stock-analyzer-skill

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        A N A L Y Z E R   ·   S K I L L

A 股分析 Claude Code 插件

装进 Claude Code 后用 /stock <代码> 等 12 个斜杠命令做 A 股分析（基本面/估值/技术面/板块/风险收益比 5 层 + 8 人专家投票）。

8 位活跃专家圆桌 · 27 个 fetcher 模块（35 类）故障转移 · 核心 8 命令仅需 stdlib + PyYAML

"16 份人设"是历史合并底料（8 legacy + 8 active），/stock debate 实际跑 8 位 active 专家各 1 票（5 长线 + 3 短线）。详见 experts/registry.py。 核心 8 命令（quote/kline/finance/technical/stock/portfolio/screener/backtest）只需 stdlib + PyYAML；扩展功能（/research DCF、/screener init full-market、美股 yfinance、/market full 美股参考）按需 pip install yfinance akshare efinance pytdx。

🚀 快速开始 · 🎬 看效果 · 📖 文档导航 · 💬 常见问题

📑 目录

• ✨ 这是什么？
• 🎯 核心能力
• 🚀 30 秒上手
• ❓ 4 个常见问题 → 4 条命令
• 🎬 效果一览
• 👥 16 份专家人设（招牌功能）
• 🗺️ 5 个典型场景
• 📋 12 个 Skill 速查
• 📦 安装方式
• 🏗️ 项目架构
• 📖 文档导航
• 💬 常见问题
• ⚠️ 已知限制
• 🤝 贡献与反馈
• 📜 许可

✨ 这是什么？

装进 Claude Code 后用 12 条 /xxx 斜杠命令做 A 股投资研究——选股 / 看盘 / 看持仓 / 研究 / 监控 / 回测 / 学习。

一个把 A 股分析能力封装成 12 条 /xxx 斜杠命令的 Claude Code 插件包。

/stock <代码> 跑 5 层分析。具体耗时取决于数据源响应；网络差或 watchdog 超时（默认 1800s）会延后，部分字段可能降级。

📈 散户 / 个人投资者 日常看行情、复盘、盯持仓

🎓 投资学习者 跟 8 位投资专家的人设理解多空博弈

🛠 量化爱好者 / 工程师 二次开发、组合到自己的工作流

🤖 代码选股圣杯 本包不保证收益，不替你下单

⚡ HFT / Tick 级行情 数据源最小粒度为分钟级

💰 付费订阅推票 本包是研究框架，非荐股服务

🎯 核心能力

🔍 五层分析框架

基本面 · 估值 技术面 · 板块 风险收益比

每层都有量化打分 默认输出可解释结论

👥 16 份专家人设

长线 5 人（active） 林奇 · 索罗斯 · 价值机构锚 行业专家 · 风控

短线 3 人（active） 题材龙头 · 情绪技术复合 · 动量派

8 人（legacy，已合并入 active） 巴菲特 · 段永平 · 价值锚 · 机构派 徐翔 · 赵老哥 · 养家 · 作手新一

🔁 多源故障转移

27 个 fetcher 模块（35 类） 腾讯 · 东财 · 新浪 雪球 · 同花顺 · 通达信 AkShare · efinance · yfinance

集成熔断器，单源故障自动切换下家

🚀 30 秒上手

⚠️ 风险提示：所有分析仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，决策需谨慎。

先决条件：需要先装 Claude Code（约 2 分钟），终端输入 claude --version 看到版本号就 OK。

# 1️⃣ 克隆项目并安装（约 30 秒）
git clone <repo> && cd stock-analyzer-skill && ./install.sh

# 2️⃣ 初始化股票池（仅首次；网络差用 default 走预置数据）
/screener init default

# 3️⃣ 跑单股 5 层分析（耗时取决于数据源响应；网络差时延后）
/stock sh600519 quick

内置预置默认股票池，无 token 即可启动。联网时自动获取最新数据，失败自动 fallback。watchdog 默认 1800s；真超时直接退出（stderr 一行告警，无部分结果）。

# npm 全局（自动运行 install.sh）
npm install -g stock-analyzer-skill

🎬 30 秒命令演示（C7）

不想安装？直接看 10 条命令走完核心流程：

# 完整可重放脚本：bash scripts/demo.sh
$ python3 scripts/init_pool.py --default                       # 1. 初始化股票池
$ python3 scripts/screener.py --strategy balanced --top 5    # 2. 选股
$ python3 scripts/stock.py sh600519 quick                    # 3. 单股快评
$ python3 scripts/backtest.py --all --benchmark sh000300     # 4. 6 策略回测对比
$ python3 scripts/backtest.py --optimize --strategy growth_momentum  # 5. 权重优化
$ python3 scripts/strategy_performance.py record --days 30   # 6. 月度校准
$ python3 scripts/strategy_performance.py compare            # 7. 跨策略对比
$ python3 scripts/screener.py --snapshot --two-stage         # 8. 两阶段管线 + 快照
$ python3 scripts/snapshots.py list                          # 9. 列出快照
$ python3 scripts/strategy_performance.py report              # 10. 月度报告

完整脚本：scripts/demo.sh · 9 个 GIF 演示：docs/assets/

🆕 v1.8.0 新增能力

| 新能力 | 怎么用 | 价值 | | ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------- | | 🎮 模拟盘（虚拟持仓） | /portfolio add sh600989 1000 18.50 --virtual 或 portfolio_web.py --virtual | 零风险练习交易策略，虚拟/实盘数据完全隔离 | | 📅 事件日历 | python3 scripts/events.py sh600519 | 财报披露、限售解禁、分红一目了然，避免踩雷 | | 📋 统一输出模板 | 12 个 skill 自动生效——首行结论 + 尾行数据源 + 时间戳 | 格式一致可复盘，每次输出都带数据来源和时间 | | 🔄 校准数据同步 | python3 scripts/calibration_sync.py --auto（依赖 gh CLI） | 跨设备同步专家校准数据，GitHub Gist 双向同步 | | 🏆 专家胜率卡片 | /stock sh600519 debate 自动附加 | 辩论报告尾部显示每位专家历史胜率，可信度透明 | | 📊 回测胜率附加 | /stock sh600519 --with-backtest | 分析报告附加近 60 日回测（胜率/收益/夏普/回撤） | | 📚 mdBook 文档站 | GitHub Pages 自动部署，含 完整演练教程 | 新人友好：搜索 + 章节导航 + 13 skill 串联实战 | | 🛡️ 自审计 CI | 提交 PR 自动运行 | SKILL.md 与 settings.json 一致性自动检查，阻断不一致 | | 🎯 场景化帮助 | /stock-help | 5 个场景入口（找机会/看大盘/看持仓/深度研究/看板块） |

| 新能力 | 怎么用 | 价值 | | ----------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | | 🎯 专家圆桌决策引擎 | /stock sh600989 debate 自动跑 8 位专家 → 加权投票 → 方向 + 信心 + 仓位 | 把"LLM 推理的模糊判断"转成"可解释、可复盘的决策" | | 🧠 专家自校准 | debate 完成后自动写 data/expert_calibration.json，下轮信心指数自动校准 | 用历史准确率反推"该不该信这一次" | | 🌎 美股参考板块 | /market full 自动拉 us:^gspc / us:^ixic / us:spy 等收盘数据（需 pip install yfinance） | 隔夜美股 + VIX 提前一天判断 A 股开盘情绪 | | 📈 全市场股票池（~5000 只） | /screener init full-market 一次性拉全 A 股，按板块预筛后进 screener | 真正"全市场扫描"，不再被默认 20 只限死 | | 🛰️ 通达信局域网数据源（v1.7.1） | pip install pytdx + 本地通达信客户端开启 7709 端口后，行情/K 线自动走 pytdx（优先级 9） | 局域网直连，速度快、无限频，适合盘中频繁查询 |

📖 详细使用方法见 docs/user-guide.md 与 CHANGELOG.md。

python3 scripts/portfolio_web.py
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:8765/

手机/电脑都能用，支持 IFTTT 等 Webhook 推送持仓变更。详见 /portfolio skill 的「Web 录入（可选）」段。

🎬 效果一览

🏢 贵州茅台 (sh600519) · 白酒龙头
─────────────────────────────────────
💰 现价 ¥1,652.30   📈 +0.85%   💎 PE 22.1   📊 PB 6.8

【第 1 层 · 基本面】 ⭐⭐⭐⭐  评分 85/100
  ROE 31.2%（行业 Top 1）│ 毛利率 91.5% │ 净利率 53.6%
  ✅ 业绩持续 5 年正增长，现金流充沛

【第 2 层 · 估值】 ⭐⭐⭐⭐  评分 78/100
  PE 22.1 vs 历史中位 28 │ 处于近 5 年 23% 分位
  ✅ 当前估值偏低，安全边际充足

【第 3 层 · 技术面】 ⭐⭐⭐  评分 65/100
  MA20 上行 │ MACD 金叉初现 │ KDJ 超买
  ⚠️ 短期回踩 1620 概率较大

【第 4 层 · 板块】 ⭐⭐⭐⭐  评分 80/100
  白酒板块近 30 日资金净流入 38 亿，强于大盘

【第 5 层 · 风险收益比】 1 : 3.2 ⭐⭐⭐⭐
  目标价 ¥1,950（+18%）│ 止损 ¥1,560（-5.6%）

🎯 综合结论：可分批介入，回踩 1620 加仓

🎤 16 份专家人设圆桌 · 贵州茅台 (sh600519)
═══════════════════════════════════════

【长线阵营】
🟢 巴菲特    8.5/10  "31% ROE + 永续护城河，长期可持有"
🟢 林奇      7.5/10  "PEG 0.8，增长消化估值，buy"
🟡 索罗斯    6.0/10  "趋势中性，等待量能确认"
🟢 段永平    9.0/10  "本就该买，跌了更买"

【短线阵营】
🟡 徐翔      5.5/10  "无明显涨停基因，非首选"
🔴 赵老哥    4.0/10  "趋势钝化，不在我射程"
🟡 养家      6.0/10  "情绪温和，板块二线"
🟢 作手新一  7.5/10  "回踩 1620 是教科书低吸点"

─────────────────────────────────────
🗳️ 最终投票：4 买入 · 3 观望 · 1 回避
🎯 综合建议：长线优配 / 短线观望 → 见 decide.md 详解

📅 2026-06-11 收盘复盘
─────────────────────────────────────
上证 3,142 (+0.32%)  深成 10,856 (+0.58%)  创业 2,234 (+1.12%)

【风格】成长 > 价值 │ 小盘 > 大盘 │ 进攻信号 🟢
【板块 Top3】AI 算力 +3.8% / 半导体 +2.4% / 新能源车 +1.9%
【板块 Bot3】白酒 -1.2% / 银行 -0.8% / 地产 -0.6%

【主力资金】净流入 87 亿（连续 3 日）
【北向资金】净买入 23 亿
【两融余额】1.62 万亿（环比 +1.2%）

🎯 策略：进攻型仓位可提升至 70%，重点关注算力/半导体补涨

👥 16 份专家人设（招牌功能）

🌟 本包最独特的卖点。16 份投资专家人设（8 active + 8 legacy）从各自框架独立打分，由 decide.md 汇总投票。8 位 legacy 专家已合并入 active 专家视角（value_institution/topic_leader/emotion_tech），active 8 人 = 5 长 + 3 短。

巴菲特 价值投资 高 ROE + 低 PE

彼得·林奇 成长投资 PEG < 1

徐翔 涨停板战法 龙头 + 量价

赵老哥 趋势龙头 波段操作

索罗斯 宏观趋势 反身性 + 技术

段永平 逆向投资 低估值 + 护城河

炒股养家 情绪流 情绪周期判断

作手新一 强势股低吸 回调支撑分批

📖 每位专家含 1200+ 字深度档：核心哲学 / 量化选股标准 / 买卖规则 / 仓位止损 / A 股适用边界 / 代表案例 — 详见 experts/README.md。

❓ 4 个常见问题 → 4 条命令

不知道从哪开始？挑一个最贴近你的问题：

| 你的问题 | 一句话命令 | 你会得到什么 | | ------------------- | ----------------- | ---------------------------------------------------- | | 🔍 帮我分析一只股票 | /stock sh600519 | 5 层分析（基本面 / 估值 / 技术 / 板块 / 风险收益比） | | 📊 今天大盘怎么样 | /market quick | 三大指数 + 板块 Top3 + 一句话策略 | | 💼 我的持仓怎么样 | /portfolio | 涨跌 + 板块集中度 + 风险预警 + 调仓建议 | | 🤔 不知道买什么 | /screener | 6 种策略 × 9 因子筛选 → 10 只候选 + 跟踪清单 |

核心 8 命令不写代码也能用。/screener init 初始化股票池，/stock sh600519 quick 跑单股 5 层分析。耗时取决于数据源响应。

🗺️ 5 个典型场景

不知道从哪个命令开始？挑一个最贴近你当前问题的：

1️⃣ 自上而下选股

flowchart LR
  A["/market"] --> B["/sector 资源"]
  B --> C["/screener --strategy quality_value"]
  C --> D["/stock 候选"]

适合：节奏感强、想从市场状态推导出具体标的的投资者 产出：从大盘风格 → 板块强弱 → 5 因子筛选 → 个股决策的完整链条

2️⃣ 诊断现有持仓

flowchart LR
  A["/portfolio"] --> B["/stock 持仓股 debate"]

适合：持仓 3-10 只、想确认风险敞口与调仓方向 产出：仓位健康度 + 板块集中度 + 风险预警 + 多空辩论结论

3️⃣ 挖掘板块机会

flowchart LR
  A["/market"] --> B["/sector 医药 compare"]

适合：行业研究员、主题轮动交易者 产出：板块轮动位置 + 核心标的横向对比 + 资金偏好

4️⃣ 深度研究单股

flowchart LR
  A["/stock 贵州茅台 debate"] --> B["/research financial"]
  B --> C["/stock technical"]

适合：单笔仓位重、需要决策依据存档的投资者 产出：8 方观点 + 财务建模 + 技术买卖点的完整研究包

5️⃣ 🌎 隔夜美股 → A 股开盘情绪（v1.7.0）

flowchart LR
  A["/market full"] --> B["看美股参考段"]
  B --> C{VIX / 标普方向}
  C -->|VIX>25 或 标普<-2%| D["降仓 / 防御"]
  C -->|平稳| E["按常规赛道推进"]

适合：每日开盘前 30 分钟做情绪判断的投资者 产出：美股收盘 + VIX + 对 A 股传导路径的预判，避免隔夜黑天鹅被闷杀

💡 12 个 skill 完整衔接流程见 workflow.md。

📋 12 个 Skill 速查

🎯 一句话：stock 决策 / market 环境 / sector 板块 / screener 选股 / portfolio 组合（含 Web 录入 + 推送通道）/ backtest 验证 / research 研究 / stock-help 帮助；含 4 个变体 stock-technical / portfolio-web / portfolio-natural / learn。

| 类别 | Skill | 命令 | 一句话价值 | | :---------- | :----------------------------------------------------- | :----------------------------------------------- | :------------------------------------------- | | 🎯 决策 | stock | /stock <代码> [quick\|full\|debate\|technical] | 单股五层分析 · 16 份专家圆桌辩论 · 纯技术面 | | 🎯 决策 | stock-technical | /stock-technical <代码> | 纯技术面（均线/MACD/KDJ/BOLL/RSI/缠论/战法） | | 🌐 环境 | market | /market [full\|quick\|intraday] | 大盘快评 / 完整复盘 / 盘中分时 | | 🌐 环境 | sector | /sector <板块> [overview\|compare\|stock] | 板块全景 / 标的对比 / 板块内筛选 | | 🔎 选股 | screener | /screener [--strategy 策略] [init] | 6 种策略 × 9 因子维度批量选股 + 股票池初始化 | | 💼 组合 | portfolio | /portfolio [health\|rebalance\|compare] | 持仓健康 / 调仓再平衡 / 模拟盘 / 标的对比 | | 💼 组合 | portfolio-web | /portfolio web [--port 8765] | Web 录入服务（HTTP API :8765） | | 💼 组合 | portfolio-natural | 自然语言持仓操作 | NL → 命令映射（我买了/减仓/破位止损） | | 🧪 验证 | backtest | /backtest [--strategy 策略] [--all] | 策略历史回测，含卡玛比率/盈亏比/夏普 | | 🔬 研究 | research | /research [financial\|report] <任务> | 深度研究：财务建模 / 排雷 / DCF / 估值 | | 📚 学习 | learn | /learn <概念> | 学习助手：PE/ROE/MACD/K 线/缠论/新手入门 | | ❓ 辅助 | stock-help | /stock-help | 显示所有 skills 和使用说明 |

📌 已合并命令：/help → /stock-help、/technical → /stock technical、/stock-init → /screener init、/financial-analyst → /research financial、/investment-researcher → /research report（旧命令仍可用，自动跳转）

📌 股票代码格式：sh600519（沪） / sz000858（深） / 600519（自动推断） / 贵州茅台（按名称模糊匹配）— 用代码最稳，名称匹配在多个相似名时可能错配。

📦 安装方式

git clone + install.sh

git clone <repo> && cd stock-analyzer-skill
./install.sh

✅ 自动软链到 ~/.claude/skills/ ✅ 支持 Claude Code + Codex

npm

npm install -g \
  stock-analyzer-skill

✅ 跨项目复用 ✅ 升级方便

Symlink（传统）

git clone <repo>
cd stock-analyzer-skill
./install.sh

⚠️ 需重启 Claude Code

✅ 验证安装

claude skills list | grep stock     # 看到 12 个 skill 即成功
/stock-help                          # 在 Claude Code 内查看命令清单

🏗️ 项目架构

scripts/
├── business/      # 业务逻辑层（stock_analysis / screening_service）
├── common/        # 基础设施（HTTP、缓存、熔断器、异常体系）
├── config/        # 外部化配置（YAML：评分 / 数据源 / 行业阈值）
├── data/          # 数据类型 + 磁盘缓存 + 股票池
├── fetchers/      # 27 个数据源适配器（腾讯/东财/新浪/雪球/同花顺/AkShare/efinance/pytdx/...）
├── strategies/    # 6 种选股策略 + 因子库
├── technical/     # 技术指标（MACD/KDJ/BOLL/RSI/均线/缠论/本土战法）
├── monitor/       # 消息推送（NotificationManager + 多通道适配器）
├── portfolio/     # 持仓管理
└── *.py           # 顶层 CLI 入口（SKILL.md 直接调用）

> 完整脚本列表见 [`scripts/`](scripts/) 顶层 30+ 个 CLI 入口（含 chan / chip / events / concept / hot_rank / market_anchor / sector_summary 等未在主架构图展开的辅助脚本）。

💎 核心特性

| 特性 | 说明 | | :------------------------ | :---------------------------------------- | | 🪶 零 Python 外部依赖 | 仅 urllib + json + pathlib + yaml | | 🔁 多数据源故障转移 | 单 API 挂掉自动切下家（集成熔断器 + RateLimiter）| | 🛡️ 429 限流防护 | v1.16.0 全局 RateLimiter（per-provider 信号量 + 指数退避；contextmanager 强制 try/finally 防泄漏）| | 🏛️ 三层架构 | API 层 → 业务层 → 数据层，职责清晰易扩展 | | 📊 finance 域 WP1-WP6 | v1.16.0 重构：财报表 Optional[float]=None 化、get_finance 返 (records, FinanceMeta) tuple、主板/科创板/北交所差异化披露 | | ⚙️ 配置外部化 | 行业阈值 / 评分权重 / 数据端点全部 YAML | | 🔍 可观测性提升 | v1.16.0 silent_fallback：14 处 HIGH/MEDIUM 静默吞错加显式 WARNING 日志 | | 🧪 测试覆盖 | 单元测试 + 元数据测试 + 端到端冒烟测试（1720 测试，v1.20.2 实测）|

📖 详见 开发者指南 和 产品架构。

📖 文档导航

💬 常见问题

使用 /stock、/screener、/sector 时如果股票池未初始化，系统会自动触发或提示先跑 /screener init。

可以。/screener init default 走预置数据，零网络请求。联网后再 /screener init force 刷新。

内置熔断器 + 多源故障转移：腾讯 → 东财 → 新浪 → 雪球 → 同花顺 → AkShare → efinance → ……，单源失败不影响整体。

❌ 不能。所有输出仅供研究框架参考，不构成投资建议。投资有风险，决策需谨慎。

cp scripts/data/portfolio_example.json scripts/data/portfolio.json
# 编辑 portfolio.json 的 codes 字段
/portfolio    # 自动读取 portfolio.json

或使用零依赖 Web 录入：python3 scripts/portfolio_web.py，浏览器打开 127.0.0.1:8765。

由 experts/decide.md 定义的整合规则裁决——加权投票 + 长短线分仓建议。例如长线偏多、短线偏空，结论会是「核心仓持有、卫星仓减仓」。

运行缓存清理命令可删除过期缓存（默认 6 小时 TTL）：

python3 scripts/monitor.py --cleanup

建议配合 cron 每日自动清理（以 macOS/Linux 为例）：

# 每天凌晨 3 点清理过期缓存
0 3 * * * cd /path/to/stock-analyzer-skill && python3 scripts/monitor.py --cleanup

查看缓存状态：python3 scripts/monitor.py --cache

⚠️ 已知限制

• 实时数据依赖外部 API 稳定性，端点变更时改 scripts/fetchers/ 即可
• 预置股票池为静态快照，全市场最新数据需联网刷新
• 多因子权重基于经验设定，回测模块（v1.5.0+）支持卡玛/盈亏比/夏普等 11 项指标验证，但未做大规模参数寻优
• 回测财务数据存在前瞻偏差防护：quality 因子按 report_date + 90 天披露延迟过滤，仅使用交易日已公开披露的财报（P0-10）。valuation/liquidity 因子基于历史 K 线价格，严格无前瞻
• 资金面数据（融资融券 / 股东户数）每日更新，受交易所披露节奏限制
• 美股数据依赖 yfinance 包（可选），未安装时自动跳过
• 校准数据同步依赖 gh CLI，未配置 GitHub 认证时 --auto 模式不可用

🤝 贡献与反馈

提交规范详见 CONTRIBUTING.md。 Issue / PR / 建议 → GitHub Repo。

发版流程

# 1. bump 版本
python3 scripts/dev/sync_version.py --version 1.14.1

# 2. 同步测试常量（关键！防止 release CI 阻塞）
python3 scripts/dev/sync_skill_test_versions.py

# 3. 验证
python3 scripts/dev/sync_skill_test_versions.py --check

# 4. 提交 + 打 tag + push
git add -A
git commit -m "release: v1.16.0 — finance 域 WP1-WP6 + 全栈 hardening + skill 验证"
git tag -a v1.16.0 -m "Release v1.16.0"
git push origin main --tags

⚠️ sync_skill_test_versions.py 也会被 pre-commit hook 和 release CI 自动调用， 但本地手动跑一次能更早发现问题。

📜 许可

MIT License © curtis

v1.21.0 · 2026-07-28 · 最后更新见 CHANGELOG.md

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