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akshare-stock-analyzer

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作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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akshare-stock-analyzer

# Akshare Stock Analyzer Skill Skill 名称(推荐对外叫法): - 中文:Akshare A 股盘中 + 趋势分析助手 - 英文:Akshare-Stock-Analyzer 一个可单独开源、独立使用的“股票短期分析”技能,目录内自带完整脚本: - 拉取行情 + 计算指标(scripts/fetch.py) - 应用自定义周+当天规则生成趋势/信号/评分(scripts/analyze.py) - 数据源封装(scripts/tx_provider.py 和 scripts/sina_provider.py) - 获取单只股票当日最新行情快照(scripts/today.py) ## 何时使用(When to use) 在这些场景下,应该触发/使用本 skill: - 用户说:分析某只 A 股/ETF 的近期走势、空头/多头趋势、风险情况 - 用户希望基于最近一周和当天的表现,判断: - `trend`(多头/空头/震荡) - `weekly_change_pct` / `today_change_pct` - `signal`(buy/sell/hold) - `score`(0~10 短期强弱评分) - 用户提到: - “帮我看这只股票最近怎么样” - “这票现在是多头还是空头” - “最近一周跌这么多要不要走人” - “用之前那套策略分析一下 A500、招商银行、方大炭素”等 不适用的场景: - 纯宏观新闻解读、公司基本面深度研究、不需要技术指标的长线判断 - 与 A 股无关的资产(例如美股、期货、加密货币),除非你另外扩展脚本 ## 依赖脚本与环境(Existing workflow & environment) 本 skill 目录自带以下 Python 脚本(均在 scripts/ 子目录下): - scripts/fetch.py - 提供 `fetch_with_indicators(symbol_or_name, start_date, end_date, adjust, prefer)` - 负责: - 通过新浪优先、腾讯兜底的方式拉取日线行情 - 统一输出中文列:日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量 - 计算:MA7 / MA14 / MA20 / MA60、MACD(12,26,9) 的 DIF/DEA/MACD、RSI14 - scripts/analyze.py - 提供: - `analyze_single(ts_code: str, df: pd.DataFrame) -> AnalysisResult` - `AnalysisResult` 字段已在文件顶部详细注释,包括: - `trend` / `weekly_change_pct` / `today_change_pct` - `macd_*` / `rsi_*` - `signal` / `score` - 均线结构与扩展字段:`ma_pattern` / `ma_bias` / `ma_values` / `ma_spread` - 趋势强度与风险相关:`trend_strength` / `reversal_hint` / `risk_level` - 更完整的字段说明见:`scripts/analyze_result.md`,可作为下游解读/LLM 的 schema 参考。 - 也提供命令行用法示例(可选): - `python scripts/strategy_analyzer.py 招商银行 --days 120` - scripts/tx_provider.py / scripts/sina_provider.py - scripts/today.py - 提供 `get_today_quote(symbol_or_name)`: - 使用 `ak.stock_zh_a_spot` 获取全市场实时行情,然后按代码或名称筛选单只股票; - 返回字段包含:最新价、涨跌幅、成交量、最高、最低; - 也支持 CLI:`python scripts/today.py <symbol>`,直接在终端输出今日行情快照(盘中)。 运行本 skill 需要外部环境已安装: - Python 3.9+ - 第三方库:`akshare`、`pandas` ## 输入(Inputs) 从用户对话中,尽量提取这些信息: - 必填: - 股票代码或名称,例如: - "招商银行"、"600036"、"方大炭素"、"159339"、"A500" 等 - 可选: - 时间范围: - 显式开始/结束日期:YYYYMMDD 或 YYYY-MM-DD - 或者“最近 N 天”:例如最近 60/120 个交易日 - 复权方式:不复权 / 前复权 / 后复权("", "qfq", "hfq") - 数据源优先级:新浪("sina") 或 腾讯("tx") 缺省策略: - 若用户未指定时间范围,默认用最近 120 个自然日对应的交易日数据。 - 若用户未指定数据源,默认优先新浪。 - 若用户未指定复权方式,默认不复权。 ## 工作步骤(Workflow) 本 skill 分为两个典型使用场景,请不要混用: - **今日盘中行情查看**: - 只关心“今天涨跌多少、量价情况如何”的盘中快照; - 直接调用 `scripts/today.py`: - 例如:`python scripts/today.py 方大炭素` - 内部仅使用 `ak.stock_zh_a_spot` 拉当前实时盘口,不经过 `fetch.py` / `analyze.py`; - 对输出的“最新价 / 涨跌幅 / 成交量 / 最高 / 最低”做简单解读即可。 - **日线趋势 / 策略分析**: - 需要结合最近一周 + 当天的日线数据,判断趋势、signal、score 等; - 才使用 `fetch.py` + `analyze.py` 这一整套日线分析流程(见下文步骤 1~5)。 当是“趋势 / 策略分析”场景时,按以下步骤工作: 1. **解析用户意图和参数** - 从自然语言中解析出: - `symbol_or_name` - 时间范围(`start_date`/`end_date` 或 `days`) - `prefer`(sina/tx)和 `adjust`("", "qfq", "hfq") - 若信息缺失,向用户简短追问(优先问股票代码/名称)。 2. **获取行情+指标数据** - 尽量以“导入模块 + 调用函数”的方式使用现有代码: - 从 `scripts/fetch.py` 导入 `fetch_with_indicators`。 - 调用: - 显式日期: - `fetch_with_indicators(symbol_or_name, start_date, end_date, adjust, prefer)` - 仅天数: - 先根据当前日期计算 start/end 字符串,再调用上面的函数。 - 如需快速验证,也可以使用 CLI 方式: - 在 skill 根目录下执行: - `python scripts/fetch.py <symbol> --days 120 --prefer sina --adjust ""` - 若数据拉取失败(网络错误、接口异常、代码错误),应: - 把错误信息简要反馈给用户 - 不要编造分析结果 3. **调用策略分析引擎** - 优先方式:在 Python 环境中导入并直接调用: - `from scripts.analyze import analyze_single` - `res = analyze_single(ts_code=symbol_or_name, df=df_with_indicators)` - 或使用 CLI: - 在 skill 根目录下执行: - `python scripts/analyze.py <symbol> --days 120 --prefer sina --adjust ""` - 获取 `AnalysisResult`,可以通过: - `asdict(res)` 形式转换为普通字典,方便解读字段。 - 字段含义与推荐用法详见 `scripts/analyze_result.md`,便于后续自动化/NL 解读。 4. **解释字段并生成自然语言结论** - 至少解释这些核心字段: - `trend`:当前是多头/空头/震荡趋势,简要说明依据(近期一周涨跌幅)。 - `weekly_change_pct`:最近一周涨跌幅(%),说明“这一周整体是涨还是跌、多大幅度”。 - `today_change_pct`:今天相对昨天的涨跌幅(%),说明“今天是大涨/小涨/小跌/大跌”。 - `signal`:当前信号是 buy / sell / hold,并说明触发的逻辑大致是什么。 - `score`:所在区间(例如 0~2 很弱、3~5 一般、6~8 偏强、9~10 很强)。 - 如用户关心,也可以简要提及: - `macd_strength`, `macd_momentum`, `rsi_zone`, `rsi_trend` 等作为辅助参考; - 均线结构与趋势强度:`ma_pattern` / `ma_bias` / `ma_spread` / `trend_strength`; - 风险与拐点:`reversal_hint` / `risk_level`,用于说明是否存在顶部/底部预警或趋势过度发散等风险。 - 若需要更系统、模板化的“交易员风格”解读,可在执行完 `analyze.py` 后,将 `asdict(res)` 结果连同 `scripts/analyze_result.md` 的字段说明,交给专门的解读模块(例如 `scripts/analyze_data.md` 中描述的规范)生成文本。 5. **输出格式** - 使用简洁的中文分点说明: - 一条描述当前趋势(多头/空头/震荡) - 一条描述周涨跌幅 + 今日涨跌幅 - 一条说明 signal 和 score 的含义(例如“当前属明显空头,短期不建议参与”) - 一条风险提示:本分析基于技术指标和短期价格表现,不构成投资建议。 ## 输出示例(示意) > 趋势:空头(bearish)。最近一周累计下跌约 13.9%,整体处在明显下跌通道。 > > 涨跌情况:今天相对昨天约 -2.5%,延续下跌,未见有效止跌信号。 > > 信号与评分:signal = sell,score = 1(0~10 中偏底部区间,短期状态较差)。 > > 结论:这只股票当前短期趋势偏弱,风险较高,不适合作为当前关注重点标的,如已持有可考虑减仓或观望处理。以上仅为技术面参考,不构成投资建议。 ## 注意事项(Safety / Caveats) - 所有结论仅基于技术指标和短期价格表现,不考虑公司基本面、消息面等因素。 - 在表述时避免使用“必然、肯定、保证”等绝对化措辞,使用“偏强/偏弱/倾向于”等表述。 - 明确提醒用户: - 本结论不构成投资建议。 - 投资决策需结合自身风险承受能力和更多信息谨慎判断。

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该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 akshare-stock-analyzer-1776071642 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 akshare-stock-analyzer-1776071642 技能

通过命令行安装

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文件大小: 30.03 KB | 发布时间: 2026-4-14 10:26

v1.1.0 最新 2026-4-14 10:26
- 新增 analyze_result.md,详细说明 AnalysisResult 字段含义及下游解读方法。
- analyze.py 输出结构更丰富,覆盖均线结构、趋势强度、风险提示等字段。
- 推荐结合 analyze_result.md 作为自然语言解读/自动化生成模板的参考。
- SKILL.md 文档同步更新,增加新字段用途指导及自动化解读建议。

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