琼斯(DOW_JONES)、纳斯达克100(NASDAQ_100)、日经225(NIKKEI_225)
• 恒生指数(HSI)、恒生国企(HSCEI)、恒生科技(HSTECH)
• 德国DAX(DAX)、中证300(CSI300)、中证500(CSI500)

美国行业指数 (9个)

• 金融(XLF)、可选消费(XLY)、通信服务(XLC)
• 工业(XLI)、科技(XLK)、医疗(XLV)
• 能源(XLE)、能源指数(IXE)、生物科技(BIOTECH)

商品 (4个)

• 黄金(GOLD)、白银(SILVER)、原油(CRUDE_OIL)、铜(COPPER)

外汇 (3个)

• 美元指数(US_DOLLAR_INDEX)、日元(JPY)、欧元(EUR)

其他 (2个)

• 比特币(BITCOIN)、科技7巨头(MAG7)

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• Windows/Linux/Mac

1. 安装依赖

cd bri_app
pip install -r requirements.txt

2. 启动应用

Windows:

run.bat

Linux/Mac:

chmod +x run.sh
./run.sh

或者直接运行:

streamlit run app.py

3. 访问应用

打开浏览器访问: http://localhost:8501

📖 使用指南

首次使用

1. 打开应用 → 进入 "🔄 Data Update" 页面
2. 点击 "🔍 Check for Updates" → 检查所有资产
3. 点击 "▶️ Start Update" → 开始下载数据和计算BRI
4. 等待完成 → 大约需要3-5分钟（26个资产）
5. 进入 "📊 Dashboard" → 查看结果

日常更新

1. 进入 "🔄 Data Update" 页面
2. 点击 "🔍 Check for Updates" → 自动检测新数据
3. 选择需要更新的资产 → 点击 "▶️ Start Update"
4. 增量计算 → 只计算新增日期的BRI（速度快！）

查看历史

• 进入 "📝 Update History" 页面
• 查看所有更新记录，包括成功/失败状态

📁 项目结构

bri_app/
├── app.py                      # Streamlit主应用
├── config.py                   # 配置文件
├── requirements.txt            # Python依赖
├── README.md                   # 说明文档
├── run.bat                     # Windows启动脚本
├── run.sh                      # Linux/Mac启动脚本
├── database/                   # 数据库模块
│   ├── __init__.py
│   └── bri_database.py        # SQLite数据库管理
├── services/                   # 业务逻辑
│   ├── __init__.py
│   └── bri_update_service.py  # 增量更新服务
├── data/                       # 数据存储（自动创建）
│   └── bri_data.db            # SQLite数据库文件
└── .streamlit/                 # Streamlit配置
    └── config.toml

🗄️ 数据库结构

表1: price_data（价格数据）

• 存储所有资产的历史价格（Open, High, Low, Close, Volume）
• 主键：(asset_name, date)

表2: bri_results（BRI结果）

• 存储计算的BRI指标
• 包含：composite_bri, short/mid/long indicators, percentiles
• 主键：(asset_name, date)

表3: update_log（更新日志）

• 记录所有更新操作
• 包含：时间戳、状态、影响行数、错误信息

表4: metadata（元数据）

• 每个资产的最新日期、记录数等信息

🔧 高级配置

修改BRI计算参数

编辑 config.py:

BRI_CONFIG = 'default'  # 或 'conservative', 'aggressive'

修改数据库位置

编辑 config.py:

DB_PATH = Path('/your/custom/path/bri_data.db')

📤 部署到Streamlit Cloud

准备工作

1. 将项目推送到GitHub仓库
2. 确保包含以下文件:
   • app.py
   • requirements.txt
   • .streamlit/config.toml
   • database/ 和 services/ 文件夹

部署步骤

1. 登录 Streamlit Cloud
2. 点击 "New app"
3. 选择您的GitHub仓库
4. 设置:
   • Main file path: bri_app/app.py
   • Python version: 3.9+
5. 点击 "Deploy"

注意事项

⚠️ Streamlit Cloud限制:

• 免费版有1GB内存限制
• SQLite文件在重启后会丢失
• 建议定期备份数据库或使用外部数据库（PostgreSQL）

🐛 常见问题

Q: 首次运行显示"No BRI data found"

A: 正常情况，请先到 "🔄 Data Update" 页面更新数据。

Q: 更新失败提示"Rate limited"

A: Yahoo Finance限流，等待几分钟后重试，或在 bri_data_fetcher.py 中增加延迟时间。

Q: 数据库文件在哪里？

A: 默认在 bri_app/data/bri_data.db

Q: 如何重新计算所有历史数据？

A: 在 "🔄 Data Update" 页面的 "Manual Update" 部分，勾选 "Force full recalculation"。

Q: 能否添加自定义资产？

A: 可以！编辑 data_fetch_and_process/bri_data_fetcher.py 的 BRI_ASSETS 字典，然后更新 app.py 的 ASSET_INFO。

📈 性能优化

增量更新 vs 完全重算

方式	速度	适用场景
增量更新	快（秒级）	日常更新
完全重算	慢（分钟级）	首次使用、配置变更

建议的更新频率

• 工作日: 每天收盘后更新一次
• 周末: 无需更新（市场休市）
• 假期: 按需更新

📚 技术文档

BRI计算方法

详见: indicator/BRI_METHODOLOGY_CORRECTED.md

API参考

• BRIDatabase: 数据库操作类
• BRIUpdateService: 更新服务类
• BRICalculatorV2: BRI计算器

🤝 贡献

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📄 许可证

MIT License

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