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quantflow-skill

面向中文自然语言的量化金融数据研究技能。用于把"看看这只股票最近怎么样""帮我查财报趋势""最近哪个板块最强""北向资金在买什么""给我导出一份行情数据"这类请求,转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。同时集成了 AKQuant 量化投研引擎,支持策略回测和量化分析。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.1.1
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quantflow-skill

# quantflow-skill 把自然语言财经数据请求,转成可执行的 Akshare 数据工作流。 这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。 ## What this skill is for 使用场景: - 看股票、指数、ETF 走势 - 查公司资料、估值、财务趋势 - 多标的横向对比 - 看资金流、板块强弱 - 梳理公告、新闻、政策 - 查看宏观经济数据 - 导出数据供分析或回测 - 使用 AKQuant 进行策略回测 *** ## What this skill is NOT for 不适合: - 直接给买卖建议或替代投资顾问 - 自动下单或执行交易 - 毫秒级实时交易决策 - 复杂回测引擎的实现 - 无网络支持时伪造数据 *** ## Environment check 前置校验: 1. 检查 Python 3.7+ 可用 2. 检查 akshare 包已安装 3. 必要时检查 akquant 包已安装 缺失包时提示安装命令: - `pip install akshare` - `pip install akquant` *** ## Intent taxonomy 任务类型与核心接口: ### 1. 行情 / 趋势 - 核心接口:`stock_zh_a_hist`, `stock_zh_a_spot`, `stock_zh_a_daily` ### 2. 基本资料 / 标的识别 - 核心接口:`stock_info_a_code_name`, `stock_company_info_em` ### 3. 财务 / 公司质量 - 核心接口:`stock_financial_analysis_indicator`, `stock_balance_sheet_by_report_em` ### 4. 估值 / 基本面指标 - 核心接口:`stock_zh_a_spot`, `stock_financial_analysis_indicator` ### 5. 资金流 / 市场行为 - 核心接口:`stock_em_flows`, `stock_hsgt_hold`, `stock_top_inst` ### 6. 板块 / 指数 / 主题 - 核心接口:`stock_board_industry_spot_em`, `stock_board_concept_spot_em` ### 7. 打板 / 情绪 / 活跃度 - 核心接口:`stock_limit_up_board_em`, `stock_market_activity_em` ### 8. 公告 / 新闻 / 研报 / 政策 - 核心接口:`stock_news_em`, `stock_announcement` ### 9. 宏观 / 跨市场 - 核心接口:`macro_china_cpi`, `macro_china_pmi`, `stock_us_spot`, `stock_hk_spot` ### 10. 导出 / 研究准备 - 核心:统一输出规则与命名规范 ### 11. 量化策略回测 - 核心接口:`stock_zh_a_daily`, `stock_zh_a_hist`, `akquant` 库 *** ## Entity resolution rules ### 标的解析 - 优先识别股票名、代码、指数名、ETF 名、基金名 - 对中文简称先尝试匹配标准对象 - 重名时列出候选并澄清 - 证券代码统一为标准格式 ### 市场识别 - 默认按 A 股理解,除非明确提到其他市场 - 指数、ETF、个股分开判断 ### 时间默认值 - “最近走势” → 近 20 个交易日 - “最近一段时间” → 近 3 个月 - “财报 / 业绩” → 最近 8 个季度 + 最近年度 - “资金流最近” → 近 5~20 个交易日 - “宏观最近” → 最近 6~12 期 ### 板块口径默认值 - 行业优先用申万 / 中信口径 - 概念优先同花顺 / 东方财富口径 - 依赖口径差异时明确说明 *** ## Input normalization rules 数据请求前规范化: - 日期统一为 `YYYY-MM-DD` - 检查 `start_date <= end_date` - 未来日期自动裁剪到最近可用日期 - 裸代码如 `000001` 需澄清或说明补全规则 - 冲突参数先裁决后传递 *** ## Data retrieval rules ### 文档先行 - 确认接口名、必填参数、可选参数、返回字段 ### 字段确认 - 使用已知字段白名单或接口文档确认 - 字段不存在时明确说明 ### 默认分段拉取 - 日线/周线/月线:按年或季度切片 - 财报:按年份/报告期切片 - 分钟数据:按月/周切片 - 大批量多标的:按标的分批 + 日期分段 ### 重试与限流 - 仅对瞬时错误(网络抖动、超时、429)有限重试 - 批量拉取时加入节流 ### 分段合并 - 合并、去重、按主键排序 - 记录失败分段并明确告知用户 *** ## Output contract 默认输出结构: 1. 一句话结论 2. 数据范围与口径 3. 关键指标/表格 4. 异常点/风险点/解释限制 5. 本地输出文件路径 ### 结果交付形态 - 小结果:Markdown 摘要 + 简短表格 - 中等数据表:CSV - 大规模分析:Parquet - 可复用流程:附 Python 脚本 - 可视化:输出图表或说明 ### 元信息 生成数据文件时记录: - 接口名、请求参数、拉取时间 - 数据行数、字段列表 - 失败分段/缺失情况 *** ## Data quality rules 数据拉取后检查: - schema 校验 - 关键字段存在性检查 - 主键去重 - 固定排序 - 日期标准化 - 数值字段类型规范化 ### 空结果处理 区分空表原因: - 非交易日 - 区间无数据 - 股票未上市 - 参数错误 *** ## Cache and reuse rules 支持: - 基础表缓存(股票列表、交易日历、指数基础信息) - 增量更新,避免全量重拉 - 大任务断点续跑 - 结果文件规范命名 推荐命名格式: - `daily_600519_2023-01-01_2023-12-31_2026-03-22.csv` - `financial_300750_2026-03-22.parquet` 缓存命中时说明来源。 *** ## Error handling 采用“人话 + 调试细节分层”方式输出错误。 ### 用户可见层 - akshare 包未安装 - 当前接口需要网络连接 - 时间范围过大,已自动分段拉取 - 股票名称不唯一,请确认 - 结果为空,可能因为非交易日/标的未上市 ### 调试层 必要时提供: - 接口名、参数 - 失败分段 - 异常原文 ### 部分成功原则 明确说明: - 成功部分 - 失败部分 - 是否生成不完整结果 *** ## Recommended minimal interface set 核心接口集: - `stock_zh_a_hist`:A股历史行情 - `stock_zh_a_spot`:A股实时行情 - `stock_info_a_code_name`:股票代码和名称 - `stock_financial_analysis_indicator`:财务分析指标 - `stock_balance_sheet_by_report_em`:资产负债表 - `stock_income_statement_by_report_em`:利润表 - `stock_em_flows`:资金流向数据 - `stock_hsgt_hold`:沪深港通持股 - `stock_board_industry_spot_em`:行业板块行情 - `stock_board_concept_spot_em`:概念板块行情 - `stock_limit_up_board_em`:涨停板数据 - `stock_news_em`:股票新闻 - `stock_announcement`:股票公告 - `macro_china_cpi`:中国CPI数据 - `macro_china_pmi`:中国PMI数据 - `stock_us_spot`:美股实时行情 - `stock_hk_spot`:港股实时行情 *** ## Best practices - 先理解任务,再选接口 - 先核心数据,再扩展 - 先给结论,再给证据 - 默认说人话,不堆字段名 - 对模糊中文表达有合理默认口径 - 大任务先给执行计划 - 导出任务保留脚本、元信息、文件路径 - 量化回测明确策略逻辑、时间范围和资金管理 - 回测结果结合交易成本和滑点分析 - 策略优化避免过拟合,使用样本外数据验证 *** ## Quick rule 当用户提到: - 看走势 - 查财报 - 比较公司 - 看板块 - 看资金流 - 梳理公告新闻 - 看宏观 - 拉数据导出 - 测试交易策略 - 回测量化模型 先想: **这是什么任务?默认该走哪条数据工作流?结果应该怎样交付才真正有用?**

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通过对话安装

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 quantflow-skill-1776015857 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 quantflow-skill-1776015857 技能

通过命令行安装

skillhub install quantflow-skill-1776015857

下载 Zip 包

⬇ 下载 quantflow-skill v1.1.1

文件大小: 19.49 KB | 发布时间: 2026-4-13 11:41

v1.1.1 最新 2026-4-13 11:41
quantflow-skill 1.1.1

- 增加了详细的 SKILL.md 文档,明确了适用场景、默认行为、接口分类、数据处理规范和错误处理策略。
- 优化了自然语言财经数据请求到 Akshare 数据工作流的映射规则。
- 定义了任务类型、实体解析、数据获取与标准输出流程,提升了稳定性和易用性。
- 加强了缓存、异常、数据质量管理和回测支持的说明。
- 提供了推荐核心接口集和最佳实践参考。

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