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gitbingxu

leading-stock-analyzer

作者 gitBingxu · GitHub ↗ · v4.0.3 · MIT-0
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功能描述
龙头战法量化分析 — 从带动性、抗跌性、领涨性、资金承接性四个维度评估涨停股的龙头质量。 东方财富公开 API 驱动,无需登录。运行 python3 scripts/main.py 或 analyze.py 获取评分。 使用后**原样输出终端结果,不添加任何主观评价、交易建议、角色扮演**。 Trigger ph...
使用说明 (SKILL.md)

龙头战法量化分析

基于东方财富公开 API 的四维评分系统,用于评估涨停股是否具备龙头属性。

🚨 绝对规则 — 必须先读

禁止 agent 加工脚本输出。 这是此 skill 唯一的硬规则,触犯会导致用户不满意。

规则:

  1. 执行脚本后,原样输出终端结果,一个字不改
  2. 禁止自行总结、转表格、加点评、加 trading advice、角色扮演
  3. 禁止省略或截断四维日志任何一行
  4. 终端输出本身就是最终答案
  5. 如果你觉得需要"加点说明"——不需要。 输出原文就好
  6. 违规示例(禁止)
    • ❌ "根据分析..."、"该股..."、"建议关注..."
    • ❌ 自己写表格替代日志
    • ❌ 只挑"重点"输出
    • ❌ "杨老师点评:..."

快速使用

# 批量筛选(推荐):自动拉榜→排序→并行分析→Top N
python3 scripts/main.py                     # 默认 top 5,候选 10,2并发
python3 scripts/main.py --top 10            # 输出前 10
python3 scripts/main.py --candidates 20     # 更大候选池
python3 scripts/main.py --top 5 --json      # JSON 格式(供定时任务使用)
python3 scripts/main.py --workers 1         # 串行(风控严格时使用)

# 单票深度分析
python3 scripts/analyze.py 002xxx           # 基础分析
python3 scripts/analyze.py 002xxx -v        # 详细报告
python3 scripts/analyze.py 002xxx --json    # JSON 输出

四个维度

# 维度 权重 核心问题
带动性 35% 封板后小弟跟不跟?跟多紧?
抗跌性 15% 大盘跳水时扛不扛得住?
领涨性 25% 平时在同行业排第几?
资金承接性 25% 别板块跳水时资金是否涌入并持续到收盘?

评级

评级 分数 含义
🐉 真龙 85-100 四维共振,引领板块
⭐ 强票 70-84 某方面突出,可持续跟踪
📊 中规中矩 50-69 还行但缺少亮点
🐔 杂毛 \x3C 50 跟风货,远离

数据来源

全部来自东方财富公开 JSONP 接口(免费,无需登录):

  • push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get — 涨停榜、行业成分股
  • push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get — 个股实时行情
  • push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get — 日K线、5分钟K线

详见 references/api_reference.md

输出格式(严格模板)

终端输出已内置对齐此模板。不需要 agent 自己排版。

======================================================================
  🐉 龙头战法批量筛选 — 最新交易日
======================================================================

\x3C股票名>(\x3C代码>)——\x3C行业>——\x3CN>连板
    1. 综合评分: \x3C分数>,\x3C评级>
    - 🐉 带动性(\x3C分>): \x3C日志原文>
    - 🛡️ 抗跌性(\x3C分>): \x3C日志原文>
    - 📊 领涨性(\x3C分>): \x3C日志原文>
    - 💰 资金承接(\x3C分>): \x3C日志原文>
    2. 买点建议:
    - xxx 后续迭代

注意事项

  1. 东方财富 API 为公开接口,不承诺 SLA,高峰期可能超时
  2. 板块 5 分钟 K 线加载全量板块时较慢(~10s),建议仅在需要时调用
  3. 领涨性分析依赖行业成分股数据,无法获取时使用简化的涨幅偏离度估算
  4. 科创板、北交所涨跌幅阈值可能超过 10%,涨停判定已做 9.9% 兜底
安全使用建议
Before installing, understand that this skill runs included Python scripts, sends market-data requests to public finance APIs, and repeats its stock-analysis output exactly. Review the source/provenance if you need high assurance, and treat any ratings or buy-point wording as informational analysis rather than financial advice.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: leading-stock-analyzer Version: 4.0.3 The bundle is a quantitative stock analysis tool that evaluates Chinese 'leading' stocks based on four dimensions: driving force, anti-drop resilience, leadership, and capital absorption. It fetches data from public, unauthenticated financial APIs (EastMoney and Tencent) using standard Python libraries like `urllib`. The code follows safe practices, such as using list-based arguments for `subprocess.run` in `main.py` to avoid shell injection. The instructions in `SKILL.md` are designed to prevent the AI agent from hallucinating or providing unsolicited financial advice by mandating the output of raw script results. No evidence of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized execution was found.
能力评估
Purpose & Capability
The stated purpose, code, and documentation consistently describe a public-market-data stock scoring tool; users should still treat its ratings and buy-point template as analysis output rather than investment advice.
Instruction Scope
The skill gives unusually strict instructions to output terminal results unchanged, which is disclosed and purpose-aligned but may limit summaries, caveats, or user-requested explanation.
Install Mechanism
There is no install spec and no external dependencies are shown, but the skill requires user-directed Python execution; registry/source provenance is limited and _meta.json appears stale versus the registry version.
Credentials
Outbound HTTP calls to Eastmoney/Tencent public market APIs are expected for the stated purpose and no credentials or private local data access are shown.
Persistence & Privilege
No privileged persistence, credential use, or background service is shown; the documented /tmp cache is limited to shared public market data and is described as automatically cleaned.
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 leading-stock-analyzer
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /leading-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
v4.0.3
fix: 修复连板数多算一板的 off-by-one 错误 + 扩大默认候选池
v4.0.2
强化SKILL.md: 顶置绝对规则禁止agent加工输出
v4.0.1
README更新: 版本跳跃说明 + v2架构文档对齐
v4.0.0
版本号重置: 从3.9.37跳到4.0.0以修正latest tag (原因详见README)
v1.0.4
修复:将latest tag从3.9.37重置到1.0.x版本链
v1.0.3
修复版本标记:将latest tag重置到正确版本链
v1.0.2
main.py v2 subprocess并行编排, preload共享数据, 概念板块校准, 四维叙事日志, 健壮性修复
v3.9.37
refactor: main.py v2 subprocess并行编排 + SKILL.md严格fewshot模板
v1.0.1
feat: 稳定性修复 + 方案A四维详细日志
v1.0.0
Initial release: 四维量化分析(带动性/抗跌性/领涨性/资金承接性),东方财富公开 API 驱动,支持 A 股涨停板龙头评分
元数据
Slug leading-stock-analyzer
版本 4.0.3
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 10
常见问题

leading-stock-analyzer 是什么?

龙头战法量化分析 — 从带动性、抗跌性、领涨性、资金承接性四个维度评估涨停股的龙头质量。 东方财富公开 API 驱动,无需登录。运行 python3 scripts/main.py 或 analyze.py 获取评分。 使用后**原样输出终端结果,不添加任何主观评价、交易建议、角色扮演**。 Trigger ph... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 134 次。

如何安装 leading-stock-analyzer?

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

leading-stock-analyzer 是免费的吗?

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

leading-stock-analyzer 支持哪些平台?

leading-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 leading-stock-analyzer?

由 gitBingxu(@gitbingxu)开发并维护,当前版本 v4.0.3。

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