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akshare-stock-analyzer

作者 Yuanfu · GitHub ↗ · v1.1.0 · MIT-0
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/install akshare-stock-analyzer
功能描述
使用本 skill 自带的 fetch.py 和 analyze.py,对 A 股个股做短期趋势分析。 Use this skill whenever the user asks to analyze A-share stocks, ETFs (like A500/159339), check short-ter...
使用说明 (SKILL.md)

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 \x3Csymbol>,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:aksharepandas

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_datedays
      • 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:
  • 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 \x3Csymbol> --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
  1. 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 \x3Csymbol> --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。
  1. 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 02 很弱、35 一般、68 偏强、910 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。
  2. 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。
安全使用建议
This skill appears coherent for short‑term A‑share technical analysis. Before installing/running: (1) Review the included Python files yourself (they will be executed if you run the scripts); (2) run setup_env.py only inside a virtualenv or container to avoid altering your system interpreter (it uses pip to install akshare and pandas); (3) be aware akshare will make network requests to upstream market/data APIs (expected for this use); (4) if you want to limit risk, run the scripts in a sandbox and inspect outputs (CSV files) rather than granting broad autonomous execution. If you need higher assurance, ask the publisher for a source URL or signed release and pin dependency versions.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: akshare-stock-analyzer Version: 1.1.0 The skill bundle is a legitimate stock analysis tool for Chinese A-shares using the Akshare library. It contains scripts for fetching historical and real-time market data (fetch.py, today.py, sina_provider.py, tx_provider.py) and performing technical analysis using indicators like Moving Averages, MACD, and RSI (analyze.py). The instructions in SKILL.md correctly guide the AI agent to use these scripts for financial analysis while emphasizing transparency (reporting errors to the user) and safety (disclaimers about investment advice). No evidence of data exfiltration, malicious execution, or prompt injection was found; the environment setup script (setup_env.py) safely manages standard dependencies.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (A‑share short‑term analysis) align with included scripts (fetch.py, analyze.py, providers, today.py). All imports and functions relate to fetching market data and computing indicators; no unrelated credentials, binaries, or config paths are requested.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly instructs the agent to import/call the provided Python functions or run the included CLI scripts, to save CSV outputs, and to use akshare for live/ historical market data. This is appropriate for the stated purpose, but it does mean the agent will execute bundled Python code and write output files in the skill directory—review/ sandboxing is recommended before allowing execution in sensitive environments.
Install Mechanism
There is no automated install spec in registry metadata. The repo includes scripts/setup_env.py which, if run, will call pip to install akshare and pandas via the current Python interpreter. This is expected for a Python analysis tool but will modify the interpreter environment (use a virtualenv/container if you want isolation). No downloads from unknown URLs or extract operations are present.
Credentials
The skill requires no environment variables, keys, or credentials. It only depends on akshare/pandas (installed via setup_env.py if used). There are no requests for unrelated secrets or external tokens.
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request permanent agent privileges. It writes CSV output to the skill directory when run and may install Python packages when setup_env.py is executed; it does not modify other skills or system-wide agent config beyond installing packages into the interpreter environment.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install akshare-stock-analyzer
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /akshare-stock-analyzer 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.1.0
- 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。
v1.0.0
Akshare Stock Analyzer Skill 1.0.0 – Initial Release - Provides short-term trend analysis for A-share stocks and ETFs using built-in fetch.py and analyze.py scripts. - Supports checking trends (bullish/bearish/sideways), recent weekly and today changes, buy/sell/hold signals, and recent performance scores (0–10). - Includes scripts for real-time market snapshot, daily data fetching, custom indicator calculations, and strategy analysis. - Designed to respond to user queries about recent A-share stock/ETF trends, risk, and technical signals. - Emphasizes concise Chinese bullet-point outputs and clear risk disclaimers. - Requires Python 3.9+, akshare, and pandas libraries.
元数据
Slug akshare-stock-analyzer
版本 1.1.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 2
常见问题

akshare-stock-analyzer 是什么?

使用本 skill 自带的 fetch.py 和 analyze.py,对 A 股个股做短期趋势分析。 Use this skill whenever the user asks to analyze A-share stocks, ETFs (like A500/159339), check short-ter... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 197 次。

如何安装 akshare-stock-analyzer?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install akshare-stock-analyzer」即可一键安装,无需额外配置。

akshare-stock-analyzer 是免费的吗?

是的,akshare-stock-analyzer 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

akshare-stock-analyzer 支持哪些平台?

akshare-stock-analyzer 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 akshare-stock-analyzer?

由 Yuanfu(@yuanfuc)开发并维护,当前版本 v1.1.0。

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