Skill: jy02577302-ux/stock-analysis-cn (version 1.0.0)

--- name: stock-analysis-cn version: 1.0.0 description: "一键分析A股：技术面+估值+风险+基本面全覆盖，自动生成Word投资报告。基于腾讯财经API，内置行业专用估值基准。" author: "Shiming X" authorEmail: "[REDACTED_SECRET]" keywords: ["A股", "股票分析", "ETF", "技术面", "估值", "风险", "自动报告"] license: MIT repository: "https://github.com/jy02577302-ux/stock-analysis" publishedAt: "2026-03-18" tags: ["analysis", "reporting", "screening"] --- # Stock Analysis Skill **一键分析A股市场 · 自动生成投资报告** ## 概述 这是一个**全功能A股分析技能**，提供技术面、估值、风险、基本面四大维度的自动化分析，并可直接生成专业的投资报告（Markdown/Word）。适合个人投资者、量化研究员、资产管理人等。 **核心特点**: - ⚡ **一键分析**: 单条命令完成多维度分析 - 📊 **数据驱动**: 基于腾讯财经API实时数据 - 📄 **报告自动生成**: Markdown → Word，格式美观 - 🎯 **因子选股**: 支持PE、ROE、动量等多因子筛选 - 🇨🇳 **专为A股优化**: 银行、券商、军工等行业专用估值基准 --- ## 🎯 核心功能 ### 1. 技术面分析 判断趋势、找出买卖点、计算技术指标。 **输出指标**: - 趋势方向（上涨/下跌/震荡） - 均线系统（MA20、MA60、MA250） - 动量指标：RSI、MACD、KDJ - 支撑位与阻力位 - 近期涨跌幅（5日、20日、60日） **使用场景**: - "分析农业银行601288的技术面" - "招商银行600036的RSI是否超买？" - "找出最近突破MA20的股票" ### 2. 估值分析 评估股票是否高估或低估，纵向看历史，横向看行业。 **输出指标**: - PE/PB 当前值及历史分位数 - 5年PE/PB中位数 - 行业PE/PB中位数对比 - 估值评级：高估/正常/低估 **行业基准库**: - 银行股专用（PE 5-8x，PB 0.6-1.0x） - 券商股专用 - 军工股专用 - 新能源、光伏、锂电池等 **使用场景**: - "宁波银行002142当前PE处于历史什么位置？" - "对比招商银行和平安银行的估值水平" - "找出PE<10且PB<1的银行股" ### 3. 风险分析 量化波动性、回撤和风险调整收益。 **输出指标**: - 年化波动率 - 最大回撤（Max Drawdown） - 夏普比率（Sharpe Ratio） - 索提诺比率（Sortino Ratio） - Beta（与沪深300相关性） **使用场景**: - "计算贵州茅台最近1年的波动率和最大回撤" - "哪只银行股的夏普比率最高？" - "创业板ETF的风险指标怎么样？" ### 4. 基本面分析 评估公司财务健康度、盈利能力、成长性。 **输出指标**: - 盈利能力：ROE、ROA、毛利率、净利率 - 成长性：营收CAGR、净利润CAGR - 偿债能力：资产负债率、流动比率、速动比率 - 运营效率：总资产周转率、存货周转率 - 现金流：经营性现金流/净利润 **数据来源**: 东方财富、同花顺等财经网站（需网络抓取） **使用场景**: - "分析宁德时代的基本面：ROE、负债率、现金流" - "对比五粮液和贵州茅台的营收增速" - "找出ROE>15%且负债率<50%的消费股" ### 5. ETF专项分析 针对交易所交易基金的专门功能。 **额外指标**: - 跟踪误差（Tracking Error） - 流动性：日均成交量、买卖价差 - 基金信息：管理费、托管费、成立日期、规模 - 成分股覆盖度 - 折溢价分析（QDII、港股ETF） **使用场景**: - "分析510300沪深300ETF的跟踪误差" - "哪只科创50ETF规模最大、流动性最好？" - "券商ETF（512880）的管理费和成交额是多少？" ### 6. 因子筛选与选股 多因子模型快速筛选投资标。 **支持的因子**: - 价值因子：低PE、低PB、高股息率 - 成长因子：高营收增长、高利润增长 - 质量因子：高ROE、低负债、现金流好 - 动量因子：价格动量、 earnings momentum - 低波动因子：低Beta、低波动率 - 规模因子：市值暴露 **筛选流程**: 1. 定义因子条件（如：PE<15, ROE>15%） 2. 选择股票池（A股、港股、ETF等） 3. 执行筛选并评分 4. 输出Top N标的+关键指标 **使用场景**: - "筛选A股中PE<15且ROE>15%的股票" - "找出最近一个月涨幅最大的10只行业ETF" - "高股息低波动的红利ETF有哪些？" --- ## 📊 数据源与可靠性 | 数据类型 | 来源 | 延迟 | 覆盖范围 | |----------|------|------|----------| | 实时行情 | 腾讯财经API | ~15分钟 | A股全市场 | | 历史K线 | 腾讯财经API | ~15分钟 | 约1年日线 | | 指数PE/PB | 中证指数公司 | 每日 | 主要指数 | | 个股财务 | 东方财富/同花顺 | 1天 | 最新财报 | ⚠️ **局限性**: - 基本面数据为季度更新，非实时 - 部分新上市公司历史数据不足 - 如需实时Level-2数据，需要付费接口 --- ## 🚀 快速开始 ### 安装 ```bash # 从ClawHub安装 clawhub install stock-analysis # 或手动安装 cp -r stock-analysis.skill ~/.openclaw/skills/ ``` ### 使用示例 **单股综合分析**: ```python from stock_analysis import analyze # 分析农业银行 report = analyze('sh601288', name='农业银行') print(report['summary']) ``` **生成Word报告**: ```bash python scripts/report_generator.py sh601288 --name "农业银行" > report.md pandoc report.md -o report.docx ``` **筛选高股息低PE股票**: ```python from stock_analysis.screening import screen criteria = { 'pe': {'max': 15}, 'dividend_yield': {'min': 0.03}, 'roe': {'min': 0.10} } results = screen(universe='A股', criteria=criteria) ``` --- ## 📁 技能结构 ``` stock-analysis/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ ├── technical_analysis.py # 技术分析 │ ├── valuation_analysis.py # 估值分析 │ ├── risk_analysis.py # 风险分析 │ ├── fundamental_analysis.py # 基本面分析 │ ├── screening.py # 因子筛选 │ ├── report_generator.py # 报告生成 │ └── utils.py # 腾讯财经API封装 ├── references/ │ ├── indicators.md # 技术指标说明 │ ├── factors.md # 因子模型文档 │ ├── valuation_benchmarks.md # 行业估值基准 │ └── api_usage.md # API使用指南 └── assets/ ├── templates/ │ ├── analysis_report.md # 分析报告模板 │ └── screening_results.csv # 筛选结果模板 └── example_asset.txt ``` --- ## 🎓 使用指南 ### 何时使用？ - ✅ 研究一只股票是否值得买入 - ✅ 需要快速生成投资分析报告 - ✅ 批量筛选符合条件的股票 - ✅ 追踪持仓股的技术状态 - ✅ 对比不同股票的估值水平 - ✅ 评估投资组合的风险指标 ### 何时不使用？ - ❌ 需要实时Level-2行情（本技能使用延迟数据） - ❌ 复杂的DCF模型（本技能无完整财务预测） - ❌ 宏观策略研究（本技能聚焦个股） - ❌ 美股/港股深度分析（数据源以A股为主） --- ## 📈 典型工作流 1. **输入股票代码**（如 `sh601288` 农业银行） 2. **多维度分析**并行执行： - 技术面：趋势、指标、支撑阻力 - 估值：PE/PB历史分位、行业对比 - 风险：波动率、最大回撤、夏普比率 3. **生成综合评分**（0-10分） 4. **输出建议**（买入/持有/卖出） 5. **导出报告**（Markdown/Word） 整个过程约10-30秒，无需人工干预。 --- ## 🔧 定制与扩展 ### 添加自定义行业估值基准 编辑 `references/valuation_benchmarks.md`，添加你关注的行业PE/PB中位数。 ### 集成新数据源 修改 `scripts/utils.py`，接入其他财经API（如 Akshare、Baostock）。 ### 自定义报告模板 修改 `assets/templates/analysis_report.md`，调整输出格式和内容。 --- ## 📚 术语表 | 术语 | 解释 | |------|------| | PE (TTM) | 滚动市盈率，最新12个月净利润的倒数 | | PB | 市净率，股价/每股净资产 | | 历史分位数 | 当前值在历史序列中的百分比位置 | | MA20 | 20日均线，短期趋势线 | | RSI | 相对强弱指标，0-100，>70超买，<30超卖 | | 夏普比率 | 每单位风险获得的超额收益，越高越好 | | 最大回撤 | 历史上从高点到低点的最大下跌幅度 | | 跟踪误差 | ETF净值相对于基准指数的偏离标准差 | --- ## 🤝 贡献与反馈 - 报告Bug或提出建议：请提交Issue - 贡献代码：欢迎PR，特别是新指标、新数据源 - 数据源扩展：如果你有可用的免费API，欢迎集成 --- ## 📄 许可证 MIT License - 自由使用、修改、分发。 --- **版本**: 1.0.0 **最后更新**: 2026-03-18 **作者**: 养虾佬徐小明 (jy02577302) **ClawHub**: 搜索 `stock-analysis` 下载


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