基于系统化 5 步流程筛选优质 A 股标的,结合量化指标、基本面、资金流向、行业赛道和风险评估。
bash
# 进入技能目录
cd ~/.openclaw/skills/a-stock-screener
# 安装依赖(首次运行)
pip install akshare pandas numpy openpyxl
# 执行完整筛选
python scripts/screen_stocks.py --output result.xlsx
访问 https://www.iwencai.com/ 输入:
text
非 ST,市盈率低于行业平均 15%,连续 3 年净利润增长,ROE 大于 15%,近 10 日北向资金净流入,属于半导体或新能源或人工智能,近 1 年最大回撤小于 30%
直接说:
条件标准说明排除 ST非 ST、非*ST排除退市风险股市盈率PE < 行业平均 × 0.85低于行业 15% 以上成交量近 30 日均量向上温和放大趋势流动性日均成交额 > 5000 万排除僵尸股
指标标准说明净利润增速连续 3 年 > 15%持续成长能力ROE> 15%股东回报率毛利率> 30%盈利能力负债率< 60%财务安全审计意见标准无保留排除财务暴雷
核查要点:
指标标准说明北向资金近 10 日净流入 > 0外资持续加仓主力资金近 5 日净流入机构资金动向融资余额稳步上升杠杆资金态度股东人数减少趋势筹码集中
数据来源:
2026 年政策倾斜赛道:
赛道政策支持3 年空间关键词半导体/芯片国产替代CAGR 20%+光刻机、存储、功率器件人工智能大模型应用CAGR 35%+AI 芯片、算法、应用新能源储能双碳目标CAGR 25%+锂电、光伏、风电高端装备制造业升级CAGR 15%+机器人、数控机床创新药医保谈判CAGR 18%+生物药、医疗器械
优先选择:
风险类型评估标准排除条件市场风险近 1 年最大回撤> 30% 排除解禁压力近 3 月限售股解禁解禁市值 > 流通市值 10% 排除质押风险大股东质押比例> 50% 排除商誉风险商誉/净资产> 30% 排除诉讼风险重大未决诉讼有则人工评估
风险等级划分:
工具用途链接同花顺问财自然语言选股https://www.iwencai.com/东方财富 Choice专业数据终端https://choice.eastmoney.com/雪球社区 + 数据https://xueqiu.com/巨潮资讯官方公告http://www.cninfo.com.cn/
pip install akshare代码名称PEROE北向流入行业风险等级000001平安银行5.212%+5 亿银行🟢600519贵州茅台28.530%+10 亿白酒🟢
markdown
## [股票代码] [股票名称] 分析报告
### 核心指标
- 当前价:XX 元
- 市值:XX 亿
- PE(TTM):XX
- ROE:XX%
### 五步评估
1. 量化初筛:✅/❌
2. 基本面:✅/❌(3 年净利增速 XX%)
3. 资金流:✅/❌(北向 10 日流入 XX 亿)
4. 行业赛道:✅/❌(XX 行业,政策支持度 XX)
5. 风险评估:🟢/🟡/🔴(最大回撤 XX%)
### 结论
- 综合评级:买入/持有/观望
- 目标价:XX 元
- 止损位:XX 元
bash
python scripts/screen_stocks.py [选项]
选项:
--output, -o 输出 Excel 文件路径 (默认:screening_result.xlsx)
--industry, -i 指定行业筛选 (如:半导体)
--help, -h 显示帮助信息
示例:
# 导出结果到指定文件
python scripts/screen_stocks.py --output my_stocks.xlsx
# 只筛选半导体行业
python scripts/screen_stocks.py --industry 半导体
免责声明: 本工具仅供研究参考,不构成投资建议。股市有风险,投资需谨慎。
Q1: 脚本运行报错 "ModuleNotFoundError"
bash
# 安装依赖
pip install akshare pandas numpy openpyxl
Q2: 数据获取失败
Q3: 筛选结果为空
最后更新: 2026-03-12 维护者: Luna