/install a-share-trading
A股数据综合分析
目标
使用本技能时,优先调用本目录下脚本获取结构化数据,不依赖网页抓取。
支持能力:
- 实时行情与市场维度
- 历史数据与财务维度
- 技术指标
- 个股事件
- A+H 双重上市公司列表(支持按 H 股上市日期筛选)
- A股赴港上市关键事件时间节点(递表/聆讯/备案/招股/定价/配售/上市)
- 个股行业信息(
fetch_sector_info.py,数据源东方财富;不作为支持能力:概念板块,见下)
环境与路径
pip install akshare MyTT pandas numpy requests
SKILL_DIR="\x3C本skill绝对路径>"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_realtime.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_history.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_technical.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_stock_events.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_ah_stocks.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_ah_ipo_timeline.py" [参数]
python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_sector_info.py" [参数]
说明:脚本虽可能带概念相关参数,但上游概念接口结果不稳定、常为空,本技能不将概念查询列为可用能力;使用时请固定加 --no-concepts,只查行业与证券简称。
代码格式约定
优先使用以下股票代码格式:
- 纯数字:
600519 - 市场前缀:
sh600519/sz000001 - JoinQuant:
600519.XSHG
脚本路由规则
按问题类型选脚本:
fetch_realtime.py:实时价格、分钟线、指数、北向、龙虎榜、涨跌停、板块、资金流、新闻、全市场行情、成交明细fetch_history.py:历史K线、财务、业绩、分红、行业、指数成分、交易日历、宏观fetch_technical.py:MA/MACD/KDJ/RSI/BOLL等技术指标fetch_stock_events.py:业绩、增减持/回购、监管、重大合同、舆情方向fetch_ah_stocks.py:A+H 双重上市公司清单、H 股上市日期区间筛选fetch_ah_ipo_timeline.py:A股赴港上市关键事件节点(递表/聆讯/备案/招股/定价/配售/上市);支持--code/--name点查fetch_sector_info.py:单只或多只股票的行业与名称(东方财富);批量时并行,默认--workers;仅文档化行业路径,不加概念
执行流程
- 先识别用户意图是实时、历史、技术、事件、A股赴港上市时间节点,还是「个股所属行业」。
- 选择对应脚本并优先加
--json。 - 参数不足时补齐默认值后执行,不先空谈。
- 返回时给出关键字段结论,并附可复现命令。
降级与容错规则
- 历史能力统一走
fetch_history.py(已内置多源逻辑,K线链路为腾讯优先、新浪降级、东财兜底)。 - 遇到上游限流或临时失败:
- 同类接口先重试 1-2 次。
- 可降级就降级,不能降级则明确标注为“上游数据源不可用”。
--all-stocks已支持新浪/腾讯/雪球多源;若单一源失败,继续返回其他源合并结果。
批量数据并行与超时规范(强制)
当任务是“批量拉取”时(实时个股列表 / 多只历史K线),默认并行,不逐只串行。
- 推荐并发:
max_workers=8~12(默认 10) - 每只股票独立异常捕获,失败不阻断整批
- 结果输出必须包含:样本数、成功率、总耗时、失败代码清单
超时上限(硬限制):
- 批量实时个股列表:整批任务最多等待
30s - 批量历史K线(多只):整批任务最多等待
30s - 全市场并发任务:整批任务最多等待
60s
超时/失败处理(强制):
- 到达超时即停止等待并返回当前结果
- 失败就标记失败,不做长时间阻塞重试
- 禁止无上限重试或“卡住一直等”
输出规范
- 默认返回结构化要点,不堆长表。
- 需要原始数据时再返回完整 JSON。
- 明确数据源与时间点(如交易日、更新时间、盘中/休市状态)。
常用命令最小集
# 实时
python3 fetch_realtime.py --quote 600519 --json
python3 fetch_realtime.py --index --json
python3 fetch_realtime.py --boards-summary --boards-limit 20 --json
python3 fetch_realtime.py --all-quote --sort change_pct_desc --top 50 --json
python3 fetch_realtime.py --tick 600519 --json
# 历史
python3 fetch_history.py --kline 600519 --start 2025-01-01 --end 2025-03-31 --freq d --json
python3 fetch_history.py --kline-batch 600519,000001,300750 --start 2025-10-01 --end 2026-03-31 --count 120 --workers 8 --retries 2 --json
python3 fetch_history.py --financials 600519 --start 2023-01-01 --end 2025-01-01 --json
python3 fetch_history.py --industry 300271 --with-boards --json
# 技术
python3 fetch_technical.py 600519 --freq 1d --count 120 --indicators MA,MACD,KDJ,RSI,BOLL --json
# 事件
python3 fetch_stock_events.py --code 300476 --name 胜宏科技 --dates 20250331,20241231 --limit 20 --json
# A+H 列表
python3 fetch_ah_stocks.py --json
python3 fetch_ah_stocks.py --since 2020-01-01 --until 2024-12-31 --json
# A股赴港上市关键节点
python3 fetch_ah_ipo_timeline.py --name 顺丰 --json
python3 fetch_ah_ipo_timeline.py --code 002352 --json
python3 fetch_ah_ipo_timeline.py --since 2020 --workers 4 --json
# 个股行业(不加概念,见上文说明)
python3 fetch_sector_info.py --no-concepts --json 600519
python3 fetch_sector_info.py --workers 8 --no-concepts --timeout 15 --json 600519 000001 300750 600036 601318 002594 688981 300059
不要做的事
- 不把本技能当成爬虫任务优先方案。
- 不在无必要时输出超长原始表格。
- 不使用已移除的旧流程文案。
- 不承诺或引导用户依赖
fetch_sector_info.py的概念板块字段;技能侧只用--no-concepts的行业与名称结果。
参考
- 详细参数:
references/api-reference.md - GitHub 项目地址:https://github.com/shouldnotappearcalm/a-share-skill
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install a-share-trading - After installation, invoke the skill by name or use
/a-share-trading - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is A股数据SKILL?
查询A股实时行情、历史数据、技术指标、事件、资金面与个股行业信息。Use when 用户提到股票代码、板块、技术分析、财务指标、指数成分、交易日历、宏观数据或个股所属行业。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 587 downloads so far.
How do I install A股数据SKILL?
Run "/install a-share-trading" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is A股数据SKILL free?
Yes, A股数据SKILL is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does A股数据SKILL support?
A股数据SKILL is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created A股数据SKILL?
It is built and maintained by calm (@shouldnotappearcalm); the current version is v1.1.1.