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股智Alpha - A股智能选股系统

作者 Golikegod · GitHub ↗ · v1.1.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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在 OpenClaw 中安装
/install stock-alpha
功能描述
股智Alpha - A股智能选股系统。基于行为金融学(SLSV羊群因子)+ 技术面(RSI/MACD/MA)+ 资金流(主力净流入)+ 舆情情绪,对A股全市场进行多维度评分和筛选。
使用说明 (SKILL.md)

股智Alpha - A股智能选股 Agent Skill

触发场景

当用户提出以下任一需求时,使用此技能:

  • "帮我选今天的精选股票"
  • "分析一下某只股票"
  • "今天买什么"
  • "股票推荐"
  • "全市场扫描"
  • "评分最高的股票"

工作流程

用户提问 → 调用 run_screener.py → 返回 Top 20 精选池 + 分析理由
        → 或调用 analyze_stock.py → 返回单只股票分析报告

核心功能

1. 全市场扫描评分

python scripts/run_screener.py --top-n 20

输出示例:

┌────────┬──────────┬────────┬──────────┬──────────┬────────┬──────┐
│ 代码   │ 名称     │ 综评   │ 行为面   │ 技术面   │ 资金面 │ 信号 │
├────────┼──────────┼────────┼──────────┼──────────┼────────┼──────┤
│ 600036 │ 招商银行 │ 0.72   │ 0.65(看多)│ 0.55    │ 0.68   │ ★超卖 │
│ 600519 │ 贵州茅台 │ 0.68   │ 0.58(中性)│ 0.62    │ 0.55   │ 观望  │
│ ...    │          │        │          │          │        │      │
└────────┴──────────┴────────┴──────────┴──────────┴────────┴──────┘

重要: 每次调用前告知用户"正在采集实时行情数据,可能需要30-60秒"。

2. 单只股票分析

python scripts/analyze_stock.py --code 600036

输出示例:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  招商银行(600036) 六维分析报告
  最新价: 37.94
  综合评分: 0.72
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📊 行为面 (SLSV): 0.65 看多
  羊群效应因子显示主力净买入信号

📈 技术面: 0.55 观望
  RSI=19.9 (超卖,反弹信号↑)
  MACD=-0.42 (死叉区域)
  价格在20日均线下方-3.2%

💰 资金面: 0.68 看多
  近20日主力净流入+2.3亿

📰 舆情面: 中性
  Futu社区看涨3%,看跌3%,中性94%

⚠️ 风险提示:
  - 技术面严重超卖(RSI\x3C30)
  - 近60日最大回撤12.3%

🎯 综合研判: 超卖反弹机会,短期偏多,留意MACD金叉信号

3. 数据源说明(透明)

数据维度 数据源 可用状态 说明
日线行情 Ashare(新浪+腾讯) ✅ 实时 60日历史
技术指标 本地计算 ✅ 实时 RSI/MACD/MA
资金流向 akshare个股资金流 ✅ 实时 主力净流入
行为金融 SLSV因子 ✅ 基于资金流 羊群效应
舆情情绪 Futu社区 ✅ 有数据 情绪偏中性
利好催化 Futu新闻关键词 ✅ 有数据 政策/行业

4. 数据源不可用时

当某数据源获取失败时,Agent必须明确告知用户,例如:

  • "资金流数据获取失败,本次评分仅基于技术面+行为面"
  • "Futu情绪数据暂无,跳过舆情维度"
  • "仅获取到XX只股票的行情数据,扫描范围受限"

严禁静默使用占位数据或Mock数据。

评分机制

三维评分(真实数据驱动):

维度 权重 说明
行为面(SLSV) 40% 机构vs散户资金流向分歧,年化21.19%,夏普1.23
技术面 35% RSI超卖/超买 + MACD金叉/死叉 + MA偏离度
资金面 25% 主力净流入率,标准化至0~1

综合评分公式: 加权几何平均

score = (behavior^0.40 * technical^0.35 * fundflow^0.25) ^ 0.5

任一维度为0则总分大幅降低。

风险提示(Agent必须输出)

每次输出选股结果时,底部必须附带:

⚠️ 免责声明:本系统仅供参考,不构成投资建议。
股市有风险,投资需谨慎。历史表现不代表未来收益。

安装

pip install -r requirements.txt

依赖

  • pandas, numpy: 数据处理
  • httpx: Futu API 调用
  • akshare: 个股资金流数据
安全使用建议
This skill looks safe to review as an informational stock-analysis tool, but install dependencies carefully, expect network calls to public financial data providers, and independently verify any stock recommendations before making financial decisions.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: stock-alpha Version: 1.1.0 The stock-alpha skill bundle is a legitimate quantitative analysis tool for the Chinese A-share market. It implements multi-dimensional scoring (technical, behavioral, fund flow, and sentiment) using data from public financial APIs including Sina, Tencent, Futu, and akshare. The code logic in scripts like `run_screener.py` and `analyze_stock.py` is transparent, well-structured, and strictly follows the financial analysis purpose described in `SKILL.md`. There are no indicators of data exfiltration, malicious execution, or prompt injection.
能力标签
crypto
能力评估
Purpose & Capability
The artifacts are coherent with the stated A-share stock screening purpose. It produces stock rankings and analysis reports, so users should treat outputs as informational financial analysis rather than investment instructions.
Instruction Scope
The main instructions are scoped to running stock screener/analyzer scripts and require a disclaimer and disclosure when data sources fail. No goal hijacking, hidden reviewer claims, or prompt override behavior was evident.
Install Mechanism
The skill documents pip installation of third-party Python packages, while the registry section says there is no install spec. The dependencies are purpose-aligned but not version-pinned.
Credentials
Network access to public stock/news APIs and a local JSON result file are proportionate for this stock screener, but data integrity and availability depend on those external services.
Persistence & Privilege
No background service, credential use, account mutation, privileged file access, or persistent agent behavior was shown. The only persistence seen is a scoped temporary JSON output file.
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 stock-alpha
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /stock-alpha 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
- Added comprehensive multi-factor A-share stock screening and analysis features, including SLSV herd factor, technical indicators (RSI/MACD/MA), fund flows, and news sentiment. - Supports all-market scanning with top 20 recommendation pool and individual stock analysis, both with detailed dimensional breakdowns and explanations. - Introduced explicit user notifications for real-time data collection delays (30–60 seconds) and transparent handling of unavailable data sources. - Enforced rigorous risk and data source disclaimers in all output. - Updated documentation with clear usage triggers, workflow, scoring mechanism, dependencies, and installation steps.
元数据
Slug stock-alpha
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 1
常见问题

股智Alpha - A股智能选股系统 是什么?

股智Alpha - A股智能选股系统。基于行为金融学(SLSV羊群因子)+ 技术面(RSI/MACD/MA)+ 资金流(主力净流入)+ 舆情情绪,对A股全市场进行多维度评分和筛选。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 51 次。

如何安装 股智Alpha - A股智能选股系统?

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

股智Alpha - A股智能选股系统 是免费的吗?

是的,股智Alpha - A股智能选股系统 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

股智Alpha - A股智能选股系统 支持哪些平台?

股智Alpha - A股智能选股系统 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 股智Alpha - A股智能选股系统?

由 Golikegod(@golikegod)开发并维护,当前版本 v1.1.0。

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