📈 A-Stock-Skills

🇨🇳 专业级 A 股分析 Claude Agent Skills 库 | 10 个核心 Skills 覆盖数据采集 / 技术分析 / 量化筛选 / 报告生成 / 工具集成

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🎯 项目简介

A-Stock-Skills 是面向 A 股市场的 Claude Agent Skills 集合。每个 Skill 符合 Claude Agent Skills 规范,包含 SKILL.md (YAML frontmatter + 完整说明) + 可执行 main.py 脚本。

集成 akshare / tushare / 东方财富 多源数据,提供从数据采集 → 市场分析 → 个股研究 → 量化策略 → 智能报告的全链路分析能力。

🤖 专为 Claude Code 设计 - 在 Claude Code 中,这些 Skill 会被自动加载,Claude 会知道何时使用它们。

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✨ 核心特色

特色	描述
🎯 少即是多	10 个核心 Skill 覆盖 90% 实战需求,其余 29 个归档到 archive-v1
🔌 多源 fallback	ifzq gtimg → sina → 东财 → akshare,住宅 IP 也能用
💾 K线 parquet 缓存	第一次 30 分钟,之后 5 秒,加速 360 倍
🔁 断点续传	screener 跑到一半崩了? 下次自动继续
📝 AI 复盘机制	trade-journal 记录 AI 推荐 vs 实盘,跑 3 个月看胜率
🛡️ 不接券商账号	安全第一,交易还是您自己来

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📦 10 个核心 Skills 一览

📦 29 个原 Skill (ML/量化训练/多策略组合等) 已归档到 archive-v1 分支

🏗️ Layer 1: 基础设施层 (3)

Skill	适用场景	怎么用
astock-data-source	想拿某只股票/某只 ETF 的实时价格或 K 线	Claude 里直接说"601991 现在多少钱",它自动调用
astock-utils	需要转换股票代码格式 (601991 ↔ sh601991)、算交易日、格式化输出	其他 Skill 内部调用,你一般不用直接用
astock-cache	跑全市场筛选每次都要等半小时,想让第二次只等 5 秒	跑一次 python daily_update.py,之后跑筛选就快了

📡 Layer 2: 数据采集层 (2)

Skill	适用场景	怎么用
watchlist-monitor	持仓股想实时监控,涨 5% 自动提醒,免得收盘才发现	生成 watchlist.yaml 配股票池,loop --interval 30 启动
🆕 trade-journal	想记录 AI 给的推荐,30 天后看 AI 准不准	每次 AI 推荐用 record 记录,30 天后用 review 看胜率

🎯 Layer 4: 个股分析层 (1)

Skill	适用场景	怎么用
stock-technical-analysis	想看 MACD 金叉、KDJ 死叉、是否站上 20 日均线	Claude 里说"601991 现在 MACD 是不是金叉"

📊 Layer 5: 量化策略层 (1)

Skill	适用场景	怎么用
screener	想从全市场 5000 只里筛出"PE<20、ROE>15、站上 20 日均线"的股票	screen --where "pe<20 and roe>15"

📝 Layer 6: 报告层 (1)

Skill	适用场景	怎么用
report	想让 AI 帮你写一份今日复盘或单股深度研报	report daily 或 report stock 601991

🛠️ Layer 8: 工具层 (1)

Skill	适用场景	怎么用
alerter	监控告警要推到钉钉/微信/飞书,不打开电脑也能收到	配置 webhook,其他 Skill 触发时自动推送

🌐 Web UI (新增)

webui/app.py - Streamlit 可视化仪表板, 启动 streamlit run webui/app.py

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🚀 快速开始

1. 安装

git clone https://github.com/ZICXR/A-Stock-Skills.git
cd A-Stock-Skills
pip install -r requirements.txt

2. 在 Claude Code 中使用 (推荐)

将本仓库放到 Claude 的 skills 目录:

# 方法 1: 项目级使用
cd A-Stock-Skills
claude  # Claude 会自动发现 skills/

# 方法 2: 全局安装
cp -r skills/* ~/.claude/skills/

3. 对话示例

@Claude 用 report daily 生成今日复盘

@Claude 帮我用 watchlist-monitor 监控我的自选股

@Claude 用 report stock 深度研究 000001

@Claude 用 screener 找出 MACD 金叉 + 站上 20 日均线 + 涨幅大于 5% 的股票

@Claude 记录一下 601991 的推荐,30 天后看准不准

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🎯 重点 Skill: watchlist-monitor

支持 3 种自选股来源:

方式 1: 配置文件 (推荐)

python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py init  # 生成模板

编辑 watchlist.yaml:

stocks:
  - code: "000001"
    name: "平安银行"
    cost: 12.50
    shares: 1000
  - code: "600519"
    name: "贵州茅台"

alerts:
  pct_change_up: 5.0
  pct_change_down: -3.0
  limit_up: true

然后运行:

python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py monitor
python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py loop --interval 30

方式 2: 命令行传入

python skills/02-data-collection/watchlist-monitor/main.py monitor --codes 000001,600519,300750

方式 3: 同花顺/东财 cookie (高级)

source:
  type: "ths"
  cookie: "your_cookie"

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📚 详细文档

• 📖 快速上手 - 30分钟上手
• 📖 Skill 详细使用手册 - 全部 API
• 📖 实战案例集 - 8个真实场景
• 📖 Claude Agent Skills 规范

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🏗️ 项目架构

A-Stock-Skills/
├── README.md
├── requirements.txt
├── LICENSE
├── skills/                           # 29 个 Skills
│   ├── 01-infra/                     # Layer 1: 基础设施 (3)
│   ├── 02-data-collection/           # Layer 2: 数据采集 (7) ⭐含 watchlist-monitor
│   ├── 03-market-analysis/           # Layer 3: 市场分析 (6)
│   ├── 04-stock-analysis/            # Layer 4: 个股分析 (7)
│   ├── 05-quant/                     # Layer 5: 量化策略 (4)
│   └── 05-reports/                   # Layer 6: 报告 (2)
├── tutorials/                        # 教程
└── examples/                         # 示例

每个 Skill 的标准结构:

skill-name/
├── SKILL.md           # YAML frontmatter + 详细说明
├── main.py            # 主入口脚本
└── requirements.txt   # 依赖

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🤖 Claude Agent Skills 规范

每个 Skill 的 SKILL.md 包含:

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name: skill-name                      # 必填, 唯一标识
description: 详细描述...                # 必填, Claude 据此判断何时使用
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Claude 会:

1. 自动扫描 SKILL.md 文件
2. 解析 frontmatter 中的 name 和 description
3. 当用户请求匹配时,自动激活该 Skill
4. 根据 SKILL.md 中的说明,调用对应的 main.py

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🛠️ 技术栈

• Python 3.8+
• 数据源: akshare (主) + tushare (辅) + 东方财富 (备选)
• 数据处理: pandas, numpy
• 风格: 函数式编程, 纯 Python

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🤝 贡献

欢迎贡献新 Skill! 参见 贡献指南。

1. Fork 本仓库
2. 在 skills/ 对应层级创建新目录
3. 创建 SKILL.md (YAML frontmatter + 文档)
4. 实现 main.py (主入口脚本)
5. 添加 requirements.txt
6. 提交 Pull Request

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📊 路线图

• 精简到 10 个核心 Skill (其余 29 个归档到 archive-v1)
• 多源 fallback v2.0 (ifzq→sina→东财→akshare)
• K线 parquet 缓存 (5 秒 vs 30 分)
• 断点续传 screener v3
• trade-journal AI 复盘机制 🆕
• 跑 3 个月,看 AI 真实胜率
• 推送模板库
• Web UI 完善

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⚠️ 免责声明

本项目所有数据来源于公开市场数据, 仅供学习研究使用, 不构成任何投资建议。投资有风险, 入市需谨慎。 AI 不可信, 除非它愿意被复盘 — 用 trade-journal 验证。

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📜 许可证

MIT License

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🤖 Generated with Claude Code