股票分析 Skill

一、工作流程

用户输入股票代码或股票名称
AI 调用 scripts 目录下的脚本获取数据
AI 输出结构化的 Markdown 分析报告

二、脚本列表

2.1 股票搜索 (`scripts/stock_search.py`)

根据关键词搜索股票代码。

用法：

python3 stock_search.py <关键词> [--source auto|sina|tencent] [--limit N]

参数：

keyword（必填）：股票名称或代码
--source（可选）：auto（默认）、sina、tencent
--limit（可选）：最大结果数，默认 10，最多 50

示例：

python3 stock_search.py 贵州茅台
python3 stock_search.py 茅台 --source sina
python3 stock_search.py 6005 --limit 5

输出（JSON）：

{
  "keyword": "贵州茅台",
  "source": "sina",
  "count": 1,
  "items": [
    {
      "name": "贵州茅台",
      "code": "600519",
      "symbol": "sh600519",
      "market": "SH",
      "type": "stock"
    }
  ]
}

2.2 实时行情 (`scripts/stock_quote.py`)

获取当前价格、涨跌幅、成交量等实时数据。

用法：

python3 stock_quote.py <股票代码>

参数：

stock_code（必填）：6 位股票代码
- 支持格式：600519、sh600519、sz000001
- 自动识别市场前缀（60/68 开头为 sh，其他为 sz）

示例：

python3 stock_quote.py 600519
python3 stock_quote.py sh600519

输出（JSON）：

{
  "name": "贵州茅台",
  "code": "600519",
  "symbol": "sh600519",
  "current": 1680.00,
  "prev_close": 1670.00,
  "open": 1675.00,
  "high": 1690.00,
  "low": 1670.00,
  "volume": 2500000,
  "amount": 4200000000,
  "change": 10.00,
  "pct_change": 0.60
}

2.3 K线数据 (`scripts/stock_kline.py`)

获取 K 线数据用于计算技术指标。

用法：

python3 stock_kline.py <股票代码> [周期] [数量]

参数：

stock_code（必填）：股票代码
scale（可选）：K 线周期（分钟），默认 240
count（可选）：数据条数，默认 120

时间周期说明：

Scale	含义	用途
`5`	5分钟K线	日内短线、分时走势
`15`	15分钟K线	短线参考
`60`	60分钟K线	日内波段
`240`	日K线（默认）	中长期趋势

示例：

python3 stock_kline.py 600519
python3 stock_kline.py 600519 5 200
python3 stock_kline.py 600519 60 150

输出（JSON）：

{
  "symbol": "sh600519",
  "scale": 240,
  "count": 120,
  "klines": [
    {
      "open": "1670.00",
      "high": "1690.00",
      "low": "1665.00",
      "close": "1680.00",
      "volume": "2500000"
    }
  ]
}

2.4 技术指标 (`scripts/stock_indicators.py`)

根据 K 线数据计算 MA/MACD/KDJ/RSI/BOLL 指标。

用法：

# 方法 1：从标准输入读取 K 线数据
python3 stock_kline.py 600519 | python3 stock_indicators.py

# 方法 2：从文件读取
python3 stock_indicators.py --file kline_data.json

参数：

--file <path>（可选）：从文件读取 K 线 JSON

输出（JSON）：

{
  "MA": {
    "MA5": {"history": [1660.5, 1662.3, ..., 1675.20], "current": 1675.20},
    "MA10": {"history": [1658.2, 1659.8, ..., 1672.50], "current": 1672.50},
    "MA20": {"history": [1655.1, 1656.5, ..., 1670.80], "current": 1670.80},
    "MA60": {"history": [1640.3, 1642.1, ..., 1665.40], "current": 1665.40},
    "MA120": {"history": [1620.5, 1622.3, ..., 1660.20], "current": 1660.20}
  },
  "MACD": {
    "DIF": {"history": [2.1, 3.5, ..., 5.23], "current": 5.23},
    "DEA": {"history": [1.8, 2.9, ..., 4.18], "current": 4.18},
    "MACD": {"history": [0.6, 1.2, ..., 2.10], "current": 2.10}
  },
  "KDJ": {
    "K": {"history": [55.2, 58.8, ..., 65.20], "current": 65.20},
    "D": {"history": [52.1, 54.5, ..., 60.15], "current": 60.15},
    "J": {"history": [61.4, 67.4, ..., 75.30], "current": 75.30}
  },
  "RSI": {
    "RSI6": {"history": [52.3, 55.1, ..., 58.20], "current": 58.20},
    "RSI12": {"history": [50.8, 53.2, ..., 55.40], "current": 55.40},
    "RSI24": {"history": [48.5, 50.9, ..., 52.80], "current": 52.80}
  },
  "BOLL": {
    "upper": {"history": [1680.5, 1682.3, ..., 1690.50], "current": 1690.50},
    "middle": {"history": [1665.2, 1667.1, ..., 1675.20], "current": 1675.20},
    "lower": {"history": [1650.1, 1652.2, ..., 1659.90], "current": 1659.90}
  },
  "volume": {
    "history": [2000000, 2100000, ..., 2500000],
    "current": 2500000
  }
}

说明：每个指标包含 history（历史序列）和 current（当前值），可用于判断趋势、交叉、背离等。

2.5 关键词扩展 (`scripts/keyword_expander.py`)

根据股票名称和主题生成新闻搜索关键词。

用法：

python3 keyword_expander.py --name <股票名称> [--topic <文本>] [--topic-en <文本>]

参数：

--name（必填）：股票名称
--topic（可选）：中文主题
--topic-en（可选）：英文主题（AI 翻译提供）
--extra（可选）：额外关键词，逗号分隔

示例：

python3 keyword_expander.py --name 贵州茅台
python3 keyword_expander.py --name "贵州茅台" --topic "财报,业绩"
python3 keyword_expander.py --name "贵州茅台" --topic-en "earnings"

输出（JSON）：

{
  "keywords": [
    "贵州茅台",
    "财报",
    "贵州茅台 财报"
  ]
}

2.6 新闻获取 (`scripts/news_fetcher.py`)

通过 Google News RSS 获取相关新闻。

用法：

# 单关键词搜索
python3 news_fetcher.py --keyword "<英文关键词>" --hours 24 --limit 30

# 多关键词搜索
python3 news_fetcher.py --keywords "AAPL,Apple,iPhone" --hours 24

参数：

--keyword（可选）：单个关键词
--keywords（可选）：逗号分隔的多个关键词
--hours（可选）：时间窗口（小时），默认 24
--limit（可选）：最大新闻数，默认 30

重要提示：

Google News RSS 对英文关键词支持最好
AI必须将中文关键词翻译为英文后传入此脚本
例如：贵州茅台 → "Moutai" 或 "KWE"；财报 → "earnings"

输出（JSON）：

{
  "items": [
    {
      "title": "Stock Market Hits Record High",
      "link": "https://example.com/article1",
      "source": "Google News",
      "time": "2026-02-05 18:30:00 +0800"
    }
  ],
  "count": 1
}

三、AI 使用指南

3.1 输入验证

6 位数字股票代码 → 直接处理
股票名称或关键词 → 调用 stock_search.py 解析
多个搜索结果 → 询问用户确认

3.2 核心分析流程

调用 stock_quote.py 获取实时行情

必须同时分析两个时间周期的 K 线和技术指标：

# 5分钟K线 + 指标（日内短线分析）
python3 stock_kline.py 600519 5 200 | python3 stock_indicators.py

# 日K线 + 指标（中长期趋势分析）
python3 stock_kline.py 600519 240 120 | python3 stock_indicators.py

输出报告需包含两个维度的技术分析

3.3 新闻搜索触发条件

仅在用户明确或隐式要求时触发新闻搜索：

明确触发词：

新闻、消息、资讯、事件、头条、情况

隐式触发：

询问最近国际形势、宏观环境、背景信息等

3.4 关键词生成与翻译规则

使用 keyword_expander.py --name <股票名称> 生成搜索关键词
有主题：添加 --topic <主题> 或 --topic-en <英文主题>
AI翻译要求：调用 news_fetcher.py 前，AI必须将所有中文关键词翻译成英文
- 股票名称 → 英文代码或英文名（如：贵州茅台 → KWE 或 Moutai）
- 主题词汇 → 英文财经术语（如：财报 → earnings，业绩 → performance）
每次请求最多 4-5 个关键词

3.5 新闻输出要求

英文标题翻译成中文
每条新闻提供一行中文摘要
标注影响判断（正面/负面/中性）

3.6 错误处理

无效股票代码：提示用户并要求重新输入
网络/API 失败：重试一次，失败后告知用户并继续使用已有数据
无新闻：显示"过去 24 小时无相关新闻"并继续其他部分

四、技术指标解读规则

4.1 趋势指标（MA）

当前状态判断：

多头排列：短期 MA > 长期 MA（MA5 > MA20 > MA60），看涨
空头排列：短期 MA < 长期 MA，看跌
价格与 MA 关系：
- 价格 > MA5：短期强势
- 价格 > MA20：中期强势
- 价格 < MA60：中期偏弱

趋势方向与强度（基于 history 序列）：

MA 斜率：比较最近 N 天的 MA 值变化
- MA5 上升：短期上升趋势
- MA5 下降：短期下降趋势
- 斜率变大：趋势加速
- 斜率变小：趋势减缓或反转
金叉（MA5 上穿 MA20）：history 序列中 MA5 从低于 MA20 变为高于 MA20，买入信号
死叉（MA5 下穿 MA20）：history 序列中 MA5 从高于 MA20 变为低于 MA20，卖出信号

4.2 动能指标（MACD、KDJ、RSI）

MACD：

当前状态：
- DIF > DEA：看涨状态
- DIF < DEA：看跌状态
- MACD > 0：上涨动能（柱状图为正）
- MACD < 0：下跌动能（柱状图为负）
趋势与交叉（基于 history 序列）：
- 金叉：DIF 上穿 DEA，买入信号
- 死叉：DIF 下穿 DEA，卖出信号
- 背离：
  - 顶背离：价格创新高但 DIF 未创新高，看跌
  - 底背离：价格创新低但 DIF 未创新低，看涨

KDJ：

当前状态：
- K > D：看涨/强势区域
- K < D：看跌/弱势区域
- K > 80：超买风险区
- K < 20：超卖机会区
- J > 100：极端超买，警惕回调
- J < 0：极端超卖，可能反弹
趋势判断（基于 history 序列）：
- K 线上升：动能增强
- K 线下降：动能减弱
- K-D 差值扩大：趋势强化

RSI：

当前状态：
- RSI > 70：超买
- RSI < 30：超卖
- RSI 50 为多空分界
- RSI 介于 30-70：正常波动区间
趋势判断（基于 history 序列）：
- RSI 上升趋势：多头增强
- RSI 下降趋势：空头增强
- 背离：
  - 顶背离：价格创新高但 RSI 未创新高，看跌
  - 底背离：价格创新低但 RSI 未创新低，看涨

4.3 波动指标（BOLL）

当前价格位置：

上轨上方：强势突破，注意回调风险
中轨附近：震荡整理
下轨下方：弱势下跌，关注反弹机会

带宽变化（基于 history 序列）：

带宽计算：(上轨 - 下轨) / 中轨 × 100%
收窄：带宽持续缩小，预示即将突破
扩张：带宽持续扩大，趋势形成中
挤压：带宽处于历史低位，变盘在即

4.4 量价关系（基于 volume history）

量能状态：

放量：成交量 > 5 日均量，关注突破有效性
缩量：成交量 < 5 日均量，关注变盘信号
量能比：当日成交量 / 5 日均量

量价配合：

量增价涨：健康上涨
量增价跌：抛压加重
量缩价涨：上涨乏力
量缩价跌：空头衰竭
量价背离：价格创新高/低但成交量未配合，警惕反转

4.5 日内分析（基于实时行情）

K线形态：

阳线（收盘 > 开盘）：多头占优
阴线（收盘 < 开盘）：空头占优
光头阳线（收盘 = 最高）：强势上涨
光脚阴线（收盘 = 最低）：强势下跌

日内波动：

振幅 = (最高 - 最低) / 昨收 × 100%
振幅 > 5%：剧烈波动
振幅 2-5%：正常波动
振幅 < 2%：窄幅震荡

五、评级与风险评估

5.1 评级标准

基于技术指标共识和新闻情绪：

评级	条件
买入	MA 多头排列 AND（MACD 金叉 OR RSI 超卖回升 OR 突破 BOLL 上轨放量）AND 无重大利空
增持	至少 2 个趋势/动能指标看涨（MA 上升/DIF>DEA/RSI 中位向上）AND 无明确利空
持有	指标多空交织，方向不明或震荡整理
减持	至少 2 个趋势/动能指标看弱 OR 跌破关键支撑
卖出	MA 空头排列 AND（MACD 死叉 OR RSI 超买回落 OR 跌破 BOLL 下轨放量）OR 重大利空

注：

重大新闻事件权重 > 技术指标
量价配合是验证信号的重要依据
背离信号（顶背离/底背离）优先于单一指标判断

5.2 风险提示

根据以下因素生成相关风险提示：

技术面风险：
- RSI 超买（>70）/超卖（<30）
- BOLL 极端位置（突破上轨或跌破下轨）
- KDJ 极端值（J > 100 或 J < 0）
- 顶背离/底背离（价格与指标背离）
- 量价背离（价格创新高/低但成交量未配合）
- 日内振幅过大（>5%）
新闻面风险：政策变化、业绩预警、法律诉讼、监管风险
市场风险：大盘走势、行业波动、汇率/利率影响

六、输出模板

AI 必须严格按以下结构输出 Markdown 报告，必须包含日线和5分钟两个周期的技术分析：

# 股票分析报告｜{股票代码} {股票名称}

## 一、摘要
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 当前价格 | {price} |
| 当日涨跌 | {change}（{pct_change}%） |
| 评级 | {rating} |
| 操作建议 | {one_line_conclusion} |

## 二、行情与走势
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 开盘/最高/最低 | {open} / {high} / {low} |
| 昨收 | {prev_close} |
| 成交量 | {volume} |
| 成交额 | {amount} |

## 三、日线技术分析
### 3.1 趋势类
| 指标 | 数值 | 解读 |
|---|---|---|
| MA5/10/20 | {ma5} / {ma10} / {ma20} | {ma_note} |
| MA60/120 | {ma60} / {ma120} | {ma_long_note} |

### 3.2 动能类
| 指标 | 数值 | 解读 |
|---|---|---|
| MACD | DIF {dif}, DEA {dea}, MACD {macd} | {macd_note} |
| KDJ | K {k}, D {d}, J {j} | {kdj_note} |
| RSI | RSI6 {rsi6}, RSI12 {rsi12}, RSI24 {rsi24} | {rsi_note} |

### 3.3 波动类
| 指标 | 数值 | 解读 |
|---|---|---|
| BOLL | 上 {boll_upper} / 中 {boll_mid} / 下 {boll_lower} | {boll_note} |

## 四、5分钟短线分析
### 4.1 趋势类
| 指标 | 数值 | 解读 |
|---|---|---|
| MA5/10/20 | {5m_ma5} / {5m_ma10} / {5m_ma20} | {5m_ma_note} |

### 4.2 动能类
| 指标 | 数值 | 解读 |
|---|---|---|
| MACD | DIF {5m_dif}, DEA {5m_dea}, MACD {5m_macd} | {5m_macd_note} |
| KDJ | K {5m_k}, D {5m_d}, J {5m_j} | {5m_kdj_note} |

### 4.3 日内走势解读
{intraday_analysis}

## 五、资讯与影响
| 时间 | 来源 | 主题标签 | 标题 | 摘要 | 影响判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| {time} | {source} | {topic_tag} | {title_cn} | {summary_cn} | {impact} |

## 六、综合判断
### 6.1 技术面总结
{technical_summary}

### 6.2 结论与风险提示
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 投资建议 | {investment_advice} |
| 风险提示 | {risk_note} |

注：

第三部分「日线技术分析」基于日K线（scale=240）
第四部分「5分钟短线分析」基于5分钟K线（scale=5），用于日内走势判断
第五部分「资讯与影响」仅在触发新闻搜索时包含。如触发但无新闻，显示：| - | - | - | 过去24小时无相关新闻 | - | - |

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股票分析 Skill

一、工作流程

二、脚本列表

2.1 股票搜索 (`scripts/stock_search.py`)

2.2 实时行情 (`scripts/stock_quote.py`)

2.3 K线数据 (`scripts/stock_kline.py`)

2.4 技术指标 (`scripts/stock_indicators.py`)

2.5 关键词扩展 (`scripts/keyword_expander.py`)

2.6 新闻获取 (`scripts/news_fetcher.py`)

三、AI 使用指南

3.1 输入验证

3.2 核心分析流程

3.3 新闻搜索触发条件

3.4 关键词生成与翻译规则

3.5 新闻输出要求

3.6 错误处理

四、技术指标解读规则

4.1 趋势指标（MA）

4.2 动能指标（MACD、KDJ、RSI）

4.3 波动指标（BOLL）

4.4 量价关系（基于 volume history）

4.5 日内分析（基于实时行情）

五、评级与风险评估

5.1 评级标准

5.2 风险提示

六、输出模板

Source Transparency

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股票分析 Skill

一、工作流程

二、脚本列表

2.1 股票搜索 (scripts/stock_search.py)

2.2 实时行情 (scripts/stock_quote.py)

2.3 K线数据 (scripts/stock_kline.py)

2.4 技术指标 (scripts/stock_indicators.py)

2.5 关键词扩展 (scripts/keyword_expander.py)

2.6 新闻获取 (scripts/news_fetcher.py)

三、AI 使用指南

3.1 输入验证

3.2 核心分析流程

3.3 新闻搜索触发条件

3.4 关键词生成与翻译规则

3.5 新闻输出要求

3.6 错误处理

四、技术指标解读规则

4.1 趋势指标（MA）

4.2 动能指标（MACD、KDJ、RSI）

4.3 波动指标（BOLL）

4.4 量价关系（基于 volume history）

4.5 日内分析（基于实时行情）

五、评级与风险评估

5.1 评级标准

5.2 风险提示

六、输出模板

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2.1 股票搜索 (`scripts/stock_search.py`)

2.2 实时行情 (`scripts/stock_quote.py`)

2.3 K线数据 (`scripts/stock_kline.py`)

2.4 技术指标 (`scripts/stock_indicators.py`)

2.5 关键词扩展 (`scripts/keyword_expander.py`)

2.6 新闻获取 (`scripts/news_fetcher.py`)