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kenneth-bro

investoday-stock-news-event-analysis

作者 investoday · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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/install investoday-stock-news-event-analysis
功能描述
面向A股个股新闻与事件面分析,聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口,自动识别股票代码并输出结构化新闻事件分析报告。触发词:最近新闻、消息面、事件驱动、利好利空、催化、风险消息。
使用说明 (SKILL.md)

📰 股票新闻事件分析

面向 A 股个股新闻与事件面分析,聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口,自动识别股票代码并输出结构化新闻事件分析报告。

触发场景

  • 用户询问某只股票最近有哪些新闻、消息、催化或风险事件
  • 用户想判断近期事件偏利多还是利空,是否已被机构或市场验证
  • 用户希望知道“最近发生了什么”“事件影响还在不在”“消息面偏空还是偏多”
  • 关键词:最近新闻、消息面、事件驱动、利好利空、催化、风险消息、事件面、资讯解读

输入示例

示例 1:新闻梳理

浪潮信息最近有什么重要消息?

示例 2:利好利空判断

帮我分析一下宁德时代最近的新闻是偏利多还是偏利空。

示例 3:事件验证

中际旭创最近有没有什么催化,市场买账了吗?

💡 本 Skill 偏“近阶段新闻与事件面全景梳理”。若用户重点询问“今天为什么涨跌”,优先使用 个股异动分析;若重点询问“某一条消息怎么解读”,优先使用 个股消息解读;若重点询问“机构近期怎么看”,优先使用 个股研报解读

前置依赖

本 Skill 依赖 investoday-finance-data(今日投资金融数据)Skill 的 call_api.py 脚本获取实时金融数据。

skills/investoday-finance-data/scripts/call_api.py   # API 调用脚本
skills/investoday-finance-data/references/            # 接口文档

确保 INVESTODAY_API_KEY 已配置(环境变量或 .env 文件)。

工具说明

以下为本 Skill 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。

基础工具

工具名称 工具ID 方法 说明
综合标的搜索 search GET 通过关键字搜索股票代码
股票基本信息 stock/basic-info GET 获取股票名称、行业、主营业务等基础信息

新闻与事件工具

工具名称 工具ID 方法 说明
实体相关新闻 news/entity-related GET 获取公司、行业、宏观、行情四类相关新闻
研报舆情 research/sentiment POST 获取研报观点、情绪与关键逻辑
研报预测评级 report/stock-forecast-ratings GET 获取机构评级、目标价与预测变化
上市公司公告 announcements GET 获取公司公告与正式事件披露
沪深京实时行情 stock-quote/realtime-merge GET 获取个股行情与板块反馈,用于验证事件是否被市场响应

数据获取流程

用户提供股票名称或代码后,Agent 按以下流程获取数据:

# Step 0:标的识别(如用户输入名称而非代码)
python skills/scripts/call_api.py search key=\x3C股票名称> type=11

# Step 1:股票基本信息 — 工具ID: stock/basic-info
python skills/scripts/call_api.py stock/basic-info stockCode=\x3Ccode>

# Step 2:公司维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=\x3Ccode> beginTime=\x3C30天前> endTime=\x3C当前时间> newsType=3 pageNum=1 pageSize=3

# Step 3:行业维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=\x3Ccode> beginTime=\x3C30天前> endTime=\x3C当前时间> newsType=2 pageNum=1 pageSize=3

# Step 4:宏观维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=\x3Ccode> beginTime=\x3C30天前> endTime=\x3C当前时间> newsType=1 pageNum=1 pageSize=3

# Step 5:行情维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=\x3Ccode> beginTime=\x3C30天前> endTime=\x3C当前时间> newsType=4 pageNum=1 pageSize=3

# Step 6:研报舆情(近90天) — 工具ID: research/sentiment
python skills/scripts/call_api.py research/sentiment --method POST stockCode=\x3Ccode> beginTime=\x3C90天前> endTime=\x3C当前时间> pageNum=1 pageSize=5

# Step 7:研报预测评级(近90天) — 工具ID: report/stock-forecast-ratings
python skills/scripts/call_api.py report/stock-forecast-ratings stockCode=\x3Ccode> beginDate=\x3C90天前> endDate=\x3C今天> pageNum=1 pageSize=10

# Step 8:上市公司公告(近30天) — 工具ID: announcements
python skills/scripts/call_api.py announcements stockCode=\x3Ccode> beginDate=\x3C30天前> endDate=\x3C今天> pageNum=1 pageSize=10

# Step 9:实时行情 — 工具ID: stock-quote/realtime-merge
python skills/scripts/call_api.py stock-quote/realtime-merge stockCode=\x3Ccode>

并行优化:完成 Step 0 的代码识别后,Step 1-9 可并行调用;写报告时优先保留高相关、时间更近、信息量更高的 2-4 个核心事件,不要罗列全部新闻。

分析框架(5步)

Agent 获取数据后,按以下 5 步框架进行结构化分析:

Step 1:识别近期核心事件

目标:从公司、行业、宏观、行情四类新闻及公告中,提炼近阶段最重要的事件主线。

数据来源news/entity-related + announcements

分析要点:

  • 公司维度优先级最高,其次行业、宏观、行情
  • 优先保留正式公告、时间更近、信息量更高、与个股相关性更强的事件
  • 若事件重复出现,应合并同类项而非简单堆叠

输出:核心事件列表与主线判断。

Step 2:判断事件情绪与影响层级

目标:判断当前事件更偏利多、利空还是中性,并区分情绪层面与基本面层面的影响。

数据来源news/entity-related + announcements

分析要点:

  • 事件情绪是短期情绪扰动还是中期基本面变化
  • 影响层级是交易情绪、业绩预期还是经营逻辑变化
  • 若同一阶段存在利多与利空并存,必须明确主次关系

输出:事件情绪结论与影响路径。

Step 3:判断机构是否验证

目标:判断近期研报观点是否支持当前事件逻辑。

数据来源research/sentiment + report/stock-forecast-ratings

分析要点:

  • 研报观点与新闻事件是否同向
  • 机构评级是否上调、维持还是下修
  • 若机构分歧明显,应提示逻辑仍未形成共识

输出:机构验证强弱与主要分歧点。

Step 4:判断市场是否响应

目标:通过实时行情与板块反馈验证市场是否为事件“买账”。

数据来源stock-quote/realtime-merge

分析要点:

  • 个股近期表现是否与事件方向一致
  • 板块联动强弱如何
  • 若新闻偏正面但股价无响应,应提示“市场验证偏弱”

输出:市场反馈结论与验证状态。

Step 5:形成综合事件判断

目标:把“发生了什么、偏利好还是利空、是否被验证、能否持续”串成完整结论。

数据来源:前 4 步分析结果汇总

分析要点:

  • 当前事件面状态偏正面、偏负面还是中性观察
  • 驱动类型是基本面催化、政策/行业催化、情绪交易还是风险扰动
  • 后续需重点跟踪事件发酵、机构观点变化或市场持续性

输出:综合事件判断、可信度与跟踪重点。

策略逻辑汇总

信号组合 含义 判断
正式公告 + 公司新闻同向 事件可信度较高 ✅ 积极
公司新闻偏利多且近 30 天内多次重复强化 事件仍在发酵 🟡 关注
新闻偏利多但研报未验证 机构支持偏弱 ⚠️ 警惕
研报观点与评级同步改善 机构验证增强 ✅ 积极
新闻与机构观点明显相反 事件理解存在分歧 🟡 关注
事件偏正面但股价无明显响应 市场暂未充分买账 📊 中性
事件偏负面且股价同步走弱 风险正在被市场定价 🔴 高风险
行业、宏观消息为主,公司层面无增量信息 影响更偏外部环境 📊 中性
公告或新闻时间明显滞后于当前行情 事件解释力下降 ⚠️ 警惕
多条新闻重复但信息增量有限 需防止把噪音当催化 ⚠️ 警惕

输出格式

# 📰 [股票名称] 新闻事件分析报告

> 分析日期:YYYY-MM-DD | 数据来源:今日投资

## 一、事件结论

(先写当前事件面偏正面/偏负面/中性观察,以及核心结论)

## 二、核心事件梳理

(列出最关键的 2-4 条事件,按时间倒序整理)

## 三、事件情绪与影响判断

(说明这些事件偏情绪扰动还是基本面影响)

## 四、机构观点与市场验证

(研报、评级和市场反馈是否支持事件主线)

## 五、综合结论

- 3-5 条核心发现
- 明确最核心的催化或风险点
- 给出后续需继续跟踪的验证信号

证据约束(必须遵守)

  1. 每个事件判断至少对应 2 个证据来源,优先采用“新闻/公告 + 研报/行情”组合
  2. 不允许把单条低相关、旧闻或重复新闻直接写成核心催化
  3. 时间口径必须写清楚,如“近30天新闻”“近90天研报”“最新实时行情”
  4. 不展示内部打分、情绪分值或排序分值,只输出自然语言结论
  5. 若某个维度数据为空,只能写“暂无相关数据”或“暂不足以判断”
  6. 不给买卖建议、目标价空间测算、仓位建议或短线操作建议
  7. 若机构观点、新闻与市场表现三者不一致,必须明确指出背离,不得强行给单边结论

执行示例

用户说:“宁德时代最近有哪些重要消息,市场怎么看?”

  1. 通过 search 获取股票代码
  2. 并行调用 stock/basic-info、四类 news/entity-relatedresearch/sentimentreport/stock-forecast-ratingsannouncementsstock-quote/realtime-merge
  3. 提炼最核心的事件主线,并评估机构验证与市场反馈
  4. 输出 Markdown 格式新闻事件分析报告
  5. 在结尾写出综合判断与后续跟踪重点

安全与隐私

  • 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据
  • 不记录、不存储用户的查询记录
  • 分析结论仅供参考,不构成投资建议

Keywords

股票新闻事件分析, 最近新闻, 消息面, 事件驱动, 利好利空, 催化, 风险消息, 市场反馈, stock news event analysis, catalysts

安全使用建议
This skill appears coherent for aggregating and analyzing A‑share news using the Investoday API. Before installing or enabling it: (1) ensure you have the legitimate investoday-finance-data skill (or the referenced call_api.py) from a trusted source, because this skill delegates its network calls to that script; (2) verify the actual call_api.py implementation to confirm it only uses INVESTODAY_API_KEY and does not read or exfiltrate other files or environment variables; (3) fix or check the script path inconsistency in the SKILL.md examples so the runtime can locate the API caller; (4) store INVESTODAY_API_KEY safely (avoid putting unrelated secrets together in a .env that the skill might load); (5) if you need higher assurance, request the dependent skill's source code or run the calls in a sandbox to observe behavior. If you cannot validate the dependent script, treat the skill as untrusted.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: investoday-stock-news-event-analysis Version: 1.0.0 The skill bundle is a legitimate financial analysis tool designed to provide structured reports on A-share stock news and events using the Investoday API. It defines a clear data acquisition process and a 5-step analysis framework (identifying events, sentiment analysis, institutional validation, market response, and synthesis) that aligns with its stated purpose. There is no evidence of data exfiltration, malicious command execution, or harmful prompt injection; the instructions in SKILL.md are professional and include safety constraints such as avoiding investment advice and ensuring evidence-based reporting.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description ask for news/event analysis and the skill only requires INVESTODAY_API_KEY and API calls to the Investoday endpoints — those requirements match the stated purpose.
Instruction Scope
Runtime instructions are focused on calling the Investoday API via a call_api.py script (expected). However the SKILL.md references the dependency path as 'skills/investoday-finance-data/scripts/call_api.py' in one place and uses 'python skills/scripts/call_api.py' in examples elsewhere — this path inconsistency could cause runtime errors. The skill also recommends using a .env file; confirm any code that loads .env is limited to the INVESTODAY_API_KEY and does not read/transmit unrelated secrets.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no downloads — lowest install risk. It relies on an external skill/script to be present; verify that dependency is installed from a trusted source.
Credentials
Only a single credential (INVESTODAY_API_KEY) is required, which is appropriate for an API-backed news/finance skill. No other env vars or config paths are requested.
Persistence & Privilege
always is false and there is no install that writes files or changes system settings. The default ability for the agent to invoke the skill autonomously is unchanged — normal for skills.
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 investoday-stock-news-event-analysis
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /investoday-stock-news-event-analysis 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
v1.0.0
Manual release
元数据
Slug investoday-stock-news-event-analysis
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 2
当前安装数 2
历史版本数 1
常见问题

investoday-stock-news-event-analysis 是什么?

面向A股个股新闻与事件面分析,聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口,自动识别股票代码并输出结构化新闻事件分析报告。触发词:最近新闻、消息面、事件驱动、利好利空、催化、风险消息。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 200 次。

如何安装 investoday-stock-news-event-analysis?

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

investoday-stock-news-event-analysis 是免费的吗?

是的,investoday-stock-news-event-analysis 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

investoday-stock-news-event-analysis 支持哪些平台?

investoday-stock-news-event-analysis 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 investoday-stock-news-event-analysis?

由 investoday(@kenneth-bro)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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