Skill: bensema/ths-advanced-analysis (version 1.0.4)

--- name: ths-advanced-analysis description: 基于 thsdk 进行高级股票分析：分钟K线（1m/5m/15m/30m/60m/120m）、板块/指数行情（主要指数/申万行业/概念板块成分股）、多股票批量对比（表格+归一化走势图+相关性热力图）、盘口深度、大单流向、集合竞价异动、日内分时、历史分时。当用户提到"分钟K线"、"日内走势"、"盘口"、"大单"、"竞价异动"、"板块行情"、"行业排名"、"概念板块"、"成分股"、"对比多只股票"、"批量分析"、"涨幅对比"、"相关性"、"港股"、"美股"、"外汇"、"期货"、"资讯"、"快讯"，或者需要同时查看2只以上股票、关注短线交易、量化研究时，必须使用此skill。 --- # THS Advanced Analysis Skill ## 对话引导规范 ### 澄清意图（意图模糊时必问） | 用户说 | 可能的意图 | 必问 | |--------|-----------|------| | "帮我看看XX股票" | 实时行情？K线？大单？ | ✅ | | "分析一下XX" | 技术面？资金面？和谁对比？ | ✅ | | "XX板块怎么样" | 整体涨跌？成分股？领涨股？ | ✅ | | "选一些好股票" | 短线？价值？哪个行业？条件？ | ✅ | | "XX的5分钟K线" | 意图明确 | ❌ 直接执行 | | "今日涨停股" | 意图明确 | ❌ 直接执行 | **话术示例：** ``` 用户："帮我分析一下宁德时代" Claude："好的，请问你主要想看哪个方向？ 1. 今日实时行情 + 资金流向 2. 分钟K线（盘中走势） 3. 近期日K线趋势 4. 和比亚迪、亿纬锂能等对比 5. 用问财筛选相关概念股" ``` ### 调用后的后续提示（有延伸价值时才提） | 场景 | 提示 | |------|------| | 展示行业排名 | "需要查某个行业的成分股行情吗？" | | 展示分钟K线 | "需要同时看大单流向或盘口深度吗？" | | 展示多股对比表格 | "需要展示归一化走势图或相关性吗？" | | 问财选出候选股 | "需要对这些股票做K线技术验证吗？" | | 展示竞价异动 | "需要对某只异动股拉盘前分时看细节吗？" | --- ## 完整调用案例 | 文件 | 场景 | |------|------| | `examples/01_minute_kline.py` | 分钟K线 + 均线 + 成交量异动标注 | | `examples/02_sector_industry.py` | 行业排名 + 概念板块成分股 + 指数行情 | | `examples/03_multi_stock_compare.py` | 多股批量对比：表格 + 归一化走势 + 相关性 | | `examples/04_bigorder_auction.py` | 大单流向 + 竞价异动扫描 + 分时/盘口 + 资讯 | | `examples/05_wencai_nlp.py` | 问财NLP：选股/行情/财务/技术/复杂组合 | --- ## 场景速查 | 用户需求 | 方法 | |---------|------| | 今日涨停/连板/竞价强势股 | `wencai_nlp("今日涨停，非ST")` | | 财务选股（ROE/PE/PB） | `wencai_nlp("连续3年ROE大于15%，非ST")` | | 技术形态选股 | `wencai_nlp("均线多头排列，MACD金叉")` | | 分钟K线 | `klines(code, interval="5m", count=78)` | | 今日分时 | `intraday_data(code)` | | 历史某日分时 | `min_snapshot(code, date="20250101")` | | 五档盘口 | `depth(code)` | | 买方/卖方深度详情 | `order_book_bid(code)` / `order_book_ask(code)` | | 大单流向 | `big_order_flow(code)` | | 竞价异动扫描 | `call_auction_anomaly("USHA")` | | 申万行业列表 | `ths_industry()` | | 概念板块列表 | `ths_concept()` | | 板块行情（涨幅/市值） | `market_data_block(link_code)` | | 板块成分股 | `block_constituents(link_code)` | | 指数行情 | `market_data_index(ths_code)` | | 多股票对比 | 批量 `market_data_cn` + `klines` | | 港股行情 | `market_data_hk(code)` | | 美股行情 | `market_data_us(code)` | | 外汇汇率 | `market_data_forex(code)` | | 期货行情 | `market_data_future(code)` | | 实时资讯/快讯 | `news()` | | 权息资料 | `corporate_action(code)` | | 今日IPO / 待申购 | `ipo_today()` / `ipo_wait()` | --- ## 安装 ```bash pip install --upgrade thsdk ``` > 包来源：[PyPI](https://pypi.org/project/thsdk/) > 系统要求：Python 3.9+，支持 Linux(x86_64/arm64)、macOS(Intel/Apple Silicon)、Windows --- ## 连接 ```python from thsdk import THS with THS() as ths: # 游客模式，无需账户配置 ... ``` --- ## 第一步：代码解析 所有中文名/缩写/短代码先用 `search_symbols` 获得完整 THSCODE： ```python with THS() as ths: resp = ths.search_symbols("同花顺") # data → [ # {'THSCODE': 'USZA300033', 'Name': '同花顺', # 'MarketStr': 'USZA', 'Code': '300033', 'MarketDisplay': '深A'}, # {'THSCODE': 'URFI883404', 'Name': '同花顺情绪指数', 'MarketDisplay': '同指'}, # ] ``` **选码规则：** | 情况 | 处理 | |------|-----| | 0条 | 告知未找到 | | 1条 | 直接使用 | | 多条，只有1只A股（MarketDisplay含"沪A"或"深A"） | 自动选A股 | | 多条，多只A股 | 展示列表，等用户选择 | **市场前缀说明：** | 前缀 | 含义 | |------|------| | `USHA` | 上海A股 | | `USZA` | 深圳A股 | | `USHI` | 上海指数 | | `USZI` | 深圳指数 | | `USTM` | 北交所 | | `UHKG` | 港股 | | `URFI` | 行业/概念板块 | | `UFXB` | 外汇（基本汇率） | **常用指数 THSCODE（直接使用，无需 search_symbols）：** | 指数 | THSCODE | |------|---------| | 上证指数 | `USHI000001` | | 深证成指 | `USZI399001` | | 创业板指 | `USZI399006` | | 科创50 | `USHI000688` | | 沪深300 | `USHI000300` | | 中证500 | `USHI000905` | | 上证50 | `USHI000016` | > ⚠️ 指数前缀是 `USHI`/`USZI`，需调用 `market_data_index`，不能用 `market_data_cn` --- ## K线数据 **interval 参数：** `"1m"` / `"5m"` / `"15m"` / `"30m"` / `"60m"` / `"120m"` / `"day"` / `"week"` / `"month"` / `"quarter"` / `"year"` > ⚠️ 必须写 `"5m"`，不能写 `"5min"` **count 与 start/end 二选一，不可混用：** ```python from datetime import datetime from zoneinfo import ZoneInfo tz = ZoneInfo('Asia/Shanghai') with THS() as ths: # 按条数 resp = ths.klines("USZA300033", interval="5m", count=78) # 按时间范围 resp = ths.klines("USZA300033", interval="day", start_time=datetime(2025, 1, 1, tzinfo=tz), end_time=datetime(2025, 3, 1, tzinfo=tz)) # 前复权（量化回测用） resp = ths.klines("USHA600519", interval="day", count=250, adjust="forward") df = resp.df # 返回字段：时间, 收盘价, 成交量, 总金额, 开盘价, 最高价, 最低价 # 分钟K线"时间"自动转为 datetime；日K"时间"为 datetime(YYYYMMDD) ``` --- ## 分时与盘口数据 ### 日内分时（当日） ```python with THS() as ths: resp = ths.intraday_data("USZA300033") df = resp.df # 字段：时间(datetime+tz), 价格, 成交量, 总金额, 领先指标 ``` ### 历史分时（近一年） ```python with THS() as ths: resp = ths.min_snapshot("USZA300033", date="20240315") df = resp.df # 字段：时间(timestamp), 价格, 成交量, 外盘成交量, 内盘成交量, 总金额 ``` ### 五档盘口 ```python with THS() as ths: resp = ths.depth("USZA300033") # 单只 resp = ths.depth(["USZA300033", "USHA600519"]) # 多只 df = resp.df # 字段：买1~5价/量, 卖1~5价/量, 代码, 昨收价 ``` ### 买卖深度详情 ```python with THS() as ths: resp = ths.order_book_bid("USZA300033") # 买方深度 resp = ths.order_book_ask("USZA300033") # 卖方深度 df = resp.df ``` ### 3秒 Tick ```python with THS() as ths: resp = ths.tick_level1("USZA300033") df = resp.df # 字段：时间(timestamp), 价格, 成交方向, 交易笔数, 当前量 ``` ### 超级盘口（含委托档位） ```python with THS() as ths: resp = ths.tick_super_level1("USZA300033") # 实时 resp = ths.tick_super_level1("USZA300033", date="20240315") # 历史 df = resp.df # ⚠️ 部分字段值为 4294967295 表示无效数据，需过滤 ``` --- ## 大单与竞价 ### 大单流向 ```python with THS() as ths: resp = ths.big_order_flow("USZA300033") df = resp.df # 字段：时间, 成交方向, 成交量, 总金额, 委托买入价, 委托卖出价 ``` ### 集合竞价异动（9:15~9:25） ```python with THS() as ths: resp_sh = ths.call_auction_anomaly("USHA") # 沪市 resp_sz = ths.call_auction_anomaly("USZA") # 深市 df = resp_sh.df # 字段：时间, 价格, 总金额, 代码, 名称, 异动类型1(已映射中文) # 异动类型：涨停试盘/竞价抢筹/大幅高开/急速上涨/大买单试盘 等13种 ``` ### 早盘集合竞价快照 ```python with THS() as ths: resp = ths.call_auction("USZA300033") df = resp.df # 字段：时间, 成交方向, 成交量, 总金额, 委托买入价, 委托卖出价 ``` --- ## 板块与指数 ### 行业/概念板块列表 ```python with THS() as ths: resp = ths.ths_industry() # 同花顺行业，约90个 resp = ths.ths_concept() # 概念板块，约390个 df = resp.df # ⚠️ 仅返回：代码(URFIXXXXXX), 名称 # 涨幅/行情需另调 market_data_block(link_code) # extra['total_count'] = 板块总数 ``` ### 板块行情（两步走） ```python with THS() as ths: # Step 1：获取板块列表 resp = ths.ths_industry() target = next(r for r in resp.data if '半导体' in r['名称']) link_code = target['代码'] # 格式 URFIXXXXXX # Step 2：查板块行情 resp = ths.market_data_block(link_code, "基础数据") df = resp.df # 字段：价格, 涨幅, 成交量, 板块总市值, 板块流通市值, # 上涨家数, 下跌家数, 领涨股 # query_key 也支持 "扩展"（含板块涨速、主力净流入等） ``` ### 板块成分股 ```python with THS() as ths: resp = ths.block_constituents("URFI883404") df = resp.df # 字段：代码(完整THSCODE), 名称 # extra['total_count'] = 成分股总数 ``` ### 指数列表 & 行情 ```python with THS() as ths: # 全部指数列表（约580个） resp = ths.index_list() df = resp.df # 字段：代码, 名称 # 指数行情（单只或同市场批量） resp = ths.market_data_index("USHI000001") resp = ths.market_data_index(["USHI000001", "USHI000300", "USHI000905"]) df = resp.df # 字段：价格, 涨幅, 涨跌, 成交量, 总金额, 最高价, 最低价 # query_key 也支持 "扩展"（含量比、振幅等） ``` --- ## A股行情（market_data_cn） ```python with THS() as ths: resp = ths.market_data_cn("USZA300033", "基础数据") # 也支持列表（同市场） resp = ths.market_data_cn(["USZA300033", "USZA000001"], "汇总") df = resp.df # 基础数据字段：价格, 成交方向, 成交量, 交易笔数, 总金额, # 涨速, 当前量, 代码, 名称, 昨收价, 开盘价, 最高价, 最低价 ``` **query_key 选项：** | query_key | 含义 | |-----------|------| | `"基础数据"` | 价格、涨跌幅、成交量、金额、开高低、涨速 | | `"基础数据2"` | 精简版基础数据 | | `"基础数据3"` | 极简（价格、昨收、成交量） | | `"扩展1"` | 涨幅、涨跌、换手率、量比、主力净流入、委比 | | `"扩展2"` | 涨幅、换手率、总市值、流通市值、委比 | | `"汇总"` | 全量字段，多股对比首选 | > ⚠️ 同市场限制：USHA 和 USZA 不能在同一次调用中混合 --- ## 多市场行情 ### 港股 ```python with THS() as ths: # 港股列表 resp = ths.stock_hk_lists() # 港股行情 resp = ths.market_data_hk("UHKG00700", "基础数据") df = resp.df # query_key 支持："基础数据" / "每股净资产" / "净利润" / "财务指标" ``` ### 美股 / 纳斯达克 ```python with THS() as ths: resp = ths.stock_us_lists() # 美股列表 resp = ths.nasdaq_lists() # 纳斯达克列表 resp = ths.market_data_us("UNQQAAPL", "基础数据") df = resp.df # query_key 支持："基础数据" / "每股净资产" / "每股收益" / "净利润" / "财务指标" ``` ### 外汇 ```python with THS() as ths: resp = ths.forex_list() # 外汇列表（约25个，UFXB前缀） resp = ths.market_data_forex("UFXBGBPUSD", "基础数据") df = resp.df # 字段：价格, 委托买入价, 委托卖出价, 代码, 名称, 昨收价, 开盘价, 最高价, 最低价 # query_key 也支持 "扩展" ``` ### 期货 ```python with THS() as ths: resp = ths.futures_lists() # 主力合约列表 resp = ths.market_data_future("UCFSAU2506", "基础数据") df = resp.df # query_key 支持："基础数据" / "日增仓" / "扩展" ``` ### 债券 / ETF ```python with THS() as ths: resp = ths.bond_lists() # 可转债列表 resp = ths.fund_etf_lists() # ETF基金列表 resp = ths.fund_etf_t0_lists() # ETF T+0基金列表 resp = ths.market_data_bond("USHD123456", "基础数据") resp = ths.market_data_fund("USHA510300", "基础数据") ``` --- ## 多股票批量对比 ```python import pandas as pd from collections import defaultdict from thsdk import THS stock_names = ["贵州茅台", "五粮液", "泸州老窖"] with THS() as ths: # Step 1: 批量解析代码 stock_codes = [] for name in stock_names: resp = ths.search_symbols(name) a_shares = [s for s in resp.data if any(m in s.get('MarketDisplay', '') for m in ['沪A', '深A'])] if a_shares: stock_codes.append({'name': name, 'code': a_shares[0]['THSCODE']}) # Step 2: 按市场分组 by_market = defaultdict(list) for s in stock_codes: by_market[s['code'][:4]].append(s) # Step 3: 批量行情 rows = [] for market, stocks in by_market.items(): codes = [s['code'] for s in stocks] resp = ths.market_data_cn(codes, "汇总") for i, row in enumerate(resp.data): row['股票名称'] = stocks[i]['name'] rows.append(row) quote_df = pd.DataFrame(rows) # Step 4: 批量K线 klines_data = {} for s in stock_codes: resp = ths.klines(s['code'], interval="day", count=30, adjust="forward") klines_data[s['name']] = resp.df # Step 5: 归一化走势（起点=100） for name, df in klines_data.items(): df['归一化'] = df['收盘价'] / df['收盘价'].iloc[0] * 100 # Step 6: 相关性矩阵 returns = pd.DataFrame({name: df['收盘价'].pct_change() for name, df in klines_data.items()}) corr_matrix = returns.corr() ``` **输出规范：** 1. 表格：股票 / 最新价 / 涨幅% / 成交额 / 换手率 / 量比 / 主力净流入 / 总市值 2. 归一化走势折线图（多线，颜色区分） 3. 相关性热力图（量化场景） --- ## 问财自然语言查询（wencai_nlp） 对接 iwencai.com 同一接口，多条件用逗号/分号分隔。 ```python with THS() as ths: resp = ths.wencai_nlp("连续3日主力净流入，换手率大于5%，非ST") df = resp.df # ⚠️ 股票代码格式为 "605366.SH"，需转换 ``` **返回代码转换：** ```python def to_ths_code(code_str: str) -> str: # wencai 返回：'300033.SZ' / '600519.SH' / '835975.BJ' try: code, market = str(code_str).split('.') mapping = {'SH': 'USHA', 'SZ': 'USZA', 'BJ': 'USTM'} prefix = mapping.get(market.upper(), '') return f"{prefix}{code}" if prefix else None except Exception: return None df['ths_code'] = df['股票代码'].apply(to_ths_code) ``` **六大查询类型：** **① 行情 & 盘面** ```python "今日涨停，非ST" "连续2日涨停，非一字板，非ST" "今日涨停原因类别，涨停封单额，封单量" "竞价涨幅大于3%，竞价量大于昨日成交量5%，非ST" "主力净流入由大到小排名前20，非ST" "近10日区间主力资金流向大于5000万，市值大于100亿" ``` **② 板块 & 行业** ```python "今日申万行业涨跌幅排名" "今日概念板块涨幅排名前20" "人工智能概念股，今日涨跌幅，成交额，主力净流入" "今日涨幅最大的5个概念板块，涨幅，成分股数量" ``` **③ 财务指标** ```python "连续3年ROE大于15%，非ST，上市大于3年" "市盈率小于15，股息率大于3%，市净率小于2，非ST" "市净率小于1，非ST，流通市值大于20亿" "连续5年分红，股息率大于4%，资产负债率小于60%" ``` **④ 技术形态** ```python "均线多头排列，MACD金叉，换手率大于3%，非ST" "均线粘合，平台突破，成交量大于5日均量1.5倍" "仙人指路，非ST，非停牌" "250日新高，非ST，沪深A，上市超过250天" ``` **⑤ 复杂组合** ```python # 短线强势 "均线多头排列，MACD金叉，DIFF上穿中轴，换手率大于1%且小于10%，30日内有2个交易日涨幅大于4%，非ST" # 竞价打板 "昨日非一字板涨停，今日竞价涨幅大于等于0%且小于等于9.9%，今日隔夜买单额小于10亿，非ST，非科创板" ``` **⑥ 信息查询** ```python "涨停原因归类前20" "今日龙虎榜" "今日大宗交易" "近一周北向资金净买入前20" ``` | 方法 | 用途 | |------|------| | `wencai_nlp(condition)` | **主要用法**。完整自然语言，返回股票列表+字段 | | `wencai_base(condition)` | 简单字段查询，如 `"所属行业"` | --- ## 实时资讯（news） ```python import re with THS() as ths: resp = ths.news() # 默认：上证指数相关快讯 # 指定个股资讯： # resp = ths.news(text_id=0x3814, code="300033", market="USZA") for item in resp.data: props = dict(re.findall(r'(\w+)=([^\n]+)', item.get('Properties', ''))) print(f"[{props.get('source','')}] {item['Title']}") print(f" {props.get('summ','')}\n") # 字段：Op, Time(timestamp), Title, ID, Code, Stock, Properties # Properties 含：ctime, summ(摘要), source(来源) ``` --- ## 其他实用 API ### 权息资料 ```python with THS() as ths: resp = ths.corporate_action("USZA300033") df = resp.df # 字段：时间(int YYYYMMDD), 权息资料(文字) # 示例：20100312 → "2010-03-12(每十股 转增10.00股 红利3.00元)$" ``` ### IPO 数据 ```python with THS() as ths: resp = ths.ipo_today() # 今日申购/上市 resp = ths.ipo_wait() # 待申购 df = resp.df # 字段：stock_name, stock_code, order_date, issue_price, # issue_pe_static, success_rate, order_limit_up, # industry_name, exchange 等 ``` ### 市场列表 ```python with THS() as ths: resp = ths.stock_cn_lists() # 全部A股（约5198只） resp = ths.stock_hk_lists() # 港股 resp = ths.stock_us_lists() # 美股 resp = ths.stock_bj_lists() # 北交所 resp = ths.nasdaq_lists() # 纳斯达克 resp = ths.stock_b_lists() # B股 resp = ths.bond_lists() # 可转债 resp = ths.fund_etf_lists() # ETF基金 resp = ths.fund_etf_t0_lists() # ETF T+0基金 resp = ths.futures_lists() # 期货主力合约 resp = ths.forex_list() # 外汇（约25个） df = resp.df # 字段：代码(完整THSCODE), 名称 ``` ### 代码补全工具 ```python with THS() as ths: resp = ths.complete_ths_code("USZA300033") # 用于验证/补全代码信息 ``` --- ## 错误处理 ```python with THS() as ths: resp = ths.klines("USZA300033", interval="5m", count=60) if not resp: print(f"调用失败: {resp.error}") elif resp.df.empty: print("数据为空，可能是非交易时间") else: df = resp.df ``` **常见报错：** | 错误 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | `"未登录"` | 未 connect | 确保用 `with THS() as ths` | | `"证券代码必须为10个字符"` | 格式错误 | 先过 `search_symbols` | | `"一次性查询多支股票必须市场代码相同"` | 沪深混合 | 按市场分组查询 | | `"无效的周期类型: 5min"` | interval 写法错 | 改为 `"5m"` | | `"'count' 参数不能与 'start_time' 同时使用"` | 参数冲突 | 二选一 | **注意事项：** - 游客账户在部分专业数据/实时数据上可能有权限限制 - 批量拉取时建议加 `time.sleep(0.5)` 避免限流 - `THS` 为同步阻塞，在 FastAPI/asyncio 中需放入线程池 --- ## 与 ths-financial-data 的分工 | 场景 | skill | |------|-------| | 单只A股行情/资金流向/日K | `ths-financial-data` | | 分钟K线 / 盘中监控 | **本 skill** | | 盘口深度 / 大单 / 竞价异动 | **本 skill** | | 板块/指数行情及成分股 | **本 skill** | | 多股票批量对比 | **本 skill** | | 港股/美股/外汇/期货行情 | **本 skill** | | 实时资讯快讯 | **本 skill** | | 问财自然语言查询 | 两者均可 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)