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A股分析研究助手,提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架(仅供研究参考,不构成投资建议)。适用于:(1) 获取A股行情和历史数据,(2) 技术面分析(K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等),(3) 基本面分析(财务指标、估值分析),(4) 板块热点追踪,(5) 选股策略筛选与量化因子分析,(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于:预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股(数据源不同)、加密货币。

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# A股分析师 Skill 专业的A股市场分析工具,整合多数据源,提供技术面、基本面综合分析和智能选股策略。 ## 数据获取 使用AKShare作为主要数据源(免费、开源、无需token): ```python pip install akshare --break-system-packages ``` ### 核心数据获取示例 ```python import akshare as ak # 实时行情 df = ak.stock_zh_a_spot_em() # 全部A股实时行情 # 历史K线 df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", adjust="qfq") # 板块行情 df = ak.stock_board_concept_name_em() # 概念板块 df = ak.stock_board_industry_name_em() # 行业板块 # 龙虎榜(日期用实际查询区间,格式 YYYYMMDD) df = ak.stock_lhb_detail_em(start_date="<起始日>", end_date="<结束日>") # 资金流向 df = ak.stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sz") ``` ## 分析工作流程 ### 1. 每日盘前分析 执行顺序: 1. 获取大盘指数(上证、深证、创业板) 2. 分析板块热点轮动 3. 筛选涨停股及连板股 4. 检测北向资金流向 5. 生成今日关注清单 ### 2. 技术面分析 对单只股票执行: 1. 获取历史K线数据(至少60日) 2. 计算技术指标(见 `references/technical_indicators.md`) 3. 识别K线形态(见 `references/candlestick_patterns.md`) 4. 判断趋势和支撑/阻力位 5. 生成技术面评分 ### 3. 基本面分析 执行顺序: 1. 获取财务数据(营收、净利润、ROE等) 2. 计算估值指标(PE、PB、PS) 3. 分析行业地位和竞争优势 4. 评估成长性和安全边际 5. 生成基本面评分 ### 4. 智能选股策略 **策略类型选择:** - 多因子综合策略 → 执行 `scripts/strategy_multi_factor.py`(已实现,内置 ST/停牌过滤) - 趋势突破 / 价值低估 / 动量因子等单因子策略 → 目前无独立脚本,在 multi_factor 基础上调整因子权重,或按需自行实现 ## 输出格式 ### 个股分析报告模板 ```markdown # [股票名称]([股票代码]) 分析报告 ## 基本信息 - 当前价格:¥XX.XX(涨跌幅 +X.XX%) - 市值:XXX亿 | PE(TTM):XX.X | PB:X.XX ## 技术面分析 - 趋势判断:[上升/震荡/下降] - 支撑位:¥XX.XX | 阻力位:¥XX.XX - 技术指标:MACD [金叉/死叉] | KDJ [超买/超卖/中性] | RSI [XX] ## 基本面分析 - 营收增速:XX% | 净利润增速:XX% - ROE:XX% | 毛利率:XX% ## 综合评分 - 技术面:⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) - 基本面:⭐⭐⭐☆☆ (3/5) ## 操作建议 [具体建...

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staruhub
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staruhub/ClaudeSkills
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9 months ago
Last Updated
1 weeks ago
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Python
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