Skill: yejinlei/quantflow-skill (version 1.1.1)

--- name: quantflow-skill description: 面向中文自然语言的量化金融数据研究技能。用于把"看看这只股票最近怎么样""帮我查财报趋势""最近哪个板块最强""北向资金在买什么""给我导出一份行情数据"这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。同时集成了 AKQuant 量化投研引擎，支持策略回测和量化分析。 author: yejinlei version: 1.0.0 requirements: python: 3.7+ packages: - name: akshare - name: akquant network_access: true --- # quantflow-skill 把自然语言财经数据请求，转成可执行的 Akshare 数据工作流。 这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。 ## What this skill is for 使用场景： - 看股票、指数、ETF 走势 - 查公司资料、估值、财务趋势 - 多标的横向对比 - 看资金流、板块强弱 - 梳理公告、新闻、政策 - 查看宏观经济数据 - 导出数据供分析或回测 - 使用 AKQuant 进行策略回测 *** ## What this skill is NOT for 不适合： - 直接给买卖建议或替代投资顾问 - 自动下单或执行交易 - 毫秒级实时交易决策 - 复杂回测引擎的实现 - 无网络支持时伪造数据 *** ## Environment check 前置校验： 1. 检查 Python 3.7+ 可用 2. 检查 akshare 包已安装 3. 必要时检查 akquant 包已安装 缺失包时提示安装命令： - `pip install akshare` - `pip install akquant` *** ## Intent taxonomy 任务类型与核心接口： ### 1. 行情 / 趋势 - 核心接口：`stock_zh_a_hist`, `stock_zh_a_spot`, `stock_zh_a_daily` ### 2. 基本资料 / 标的识别 - 核心接口：`stock_info_a_code_name`, `stock_company_info_em` ### 3. 财务 / 公司质量 - 核心接口：[REDACTED_SECRET], [REDACTED_SECRET] ### 4. 估值 / 基本面指标 - 核心接口：`stock_zh_a_spot`, [REDACTED_SECRET] ### 5. 资金流 / 市场行为 - 核心接口：`stock_em_flows`, `stock_hsgt_hold`, `stock_top_inst` ### 6. 板块 / 指数 / 主题 - 核心接口：`stock_board_industry_spot_em`, `stock_board_concept_spot_em` ### 7. 打板 / 情绪 / 活跃度 - 核心接口：`stock_limit_up_board_em`, `stock_market_activity_em` ### 8. 公告 / 新闻 / 研报 / 政策 - 核心接口：`stock_news_em`, `stock_announcement` ### 9. 宏观 / 跨市场 - 核心接口：`macro_china_cpi`, `macro_china_pmi`, `stock_us_spot`, `stock_hk_spot` ### 10. 导出 / 研究准备 - 核心：统一输出规则与命名规范 ### 11. 量化策略回测 - 核心接口：`stock_zh_a_daily`, `stock_zh_a_hist`, `akquant` 库 *** ## Entity resolution rules ### 标的解析 - 优先识别股票名、代码、指数名、ETF 名、基金名 - 对中文简称先尝试匹配标准对象 - 重名时列出候选并澄清 - 证券代码统一为标准格式 ### 市场识别 - 默认按 A 股理解，除非明确提到其他市场 - 指数、ETF、个股分开判断 ### 时间默认值 - “最近走势” → 近 20 个交易日 - “最近一段时间” → 近 3 个月 - “财报 / 业绩” → 最近 8 个季度 + 最近年度 - “资金流最近” → 近 5～20 个交易日 - “宏观最近” → 最近 6～12 期 ### 板块口径默认值 - 行业优先用申万 / 中信口径 - 概念优先同花顺 / 东方财富口径 - 依赖口径差异时明确说明 *** ## Input normalization rules 数据请求前规范化： - 日期统一为 `YYYY-MM-DD` - 检查 `start_date <= end_date` - 未来日期自动裁剪到最近可用日期 - 裸代码如 `000001` 需澄清或说明补全规则 - 冲突参数先裁决后传递 *** ## Data retrieval rules ### 文档先行 - 确认接口名、必填参数、可选参数、返回字段 ### 字段确认 - 使用已知字段白名单或接口文档确认 - 字段不存在时明确说明 ### 默认分段拉取 - 日线/周线/月线：按年或季度切片 - 财报：按年份/报告期切片 - 分钟数据：按月/周切片 - 大批量多标的：按标的分批 + 日期分段 ### 重试与限流 - 仅对瞬时错误（网络抖动、超时、429）有限重试 - 批量拉取时加入节流 ### 分段合并 - 合并、去重、按主键排序 - 记录失败分段并明确告知用户 *** ## Output contract 默认输出结构： 1. 一句话结论 2. 数据范围与口径 3. 关键指标/表格 4. 异常点/风险点/解释限制 5. 本地输出文件路径 ### 结果交付形态 - 小结果：Markdown 摘要 + 简短表格 - 中等数据表：CSV - 大规模分析：Parquet - 可复用流程：附 Python 脚本 - 可视化：输出图表或说明 ### 元信息 生成数据文件时记录： - 接口名、请求参数、拉取时间 - 数据行数、字段列表 - 失败分段/缺失情况 *** ## Data quality rules 数据拉取后检查： - schema 校验 - 关键字段存在性检查 - 主键去重 - 固定排序 - 日期标准化 - 数值字段类型规范化 ### 空结果处理 区分空表原因： - 非交易日 - 区间无数据 - 股票未上市 - 参数错误 *** ## Cache and reuse rules 支持： - 基础表缓存（股票列表、交易日历、指数基础信息） - 增量更新，避免全量重拉 - 大任务断点续跑 - 结果文件规范命名 推荐命名格式： - `daily_600519_2023-01-01_2023-12-31_2026-03-22.csv` - `financial_300750_2026-03-22.parquet` 缓存命中时说明来源。 *** ## Error handling 采用“人话 + 调试细节分层”方式输出错误。 ### 用户可见层 - akshare 包未安装 - 当前接口需要网络连接 - 时间范围过大，已自动分段拉取 - 股票名称不唯一，请确认 - 结果为空，可能因为非交易日/标的未上市 ### 调试层 必要时提供： - 接口名、参数 - 失败分段 - 异常原文 ### 部分成功原则 明确说明： - 成功部分 - 失败部分 - 是否生成不完整结果 *** ## Recommended minimal interface set 核心接口集： - `stock_zh_a_hist`：A股历史行情 - `stock_zh_a_spot`：A股实时行情 - `stock_info_a_code_name`：股票代码和名称 - `stock_financial_analysis_indicator`：财务分析指标 - `stock_balance_sheet_by_report_em`：资产负债表 - `stock_income_statement_by_report_em`：利润表 - `stock_em_flows`：资金流向数据 - `stock_hsgt_hold`：沪深港通持股 - `stock_board_industry_spot_em`：行业板块行情 - `stock_board_concept_spot_em`：概念板块行情 - `stock_limit_up_board_em`：涨停板数据 - `stock_news_em`：股票新闻 - `stock_announcement`：股票公告 - `macro_china_cpi`：中国CPI数据 - `macro_china_pmi`：中国PMI数据 - `stock_us_spot`：美股实时行情 - `stock_hk_spot`：港股实时行情 *** ## Best practices - 先理解任务，再选接口 - 先核心数据，再扩展 - 先给结论，再给证据 - 默认说人话，不堆字段名 - 对模糊中文表达有合理默认口径 - 大任务先给执行计划 - 导出任务保留脚本、元信息、文件路径 - 量化回测明确策略逻辑、时间范围和资金管理 - 回测结果结合交易成本和滑点分析 - 策略优化避免过拟合，使用样本外数据验证 *** ## Quick rule 当用户提到： - 看走势 - 查财报 - 比较公司 - 看板块 - 看资金流 - 梳理公告新闻 - 看宏观 - 拉数据导出 - 测试交易策略 - 回测量化模型 先想： **这是什么任务？默认该走哪条数据工作流？结果应该怎样交付才真正有用？**


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