akshare-stock-analyzer
by @yuanfuc
使用本 skill 自带的 fetch.py 和 analyze.py，对 A 股个股做短期趋势分析。 Use this skill whenever the user asks to analyze A-share stocks, ETFs (like A500/159339), check short-ter...
clawhub install akshare-stock-analyzer📖 About This Skill
name: akshare-stock-analyzer description: > 使用本 skill 自带的 fetch.py 和 analyze.py，对 A 股个股做短期趋势分析。 Use this skill whenever the user asks to analyze A-share stocks, ETFs (like A500/159339), check short-term trend (bullish/bearish/sideways), weekly and today change, signals (buy/sell/hold), or score stocks based on recent performance.
Akshare Stock Analyzer Skill
Skill 名称（推荐对外叫法）：
一个可单独开源、独立使用的“股票短期分析”技能，目录内自带完整脚本：
何时使用（When to use）
在这些场景下，应该触发/使用本 skill：
trend（多头/空头/震荡）
- weekly_change_pct / today_change_pct
- signal（buy/sell/hold）
- score（0~10 短期强弱评分）
不适用的场景：
依赖脚本与环境（Existing workflow & environment）
本 skill 目录自带以下 Python 脚本（均在 scripts/ 子目录下）：
fetch_with_indicators(symbol_or_name, start_date, end_date, adjust, prefer)
- 负责：
- 通过新浪优先、腾讯兜底的方式拉取日线行情
- 统一输出中文列：日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量
- 计算：MA7 / MA14 / MA20 / MA60、MACD(12,26,9) 的 DIF/DEA/MACD、RSI14analyze_single(ts_code: str, df: pd.DataFrame) -> AnalysisResult
- AnalysisResult 字段已在文件顶部详细注释，包括：
- trend / weekly_change_pct / today_change_pct
- macd_* / rsi_*
- signal / score
- 均线结构与扩展字段：ma_pattern / ma_bias / ma_values / ma_spread
- 趋势强度与风险相关：trend_strength / reversal_hint / risk_level
- 更完整的字段说明见：scripts/analyze_result.md，可作为下游解读/LLM 的 schema 参考。
- 也提供命令行用法示例（可选）：
- python scripts/strategy_analyzer.py 招商银行 --days 120get_today_quote(symbol_or_name)：
- 使用 ak.stock_zh_a_spot 获取全市场实时行情，然后按代码或名称筛选单只股票；
- 返回字段包含：最新价、涨跌幅、成交量、最高、最低；
- 也支持 CLI：python scripts/today.py ，直接在终端输出今日行情快照（盘中）。运行本 skill 需要外部环境已安装：
akshare、pandas输入（Inputs）
从用户对话中，尽量提取这些信息：
缺省策略：
工作步骤（Workflow）
本 skill 分为两个典型使用场景，请不要混用：
scripts/today.py：
- 例如：python scripts/today.py 方大炭素
- 内部仅使用 ak.stock_zh_a_spot 拉当前实时盘口，不经过 fetch.py / analyze.py；
- 对输出的“最新价 / 涨跌幅 / 成交量 / 最高 / 最低”做简单解读即可。fetch.py + analyze.py 这一整套日线分析流程（见下文步骤 1~5）。当是“趋势 / 策略分析”场景时，按以下步骤工作：
1. 解析用户意图和参数
- 从自然语言中解析出：
- symbol_or_name
- 时间范围（start_date/end_date 或 days）
- prefer（sina/tx）和 adjust（"", "qfq", "hfq"）
- 若信息缺失，向用户简短追问（优先问股票代码/名称）。
2. 获取行情+指标数据
- 尽量以“导入模块 + 调用函数”的方式使用现有代码：
- 从 scripts/fetch.py 导入 fetch_with_indicators。
- 调用：
- 显式日期：
- fetch_with_indicators(symbol_or_name, start_date, end_date, adjust, prefer)
- 仅天数：
- 先根据当前日期计算 start/end 字符串，再调用上面的函数。
- 如需快速验证，也可以使用 CLI 方式：
- 在 skill 根目录下执行：
- python scripts/fetch.py
- 若数据拉取失败（网络错误、接口异常、代码错误），应：
- 把错误信息简要反馈给用户
- 不要编造分析结果
3. 调用策略分析引擎
- 优先方式：在 Python 环境中导入并直接调用：
- from scripts.analyze import analyze_single
- res = analyze_single(ts_code=symbol_or_name, df=df_with_indicators)
- 或使用 CLI：
- 在 skill 根目录下执行：
- python scripts/analyze.py
- 获取 AnalysisResult，可以通过：
- asdict(res) 形式转换为普通字典，方便解读字段。
- 字段含义与推荐用法详见 scripts/analyze_result.md，便于后续自动化/NL 解读。
4. 解释字段并生成自然语言结论
- 至少解释这些核心字段：
- trend：当前是多头/空头/震荡趋势，简要说明依据（近期一周涨跌幅）。
- weekly_change_pct：最近一周涨跌幅（%），说明“这一周整体是涨还是跌、多大幅度”。
- today_change_pct：今天相对昨天的涨跌幅（%），说明“今天是大涨/小涨/小跌/大跌”。
- signal：当前信号是 buy / sell / hold，并说明触发的逻辑大致是什么。
- score：所在区间（例如 0~2 很弱、3~5 一般、6~8 偏强、9~10 很强）。
- 如用户关心，也可以简要提及：
- macd_strength, macd_momentum, rsi_zone, rsi_trend 等作为辅助参考；
- 均线结构与趋势强度：ma_pattern / ma_bias / ma_spread / trend_strength；
- 风险与拐点：reversal_hint / risk_level，用于说明是否存在顶部/底部预警或趋势过度发散等风险。
- 若需要更系统、模板化的“交易员风格”解读，可在执行完 analyze.py 后，将 asdict(res) 结果连同 scripts/analyze_result.md 的字段说明，交给专门的解读模块（例如 scripts/analyze_data.md 中描述的规范）生成文本。
5. 输出格式 - 使用简洁的中文分点说明： - 一条描述当前趋势（多头/空头/震荡） - 一条描述周涨跌幅 + 今日涨跌幅 - 一条说明 signal 和 score 的含义（例如“当前属明显空头，短期不建议参与”） - 一条风险提示：本分析基于技术指标和短期价格表现，不构成投资建议。
输出示例（示意）
> 趋势：空头（bearish）。最近一周累计下跌约 13.9%，整体处在明显下跌通道。 > > 涨跌情况：今天相对昨天约 -2.5%，延续下跌，未见有效止跌信号。 > > 信号与评分：signal = sell，score = 1（0~10 中偏底部区间，短期状态较差）。 > > 结论：这只股票当前短期趋势偏弱，风险较高，不适合作为当前关注重点标的，如已持有可考虑减仓或观望处理。以上仅为技术面参考，不构成投资建议。