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Agent Skill · 开发

baostock-tt-skills(baostock TT skills 开发)

baostock-tt-skills 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。

baostock-tt-skills 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 4,407。

总安装 8,323周安装 340GitHub Stars 1下载 2,666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
1.0.1

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:baostock-tt-skills(baostock TT skills 开发)
来源仓库:https://github.com/jasonpro22/baostock-tt-skills
安装命令:
openclaw skills install baostock-tt-skills
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 baostock-tt-skills

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。

A股历史行情与财务数据获取开发套件。baostock-tt-skills 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。支持 K线数据、季频财报、宏观指标与板块成分查询。适用于量化分析、投资策略回测或金融研究项目开发。需注册 Baostock 账户并获取 API 访问令牌。

数据延迟与精度请以官方发布为准,勿用于实盘交易。

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 baostock-tt-skills;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

baostock-tt-skills 怎么安装?

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

baostock-tt-skills 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。

baostock-tt-skills 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。

baostock-tt-skills 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。

baostock-tt-skills 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,323 次,近一周安装 340 次,下载 2,666 次,GitHub 1 星。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。

baostock-tt-skills 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
baostock-tt-skills

baostock TT skills 开发 · 本页

8,3231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
BaoStock 金融数据
description
获取A股历史K线数据、季频财务数据、宏观经济数据、板块成分股等
read_when
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"📈","requires":{"bins":["python3","pip"],"packages":["baostock"]}}}
allowed-tools
Bash(baostock:*)

BaoStock 金融数据技能

调用免费开源的A股金融数据平台 - 无需注册即可获取历史K线、财务数据、宏观数据

安装

pip install baostock

快速开始

import baostock as bs
import pandas as pd

# 登录系统
lg = bs.login()
print('login respond error_code:', lg.error_code)
print('login respond error_msg:', lg.error_msg)

# 获取历史K线数据
rs = bs.query_history_k_data_plus(
    "sh.600000",
    "date,code,open,high,low,close,volume,amount",
    start_date='2024-01-01',
    end_date='2024-12-31',
    frequency="d",
    adjustflag="3"
)

# 转换为DataFrame
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
print(result)

# 登出系统
bs.logout()

API 清单

1. 登录与登出

函数说明
login()登录系统
logout()登出系统

2. 历史K线数据

函数说明
query_history_k_data_plus()获取历史A股K线数据(日/周/月/分钟线)

参数说明:

  • code: 股票代码(sh.600000 或 sz.000001)
  • fields: 指标列表,逗号分隔
  • start_date: 开始日期(YYYY-MM-DD)
  • end_date: 结束日期(YYYY-MM-DD)
  • frequency: 数据类型(d=日线, w=周线, m=月线, 5/15/30/60=分钟线)
  • adjustflag: 复权类型(1=后复权, 2=前复权, 3=不复权)

常用指标:

date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg
peTTM,pbMRQ,psTTM,pcfNcfTTM,isST

3. 除权除息信息

函数说明
query_dividend_data()查询除权除息信息

参数:

  • code: 股票代码
  • year: 年份
  • yearType: 年份类型(report=预案公告年份, operate=除权除息年份)

4. 复权因子

函数说明
query_adjust_factor()查询复权因子信息

参数:

  • code: 股票代码
  • start_date: 开始日期
  • end_date: 结束日期

5. 季频财务数据

函数说明
query_profit_data()季频盈利能力
query_operation_data()季频营运能力
query_growth_data()季频成长能力
query_balance_data()季频偿债能力
query_cash_flow_data()季频现金流量
query_dupont_data()季频杜邦指数

参数:

  • code: 股票代码
  • year: 统计年份
  • quarter: 统计季度(1/2/3/4)

主要返回字段:

  • 盈利能力:roeAvg, npMargin, gpMargin, netProfit, epsTTM
  • 营运能力:NRTurnRatio, INVTurnRatio, CATurnRatio
  • 成长能力:YOYEquity, YOYNI, YOYEPSBasic
  • 偿债能力:currentRatio, quickRatio, cashRatio
  • 现金流量:CAToAsset, CFOToOR, CFOToNP

6. 季频公司报告

函数说明
query_performance_express_report()季频业绩快报
query_forecast_report()季频业绩预告

7. 证券基本资料

函数说明
query_stock_basic()证券基本资料

参数:

  • code: 股票代码(可选)
  • code_name: 股票名称(支持模糊查询)

返回字段:

  • code, code_name, ipoDate, outDate, type, status

8. 证券元信息

函数说明
query_trade_dates()交易日查询
query_all_stock()证券代码查询

9. 宏观经济数据

函数说明
query_deposit_rate_data()存款利率
query_loan_rate_data()贷款利率
query_required_reserve_ratio_data()存款准备金率
query_money_supply_data_month()货币供应量/月
query_money_supply_data_year()货币供应量/年

10. 板块数据

函数说明
query_stock_industry()行业分类
query_sz50_stocks()上证50成分股
query_hs300_stocks()沪深300成分股
query_zz500_stocks()中证500成分股

股票代码规则

  • sh.xxxxxx - 上海证券交易所(6位数字)
  • sz.xxxxxx - 深圳证券交易所(6位数字)
  • sh.000001 - 上证指数
  • sh.000300 - 沪深300指数

⚠️ 股票筛选默认规则 (重要)

"全市场扫描" = 全部A股股票 ,不包括沪深300/上证50/中证500等成分股 除非特别指明"沪深300"、"上证50",否则默认都是全部A股
字段值说明
type1仅A股股票 (排除指数/ETF/可转债)
status1仅上市状态 (排除退市/停牌)
# 获取上市中的A股股票列表 (全市场)
rs = bs.query_stock_basic()
data = []
while rs.next():
    data.append(rs.get_row_data())
df = pd.DataFrame(data, columns=rs.fields)
stocks = df[(df['type'] == '1') & (df['status'] == '1')]
# 约 5,191 只A股 (全市场)

# 仅沪深300成分股 (需特别指明)
rs = bs.query_hs300_stocks()

⚠️ 全市场扫描执行规则

全市场扫描 (5,000+股票) 耗时长,必须提示用户确认后再执行

执行流程

  1. 提示用户 → 显示扫描范围、预估时间
  2. 等待确认 → 用户确认后才开始执行
  3. 分批执行 → 每50只显示进度,避免被限流
  4. 完成后汇总 → 输出结果列表

提示语示例

⚠️ 即将进行全市场扫描
- 扫描范围:全部A股股票
- 预估时间:约30-60分钟
- 扫描进行中,请稍候...

/

示例代码

获取单只股票K线

import baostock as bs
import pandas as pd

lg = bs.login()

# 获取浦发银行日K线
rs = bs.query_history_k_data_plus(
    "sh.600000",
    "date,code,open,high,low,close,volume,amount,pctChg",
    start_date='2024-01-01',
    end_date='2024-12-31'
)

data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    data_list.append(rs.get_row_data())
    
df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
print(df)

bs.logout()

获取多只股票基本资料

import baostock as bs

lg = bs.login()

# 获取所有股票
rs = bs.query_stock_basic()
while rs.next():
    print(rs.get_row_data())

bs.logout()

获取财务数据

import baostock as bs

lg = bs.login()

# 获取浦发银行2024年Q2盈利能力
rs = bs.query_profit_data(code="sh.600000", year=2024, quarter=2)
while rs.next():
    print(rs.get_row_data())

bs.logout()

获取板块成分股

import baostock as bs

lg = bs.login()

# 获取上证50成分股
rs = bs.query_sz50_stocks()
while rs.next():
    print(rs.get_row_data())

bs.logout()

注意事项

  1. 无需注册 - BaoStock 免费使用,无需注册
  2. 数据范围 - 支持1990年至今的历史数据
  3. 更新频率 - 日K线盘后更新
  4. 复权说明 - 使用涨跌幅复权法,与同花顺/通达信可能有差异
  5. 频率限制 - 请勿频繁请求,建议添加适当延时

技术分析 (MyTT 集成)

本技能集成了 MyTT 技术分析库,当用户说"分析xxx的技术面"时,自动调用技术分析功能。

使用方式

用户输入系统行为
"分析中金黄金的技术面"调用 baostock + MyTT → 输出标准化技术分析报告
"查询中金黄金的K线数据"仅调用 baostock → 输出原始K线数据(不经过MyTT)

标准分析报告格式

当用户要求技术分析时,必须输出以下标准化格式:

1. 均线系统
  • MA5, MA10, MA20, MA30, MA60
  • 均线方向判断(↗上涨/↘下跌/→持平)
  • 金叉/死叉/多头/空头信号
2. MACD 指标
  • DIF, DEA, MACD 三个值
  • 金叉/死叉判断
  • 多头/空头判断
3. KDJ 指标
  • K, D, J 三个值
  • 超买/超卖判断(K>80超买,K<20超卖)
  • 金叉/死叉判断
4. RSI 指标
  • RSI 值
  • 强弱判断(>70超买,<30超卖,50中性)
5. BOLL 布林带
  • 上轨、中轨、下轨
  • 股价位置判断(突破上轨/跌破下轨/在中轨附近)
6. 综合判断
  • 短期评分 (1-5星)
  • 中期评分 (1-5星)
  • 操作建议

技术分析脚本

# 命令行使用
python3 scripts/technical_analysis.py sh.600489

# 或指定其他股票
python3 scripts/technical_analysis.py sz.000001

输出示例

📈 中金黄金 (sh.600489) 技术分析报告
更新时间: 2026-03-14 22:13:42
============================================================

【均线系统】
├── MA5: 31.47 元 (方向: ↘)
├── MA10: 32.17 元 (方向: ↘)
├── MA20: 31.39 元 (方向: ↗)
├── MA30: 32.28 元 (方向: ↗)
├── MA60: 28.35 元 (方向: ↗)
└── 信号: MA5<MA10 死叉, MA20>MA60 多头

【MACD指标】
├── DIF: 0.4310
├── DEA: 0.7290
└── MACD: -0.5960
    信号: 空头 死叉

【KDJ指标】
├── K: 24.53
├── D: 34.17
└── J: 5.26
    信号: 死叉, 超卖

【RSI指标】
├── RSI(6): 52.08
├── RSI(12): 52.08
└── RSI(24): 52.08
    信号: 偏强

【BOLL布林带】
├── 上轨: 33.93
├── 中轨: 31.39
└── 下轨: 28.84
    信号: 在中轨附近

【综合判断】
├── 短期: ⭐⭐ (2/5)
├── 中期: ⭐⭐⭐⭐ (4/5)
└── 建议: 中性震荡

============================================================
数据来源: BaoStock + MyTT

可用技术指标 (完整列表)

本技能集成了以下 MyTT 指标函数:

分类指标说明
趋势MACD指数平滑异同移动平均线
趋势DMI动向指标
趋势TRIX三重指数平滑平均线
趋势EXPMAEMA指数平均数
趋势BBI多空指标
均线MA简单移动平均
均线EMA指数移动平均
均线SMA中国式SMA
超买超卖KDJ随机指标
超买超卖RSI相对强弱指标
超买超卖WR威廉指标
超买超卖CCI顺势指标
超买超卖ROC变动率指标
超买超卖MTM动量指标
通道BOLL布林带
通道KTN肯特纳交易通道
通道TAQ唐安奇通道
能量OBV能量潮
能量VR容量比率
能量MFI资金流量指标
能量ASI振动升降指标
能量EMV简易波动指标
形态BRAR情绪指标
形态PSY心理线
形态DPO区间震荡线

平台分布

OpenClaw

80.81%
按下载量换算2,154

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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