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Agent Skill · 开发

a-share-analysis(股票分析)

a-share-analysis 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

a-share-analysis 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,768。

总安装 10,266周安装 441GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,599核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:a-share-analysis(股票分析)
来源仓库:https://github.com/czf0718/a-share-analysis
安装命令:
openclaw skills install a-share-analysis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install a-share-analysis

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

提供A股实时行情、技术指标、财务数据和市场情绪分析,生成详细的Markdown格式综合投资报告。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install a-share-analysis;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

a-share-analysis 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install a-share-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

a-share-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

a-share-analysis 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

a-share-analysis 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

a-share-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,266 次,近一周安装 441 次,下载 3,599 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

a-share-analysis 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
a-share-analysis

股票分析 · 本页

10,266—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
a-share-analysis
description
A股全面分析工具,支持实时行情、技术分析、基本面分析、情绪分析,生成美观的Markdown分析报告。Use when user asks for: A股股票分析、市场行情查询、技术指标分析、财务数据获取、投资建议、龙虎榜数据、北向资金流向、综合投资报告等A股相关分析需求。

A股分析技能

功能概述

本技能提供全方位的A股分析能力,包括:

  • 📊 实时行情 - 指数、个股实时价格、涨跌幅、成交量
  • 🔧 技术分析 - MA均线、MACD、RSI、成交量分析、趋势判断
  • 📉 基本面分析 - 财务报表、估值指标、业绩分析
  • 💡 情绪分析 - 北向资金、市场情绪、龙虎榜
  • 📝 综合报告 - 美观的Markdown格式分析报告

快速开始

基本使用流程

  1. 收集数据 - 使用 fetch_realtime_data.py 获取实时行情
  2. 技术分析 - 使用 fetch_technical_indicators.py 分析技术指标
  3. 基本面分析 - 使用 fetch_fundamental_data.py 获取财务数据
  4. 情绪分析 - 使用 fetch_sentiment_data.py 分析市场情绪
  5. 生成报告 - 使用 generate_report.py 生成美观的分析报告

示例:分析贵州茅台

# 1. 获取实时行情
from scripts.fetch_realtime_data import AShareRealTimeFetcher
fetcher = AShareRealTimeFetcher()
data = fetcher.fetch_stock_data("600519")

# 2. 技术分析
from scripts.fetch_technical_indicators import AShareTechnicalAnalyzer
analyzer = AShareTechnicalAnalyzer()
technical = analyzer.analyze_technical_indicators("0.600519")

# 3. 基本面分析
from scripts.fetch_fundamental_data import AShareFundamentalFetcher
fund_fetcher = AShareFundamentalFetcher()
fundamental = fund_fetcher.fetch_financial_report("600519")

# 4. 生成报告
from scripts.generate_report import AShareReportGenerator
generator = AShareReportGenerator()
report = generator.generate_markdown_report({
    "stocks": {
        "600519": {
            "name": "贵州茅台",
            **data,
            "technical": technical,
            "fundamental": fundamental
        }
    }
})
print(report)

主要功能

1. 实时行情查询

获取指数行情
from scripts.fetch_realtime_data import AShareRealTimeFetcher

fetcher = AShareRealTimeFetcher()

# 获取单个指数
sh_index = fetcher.fetch_index_data("sh000001")  # 上证指数
sz_index = fetcher.fetch_index_data("sz399001")  # 深证成指

# 批量获取指数
indices = fetcher.fetch_multiple_indices([
    "sh000001",  # 上证指数
    "sz399001",  # 深证成指
    "sz399006",  # 创业板指
    "sz399005",  # 科创50
])
获取个股行情
# 获取单个股票
stock_data = fetcher.fetch_stock_data("600519")  # 贵州茅台

# 批量获取股票
stocks_data = fetcher.fetch_multiple_stocks([
    "600519",  # 贵州茅台
    "000858",  # 五粮液
    "300750",  # 宁德时代
])
返回数据结构
{
    "code": "600519",
    "name": "贵州茅台",
    "price": 1800.50,           # 当前价格
    "change": 8.50,             # 涨跌额
    "change_percent": 0.47,     # 涨跌幅 (%)
    "volume": "12.5万",         # 成交量
    "amount": "22.5亿",         # 成交额
    "high": 1810.00,            # 最高价
    "low": 1790.00,             # 最低价
    "open": 1792.00,            # 开盘价
    "pre_close": 1792.00,       # 昨收价
    "time": "2026-02-27 14:30:00"  # 更新时间
}

2. 技术指标分析

均线分析
from scripts.fetch_technical_indicators import AShareTechnicalAnalyzer

analyzer = AShareTechnicalAnalyzer()

# 获取技术指标
technical = analyzer.analyze_technical_indicators("0.600519")
返回数据结构
{
    "code": "0.600519",
    "name": "贵州茅台",
    "current_price": 1800.50,
    "ma": {
        "5": 1795.23,  # MA5
        "10": 1788.45, # MA10
        "20": 1775.67, # MA20 (中期趋势)
        "60": 1750.89  # MA60 (长期趋势)
    },
    "macd": {
        "dif": 5.23,   # DIF
        "dea": 3.45,   # DEA
        "macd": 3.56,  # MACD柱
        "signal": "bullish"  # 看多/看空信号
    },
    "rsi": 65.32,      # RSI值
    "volume_ratio": 1.85,  # 成交量比
    "trend": "bullish",    # 趋势: bullish/bearish/neutral
    "support": 1780.00,    # 支撑位
    "resistance": 1830.00  # 阻力位
}
技术信号解读

均线排列:

  • MA5 > MA10 > MA20 > MA60: 多头排列 (强势)
  • MA5 < MA10 < MA20 < MA60: 空头排列 (弱势)
  • 其他: 震荡整理

MACD信号:

  • bullish: DIF > DEA 且金叉,看多信号
  • bearish: DIF < DEA 且死叉,看空信号

RSI信号:

  • RSI > 70: 超买区域,警惕回调
  • RSI < 30: 超卖区域,可能反弹
  • 30-70: 正常区间

3. 基本面分析

财务数据查询
from scripts.fetch_fundamental_data import AShareFundamentalFetcher

fund_fetcher = AShareFundamentalFetcher()

# 获取财务报表
financial = fund_fetcher.fetch_financial_report("600519", "20231231")
返回数据结构
{
    "code": "600519",
    "name": "贵州茅台",
    "report_date": "20231231",
    "total_revenue": 1234567890,    # 营业总收入
    "operating_revenue": 1234567890, # 营业收入
    "net_profit": 617283945,        # 净利润
    "total_profit": 617283945,      # 利润总额
    "total_revenue_growth": 12.34,  # 营收同比增长
    "net_profit_growth": 15.67,     # 净利润同比增长
    "roe": 32.56,                   # ROE (%)
    "debt_to_asset": 20.15,         # 资产负债率 (%)
    "gross_margin": 91.23,          # 毛利率 (%)
    "net_margin": 50.00,            # 净利率 (%)
    "return_on_asset": 25.67,       # ROA (%)
    "current_ratio": 3.45,          # 流动比率
    "quick_ratio": 2.34,            # 速动比率
    "psr": 4.56,                    # 市销率
    "pe_ttm": 28.56,                # 市盈率TTM
    "pb": 8.23,                     # 市净率
    "market_cap": 2256789000000,    # 总市值
    "circulating_market_cap": 2256789000000  # 流通市值
}
估值指标计算
# 计算估值指标(需要传入当前股价)
valuation = fund_fetcher.calculate_valuation_metrics("600519", 1800.50)
返回数据结构
{
    "code": "600519",
    "name": "贵州茅台",
    "current_price": 1800.50,
    "market_cap": 2256789000000,
    "pe": 28.56,      # PE = 净利润 / 股价
    "pb": 8.23,       # PB = 市值 / 总资产
    "ps": 4.56,       # PS = 市值 / 营收
    "roe": 32.56,
    "net_margin": 50.00
}

4. 情绪分析

市场情绪查询
from scripts.fetch_sentiment_data import AShareSentimentAnalyzer

sentiment_analyzer = AShareSentimentAnalyzer()

# 获取情绪分析
sentiment = sentiment_analyzer.analyze_sentiment_summary()
返回数据结构
{
    "date": "2026-02-27",
    "northbound": {
        "stock_count": 3567,
        "total_inflow": 45.67,     # 总成交额 (亿元)
        "net_inflow": 23.45,       # 净流入 (亿元)
        "avg_net_inflow": 0.0066,  # 平均净流入 (亿元/只)
        "signal": "强势流入"       # 信号: 强势流入/小幅流入/小幅流出/强势流出
    },
    "market_sentiment": {
        "bullish_ratio": 45.23,    # 看多比例
        "bearish_ratio": 30.45,    # 看空比例
        "neutral_ratio": 24.32,    # 观望比例
        "signal": "NEUTRAL"        # bullish/bearish/neutral
    },
    "l2h_list": [
        {
            "code": "300750",
            "name": "宁德时代",
            "change_percent": 10.01,
            "limit_type": "首次上榜",
            "net_amount": 12300000,  # 净买入 (元)
            "buy_amount": 25000000,
            "sell_amount": 12700000
        }
    ]
}

5. 综合报告生成

生成Markdown报告
from scripts.generate_report import AShareReportGenerator

generator = AShareReportGenerator()

# 生成报告
report = generator.generate_markdown_report(
    analysis_data={
        "summary": "今日A股市场震荡调整...",
        "indices": {...},
        "stocks": {
            "600519": {
                "name": "贵州茅台",
                **stock_data,
                "technical": technical_data,
                "fundamental": fundamental_data
            }
        },
        "sentiment": sentiment_data,
        "recommendations": {
            "indices": {...},
            "stocks": {...},
            "risk_level": "中等风险"
        }
    },
    report_title="贵州茅台深度分析报告"
)

print(report)
保存报告
# 保存到文件
filepath = generator.save_report(report, "a-share-analysis-report.md")
print(f"报告已保存至: {filepath}")
报告包含内容
  • 📊 市场摘要
  • 📈 主要指数行情(表格形式)
  • 📋 个股分析(包含实时行情、技术指标、基本面)
  • 🔧 技术指标分析(均线、MACD、RSI、成交量)
  • 📉 基本面分析(财务指标、估值指标)
  • 💡 市场情绪分析(北向资金、市场情绪、龙虎榜)
  • 💼 投资建议
  • ⚠️ 风险提示

指数代码对照表

主要指数

指数名称代码说明
上证指数sh000001上海主板综合指数
深证成指sz399001深圳主板综合指数
创业板指sz399006创业板综合指数
科创50sz399005科创板50指数
沪深300sh000300沪深300指数
中证500sz399905中证500指数
中证1000sz399910中证1000指数

个股代码格式

  • 上海市场: 0.600519 (贵州茅台)
  • 深圳市场: 1.000858 (五粮液)

分析建议框架

个股分析建议

  1. 技术面:

- 均线排列判断趋势 - MACD判断买卖信号 - RSI判断超买超卖 - 成交量分析资金动向

  1. 基本面:

- 营收和利润增长情况 - ROE、毛利率、净利率等盈利能力指标 - 资产负债率等财务健康度 - 估值指标(PE、PB、PS)

  1. 情绪面:

- 北向资金流向 - 市场整体情绪 - 龙虎榜资金动向

  1. 综合判断:

- 技术面+基本面+情绪面综合分析 - 给出具体投资建议(买入/持有/卖出) - 提供支撑位和阻力位参考

指数分析建议

  1. 趋势判断:

- 均线排列 - MACD信号 - 成交量变化

  1. 市场情绪:

- 北向资金流向 - 市场情绪指标 - 龙虎榜活跃度

  1. 投资建议:

- 看多/看空/观望 - 操作策略建议

注意事项

  1. 数据延迟: 实时行情数据可能有1-2秒延迟
  2. API限制: 频繁请求可能被限流,建议适当间隔
  3. 历史数据: 财务数据为历史数据,不是实时更新
  4. 投资建议: 报告仅供参考,不构成投资建议,投资有风险
  5. 数据准确性: 数据来源于东方财富网,以官方数据为准

技能文件结构

a-share-analysis/
├── SKILL.md (本文件)
├── scripts/
│   ├── fetch_realtime_data.py      # 实时行情获取
│   ├── fetch_technical_indicators.py # 技术指标分析
│   ├── fetch_fundamental_data.py    # 基本面分析
│   ├── fetch_sentiment_data.py      # 情绪分析
│   └── generate_report.py           # 报告生成
└── references/
    └── data_sources.md              # 数据源说明

常见使用场景

场景1: 分析个股

  • 用户说"分析一下贵州茅台"
  • 获取实时行情 → 技术分析 → 基本面分析 → 生成报告

场景2: 市场概览

  • 用户说"今天A股怎么样"
  • 获取主要指数行情 → 市场情绪分析 → 生成摘要报告

场景3: 技术分析

  • 用户说"宁德时代的MACD和RSI怎么样"
  • 获取技术指标 → 详细分析 → 给出信号

场景4: 投资决策

  • 用户说"五粮液值得买入吗"
  • 综合分析技术面、基本面、情绪面 → 给出投资建议

更新日志

  • 2026-02-27: 初始版本,支持实时行情、技术分析、基本面分析、情绪分析、报告生成

平台分布

OpenClaw

70.26%
按下载量换算2,529

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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