PaperclipOrg
Claude Agent Skill · by Molezzz

Akshare Stock

This is a comprehensive Chinese A-share stock analysis tool that connects AKShare's financial data APIs to natural language queries. It handles real-time market

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$npx skills add https://github.com/molezzz/openclaw-stock-skill --skill akshare-stock
Works with Paperclip

How Akshare Stock fits into a Paperclip company.

Akshare Stock drops into any Paperclip agent that handles this kind of work. Assign it to a specialist inside a pre-configured PaperclipOrg company and the skill becomes available on every heartbeat — no prompt engineering, no tool wiring.

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Pre-configured AI company — 18 agents, 18 skills, one-time purchase.

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---name: akshare-stockdescription: A股分析全能 Skill（实时行情、技术面、基本面、板块、衍生品与跨市场），基于 akshare + 自然语言路由metadata:  openclaw:    emoji: "📈"    requires:      python_modules: ["akshare", "pandas", "numpy"]--- # A股分析全能 Skill（AKShare） 目标：在 OpenClaw 中通过自然语言触发 A 股和相关市场分析，输出适配 QQ/Telegram 的紧凑文本。 - 运行环境：Mac + Python 3.9- akshare 路径：`/Users/molezz/Library/Python/3.9/lib/python3.9/site-packages`- Skill 入口建议：`python3 skills/akshare-stock/main.py --query "${USER_QUERY}"` --- ## 1) 整体架构设计 采用 `Router -> Service -> Analyzer -> Formatter` 四层结构，便于扩展和维护。 ### A. 目录组织（建议） ```textskills/akshare-stock/  SKILL.md  main.py                 # OpenClaw 调用入口  router.py               # 意图识别 + 参数解析  schemas.py              # 数据结构定义（dataclass）  formatter.py            # QQ/Telegram 输出模板  services/    market_service.py     # 大盘/个股行情、K线、分时、涨跌停、资金流    fundamental_service.py# 财务指标、财报、融资融券、龙虎榜    sector_service.py     # 行业/概念板块、轮动、板块资金流    cross_service.py      # 期货/期权、基金、可转债、港股/美股  analyzers/    kline_analyzer.py     # 均线、振幅、涨跌幅、量比等    flow_analyzer.py      # 主力净流入、连续性、强弱排序    rotation_analyzer.py  # 板块轮动强度、持续性  adapters/    akshare_adapter.py    # 封装 akshare 接口，隔离 API 变化  utils/    trading_calendar.py   # 交易日判断    symbols.py            # 指数/股票/板块别名映射    cache.py              # 短缓存（30~120 秒）``` ### B. 核心流程 1. `main.py` 接收自然语言 query。2. `router.py` 输出结构化意图：`intent + symbols + timeframe + metric + top_n`。3. `services/*` 拉取原始数据（只做数据获取和轻清洗）。4. `analyzers/*` 做指标计算和结论生成。5. `formatter.py` 按聊天平台压缩输出（短句、分段、emoji、重点数值）。 ### C. 关键设计点 - **意图优先级**：先识别“任务类型”，再解析标的和参数，避免误判。- **适配层隔离**：akshare 接口若改名，只需改 `adapters/akshare_adapter.py`。- **容错回退**：实时接口失败时回退到最近交易日数据，并标注“非实时”。- **缓存策略**：  - 大盘/资金流：30~60 秒  - 板块排行：60~120 秒  - 财报/财务：当天缓存- **消息长度控制**：单条建议 <= 1000 字符；超长自动拆分 2~3 条。 --- ## 2) 触发词设计（自然语言路由） 建议采用“关键词 + 正则 + 别名词典”混合方式。 ### A. 意图分类（Intent） - `INDEX_REALTIME`：实时大盘- `KLINE_ANALYSIS`：历史 K 线- `INTRADAY_ANALYSIS`：分时分析- `LIMIT_STATS`：涨跌停统计- `MONEY_FLOW`：资金流向- `FUNDAMENTAL`：财务指标 / 财报- `MARGIN_LHB`：融资融券 / 龙虎榜- `SECTOR_ANALYSIS`：行业/概念/轮动/板块资金- `DERIVATIVES`：期货/期权- `FUND_BOND`：基金净值 / 可转债- `HK_US_MARKET`：港股 / 美股 ### B. 触发词样例 - 实时大盘：`A股大盘` `上证现在多少` `沪深300实时`- K线：`贵州茅台近60日K线` `宁德时代周线` `比亚迪月线复权`- 分时：`看下000001分时` `平安银行今天分时走势`- 涨跌停：`今日涨停统计` `跌停家数` `连板梯队`- 资金流：`主力资金流入前十` `北向资金` `行业资金净流入`- 基本面：`茅台财务指标` `宁德时代最新季报` `ROE和毛利率`- 融资融券/龙虎榜：`中兴通讯融资融券` `今日龙虎榜`- 板块：`行业板块涨幅榜` `概念轮动` `AI板块资金流`- 其他市场：`IF主力合约` `300ETF期权` `基金净值` `可转债行情` `腾讯港股` `英伟达美股` ### C. 参数抽取规则 - 股票代码：`\b\d{6}\b`（如 `600519`）- 日期：`YYYYMMDD` / `YYYY-MM-DD` / `今天/昨日/近N日`- 周期：`1m/5m/15m/30m/60m/day/week/month`- 排名：`前N`（默认 10）- 复权：`前复权/后复权/不复权` --- ## 3) 各功能实现思路 下面是“功能 -> 推荐数据 -> 分析输出”的落地框架（接口以 akshare 当前版本为准，实际以 adapter 层统一封装）。 ### 3.1 实时大盘行情（已有基础版，升级点） - 数据：上证、深成指、创业板、沪深300、上证50、科创50。- 增强：加入成交额、振幅、领涨板块、北向资金当日净流入。- 输出：`指数点位 + 涨跌幅 + 市场情绪一句话`。 ### 3.2 行情分析 - **历史K线**：  - 数据：日/周/月 K 线（复权可选）。  - 指标：近 N 日涨跌幅、5/10/20 日均线、量能变化、波动率。  - 输出：趋势判断（多头/震荡/走弱）+ 关键位（支撑/压力）。- **分时数据**：  - 数据：分钟级行情。  - 指标：VWAP 偏离、盘中高低点、午后资金回流。- **涨跌停统计**：  - 数据：涨停池、跌停池、连板梯队。  - 指标：涨停家数、炸板率、最高连板、情绪评分。- **资金流向**：  - 数据：个股/行业/市场资金流。  - 指标：主力净流入 TopN、连续净流入天数、资金集中度。 ### 3.3 基本面分析 - **个股财务指标**：ROE、毛利率、净利率、资产负债率、经营现金流。- **财报数据**：营收同比、净利润同比、扣非净利润同比、EPS。- **融资融券**：融资余额、融券余额、日变动，识别杠杆偏好。- **龙虎榜**：上榜原因、买卖前五席位净额、游资活跃度。- 输出风格：`核心指标摘要 + 同比/环比 + 风险提示`。 ### 3.4 板块分析 - **行业板块涨跌**：行业涨跌幅榜、成交额、上涨家数。- **概念板块轮动**：近 5 日强度、持续性、日内切换速度。- **板块资金流向**：行业/概念净流入排行 + 领涨龙头。- 输出：`强势板块Top3 + 轮动结论 + 次日观察点`。 ### 3.5 其他（跨市场） - 期货/期权：主力合约价格、涨跌、持仓变化；期权 PCR（若可得）。- 基金净值：开放式基金净值、估值偏离、近一周收益。- 可转债：价格、溢价率、正股联动、成交额。- 港股/美股：实时行情、近5日表现、与A股联动提示。 --- ## 4) 代码示例框架（骨架） > 说明：以下为可直接落地的最小框架，不含完整业务细节。 ### `main.py` ```python#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*- import argparsefrom router import parse_queryfrom services.market_service import MarketServicefrom services.fundamental_service import FundamentalServicefrom services.sector_service import SectorServicefrom services.cross_service import CrossServicefrom formatter import render_output  def dispatch(intent_obj):    intent = intent_obj.intent     if intent in {"INDEX_REALTIME", "KLINE_ANALYSIS", "INTRADAY_ANALYSIS", "LIMIT_STATS", "MONEY_FLOW"}:        data = MarketService().handle(intent_obj)    elif intent in {"FUNDAMENTAL", "MARGIN_LHB"}:        data = FundamentalService().handle(intent_obj)    elif intent == "SECTOR_ANALYSIS":        data = SectorService().handle(intent_obj)    elif intent in {"DERIVATIVES", "FUND_BOND", "HK_US_MARKET"}:        data = CrossService().handle(intent_obj)    else:        data = {"ok": False, "error": "未识别请求，请补充标的或时间范围"}     return data  def main():    parser = argparse.ArgumentParser()    parser.add_argument("--query", required=True, help="自然语言请求")    parser.add_argument("--platform", default="qq", choices=["qq", "telegram"])    args = parser.parse_args()     intent_obj = parse_query(args.query)    result = dispatch(intent_obj)    text = render_output(intent_obj, result, platform=args.platform)    print(text)  if __name__ == "__main__":    main()``` ### `router.py` ```pythonfrom dataclasses import dataclass, fieldimport re  @dataclassclass IntentObj:    intent: str    symbols: list = field(default_factory=list)    timeframe: str = "day"    days: int = 60    top_n: int = 10    date: str = ""    raw_query: str = ""  def parse_query(query: str) -> IntentObj:    q = query.strip()    obj = IntentObj(intent="INDEX_REALTIME", raw_query=q)     # 1) intent    if any(k in q for k in ["K线", "日线", "周线", "月线"]):        obj.intent = "KLINE_ANALYSIS"    elif "分时" in q:        obj.intent = "INTRADAY_ANALYSIS"    elif any(k in q for k in ["涨停", "跌停", "连板"]):        obj.intent = "LIMIT_STATS"    elif "资金" in q:        obj.intent = "MONEY_FLOW"    elif any(k in q for k in ["财务", "财报", "ROE", "毛利率"]):        obj.intent = "FUNDAMENTAL"    elif any(k in q for k in ["融资融券", "龙虎榜"]):        obj.intent = "MARGIN_LHB"    elif any(k in q for k in ["板块", "行业", "概念", "轮动"]):        obj.intent = "SECTOR_ANALYSIS"    elif any(k in q for k in ["期货", "期权"]):        obj.intent = "DERIVATIVES"    elif any(k in q for k in ["基金", "净值", "可转债"]):        obj.intent = "FUND_BOND"    elif any(k in q for k in ["港股", "美股", "纳斯达克", "道琼斯"]):        obj.intent = "HK_US_MARKET"     # 2) symbol    code_hits = re.findall(r"\b\d{6}\b", q)    if code_hits:        obj.symbols = code_hits     # 3) topN    m = re.search(r"前\s*(\d+)", q)    if m:        obj.top_n = int(m.group(1))     return obj``` ### `adapters/akshare_adapter.py` ```pythonimport akshare as ak  class AkAdapter:    def index_spot(self):        return ak.stock_zh_index_spot_sina()     def stock_kline(self, symbol: str, period: str = "daily", start_date: str = "", end_date: str = "", adjust: str = "qfq"):        # 实际参数与函数名按本地 akshare 版本适配        return ak.stock_zh_a_hist(symbol=symbol, period=period, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust=adjust)     def stock_intraday(self, symbol: str, period: str = "1"):        return ak.stock_zh_a_minute(symbol=symbol, period=period)     def limit_up_pool(self, date: str):        return ak.stock_zt_pool_em(date=date)     def limit_down_pool(self, date: str):        return ak.stock_dt_pool_em(date=date)``` ### `formatter.py` ```pythonfrom datetime import datetime  def render_output(intent_obj, result: dict, platform: str = "qq") -> str:    ts = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")     if not result.get("ok", False):        return f"⚠️ 请求失败\n原因: {result.get('error', '未知错误')}\n时间: {ts}"     title = result.get("title", "A股分析")    lines = result.get("lines", [])    tips = result.get("tips", "")     # QQ/Telegram 友好输出：短行 + 分段 + 关键数字优先    text = [f"📊 {title}", f"🕒 {ts}", ""]    text.extend(lines[:15])    if tips:        text.extend(["", f"💡 {tips}"])    text.append("\n数据源: akshare")     # 长度保护    merged = "\n".join(text)    return merged[:1000]``` --- ## 输出模板建议（QQ/Telegram） 建议统一为三段：`结论 -> 关键数据 -> 风险提示`。 示例： ```text📊 A股午盘情绪🕒 2026-02-18 11:31 - 上证指数 3210.35（+0.62%）- 两市成交额 6821 亿，较昨日同期 +8.4%- 涨停 52 / 跌停 7，连板高度 4- 主力净流入前三：证券、AI算力、汽车零部件 💡 结论：指数偏强，情绪修复中；但午后关注高位分歧。数据源: akshare``` --- ## 落地顺序（建议） 1. 保留现有实时大盘，抽象进 `MarketService.index_realtime()`。2. 先补齐行情分析四件套：K线/分时/涨跌停/资金流。3. 再加基本面与板块分析（中频请求，缓存收益高）。4. 最后接入期货/期权/基金/可转债/港美股。5. 每个模块都先做“可读文本输出”，再逐步增加指标深度。 该设计能保证你先快速可用，再逐步增强，不会一次性堆太多接口导致维护困难。