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Agent Skill · 开发

stock-selecter(选股员)

stock-selecter 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。

stock-selecter 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 7,793。

总安装 3,528周安装 147GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,176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
3.3.2

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:stock-selecter(选股员)
来源仓库:https://github.com/alan1121-j/stock-selecter
安装命令:
openclaw skills install stock-selecter
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 stock-selecter

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。

整合14种经典选股策略的统一选股工具包,支持灵活组合使用。适用于基于技术面与基本面组合策略的股票初筛任务。输入策略名称或组合,返回符合条件的股票清单及简要说明。安装命令:openclaw skills install stock-selecter,需确认数据源可用性。注意不同策略适用周期差异,建议交叉验证结果。

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 stock-selecter;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

stock-selecter 怎么安装?

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

stock-selecter 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。

stock-selecter 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

stock-selecter 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。

stock-selecter 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,528 次,近一周安装 147 次,下载 1,176 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。

stock-selecter 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
stock-selecter

选股员 · 本页

3,528—权限未标注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
stock-selecter
version
3.3.0
description
>

stock-selecter 统一选股技能包 v3.3

概述

将14种选股策略聚合为单一入口,支持单策略独立运行、多策略组合(AND/OR/SCORE), 以及并发加速和 HTML 可视化报告。

可用策略

策略名说明核心条件评分维度
roeROE盈利能力ROE≥15%, ROA≥5%ROE/ROA/毛利/净利/负债率/ROE趋势
macdMACD底背离K线下行+MACD向上+底背离+放量K线斜率/MACD斜率/放量倍数/RSI
dividend高股息股息率≥3%+连续分红3年+ROE≥8%股息率/ROE/连续年数/估值/派息率
valuation低估值PE≤25+PB≤3+PEG≤1.5+ROE≥8%PE/PB/PEG/ROE/行业折价/PB历史分位
growth费雪成长股营收/净利双增≥20%+毛利≥30%营收增速/利润增速/毛利率/ROE
low_position长期低位价格分位≤25%+RSI≤40价格分位/RSI/距低点天数
volume_surge近期放量放量≥2倍+RSI≤45+反弹≥3%放量倍数/RSI/反弹幅度/连续放量天数
trend趋势分析均线多头+R²≥0.5+ADX≥25趋势斜率/R²/ADX/RSI/波动率/均线排列
patternK线形态命中1种+形态(双底/吞没/早晨之星等)命中形态数量
bollinger布林带下轨股价触及布林带下轨+RSI超卖触及程度/RSI/距下轨空间
shareholder_concentration筹码集中股东户数连续3期减少+ROE≥8%累计减少幅度/持续期数/ROE
cashflow_quality现金流质量经营现金流≥净利润3期+商誉<30%满足季度数/平均比率/ROE
northbound_flow北向资金北向连续净买入5日+累计≥5亿连续天数/累计净买入/ROE
shareholder_buyback股东增持增持比例≥0.5%+ROE≥8%增持比例/增持期数/ROE
analyst_target分析师目标价隐含目标价空间≥20%+连续预测2期上行空间/预测期数/ROE

评分体系

所有策略统一返回 0-100 分,分数越高表示股票质量越好。 多策略组合时,score 为各策略得分之和(AND 模式)或之和(OR/SCORE 模式)。

评分参考基准:

  • ROE 满分参考值 ≥25%
  • 毛利率满分参考值 ≥40-60%
  • ADX 满分参考值 ≥50
  • 放量倍数满分参考值 ≥3x

组合模式

AND   :多策略交集(股票必须同时通过所有策略,条件最严)
OR    :多策略并集(通过任意一个即入选)
SCORE :综合评分(全部策略打分,按总分排名,最宽松)

命令行用法

# 单策略(默认 AND)
python main.py --strategy roe --roe_threshold 15

# 多策略交集(最严)
python main.py --strategy roe,macd,dividend --mode and

# 多策略并集(宽松)
python main.py --strategy roe,macd --mode or --top 50

# 综合评分(适合 --strategy all)
python main.py --strategy all --mode score --top 50

# 并发执行(8线程,适合技术面策略)
python main.py --strategy macd,trend,volume_surge --workers 8

# 生成 HTML 可视化报告
python main.py --strategy roe,macd,dividend --report --output_dir ~/Desktop

# 调试(只分析前20只)
python main.py --strategy roe,trend --limit 20 --verbose

代码调用

from main import execute

# 基础用法
result = execute({"strategy": "roe", "roe_threshold": 15})

# 多策略 AND 交集
result = execute({
    "strategy": "roe,macd,valuation",
    "mode": "and",
    "roe_threshold": 15,
    "max_pe": 20,
})

# 全策略综合评分,并发 + HTML
result = execute({
    "strategy": "all",
    "mode": "score",
    "top_n": 50,
    "workers": 8,
    "report": True,
})

# 策略专属参数(支持 namespace 前缀)
result = execute({
    "strategy": "roe,valuation",
    "roe.roe_threshold": 20,    # ROE策略参数
    "valuation.max_pe": 15,     # 估值策略参数
})

返回格式

{
  "success": True,
  "results": [
    {
      "ts_code": "000001.SZ",
      "name": "平安银行",
      "industry": "银行",
      "score": 78.5,
      "strategies_hit": ["roe", "valuation"],
      "scores": {"roe": 45.2, "valuation": 33.3},
      # 以下为各策略专属字段
      "roe": 16.5, "roa": 8.2, "gross_margin": 35.1,
      "pe_ttm": 12.3, "pb": 1.1, "peg": 0.74,
    },
    ...
  ],
  "count": 42,
  "message": "[stock-selecter] AND 模式,耗时 89.3s",
  "metadata": {
    "strategies_used": ["roe", "valuation"],
    "mode": "and",
    "execution_time": 89.3,
    "per_strategy_counts": {"roe": 312, "valuation": 185},
    "saved_files": {
      "json": "/path/to/...",
      "csv":  "/path/to/...",
      "html": "/path/to/...",
    }
  }
}

参数说明

公共参数

参数默认说明
strategyroe策略名,逗号分隔,all=全部
modeandand/or/score
top_n0结果截断(0=不限)
workers1并发线程数(>1启用并发)
reportFalse是否生成 HTML 报告
saveTrue是否保存 JSON/CSV
output_dir自动输出目录

各策略专属参数

ROE (roe)

roe_threshold=15.0      # ROE 最低阈值(%)
roa_threshold=5.0      # ROA 最低阈值(%)
include_roa=True        # 是否同时筛选 ROA
min_report_periods=4   # 最少财报期数

MACD (macd)

k_slope_max=0.0         # K线斜率上限(正值=向上)
k_r2_min=0.3            # K线趋势 R² 下限
macd_slope_min=0.0      # MACD 斜率下限(正值=向上)
macd_r2_min=0.2         # MACD 趋势 R² 下限
require_divergence=True # 要求底背离
require_volume_surge=True# 要求放量
volume_surge_weeks=5    # 放量对比周数
volume_surge_threshold=1.5 # 放量倍数阈值

股息 (dividend)

min_dv_ratio=3.0        # 最低股息率(%)
min_consecutive_years=3 # 最少连续分红年数
min_roe=8.0             # 最低 ROE(%)
max_pe=30               # PE 上限

估值 (valuation)

max_pe=25.0             # PE 上限
max_pb=3.0             # PB 上限
max_peg=1.5            # PEG 上限(<1为低估)
industry_discount=0.85  # 行业基准折扣
min_roe=8.0            # 最低 ROE(%)

成长股 (growth)

min_revenue_growth=20.0   # 营收增速下限(%)
min_profit_growth=20.0   # 净利润增速下限(%)
min_gross_margin=30.0     # 毛利率下限(%)
min_consecutive_quarters=3# 连续净利润正增长季度数
min_roe=12.0             # 最低 ROE(%)

长期低位 (low_position)

lookback_days=250       # 历史价格窗口
low_position_pct=25.0  # 底部分位阈值(%)
rsi_max=40.0           # RSI 上限
rsi_window=14          # RSI 计算周期
data_period_years=2     # 数据拉取年数

近期放量 (volume_surge)

volume_surge_ratio=2.0   # 放量倍数阈值
volume_avg_days=20        # 均量计算周期
rsi_max=45.0            # RSI 上限
rebound_pct_min=3.0     # 最小反弹幅度(%)
rebound_days=5          # 反弹检测窗口
price_change_max=10.0  # 当日涨幅上限(%)
data_period_years=1     # 数据拉取年数

趋势 (trend)

ma_short=5             # 短期均线周期
ma_mid=20              # 中期均线周期
ma_long=60             # 长期均线周期
trend_r2_min=0.5       # 趋势 R² 下限
adx_min=25.0           # ADX 趋势强度下限
require_ma_bullish=True # 要求均线多头排列

形态 (pattern)

detect_double_bottom=True
detect_head_shoulders_bottom=True
detect_flag_breakout=True
detect_golden_cross=True
detect_morning_star=True
detect_bullish_engulfing=True
detect_cup_handle=True
min_pattern_score=1    # 最少命中形态数

布林带下轨 (bollinger)

bb_window=20           # 布林带周期
bb_std=2.0            # 标准差倍数
rsi_max=45.0          # RSI 上限
rsi_window=14         # RSI 周期
lookback_days=120     # 回看天数
price_change_max=9.0  # 当日涨幅上限(排除涨停)

筹码集中 (shareholder_concentration)

min_consecutive_quarters=3  # 连续减少季度数
max_holder_growth=-5.0     # 最大季度增长上限
min_roe=8.0               # 最低ROE
data_period_quarters=8      # 数据拉取期数

现金流质量 (cashflow_quality)

min_match_quarters=3      # 经营现金流>=净利润的季度数
total_periods=4            # 检测总期数
min_cashflow_ratio=0.8   # 经营现金流/净利润最小比率
min_roe=8.0              # 最低ROE
max_goodwill_pct=30.0    # 商誉/净资产上限(%)

北向资金 (northbound_flow)

min_consecutive_days=5     # 最少连续净买入天数
min_daily_net=1.0          # 单日最低净买入额(亿元)
min_total_net=5.0         # 累计最低净买入额(亿元)
lookback_days=20          # 回看天数
north_type=all            # all=全部/sh=沪股通/sz=深股通

股东增持 (shareholder_buyback)

min_buyback_ratio=0.5      # 最低增持占总股本比例(%)
min_consecutive_periods=1  # 最少增持期数
lookback_days=90          # 回看天数
holder_type=all           # all=任意/major=大股东/manager=高管
min_roe=8.0              # 最低ROE

分析师目标价 (analyst_target)

min_target_upside=20.0    # 最低目标价上行空间(%)
min_consecutive_forecasts=2# 最少连续盈利预测期数
forecast_years=2           # 预测年数
min_roe=8.0              # 最低ROE

输出文件

自动保存到 /Volumes/Alan HD/股票筛选/(Mac 外置硬盘),或指定目录:

  • screener_{策略}_{时间}.json — 完整原始数据
  • screener_{策略}_{时间}.csv — 表格格式
  • 选股报告_{时间}.html — 可交互可视化报告(需 --report)

目录结构

stock-selecter/
├── main.py              ← 统一入口(CLI + execute())
├── SKILL.md             ← 本文件
├── config.json          ← 默认配置
├── strategies/
│   ├── base.py          ← 抽象基类(含并发执行引擎)
│   ├── roe.py
│   ├── macd.py
│   ├── dividend.py
│   ├── valuation.py
│   ├── growth.py
│   ├── low_position.py
│   ├── volume_surge.py
│   ├── trend.py
│   ├── pattern.py
│   ├── bollinger.py       ← v3.2 新增
│   ├── shareholder_concentration.py  ← v3.2 新增
│   ├── cashflow_quality.py          ← v3.2 新增
│   ├── northbound_flow.py           ← v3.3 新增
│   ├── shareholder_buyback.py       ← v3.3 新增
│   └── analyst_target.py             ← v3.3 新增
└── utils/
    ├── loader.py        ← 共享库动态加载
    └── report.py        ← HTML 报告生成器

并发说明

  • workers=1(默认):串行执行,稳定可靠
  • workers>1:ThreadPoolExecutor 并发,适合 IO 密集型(大量 API 调用等待)
  • MACD/趋势/放量等技术面策略建议开启并发(--workers 8)
  • ROE/股息/估值等财务面策略数据量小,并发收益有限
  • 建议并发数不超过 16,避免触发 API 限流

平台分布

OpenClaw

80.23%
按下载量换算944

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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