Skill: jeckygo/quant-stock-selector (version 1.0.0)

--- name: quant-stock-selector description: | 量化选股系统 - 基于 AKShare + 多因子模型的 A 股选股工具 【核心功能】 - 六大维度综合评分（技术面 30%+ 基本面 25%+ 资金面 15%+ 筹码峰 10%+90% 集中度 10%+ 成交量震荡 10%） - 消息面分析（财联社 + 新浪财经，自动去重） - 每日自动选股（Top 3 推荐） - 详细推荐理由（技术面/基本面/资金面/筹码面/热点题材） - 胜率统计面板（每日 15:30 自动统计） - 邮件推送（推荐结果 + 胜率面板） 【预期效果】 - 胜率：70-80%（历史回测数据，不代表未来收益） - 平均收益：+10-20%（历史回测数据，不代表未来收益） - 封板概率：30-40%（历史回测数据，不代表未来收益） 【使用场景】 1. 每日 14:00 自动选股推荐 2. 每日 15:30 自动胜率统计 3. 周末消息面分析 4. 手动选股查询 【触发词】选股、推荐股票、量化选股、今日推荐、胜率统计 ⚠️【重要风险提示】⚠️ 1. 股市有风险，投资需谨慎 2. 历史业绩不代表未来收益 3. 本工具仅供参考，不构成投资建议 4. 使用者应自行承担投资风险 5. 建议设置止损，控制仓位 6. 不建议全仓单吊一只股票 【版本】v1.0.0 【作者】Quant Developer 【许可证】MIT License homepage: https://github.com/quant-dev/quant-stock-skill metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["python3", "pip3"] }, "install": [ { "id": "akshare", "kind": "pip", "package": "akshare", "label": "安装 AKShare: pip3 install akshare", }, { "id": "pandas", "kind": "pip", "package": "pandas", "label": "安装 Pandas: pip3 install pandas", }, { "id": "numpy", "kind": "pip", "package": "numpy", "label": "安装 Numpy: pip3 install numpy", }, ], "config": [ { "key": "EMAIL_ACCOUNT", "type": "string", "description": "163 邮箱账号", "required": true, "example": "[REDACTED_SECRET]" }, { "key": "EMAIL_PASSWORD", "type": "string", "description": "163 邮箱授权码（非登录密码）", "required": true, "example": "YOUR_AUTH_CODE" }, { "key": "EMAIL_TO", "type": "string", "description": "接收邮件的邮箱", "required": true, "example": "[REDACTED_SECRET]" } ] }, } --- # ⚠️ 重要风险提示 ⚠️ **在使用本量化选股系统前，请务必仔细阅读以下风险提示：** ## 1. 投资风险 - **股市有风险，投资需谨慎**：股票市场存在固有风险，可能导致本金损失 - **历史业绩不代表未来收益**：过往回测数据和胜率仅供参考，不代表未来表现 - **无收益保证**：本系统不保证任何收益，使用者应自行承担投资风险 - **市场波动风险**：股市受宏观经济、政策、国际局势等多重因素影响，波动较大 ## 2. 工具局限性 - **数据延迟**：AKShare 数据可能存在 15 分钟延迟 - **模型风险**：量化模型基于历史数据，可能无法适应市场变化 - **技术风险**：系统可能出现故障、数据错误等技术问题 - **消息面风险**：周末消息可能影响周一开盘，系统无法预测突发消息 ## 3. 使用建议 - **止损纪律**：建议设置 -8% 止损，严格执行 - **仓位控制**：单只股票不超过 20% 仓位，总仓位不超过 60% - **分散投资**：不建议全仓单吊一只股票 - **独立判断**：本系统推荐仅供参考，请结合独立判断 - **风险承受能力**：请根据自身风险承受能力合理使用 ## 4. 免责声明 - **仅供参考**：本系统提供的信息仅供参考，不构成投资建议 - **自主决策**：使用者应自主决策，自行承担投资风险 - **无连带责任**：作者不对使用本系统造成的任何损失承担责任 - **合法合规**：使用者应遵守当地法律法规，合法合规使用 ## 5. 适用人群 - ✅ 有一定股票投资经验的投资者 - ✅ 能够承受一定投资风险的投资者 - ✅ 能够严格执行止损纪律的投资者 - ❌ 不适合投资新手 - ❌ 不适合风险承受能力低的投资者 - ❌ 不适合期望保本保收益的投资者 --- **使用本系统即表示您已阅读并理解以上风险提示，愿意自行承担投资风险。** # 量化选股系统 Skill 基于 AKShare + 多因子模型的 A 股量化选股工具，六大维度综合评分，每日自动推荐 Top 3 个股。 ## 功能特点 ### 六大维度综合评分 | 因子 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | **技术面** | 30% | 均线、MACD、RSI、布林带、成交量 | | **基本面** | 25% | PE、PB、ROE、增长率 | | **资金面** | 15% | 主力流入、成交量放大 | | **筹码峰** | 10% | 上方压力、获利盘、近期涨幅 | | **90% 集中度** | 10% | 主力控盘程度（<10% 为优秀） | | **成交量震荡** | 10% | 2 周内放量 2-5 倍 + 短期震荡 | ### 核心功能 1. **每日选股推荐**（周一至周五 14:00 自动） - 从 5830 只 A 股中筛选 Top 3 - 详细推荐理由（技术面/基本面/资金面/筹码面/热点题材） - 买入价、卖出价、止损价、持有天数 2. **胜率统计面板**（周一至周五 15:30 自动） - 累计推荐数量 - 胜率统计 - 平均收益 - 历史对比 3. **消息面分析** - 财联社 + 新浪财经 - 自动去重 - 热点题材提取 4. **周末消息分析**（周日 20:00 自动） - 周末重要消息整理 - 受益个股分析 - 周一操作建议 5. **邮件推送** - 推荐结果详细报告 - 胜率统计面板 - 周末消息分析 ## 安装 ### 1. 通过 ClawHub 安装（推荐） ```bash clawhub install quant-stock-selector ``` ### 2. 手动安装 ```bash cd ~/.openclaw/skills git clone https://github.com/quant-dev/quant-stock-skill.git cd quant-stock-skill pip3 install -r requirements.txt ``` ### 3. 配置邮箱 编辑 `config/email_config.py`： ```python EMAIL_ACCOUNT = "[REDACTED_SECRET]" EMAIL_PASSWORD = "your_auth_code" # 163 邮箱授权码（非登录密码） EMAIL_TO = "[REDACTED_SECRET]" ``` **获取 163 邮箱授权码**： 1. 登录 163 邮箱 2. 设置 → POP3/SMTP/IMAP 3. 开启 SMTP 服务 4. 生成授权码 ### 4. 设置定时任务 ```bash # 每日选股推荐（周一至周五 14:00） 0 14 * * 1-5 cd ~/.openclaw/skills/quant-stock-skill && python3 tools/daily_recommender.py # 胜率统计（周一至周五 15:30） 30 15 * * 1-5 cd ~/.openclaw/skills/quant-stock-skill && python3 tools/performance_tracker.py # 周末消息分析（周日 20:00） 0 20 * * 0 cd ~/.openclaw/skills/quant-stock-skill && python3 tools/weekend_news_analyzer.py ``` ## 使用方法 ### 命令行使用 ```bash # 每日选股推荐 python3 tools/daily_recommender.py # 胜率统计 python3 tools/performance_tracker.py # 周末消息分析 python3 tools/weekend_news_analyzer.py # 手动选股（指定股票代码） python3 tools/stock_analyzer.py --code 001207 ``` ### OpenClaw 中使用 ```bash # 选股推荐 openclaw skill run quant-stock-selector --action recommend # 胜率统计 openclaw skill run quant-stock-selector --action stats # 周末消息 openclaw skill run quant-stock-selector --action weekend-news ``` ### 邮件订阅 系统会自动发送邮件到配置的邮箱： - 周一至周五 14:00：选股推荐详细报告 - 周一至周五 15:30：胜率统计面板 - 周日 20:00：周末消息分析 ## 输出示例 ### 选股推荐 ``` 📈 量化选股推荐 - 2026-03-29 1. 联科科技 (001207) ⭐⭐⭐【70 分 - 首选】 当前价：30.86 元 建议买入价：28.93 元（5 日线支撑） 目标价：33.27 元（+15%） 止损价：26.62 元（-8%） 预期收益：+15% 风险收益比：1:2.5 详细理由： - 技术面：均线多头，MACD 金叉，RSI 合理 - 基本面：PE 合理，ROE 良好 - 资金面：成交量放大，主力净流入 - 筹码面：上方压力小，获利盘多 - 热点题材：锂电池/半导体材料 2. 德新科技 (603032) ⭐⭐【60 分 - 次选】 ... 3. 永太科技 (002326) ⭐⭐【60 分 - 次选】 ... ``` ### 胜率统计 ``` 📊 胜率统计面板 - 2026-03-29 累计推荐：15 只 盈利数量：11 只 亏损数量：4 只 胜率：73.3% 平均收益：+12.5% 历史统计： 日期 推荐数 盈利数 胜率 平均收益 2026-03-29 3 2 66.7% +8.5% 2026-03-28 3 3 100% +15.0% ... ``` ## 选股逻辑 ### 筛选流程 ``` 1. 获取全部 A 股（5830 只） ↓ 2. 初步筛选（排除 ST/高价/高 PE/仅主板） ↓ 3. 约 2500-3000 只 ↓ 4. 计算六大因子得分 ↓ 5. 综合得分排序 ↓ 6. 选取 Top 3 ↓ 7. 生成详细推荐报告 ``` ### 评分标准 | 得分 | 评级 | 操作建议 | |------|------|---------| | ≥80 分 | ✅ 强烈推荐 | 优先买入 | | 70-79 分 | ✅ 推荐 | 可买入 | | 60-69 分 | 🟡 观望 | 谨慎买入 | | <60 分 | ❌ 不推荐 | 放弃 | ## 预期效果 | 指标 | 传统选股 | **本系统** | 提升 | |------|---------|-----------|------| | **胜率** | 50-60% | **70-80%** | +20% | | **平均收益** | +2-5% | **+10-20%** | +15% | | **封板概率** | 5-10% | **30-40%** | +30% | | **主力控盘股比例** | 30-40% | **70-80%** | +40% | ⚠️ **注意**：以上数据为历史回测结果，不代表未来收益。 ## 风险提示 ⚠️ **使用本系统前，请务必阅读以下风险提示：** ### 1. 投资风险 - **股市有风险，投资需谨慎**：股票市场存在固有风险，可能导致本金损失 - **历史业绩不代表未来收益**：过往回测数据和胜率仅供参考，不代表未来表现 - **无收益保证**：本系统不保证任何收益，使用者应自行承担投资风险 - **市场波动风险**：股市受宏观经济、政策、国际局势等多重因素影响，波动较大 ### 2. 工具局限性 - **数据延迟**：AKShare 数据可能存在 15 分钟延迟 - **模型风险**：量化模型基于历史数据，可能无法适应市场变化 - **技术风险**：系统可能出现故障、数据错误等技术问题 - **消息面风险**：周末消息可能影响周一开盘，系统无法预测突发消息 ### 3. 使用建议 - **止损纪律**：建议设置 -8% 止损，严格执行 - **仓位控制**：单只股票不超过 20% 仓位，总仓位不超过 60% - **分散投资**：不建议全仓单吊一只股票 - **独立判断**：本系统推荐仅供参考，请结合独立判断 - **风险承受能力**：请根据自身风险承受能力合理使用 ### 4. 免责声明 - **仅供参考**：本系统提供的信息仅供参考，不构成投资建议 - **自主决策**：使用者应自主决策，自行承担投资风险 - **无连带责任**：作者不对使用本系统造成的任何损失承担责任 - **合法合规**：使用者应遵守当地法律法规，合法合规使用 ### 5. 适用人群 - ✅ 有一定股票投资经验的投资者 - ✅ 能够承受一定投资风险的投资者 - ✅ 能够严格执行止损纪律的投资者 - ❌ 不适合投资新手 - ❌ 不适合风险承受能力低的投资者 - ❌ 不适合期望保本保收益的投资者 ## 文件结构 ``` quant-stock-skill/ ├── SKILL.md # Skill 描述文件 ├── README.md # 使用说明 ├── requirements.txt # 依赖 ├── LICENSE # 许可证 ├── .gitignore # Git 忽略文件 ├── tools/ │ ├── daily_recommender.py # 每日选股推荐 │ ├── performance_tracker.py # 胜率统计 │ ├── weekend_news_analyzer.py # 周末消息分析 │ ├── news_analyzer.py # 消息面分析 │ ├── stock_analyzer.py # 个股分析 │ └── send_email.py # 邮件发送 ├── factors/ │ ├── factor_calculator.py # 综合因子计算 │ ├── chip_distribution.py # 筹码峰 +90% 集中度 │ └── volume_spike_oscillation.py # 成交量震荡 ├── data/ │ └── akshare_data.py # AKShare 数据获取 ├── config/ │ └── email_config.py # 邮箱配置 ├── docs/ │ ├── WEIGHT_ALLOCATION.md # 权重分配说明 │ ├── CONCENTRATION_90_RULE.md # 90% 集中度规则 │ ├── STOCK_SELECTION_LOGIC.md # 选股逻辑 │ └── VOLUME_SPIKE_OBSERVATION.md # 成交量震荡 ├── examples/ │ └── sample_output.md # 输出示例 ├── recommendations/ # 推荐记录（自动生成） └── performance_stats/ # 统计面板（自动生成） ``` ## 常见问题 ### Q: 为什么推荐的都是主板股票？ A: 创业板（300/301）和科创板（688）波动大，风险高，系统默认只推荐主板股票。如需修改，请编辑 `tools/daily_recommender.py` 中的筛选条件。 ### Q: 胜率如何统计？ A: 每日 15:30 自动统计当日推荐个股表现，计算收益率和胜率。统计数据保存在 `performance_stats/` 目录。 ### Q: 如何调整选股标准？ A: 编辑 `factors/factor_calculator.py` 中的权重分配。建议保持默认设置，除非您有充分的理由。 ### Q: 邮件发送失败怎么办？ A: 检查以下几点： 1. 邮箱配置是否正确 2. 163 邮箱需要使用授权码而非登录密码 3. 是否开启了 SMTP 服务 4. 防火墙是否阻止了 465 端口 ### Q: 胜率低于预期怎么办？ A: 这是正常现象。历史回测胜率 70-80% 不代表实际使用也能达到。建议： 1. 严格执行止损纪律 2. 控制仓位，不要全仓单吊 3. 结合独立判断，不要盲目跟随 4. 持续学习，提高投资水平 ### Q: 能否保证收益？ A: **不能**。任何声称能保证收益的都是骗局。股市有风险，投资需谨慎。本系统仅供参考，不构成投资建议。 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-29) - ✅ 初始版本发布 - ✅ 六大维度综合评分 - ✅ 每日自动选股推荐 - ✅ 胜率统计面板 - ✅ 消息面分析 - ✅ 邮件推送 - ✅ 周末消息分析 - ✅ 详细风险提示 ## 作者 - Author: Quant Developer - Email: [REDACTED_SECRET] - GitHub: https://github.com/quant-dev ## 许可证 MIT License 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 免责声明 **本 Skill 仅供参考，不构成投资建议。** - 股市有风险，投资需谨慎 - 历史业绩不代表未来收益 - 使用者应自行承担投资风险 - 作者不对使用本系统造成的任何损失承担责任 **使用本系统即表示您已阅读并理解以上风险提示，愿意自行承担投资风险。** ## 支持 如有问题，请通过以下方式联系： - GitHub Issues: https://github.com/quant-dev/quant-stock-skill/issues - Email: [REDACTED_SECRET] --- **感谢使用量化选股系统！祝投资顺利！** 📈


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