Skill: maxhou-infinity/human-stock-helper (version 1.0.0)

--- name: human-stock-helper description: 为股票交易者提供理性分析、技术计算和策略执行提醒。基于AKShare、yfinance、pandas-ta等工具，帮助用户冰冷、果决地执行交易决策。 homepage: https://github.com/openclaw/skills/human-stock-helper metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["python3"], "py_packages": ["akshare", "yfinance", "pandas", "pandas-ta"] }, "install": [ { "id": "pip", "kind": "pip", "packages": ["akshare", "yfinance", "pandas-ta"], "label": "Install Python dependencies", }, ], }, } --- # human-stock-helper **通用股票交易辅助工具** - 适用于任何A股/港股/美股。 > 为 Max 主人设计的冰冷交易机器。摒弃情感，纯粹理性，积小利。 > > **能力升级(2026-03-02)：** 新增 Tavily 搜索 + stock-strategy-backtester 回测 --- ## 🚀 工具调用能力 | 工具 | 命令 | 用途 | |------|------|------| | AKShare | `python3 akshare` | A股实时/历史数据 | | Tavily搜索 | `mcporter call tavily.tavily_search` | 市场消息、目标价 | | Tavily研究 | `mcporter call tavily.tavily_research` | 深度研究报告 | | 回测工具 | `python scripts/backtest_strategy.py` | SMA/RSI策略回测 | ### 增强分析流程 ``` 1. Tavily搜索 → 获取最新消息和分析师目标价 2. AKShare获取历史K线 3. stock-strategy-backtester → 回测验证 4. 综合给出策略建议 ``` --- ## 核心功能 1. **股票数据获取** - A股/港股/美股实时及历史行情 2. **技术指标计算** - MACD、RSI、布林带等130+指标 3. **交易策略分析** - 基于基本面+技术面+宏观面的综合决策 4. **止盈止损计算** - 分批止盈、移动止损位设定 5. **持仓跟踪** - 记录交易历史，持续优化策略 ## 使用场景 ### 场景1：买入前分析（任何股票） ``` "分析贵州茅台(600519)，准备买入" "分析腾讯控股(00700)，建仓价400港币，买100股" "分析特斯拉(TSLA)，当前适合买入吗？" ``` → 执行完整分析：行业研究 → 基本面 → 技术面 → 给出操作建议 ### 场景2：持仓管理（任何持仓） ``` "我持有比亚迪(002594)，成本200元，现在怎么办？" "分析我的英伟达(NVDA)持仓" "中概互联ETF持仓分析" ``` → 计算止盈位、止损位，给出分批减仓策略 ### 场景3：复盘记录 ``` "记录今天卖出100股特变电工，价格31.50" "更新持仓：加仓茅台50股，价格1800" "清仓隆基绿能，记录收益" ``` → 更新持仓记录，计算实际收益，记录交易日志 --- ## 支持市场 | 市场 | 代码格式 | 数据来源 | |------|---------|---------| | **中国A股** | 600089、000001、300750 | AKShare | | **港股** | 00700、09988、03690 | yfinance | | **美股** | AAPL、TSLA、NVDA | yfinance | --- ## 首个验证案例：特变电工(600089) ### 场景2：持仓管理 ``` "我持有特变电工，已经盈利6%，下一步怎么办？" ``` → 计算止盈位、止损位，给出分批减仓策略 ### 场景3：复盘记录 ``` "记录今天卖出100股特变电工，价格31.50" ``` → 更新持仓记录，计算实际收益，记录交易日志 ## 分析框架 ### 1. 宏观环境 - 政策面（行业政策、国家投资计划） - 资金面（市场流动性、北向资金） - 国际市场（美股、汇率、大宗商品） ### 2. 行业分析 - 产业链位置（上游原材料、下游客户） - 竞争格局（市场份额、护城河） - 行业周期（成长期、成熟期、衰退期） ### 3. 公司基本面 - 主营业务构成 - 财务指标（营收、利润、毛利率、ROE） - 订单情况（在手订单、合同负债） - 风险因素 ### 4. 技术面分析 - 趋势判断（均线、通道） - 支撑阻力位 - 技术指标（MACD、RSI、KDJ、布林带） - 量价关系 ### 5. 交易策略 - 仓位管理（轻仓试探→加仓→满仓） - 分批止盈（三档止盈位） - 移动止损（保本→成本线下方→盈利保护） - 时间止损（设定持有期限） ## 核心原则 1. **不贪恋** - 到达止盈位坚决减仓 2. **不悔恨** - 止损后不再回头看 3. **冰冷执行** - 预设策略，机械执行 4. **积小利** - 不求暴利，稳定复利 ## 策略管理与执行分析工具 ### strategy_manager.py - 策略管理与交易纪律评估 **核心功能：** - 保存完整交易策略（止盈/止损/执行计划） - 记录每笔交易执行 - 自动对比实际执行 vs 策略建议 - 计算交易纪律评分 **命令：** ```bash # 查看策略详情 python3 strategy_manager.py strategy <code> # 记录执行并分析一致性 python3 strategy_manager.py execute <code> <action> <price> <shares> [notes] # 查看执行分析 python3 strategy_manager.py analysis [code] # 关闭策略（目标达成/止损） python3 strategy_manager.py close <code> ``` **示例：** ```bash # 查看特变电工策略 python3 strategy_manager.py strategy 600089 # 记录到达第一止盈位的减仓操作 python3 strategy_manager.py execute 600089 减仓 31.50 100 "到达第一止盈位" # 查看交易纪律评分 python3 strategy_manager.py analysis ``` **执行一致性分析示例：** ``` 📊 策略一致性分析 ------------------------------------------------------------ ✅ 执行与策略一致 策略建议: 第1档止盈: 31.5元减仓100股 实际操作: 减仓 100股 @ 31.5元 分析: 完美执行第1档止盈策略 ------------------------------------------------------------ ``` **偏离策略分析示例：** ``` 📊 策略一致性分析 ------------------------------------------------------------ ⚠️ 执行与策略有偏差 策略建议: 等待 31.5元 再减仓 实际操作: 减仓 100股 @ 30.8元 偏差类型: 提前减仓 分析: 未到达第一止盈位(31.5元)就减仓，可能错失后续涨幅 💡 改进建议: 1. 如果担心回调，可考虑减仓更少（如50股而非100股） 2. 或设置移动止损，而非提前止盈 ------------------------------------------------------------ ``` **数据存储：** - `memory/stock-strategies.json` - 策略定义 - `memory/stock-executions.json` - 执行记录与纪律评分 ## 数据存储总览 | 文件 | 用途 | |------|------| | `memory/stock-analysis-{code}.md` | 详细分析报告 | | `memory/stock-positions.json` | 当前持仓 | | `memory/stock-trades.json` | 交易历史 | | `memory/stock-strategies.json` | 策略定义 | | `memory/stock-executions.json` | 执行记录与纪律评分 | ## 版本记录 - v0.1.2 (2026-02-28) - 新增策略管理模块，支持策略-执行对比分析和交易纪律评分 - v0.1.1 (2026-02-28) - 新增持仓管理系统，支持增删改查和盈亏计算 - v0.1.0 (2026-02-28) - 初始版本，完成首笔交易分析（特变电工600089）


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