一键分析A股市场 · 自动生成投资报告
这是一个 全功能A股分析技能,提供技术面、估值、风险、基本面四大维度的自动化分析,并可直接生成专业的投资报告(Markdown/Word)。适合个人投资者、量化研究员、资产管理人等。
核心特点:
判断趋势、找出买卖点、计算技术指标。
输出指标:
使用场景:
评估股票是否高估或低估,纵向看历史,横向看行业。
输出指标:
行业基准库:
使用场景:
量化波动性、回撤和风险调整收益。
输出指标:
使用场景:
评估公司财务健康度、盈利能力、成长性。
输出指标:
数据来源: 东方财富、同花顺等财经网站(需网络抓取)
使用场景:
针对交易所交易基金的专门功能。
额外指标:
使用场景:
多因子模型快速筛选投资标。
支持的因子:
筛选流程:
使用场景:
数据类型来源延迟覆盖范围实时行情腾讯财经API15分钟A股全市场历史K线腾讯财经API15分钟约1年日线指数PE/PB中证指数公司每日主要指数个股财务东方财富/同花顺1天最新财报
⚠️ 局限性:
bash
# 从ClawHub安装
clawhub install stock-analysis
# 或手动安装
cp -r stock-analysis.skill ~/.openclaw/skills/
单股综合分析:
python
from stock_analysis import analyze
# 分析农业银行
report = analyze('sh601288', name='农业银行')
print(report['summary'])
生成Word报告:
bash
python scripts/report_generator.py sh601288 --name "农业银行" > report.md
pandoc report.md -o report.docx
筛选高股息低PE股票:
python
from stock_analysis.screening import screen
criteria = {
'pe': {'max': 15},
'dividend_yield': {'min': 0.03},
'roe': {'min': 0.10}
}
results = screen(universe='A股', criteria=criteria)
text
stock-analysis/
├── SKILL.md # 本文件
├── scripts/
│ ├── technical_analysis.py # 技术分析
│ ├── valuation_analysis.py # 估值分析
│ ├── risk_analysis.py # 风险分析
│ ├── fundamental_analysis.py # 基本面分析
│ ├── screening.py # 因子筛选
│ ├── report_generator.py # 报告生成
│ └── utils.py # 腾讯财经API封装
├── references/
│ ├── indicators.md # 技术指标说明
│ ├── factors.md # 因子模型文档
│ ├── valuation_benchmarks.md # 行业估值基准
│ └── api_usage.md # API使用指南
└── assets/
├── templates/
│ ├── analysis_report.md # 分析报告模板
│ └── screening_results.csv # 筛选结果模板
└── example_asset.txt
输入股票代码(如 sh601288 农业银行)
多维度分析 并行执行:
生成综合评分(0-10分)
输出建议(买入/持有/卖出)
导出报告(Markdown/Word)
整个过程约10-30秒,无需人工干预。
编辑 references/valuation_benchmarks.md,添加你关注的行业PE/PB中位数。
修改 scripts/utils.py,接入其他财经API(如 Akshare、Baostock)。
修改 assets/templates/analysis_report.md,调整输出格式和内容。
术语解释PE (TTM)滚动市盈率,最新12个月净利润的倒数PB市净率,股价/每股净资产历史分位数当前值在历史序列中的百分比位置MA2020日均线,短期趋势线RSI相对强弱指标,0-100,>70超买,<30超卖夏普比率每单位风险获得的超额收益,越高越好最大回撤历史上从高点到低点的最大下跌幅度跟踪误差ETF净值相对于基准指数的偏离标准差
MIT License - 自由使用、修改、分发。
版本: 1.0.0
最后更新: 2026-03-18
作者: 养虾佬徐小明 (jy02577302)
ClawHub: 搜索 stock-analysis 下载