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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）：
pip install akshare --break-system-packages核心数据获取示例
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
df = ak.stock_lhb_detail_em(start_date="20241201", end_date="20241209")
# 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：
- 获取大盘指数（上证、深证、创业板）
- 分析板块热点轮动
- 筛选涨停股及连板股
- 检测北向资金流向
- 生成今日关注清单
2. 技术面分析
对单只股票执行：
- 获取历史K线数据（至少60日）
- 计算技术指标（见
references/technical_indicators.md） - 识别K线形态（见
references/candlestick_patterns.md） - 判断趋势和支撑/阻力位
- 生成技术面评分
3. 基本面分析
执行顺序：
- 获取财务数据（营收、净利润、ROE等）
- 计算估值指标（PE、PB、PS）
- 分析行业地位和竞争优势
- 评估成长性和安全边际
- 生成基本面评分
4. 智能选股策略
策略类型选择：
- 趋势突破策略 → 执行
scripts/strategy_breakout.py - 价值低估策略 → 执行
scripts/strategy_value.py - 动量因子策略 → 执行
scripts/strategy_momentum.py - 多因子综合策略 → 执行
scripts/strategy_multi_factor.py
输出格式
个股分析报告模板
# [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
[具体建议及风险提示]每日选股清单模板
# 每日选股清单 [日期]
## 市场概览
- 上证指数：XXXX.XX（+X.XX%）
- 深证成指：XXXXX.XX（+X.XX%）
- 创业板指：XXXX.XX（+X.XX%）
## 热点板块 TOP5
1. [板块名称] +X.XX%
2. ...
## 精选个股
### 趋势突破型
| 代码 | 名称 | 现价 | 涨幅 | 突破形态 | 评分 |
|------|------|------|------|----------|------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
### 价值低估型
| 代码 | 名称 | 现价 | PE | PB | 评分 |
|------|------|------|-----|-----|------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
## 风险提示
投资有风险，以上分析仅供参考，不构成投资建议。关键脚本
scripts/fetch_market_data.py- 市场数据获取scripts/technical_analysis.py- 技术指标计算scripts/strategy_breakout.py- 趋势突破选股scripts/strategy_value.py- 价值投资选股scripts/strategy_momentum.py- 动量因子选股scripts/strategy_multi_factor.py- 多因子选股scripts/generate_report.py- 报告生成
参考文档
references/technical_indicators.md- 技术指标计算公式references/candlestick_patterns.md- K线形态识别references/fundamental_metrics.md- 基本面指标说明references/factor_library.md- 量化因子库
重要提示
- 数据延迟：实时数据可能有15分钟延迟
- 风险警示：所有分析仅供参考，不构成投资建议
- 回测验证：新策略需先进行历史回测
- 仓位管理：建议单只股票仓位不超过总资金20%
- 流狐分类
- 通用
- 作者声明 Agent
- 未找到明确声明；不据此推断已兼容或已测试
- 静态检查
- 92 / 100 · 启发式扫描，不代表运行安全
- 作者 / 版本 / 许可
- @staruhub · v1.0.0 · 未声明 license
- 流狐 Token 估算
- 低消耗
- 流狐接入估算
- 即装即用
- 是否需要外部 API Key
- 未发现要求
- 检测到的系统要求
- 未声明
- 底层运行要求
- Python
- 检测到的文件与系统行为
-
- 只读
- 检测到的网络行为
- 仅限本地
- 安装命令数
- 无（仅作为资料）
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生，可能与作者实际意图存在差异。
需要注意： 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。
作者没有在当前 SKILL.md 中定义固定输出样例。 数据获取
使用AKShare作为主要数据源（免费、开源、无需token）：
核心数据获取示例
核心数据获取示例
分析工作流程
分析工作流程
1. 每日盘前分析
执行顺序： 获取大盘指数（上证、深证、创业板） 分析板块热点轮动
2. 技术面分析
对单只股票执行： 获取历史K线数据（至少60日） 计算技术指标（见 references/technicalindicators.md）
3. 基本面分析
执行顺序： 获取财务数据（营收、净利润、ROE等） 计算估值指标（PE、PB、PS）
# 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
df = ak.stock_lhb_detail_em(start_date="20241201", end_date="20241209")
# 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：**
- 趋势突破策略 → 执行 `scripts/strategy_breakout.py`
- 价值低估策略 → 执行 `scripts/strategy_value.py`
- 动量因子策略 → 执行 `scripts/strategy_momentum.py`
- 多因子综合策略 → 执行 `scripts/strategy_multi_factor.py`
## 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
[具体建议及风险提示]
```
### 每日选股清单模板
```markdown
# 每日选股清单 [日期]
## 市场概览
- 上证指数：XXXX.XX（+X.XX%）
- 深证成指：XXXXX.XX（+X.XX%）
- 创业板指：XXXX.XX（+X.XX%）
## 热点板块 TOP5
1. [板块名称] +X.XX%
2. ...
## 精选个股
### 趋势突破型
| 代码 | 名称 | 现价 | 涨幅 | 突破形态 | 评分 |
|------|------|------|------|----------|------|
… 证据边界与执行链路
作者原文负责流程事实；流狐只索引当前章节、要点、文件与命令。
章节 -> 数据获取 → 核心数据获取示例 → 分析工作流程 → 1. 每日盘前分析 → 2. 技术面分析 → 3. 基本面分析
要点 -> 策略类型选择 · 数据延迟 · 风险警示 · 回测验证 · 仓位管理
文件/命令 -> references/technicalindicators.md · references/candlestickpatterns.md · scripts/strategybreakout.py · scripts/strategyvalue.py · scripts/strategymomentum.py · scripts/strategymultifactor.py · scripts/fetchmarketdata.py · scripts/technicalanalysis.py
内容 SHA-256 -> ebf73d32fcae
原文结构
适用与边界
原文中的明确线索
references/technicalindicators.md、references/candlestickpatterns.md、scripts/strategybreakout.py、scripts/strategyvalue.py、scripts/strategymomentum.py、scripts/strategymultifactor.py、scripts/fetchmarketdata.py、scripts/technicalanalysis.py