Skill: claremouse007/ths-level2 (version 1.0.0)

--- name: ths-level2 description: | 同花顺Level2数据获取与深度分析工具。支持读取同花顺远航版本地数据、 分析股票行情、获取实时Level2数据、生成技术分析报告。 用于：(1) 获取持仓股票实时数据 (2) Level2资金流向分析 (3) 个股深度分析 (4) 生成投资策略报告 --- # 同花顺Level2数据接入Skill 通过分析同花顺远航版客户端实现Level2数据获取与深度分析。 ## 📦 安装方法 ### 方法一：直接复制（推荐） ```bash # 复制整个目录到你的skills目录 cp -r ths_level2 ~/.openclaw/skills/ ``` ### 方法二：Git克隆 ```bash # 克隆到skills目录 git clone https://github.com/your-repo/ths-level2.git ~/.openclaw/skills/ths_level2 ``` ### 方法三：手动创建 1. 在 `~/.openclaw/skills/` 目录下创建 `ths_level2` 文件夹 2. 将以下必需文件放入该文件夹： - `SKILL.md` (本文件) - `_meta.json` - `.clawhub/manifest.json` - 核心Python脚本文件 ## 🔧 必需文件结构 ``` ths_level2/ ├── SKILL.md # 技能描述文件 ✅ ├── _meta.json # 元数据文件 ✅ ├── .clawhub/ # 技能标识目录 ✅ │ └── manifest.json # 清单文件 ├── config.json # 配置文件 ✅ ├── ths_client.py # TCP客户端 ✅ ├── ths_local_analysis.py # 本地分析工具 ✅ ├── complete_technical_analysis.py # 完整技术指标 ✅ ├── chip_analysis.py # 筹码分析 ✅ └── level2_integration.py # Level2集成分析 ✅ ``` ## ⚙️ 配置说明 ### 1. 基础配置 (`config.json`) ```json { "tushare_token": "your-tushare-token-here", "ths_path": "D:\\同花顺远航版", "default_stocks": [ {"code": "600276.SH", "name": "恒瑞医药"}, {"code": "600760.SH", "name": "中航沈飞"}, {"code": "600999.SH", "name": "招商证券"}, {"code": "601888.SH", "name": "中国中免"}, {"code": "002202.SZ", "name": "金风科技"}, {"code": "300188.SZ", "name": "国投智能"} ] } ``` ### 2. Tushare Token配置（可选但推荐） - 获取[REDACTED_SECRET] - 设置环境变量: ```bash # Windows setx TUSHARE_TOKEN your_token_here # Linux/Mac export TUSHARE_TOKEN=your_token_here ``` ## 🚀 使用方法 ### 快速开始（无需配置） ```bash # 基础持仓分析 python ths_local_analysis.py # 完整技术指标分析 python complete_technical_analysis.py # 筹码分析 python chip_analysis.py # Level2深度分析 python level2_integration.py ``` ### 高级功能（需要Tushare Token） ```bash # 获取真实行情数据 python ths_full_analysis.py # 连接同花顺服务器 python ths_client.py ``` ### API调用方式 ```python from ths_local_analysis import TechnicalAnalyzer # 分析单只股票 analyzer = TechnicalAnalyzer("600276", { "name": "恒瑞医药", "cost": 53.12, "shares": 1000, "current": 51.63, "change": -2.80 }) result = analyzer.analyze_position("600276", stock_info) print(result) ``` ## 📊 功能特性 ### 1. 技术指标分析 - **MACD/KDJ/RSI** - 经典技术指标 - **神奇五线谱** - MA5/MA10/MA20/MA60/MA120多均线评分 - **神奇九转** - 连续9日同向变化反转信号 - **牛熊线** - 长期趋势判断 - **多空线** - 短期多空状态 ### 2. 资金分析 - **资金抄底** - 价格超跌+量能配合信号 - **主力净额** - 主力资金流入/流出强度 - **成交量分析** - 量比、放量/缩量判断 ### 3. 筹码分析 - **筹码分布** - 价格区间筹码密集区识别 - **股东人数变化** - 识别筹码集中/分散趋势 - **获利盘比例** - 估算市场获利盘占比 - **压力支撑位** - 基于筹码密集区计算 ### 4. Level2数据 - **五档行情** - 实时买卖盘口数据 - **成交明细** - Level2逐笔成交分析 - **大单统计** - 主力资金流向判断 - **市场深度** - 买卖盘对比分析 ### 5. 智能建议系统 - **综合评分** - 0-100分量化评分 - **操作建议** - 积极关注/适度关注/观望/回避 - **关键信号** - 自动提取重要技术信号 ## 📁 文件说明 | 文件 | 功能 | 依赖 | |------|------|------| | `ths_local_analysis.py` | 基础持仓分析 | 无需Token ✅ | | `complete_technical_analysis.py` | 完整技术指标 | 无需Token ✅ | | `chip_analysis.py` | 筹码分析 | 无需Token ✅ | | `level2_integration.py` | Level2深度分析 | 无需Token ✅ | | `ths_full_analysis.py` | 完整分析 | 需要Tushare Token | | `ths_client.py` | 数据客户端 | 需要同花顺运行 | ## 🌐 数据来源 - **本地数据库**: `D:\同花顺远航版\bin\stockname\stocknameV2.db` - **Tushare API**: https://tushare.pro (需要Token) - **同花顺服务器**: hevo-h.10jqka.com.cn:9601 - **协议文件**: `DataPushJob.xml` ## 📝 输出结果 所有分析脚本都会生成JSON结果文件： - `ths_analysis.json` - 基础分析结果 - `complete_analysis_results.json` - 完整技术指标结果 - `chip_analysis_results.json` - 筹码分析结果 - `level2_analysis_results.json` - Level2分析结果 ## ⚠️ 注意事项 1. **合规使用**: 本工具仅供学习研究使用，请遵守相关法律法规和用户协议 2. **数据权限**: 同花顺Level2数据为付费服务，请确保您已开通相关权限 3. **网络要求**: 部分功能需要网络连接，确保防火墙允许访问 4. **管理员权限**: 内存读取功能需要以管理员权限运行 ## 🆘 故障排除 ### 常见问题 **Q: 运行报错"UnicodeEncodeError"** A: 确保系统编码为UTF-8，或在命令前添加 `chcp 65001` **Q: 无法连接同花顺服务器** A: 检查网络连接，或使用本地分析模式 **Q: 缺少依赖库** A: 安装所需库: `pip install akshare pandas numpy` ### 调试命令 ```bash # 测试本地数据读取 python ths_client.py # 测试基础分析 python ths_local_analysis.py # 查看配置 cat config.json ``` ## 📈 版本信息 - **版本**: 1.0.0 - **作者**: TE - **最后更新**: 2026-03-27 - **兼容性**: OpenClaw v1.0+ ## 🔗 相关资源 - **同花顺官网**: https://www.10jqka.com.cn/ - **Tushare文档**: https://tushare.pro/document/1 - **OpenClaw文档**: https://docs.openclaw.ai --- > 💡 **提示**: 对于日常使用，推荐先运行 `ths_local_analysis.py` 进行快速分析，再根据需要使用其他深度分析工具。

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