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a-share-analyst

@staruhub · 收录于 1 周前 · 上游提交 1 周前

A股分析研究助手,提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架(仅供研究参考,不构成投资建议)。适用于:(1) 获取A股行情和历史数据,(2) 技术面分析(K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等),(3) 基本面分析(财务指标、估值分析),(4) 板块热点追踪,(5) 选股策略筛选与量化因子分析,(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于:预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股(数据源不同)、加密货币。

适合你,如果关注A股市场,需要数据驱动的分析参考。

/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add staruhub/claudeskills/a-share-analyst
/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- staruhub/claudeskills/a-share-analyst
/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify staruhub/claudeskills/a-share-analyst
安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
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怎么用

商店整理自技能原文 · 版本 3d4045d · 表述以原文为准
它做什么

装上后,Claude 能获取A股实时行情、历史K线、板块热点、资金流向等数据,并进行技术面(MACD、KDJ等)和基本面(营收、ROE等)分析,生成个股分析报告或每日选股清单。

什么时候触发

当用户询问“帮我分析股票”、“今日选股”、“A股行情分析”、“技术分析”、“量化选股”等时触发。

装好后可以这样说
Claude 会获取贵州茅台的历史K线并计算技术指标。
Claude 会获取板块行情并列出涨幅前五的板块。
Claude 会运行多因子选股脚本并输出筛选结果。
技能原文 SKILL.md作者撰写 · MIT · 3d4045d

A股分析师 Skill

专业的A股市场分析工具,整合多数据源,提供技术面、基本面综合分析和智能选股策略。

数据获取

使用AKShare作为主要数据源(免费、开源、无需token):

pip install akshare --break-system-packages
核心数据获取示例
import akshare as ak

# 实时行情
df = ak.stock_zh_a_spot_em()  # 全部A股实时行情

# 历史K线
df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", adjust="qfq")

# 板块行情
df = ak.stock_board_concept_name_em()  # 概念板块
df = ak.stock_board_industry_name_em()  # 行业板块

# 龙虎榜(日期用实际查询区间,格式 YYYYMMDD)
df = ak.stock_lhb_detail_em(start_date="<起始日>", end_date="<结束日>")

# 资金流向
df = ak.stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sz")
分析工作流程
1. 每日盘前分析

执行顺序:

  1. 获取大盘指数(上证、深证、创业板)
  2. 分析板块热点轮动
  3. 筛选涨停股及连板股
  4. 检测北向资金流向
  5. 生成今日关注清单
2. 技术面分析

对单只股票执行:

  1. 获取历史K线数据(至少60日)
  2. 计算技术指标(见 references/technical_indicators.md
  3. 识别K线形态(见 references/candlestick_patterns.md
  4. 判断趋势和支撑/阻力位
  5. 生成技术面评分
3. 基本面分析

执行顺序:

  1. 获取财务数据(营收、净利润、ROE等)
  2. 计算估值指标(PE、PB、PS)
  3. 分析行业地位和竞争优势
  4. 评估成长性和安全边际
  5. 生成基本面评分
4. 智能选股策略

策略类型选择:

  • 多因子综合策略 → 执行 scripts/strategy_multi_factor.py(已实现,内置 ST/停牌过滤)
  • 趋势突破 / 价值低估 / 动量因子等单因子策略 → 目前无独立脚本,在 multi_factor 基础上调整因子权重,或按需自行实现
输出格式
个股分析报告模板
# [股票名称]([股票代码]) 分析报告

## 基本信息
- 当前价格:¥XX.XX(涨跌幅 +X.XX%)
- 市值:XXX亿  |  PE(TTM):XX.X  |  PB:X.XX

## 技术面分析
- 趋势判断:[上升/震荡/下降]
- 支撑位:¥XX.XX  |  阻力位:¥XX.XX
- 技术指标:MACD [金叉/死叉]  |  KDJ [超买/超卖/中性]  |  RSI [XX]

## 基本面分析
- 营收增速:XX%  |  净利润增速:XX%
- ROE:XX%  |  毛利率:XX%

## 综合评分
- 技术面:⭐⭐⭐⭐☆ (4/5)
- 基本面:⭐⭐⭐☆☆ (3/5)

## 操作建议
[具体建议及风险提示]
每日选股清单模板
# 每日选股清单 [日期]

## 市场概览
- 上证指数:XXXX.XX(+X.XX%)
- 深证成指:XXXXX.XX(+X.XX%)
- 创业板指:XXXX.XX(+X.XX%)

## 热点板块 TOP5
1. [板块名称] +X.XX%
2. ...

## 精选个股

### 趋势突破型
| 代码 | 名称 | 现价 | 涨幅 | 突破形态 | 评分 |
|------|------|------|------|----------|------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### 价值低估型
| 代码 | 名称 | 现价 | PE | PB | 评分 |
|------|------|------|-----|-----|------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

## 风险提示
投资有风险,以上分析仅供参考,不构成投资建议。
关键脚本
  • scripts/fetch_market_data.py - 市场数据获取
  • scripts/technical_analysis.py - 技术指标计算(输出中性强弱描述,非买卖评级)
  • scripts/strategy_multi_factor.py - 多因子选股(含 ST/停牌过滤)
  • scripts/generate_report.py - 报告生成(需在 scripts/ 目录内运行,依赖 technical_analysis)
参考文档
  • references/technical_indicators.md - 技术指标计算公式
  • references/candlestick_patterns.md - K线形态识别
  • references/fundamental_metrics.md - 基本面指标说明
  • references/factor_library.md - 量化因子库
验收标准(每份分析交付前自查)
  • [ ] 报告末尾含"仅供参考,不构成投资建议"声明(模板已内置,不许删)
  • [ ] 数据来自本次运行的 akshare 调用,标注数据时间戳与延迟(可能有15分钟延迟)
  • [ ] 技术面/基本面结论与展示的指标数据一一对应,没有无数据支撑的判断
  • [ ] 给出的是"分析+风险"而非"买卖指令":无"满仓""抄底""必涨"类表述
  • [ ] 新策略未经历史回测时明确标注"未回测"
不做什么
  • 不预测明日涨跌,不给确定性买卖点位
  • 不代替用户决策,不推荐仓位以外的杠杆操作(模板建议:单只 ≤20%)
  • 不分析港股/美股/加密货币(数据源与规则不同)
  • 用户情绪化追问"到底买不买"时,重申边界并给风险清单,不给指令
已知陷阱

| 陷阱 | 具体表现 | 应对 | |------|---------|------| | akshare 接口变动 | 库更新后函数名/字段变了,脚本报错 | 报错时先查 akshare 当前版本文档,不硬猜字段 | | 延迟数据当实时 | 用 15 分钟前的价格谈"当前" | 报告标注数据获取时间 | | 指标堆砌无结论 | MACD/KDJ/RSI 全列一遍但互相矛盾不解释 | 指标冲突时明确说"信号分歧"及其含义 | | 幸存者偏差选股 | 用当前成分股回测历史策略 | 回测结论标注该局限 | | 节假日/停牌数据 | 停牌股票数据缺失导致计算错误 | 计算前过滤停牌与 ST 异常状态 |

evals/routing-evals.json — 触发边界回归用例,改 description 后用仓库根 scripts/run_routing_evals.py 校验。

按 MIT 许可原样转载,未经改动 · 在 GitHub 查看 →

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