Stock Analysis CN

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name: stock-analysis-cn version: 1.0.0 description: "一键分析A股：技术面+估值+风险+基本面全覆盖，自动生成Word投资报告。基于腾讯财经API，内置行业专用估值基准。" author: "Shiming X" authorEmail: "xsm_1202@163.com" keywords: ["A股", "股票分析", "ETF", "技术面", "估值", "风险", "自动报告"] license: MIT repository: "https://github.com/jy02577302-ux/stock-analysis" publishedAt: "2026-03-18" tags: ["analysis", "reporting", "screening"]

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Stock Analysis Skill

一键分析A股市场 · 自动生成投资报告

概述

这是一个全功能A股分析技能，提供技术面、估值、风险、基本面四大维度的自动化分析，并可直接生成专业的投资报告（Markdown/Word）。适合个人投资者、量化研究员、资产管理人等。

核心特点:

⚡ 一键分析: 单条命令完成多维度分析

📊 数据驱动: 基于腾讯财经API实时数据

📄 报告自动生成: Markdown → Word，格式美观

🎯 因子选股: 支持PE、ROE、动量等多因子筛选

🇨🇳 专为A股优化: 银行、券商、军工等行业专用估值基准

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🎯 核心功能

1. 技术面分析

判断趋势、找出买卖点、计算技术指标。

输出指标:

趋势方向（上涨/下跌/震荡）

均线系统（MA20、MA60、MA250）

动量指标：RSI、MACD、KDJ

支撑位与阻力位

近期涨跌幅（5日、20日、60日）

使用场景:

"分析农业银行601288的技术面"

"招商银行600036的RSI是否超买？"

"找出最近突破MA20的股票"

2. 估值分析

评估股票是否高估或低估，纵向看历史，横向看行业。

输出指标:

PE/PB 当前值及历史分位数

5年PE/PB中位数

行业PE/PB中位数对比

估值评级：高估/正常/低估

行业基准库:

银行股专用（PE 5-8x，PB 0.6-1.0x）

券商股专用

军工股专用

新能源、光伏、锂电池等

使用场景:

"宁波银行002142当前PE处于历史什么位置？"

"对比招商银行和平安银行的估值水平"

"找出PE<10且PB<1的银行股"

3. 风险分析

量化波动性、回撤和风险调整收益。

输出指标:

年化波动率

最大回撤（Max Drawdown）

夏普比率（Sharpe Ratio）

索提诺比率（Sortino Ratio）

Beta（与沪深300相关性）

使用场景:

"计算贵州茅台最近1年的波动率和最大回撤"

"哪只银行股的夏普比率最高？"

"创业板ETF的风险指标怎么样？"

4. 基本面分析

评估公司财务健康度、盈利能力、成长性。

输出指标:

盈利能力：ROE、ROA、毛利率、净利率

成长性：营收CAGR、净利润CAGR

偿债能力：资产负债率、流动比率、速动比率

运营效率：总资产周转率、存货周转率

现金流：经营性现金流/净利润

数据来源: 东方财富、同花顺等财经网站（需网络抓取）

使用场景:

"分析宁德时代的基本面：ROE、负债率、现金流"

"对比五粮液和贵州茅台的营收增速"

"找出ROE>15%且负债率<50%的消费股"

5. ETF专项分析

针对交易所交易基金的专门功能。

额外指标:

跟踪误差（Tracking Error）

流动性：日均成交量、买卖价差

基金信息：管理费、托管费、成立日期、规模

成分股覆盖度

折溢价分析（QDII、港股ETF）

使用场景:

"分析510300沪深300ETF的跟踪误差"

"哪只科创50ETF规模最大、流动性最好？"

"券商ETF（512880）的管理费和成交额是多少？"

6. 因子筛选与选股

多因子模型快速筛选投资标。

支持的因子:

价值因子：低PE、低PB、高股息率

成长因子：高营收增长、高利润增长

质量因子：高ROE、低负债、现金流好

动量因子：价格动量、 earnings momentum

低波动因子：低Beta、低波动率

规模因子：市值暴露

筛选流程: 1. 定义因子条件（如：PE<15, ROE>15%） 2. 选择股票池（A股、港股、ETF等） 3. 执行筛选并评分 4. 输出Top N标的+关键指标

使用场景:

"筛选A股中PE<15且ROE>15%的股票"

"找出最近一个月涨幅最大的10只行业ETF"

"高股息低波动的红利ETF有哪些？"

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📊 数据源与可靠性

| 数据类型 | 来源 | 延迟 | 覆盖范围 | |----------|------|------|----------| | 实时行情 | 腾讯财经API | ~15分钟 | A股全市场 | | 历史K线 | 腾讯财经API | ~15分钟 | 约1年日线 | | 指数PE/PB | 中证指数公司 | 每日 | 主要指数 | | 个股财务 | 东方财富/同花顺 | 1天 | 最新财报 |

⚠️ 局限性:

基本面数据为季度更新，非实时

部分新上市公司历史数据不足

如需实时Level-2数据，需要付费接口

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🚀 快速开始

安装

# 从ClawHub安装
clawhub install stock-analysis
或手动安装
cp -r stock-analysis.skill ~/.openclaw/skills/

使用示例

单股综合分析:

from stock_analysis import analyze
分析农业银行
report = analyze('sh601288', name='农业银行')
print(report['summary'])

生成Word报告:

python scripts/report_generator.py sh601288 --name "农业银行" > report.md
pandoc report.md -o report.docx

筛选高股息低PE股票:

from stock_analysis.screening import screen
criteria = {
    'pe': {'max': 15},
    'dividend_yield': {'min': 0.03},
    'roe': {'min': 0.10}
}
results = screen(universe='A股', criteria=criteria)

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📁 技能结构

stock-analysis/
├── SKILL.md                 # 本文件
├── scripts/
│   ├── technical_analysis.py   # 技术分析
│   ├── valuation_analysis.py   # 估值分析
│   ├── risk_analysis.py        # 风险分析
│   ├── fundamental_analysis.py # 基本面分析
│   ├── screening.py            # 因子筛选
│   ├── report_generator.py     # 报告生成
│   └── utils.py                # 腾讯财经API封装
├── references/
│   ├── indicators.md      # 技术指标说明
│   ├── factors.md         # 因子模型文档
│   ├── valuation_benchmarks.md  # 行业估值基准
│   └── api_usage.md       # API使用指南
└── assets/
    ├── templates/
    │   ├── analysis_report.md      # 分析报告模板
    │   └── screening_results.csv  # 筛选结果模板
    └── example_asset.txt

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🎓 使用指南

何时使用？

✅ 研究一只股票是否值得买入

✅ 需要快速生成投资分析报告

✅ 批量筛选符合条件的股票

✅ 追踪持仓股的技术状态

✅ 对比不同股票的估值水平

✅ 评估投资组合的风险指标

何时不使用？

❌ 需要实时Level-2行情（本技能使用延迟数据）

❌ 复杂的DCF模型（本技能无完整财务预测）

❌ 宏观策略研究（本技能聚焦个股）

❌ 美股/港股深度分析（数据源以A股为主）

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📈 典型工作流

1. 输入股票代码（如 sh601288 农业银行） 2. 多维度分析并行执行： - 技术面：趋势、指标、支撑阻力 - 估值：PE/PB历史分位、行业对比 - 风险：波动率、最大回撤、夏普比率 3. 生成综合评分（0-10分） 4. 输出建议（买入/持有/卖出） 5. 导出报告（Markdown/Word）

整个过程约10-30秒，无需人工干预。

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🔧 定制与扩展

添加自定义行业估值基准

编辑 references/valuation_benchmarks.md，添加你关注的行业PE/PB中位数。

集成新数据源

修改 scripts/utils.py，接入其他财经API（如 Akshare、Baostock）。

自定义报告模板

修改 assets/templates/analysis_report.md，调整输出格式和内容。

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📚 术语表

| 术语 | 解释 | |------|------| | PE (TTM) | 滚动市盈率，最新12个月净利润的倒数 | | PB | 市净率，股价/每股净资产 | | 历史分位数 | 当前值在历史序列中的百分比位置 | | MA20 | 20日均线，短期趋势线 | | RSI | 相对强弱指标，0-100，>70超买，<30超卖 | | 夏普比率 | 每单位风险获得的超额收益，越高越好 | | 最大回撤 | 历史上从高点到低点的最大下跌幅度 | | 跟踪误差 | ETF净值相对于基准指数的偏离标准差 |

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🤝 贡献与反馈

报告Bug或提出建议：请提交Issue

贡献代码：欢迎PR，特别是新指标、新数据源

数据源扩展：如果你有可用的免费API，欢迎集成

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📄 许可证

MIT License - 自由使用、修改、分发。

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版本: 1.0.0 最后更新: 2026-03-18 作者: 养虾佬徐小明 (jy02577302) ClawHub: 搜索 stock-analysis 下载