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Agent Skill · 开发

akshare-stock-analysis(akshare 股票分析)

akshare-stock-analysis 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

akshare-stock-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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,348。

总安装 6,472周安装 278GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,268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:akshare-stock-analysis(akshare 股票分析)
来源仓库:https://github.com/429668385/akshare-stock-analysis
安装命令:
openclaw skills install akshare-stock-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 akshare-stock-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。

用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中承接股票分析类开发任务。整合 AKShare 数据、技术指标和板块轮动分析,输出结构化 JSON 结果。支持实时行情查询、MACD/RSI 指标计算和持仓风险诊断。

安装命令:openclaw skills install akshare-stock-analysis,基于 GitHub 仓库实现。使用前需确认权限、维护状态及是否会触发文件读写或网络请求。

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 akshare-stock-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

akshare-stock-analysis 怎么安装?

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

akshare-stock-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。

akshare-stock-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。

akshare-stock-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。

akshare-stock-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,472 次,近一周安装 278 次,下载 2,268 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。

akshare-stock-analysis 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
akshare-stock-analysis

akshare 股票分析 · 本页

6,472—需要联网MIT-0通过

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
akshare-stock-analysis
description
专业股票分析技能整合 akshare 数据 + 技术指标 + 板块轮动 + 持仓诊断。通过 AKShare CLI 调用A股/基金/期货实时行情数据,计算MACD/RSI/MA等技术指标,分析板块轮动趋势,诊断持仓风险与收益,输出结构化JSON结果。适用场景:股票行情查询、技术指标分析、持仓组合诊断、板块热点追踪、财经数据统计。触发关键词:分析股票、今日行情、持仓诊断、推荐股票、今日财经、股票代码、涨跌幅、北向资金。无需API密钥,直接调用 akshare 获取A股/基金/期货实时数据。
license
Copyright © 2026 少煊(年少有为,名声煊赫)<429668385@qq.com>. All rights reserved.

AKShare Stock Analysis Skill

基于 AKShare 实现股票/基金/期货数据查询、技术指标计算、持仓诊断等能力,通过命令行(CLI)快速调用,输出结构化 JSON 结果。

环境依赖

使用本技能前需确保已安装 akshare:

pip install akshare --upgrade
pip install pandas numpy

验证安装:

python -c "import akshare as ak; print(ak.__version__)"

核心 CLI 脚本

本技能封装了 scripts/akshare_cli.py CLI 工具,支持以下命令:

1. 实时行情查询

python scripts/akshare_cli.py spot [--code 股票代码]
  • 不带 --code:返回全市场行情(前100条)
  • 带 --code:返回指定股票行情

输出字段:代码、名称、最新价、涨跌幅、涨跌额、成交量、成交额、换手率、市盈率、市净率

2. 技术指标分析

python scripts/akshare_cli.py tech --code 股票代码 --start 开始日期 --end 结束日期

示例:

python scripts/akshare_cli.py tech --code 600000 --start 20240101 --end 20241231

输出指标:日期、收盘价、MA5/MA10/MA20、DIF、DEA、MACD、RSI

3. 持仓诊断

python scripts/akshare_cli.py diagnose --holdings '持仓JSON字符串'

示例:

python scripts/akshare_cli.py diagnose --holdings '[{"code":"600000","name":"浦发银行","cost":8.5,"shares":1000}]'

输出:总盈亏、各持仓明细(成本、现价、盈亏金额、盈亏比例、风险等级)

4. 热点板块

python scripts/akshare_cli.py plates

输出:涨幅前10的板块(板块名称、涨跌幅、换手率、成交额)

5. 财经数据汇总

python scripts/akshare_cli.py summary

输出:大盘指数(上证/深证/创业板)、涨跌家数、北向资金

6. 个股详情

python scripts/akshare_cli.py detail --code 股票代码

输出:个股完整行情数据(最新价、涨跌幅、成交量、成交额、换手率、市盈率、市净率、总市值、流通市值等)

7. 历史K线

python scripts/akshare_cli.py kline --code 股票代码 --start 开始日期 --end 结束日期 [--period 周期]

周期参数:daily(日线,默认)、weekly(周线)、monthly(月线)

8. 北向资金

python scripts/akshare_cli.py northbound

输出:近期北向资金净流入数据

使用场景示例

场景1:查询今日行情

用户说:"今天大盘怎么样?"、"看看今日行情"

→ 调用 python scripts/akshare_cli.py summary

场景2:分析个股技术指标

用户说:"分析一下600000的技术指标"、"帮我看看浦发银行的MACD"

→ 调用 python scripts/akshare_cli.py tech --code 600000 --start 20240101 --end 20241231

(日期范围根据当前日期自动推算近一年)

场景3:持仓诊断

用户说:"帮我诊断一下持仓"、"我的股票收益怎么样"

→ 询问用户持仓信息,构建 JSON 后调用 diagnose 命令

场景4:热点板块

用户说:"今天哪些板块涨得好?"、"热点板块有哪些?"

→ 调用 python scripts/akshare_cli.py plates

场景5:查询单只股票

用户说:"600000现在多少钱?"、"浦发银行今天涨了没?"

→ 调用 python scripts/akshare_cli.py spot --code 600000

数据输出格式

所有命令输出均为 JSON 格式,便于解析和展示。

实时行情示例

[
  {
    "代码": "600000",
    "名称": "浦发银行",
    "最新价": 8.62,
    "涨跌幅": 0.23,
    "涨跌额": 0.02,
    "成交量": 12345678,
    "成交额": 106432156.96,
    "换手率": 0.08,
    "市盈率": 6.23,
    "市净率": 0.45
  }
]

技术指标示例

[
  {
    "日期": "2024-12-30",
    "收盘": 8.62,
    "MA5": 8.58,
    "MA10": 8.55,
    "MA20": 8.51,
    "DIF": 0.05,
    "DEA": 0.04,
    "MACD": 0.02,
    "RSI": 58.23
  }
]

持仓诊断示例

{
  "总盈亏": 740.0,
  "明细": [
    {
      "代码": "600000",
      "名称": "浦发银行",
      "成本": 8.5,
      "现价": 8.62,
      "盈亏": 120.0,
      "盈亏率(%)": 1.41,
      "风险等级": "低"
    }
  ]
}

错误处理

  • 数据获取失败时返回 {"error": "错误信息", "code": "DATA_GET_FAILED"}
  • 股票代码不存在时返回空数组或错误提示
  • 网络超时默认10秒,可在脚本中调整

注意事项

  1. 调用频率:避免高频调用,建议接口间隔 ≥1秒
  2. 数据来源:主要来自东方财富、同花顺等公开数据源
  3. 股票代码格式:使用6位纯数字(如 600000、000858、300750)
  4. 交易时间:实时数据仅交易时间更新,非交易时间为收盘数据

平台分布

OpenClaw

75.58%
按下载量换算1,714

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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