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在 OpenClaw 中安装
/install quant-stock-selector-v5
功能描述
三层筛网量化选股策略。基于知乎文章介绍的量化选股方法，从A股全市场中 通过三层筛选（硬性排除→多因子打分→行业均衡）选出30-50只优质股票。 每当用户要求量化选股、股票筛选、多因子选股、从A股中挑选股票时使用此技能。
使用说明 (SKILL.md)
三层筛网量化选股策略
从4000只A股中挑出赢家的量化选股方法。
策略原理（三层筛网架构）
第一层：硬性排除（剔除"不合格者"）
- 净利润为负（剔除连续亏损公司）
- 资产负债率 > 70%（剔除高杠杆公司）
- 经营现金流为负（剔除"只赚报表不赚钱"公司）
- 日均成交额排名后20%（剔除流动性差的股票）
- 股价 \x3C 1元（规避仙股风险）
第二层：多因子综合打分（寻找"优等生"）
| 因子 | 权重 | 指标 | 方向 |
|---|---|---|---|
| 价值因子 | 40% | 市净率(PB) | 越低越好 |
| 质量因子 | 40% | 净资产收益率(ROE) | 越高越好 |
| 动量因子 | 20% | 过去6个月涨幅 | 中间区间最好 |
总分 = 价值得分 × 40% + 质量得分 × 40% + 动量得分 × 20%
第三层：行业与风险均衡（构建"合理组合"）
- 将Top200-300只候选股按行业分类
- 每个行业独立排名选股
- 覆盖大盘/中盘/小盘
- 最终选出30-50只行业优质代表
什么时候使用
- 用户要求量化选股
- 用户要求从A股中挑选股票
- 用户要求多因子选股
- 用户要求"从4000只股票中选出好股票"
- 用户要求生成股票推荐列表
使用方式
1. 运行选股脚本
cd skills/quant-stock-selector
python quant_selector.py
2. 输出内容
- 第一层筛选结果（排除了多少只）
- 第二层多因子评分排名（Top50）
- 第三层行业均衡后的最终推荐（Top30）
数据源
| 数据源 | 接口 | 用途 |
|---|---|---|
| JQData | 基本面查询 | 财务数据(ROE/资产负债率等) |
| JQData | 日K线 | 价格动量计算 |
| AKShare | 成分股列表 | 股票池获取 |
关键认知
- 逻辑重于数据：每一步筛选背后应有清晰的经济学或行为金融学解释
- 追求概率优势：不是每只都能涨，而是整体组合上涨概率显著高于随机选择
- 迭代是生命：市场在变，筛选逻辑需要定期审视和调整
注意事项
- JQData免费版数据有日期范围限制
- 建议配合OpenClaw Heartbeat每周运行一次
- 选股结果仅供参考，不构成投资建议
安全使用建议
Do not use this skill as-is until the hardcoded JQData credential is removed and rotated. If you still want the functionality, use your own documented credentials, review the Python dependencies before installing them, and treat the generated stock list as informational rather than investment advice.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: quant-stock-selector-v5
Version: 1.0.0
The skill contains hardcoded plaintext credentials (phone number and password) for the JQData financial service within `quant_selector.py`. While the script's logic aligns with its stated purpose of quantitative stock selection, hardcoding authentication secrets is a significant security vulnerability and a high-risk practice that could lead to account abuse or tracking.
能力评估
Purpose & Capability
The described purpose is quantitative A-share stock screening, and the provided script implements financial filtering, factor scoring, and industry balancing rather than trading or account mutation.
Instruction Scope
The skill is user-invocable and documents manual script execution; it also suggests optional weekly Heartbeat use, which could make the analysis recurring if the user configures it.
Install Mechanism
There is no install spec, but the README tells users to install unpinned Python packages such as akshare and jqdatasdk manually.
Credentials
The runtime code authenticates to JQData using a hardcoded phone number/password even though the registry declares no required credential or environment variable.
Persistence & Privilege
No automatic persistence is shown, but the documentation recommends pairing with OpenClaw Heartbeat for weekly runs.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw（本地或 Docker 部署）
- 在对话框中输入安装命令：
/install quant-stock-selector-v5 - 安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/quant-stock-selector-v5触发 - 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
基于知乎文章的三层筛网量化选股策略，支持硬性排除/多因子打分/行业均衡选股
元数据
常见问题
三层筛网量化选股v1.0 是什么？
三层筛网量化选股策略。基于知乎文章介绍的量化选股方法，从A股全市场中 通过三层筛选（硬性排除→多因子打分→行业均衡）选出30-50只优质股票。 每当用户要求量化选股、股票筛选、多因子选股、从A股中挑选股票时使用此技能。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 70 次。
如何安装 三层筛网量化选股v1.0？
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install quant-stock-selector-v5」即可一键安装，无需额外配置。
三层筛网量化选股v1.0 是免费的吗？
是的，三层筛网量化选股v1.0 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。
三层筛网量化选股v1.0 支持哪些平台？
三层筛网量化选股v1.0 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 三层筛网量化选股v1.0？
由 paudyyin（@paudyyin）开发并维护，当前版本 v1.0.0。
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