Install
openclaw skills install @aidalong/hk-intraday-trading港股日内交易复盘技能
目录
核心交易逻辑（重要！）
盘前选股 → 盘中执行 → 盘后复盘
交易执行规则
- 盘前：给出选股信息（目标买入价、目标卖出价、止损价）
- 默认按选股信息交易：不干预，默认会成交
- 盘中：
- 触发买入价 → 成交买入
- 买入后触发止损价 → 触发止损，卖出
- 买入后触发卖出价 → 触发止盈，卖出
- 没有触发买入价 → 不买入（没有成交）
- 盘后复盘：根据实际价格走势判断结果
复盘结果（只有3种）
| 结果 | 说明 | 触发条件 |
|---|---|---|
| 没有成交 | 未触发买入价，未买入 | 最低价 > 目标买入价 |
| 买入后止损 | 触发止损价卖出 | 最低价 <= 买入价 AND 最低价 <= 止损价 |
| 买入后卖出 | 触发卖出价止盈 | 最低价 <= 买入价 AND 最高价 >= 卖出价 |
注意：自动复盘系统会自动根据当日行情判断结果，无需手动记录
选股策略
选股时间
- 盘前选股：每个交易日上午 09:15-09:25（港股开盘前）
- 选股时机：在开盘前完成选股，给出交易计划
- 定时任务：建议设置 cron 任务在每个交易日的 09:15 执行选股
数据源
可用数据源列表
| 数据源 | 状态 | 测试日期 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 东方财富 API | ✅ 可用 | 2026-03-13 | 免费，无需 API Key，稳定可靠 |
| 腾讯财经 API | ✅ 可用 | 2026-03-13 | 免费，直接 HTTP 请求 |
| easyquotation 库 | ✅ 可用 | 2026-03-13 | 封装腾讯财经 API，易于使用 |
| finance-data skill | ⚠️ 不适用 | - | 仅提供历史数据，不适合实时选股 |
1. 东方财富 API（推荐）
- 接口地址：
https://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get - 接口参数：
secid=116.{股票代码}（116 代表港股）fields=f43,f44,f45,f46,f47,f48,f60,f169,f170,f171,f177
- 返回字段说明：
字段 说明 f43 当前价格（需除以1000） f44 最高价（需除以1000） f45 最低价（需除以1000） f47 成交量 f170 涨跌幅（需除以100） f177 振幅（需除以100）
测试命令：
curl -s "https://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid=116.00700&fields=f43,f44,f45,f170,f177,f47"
测试结果：
{"data": {"f43": 545500, "f44": 551500, "f45": 543500, "f47": 2895136, "f170": -18, "f177": 384}}
✅ 解析：价格 545.5港元，涨跌幅 -1.8%，振幅 3.84%
2. 腾讯财经 API（备用）
- 接口地址：
https://qt.gtimg.cn/q=hk{股票代码} - 特点：免费，稳定，返回数据格式特殊需要解析
测试命令：
curl -s "https://qt.gtimg.cn/q=hk00700"
测试结果：✅ 可用，返回包含价格、涨跌幅、成交量等数据
3. easyquotation 库（推荐）
- 安装：
pip install easyquotation - 使用：
import easyquotation
quote = easyquotation.use('hkquote')
data = quote.stocks(['00700', '09988'])
测试结果：
✅ easyquotation 可用:
00700 腾讯控股: price=545.0, Pchange=-1.5, Amp=1.46
09988 阿里巴巴: price=132.2, Pchange=0.6, Amp=1.67
4. finance-data skill
- 结论：⚠️ 不适用于日内交易实时选股
- 原因：该 skill 主要提供历史数据查询（港股日线、分钟线），不适合实时数据获取
- 适用场景：盘后复盘获取历史 K 线数据
数据源选择建议
- 首选：东方财富 API - 直接 HTTP 请求，无需额外依赖
- 备选：easyquotation 库 - 封装良好，易于使用
- 备用：腾讯财经 API - 直接请求腾讯接口
- 不使用：finance-data skill（仅历史数据）
选股指标
基于以下指标进行选股：
-
涨跌幅 (Pchange)
- 最佳范围：-2.0% ~ +1.5%
- 理由：日内交易需要波动，但涨幅不能太大否则没有空间
-
振幅 (Amp)
- 最佳范围：2.0% ~ 4.0%
- 理由：振幅太小没有交易空间，振幅太大风险高
-
成交量 (amount)
- 最小要求：300万股以上
- 理由：流动性要好，便于买入和卖出
-
技术指标
- RSI：30-70 之间最佳
- 行业偏好：科技股 +8分，金融股 +5分
选股流程
# 伪代码
1. 获取股票池（25只主流港股）
2. 调用东方财富API获取实时数据
3. 过滤条件：
- 涨跌幅 > -3%
- 振幅 >= 1%
- 成交量 >= 300万
- RSI 在 30-70 之间
4. 对满足条件的股票进行评分
5. 按评分排序，选出最高分的股票
6. 计算交易价格（买入价、卖出价、止损价）
7. 生成交易计划并推送
评分体系
总分 100 分，各指标分配：
| 指标 | 分数范围 | 评分规则 |
|---|---|---|
| 涨跌幅 | 0-30分 | -2% |
| 波动性 | 0-25分 | 2%~4%振幅得20分，1.5%~2%得15分 |
| 流动性 | 0-15分 | 成交量越高分数越高 |
| 技术面 | 0-20分 | RSI在40-60得15分，行业加成 |
| 综合 | 0-10分 | 数据完整性奖励 |
评分 >= 75：强烈买入信号 评分 65-74：关注 评分 55-64：持有 评分 < 55：观望
交易价格计算策略
价格计算公式
基于股票的振幅（ATR）计算交易价格：
# 输入参数
current_price = 当日收盘价或当前价
atr_pct = 振幅 / 100 # 转换为小数
# 根据评分确定目标收益和止损比例
if score >= 80:
target_gain_pct = atr_pct * 0.8 # 目标获取80%振幅
stop_loss_pct = atr_pct * 0.4 # 止损40%振幅
elif score >= 70:
target_gain_pct = atr_pct * 0.6
stop_loss_pct = atr_pct * 0.5
elif score >= 60:
target_gain_pct = atr_pct * 0.5
stop_loss_pct = atr_pct * 0.6
else:
target_gain_pct = atr_pct * 0.4
stop_loss_pct = atr_pct * 0.7
# 计算交易价格
buy_price = round(current_price * 0.995, 3) # 比当前价低0.5%买入
sell_target = round(current_price * (1 + target_gain_pct), 3) # 卖出目标
stop_loss = round(current_price * (1 - stop_loss_pct), 3) # 止损价格
# 风险收益比
risk_reward_ratio = target_gain_pct / stop_loss_pct
价格计算原则
- 买入价：比当前价低 0.5%，给市场调整空间
- 卖出目标：根据评分和振幅计算，评分越高，目标收益越高
- 止损价格：评分越高，止损越紧（但不超过振幅的 70%）
- 风险收益比：至少 1:1，最好 1.5:1 以上
复盘策略
复盘时间
- 盘后复盘：每个交易日下午 16:30（港股收盘后）
- 定时任务：建议设置 cron 任务在每个交易日的 16:30 执行复盘
复盘数据
需要获取以下数据：
-
交易计划数据（选股时生成）
- 股票代码
- 目标买入价
- 目标卖出价
- 止损价
- 选股评分
-
当日实际行情数据（从东方财富 API 获取）
- 最高价
- 最低价
- 收盘价
- 涨跌幅
- 振幅
复盘逻辑
自动判断：根据当日行情自动判断交易结果，无需手动输入
结果类型（只有3种）：
| 结果 | 说明 | 触发条件 |
|---|---|---|
| 没有成交 | 未触发买入价，未买入 | 最低价 > 目标买入价 |
| 买入后止损 | 触发止损价卖出 | 最低价 <= 买入价 AND 最低价 <= 止损价 |
| 买入后卖出 | 触发卖出价止盈 | 最低价 <= 买入价 AND 最高价 >= 卖出价 |
自动判断脚本：
# 自动复盘（默认昨天）
python scripts/auto_review.py
# 指定日期复盘
python scripts/auto_review.py --date 2026-03-13
自动判断流程：
- 读取昨日选股结果（包含买入价、卖出价、止损价）
- 获取当日实际行情（最高价、最低价、收盘价）
- 自动判断结果类型并计算收益
- 更新 performance_tracking.json
- 生成复盘报告
判断逻辑：
# 自动判断伪代码
if 最低价 <= 目标买入价:
# 触发了买入
if 最高价 >= 目标卖出价:
result = "sell_achieved" # 买入后卖出（止盈）
elif 最低价 <= 止损价:
result = "stop_loss" # 买入后止损
else:
result = "sell_achieved" # 持有到收盘，按收盘价计算收益
else:
# 没有触发买入价
result = "no_buy" # 没有成交
复盘结果判定
| 结果 | 触发条件 | 记录方式 |
|---|---|---|
| 没有成交 | 最低价 > 目标买入价 | no_buy |
| 买入后止盈 | 最低价 <= 买入价 AND 最高价 >= 卖出价 | sell_achieved |
| 买入后止损 | 最低价 <= 买入价 AND 最低价 <= 止损价 | stop_loss |
注：
hold_to_close（持有到收盘）归入sell_achieved的边界情况，最终统计时归为止盈未触发。
策略优化
根据复盘结果，反推选股策略问题：
1. 如果 "没有成交" 居多
问题诊断：
- 目标买入价设置过低
- 开盘前选股时数据不完整
- 选股时间过早
优化建议：
- 调整买入价为当前价的 99% 而不是 99.5%
- 延后选股时间到 10:00 后（等数据稳定）
- 增加选股数量，分散风险
2. 如果 "止损" 居多
问题诊断：
- 选的股票日内走势向下
- 止损设置过紧
- 振幅计算不准确
优化建议：
- 增加选股时的趋势判断（涨跌幅为正更好）
- 放宽止损到 1.5%-2%
- 使用更可靠的数据源（避免错误数据导致策略失效）
3. 如果 "止盈" 居多
问题诊断：
- 选的股票日内走势向上
- 止损设置合理
优化建议：
- 保持当前策略
- 可以适当提高止盈目标
飞书消息推送
配置方法
1. 飞书机器人 Webhook
- 在飞书群聊中添加自定义机器人
- 获取 Webhook 地址（格式：
https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/{webhook_id}） - 将 Webhook 地址配置到
feishu_config.json：
{
"enabled": true,
"webhook_url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"secret": "your_secret_key",
"notify_types": {
"selection": true,
"review": true,
"error": true
},
"message_format": "rich"
}
2. OpenClaw 飞书配置
- 在 OpenClaw 中配置飞书应用
- 确保应用有发送消息的权限
- 获取
app_id和app_secret
推送格式
选股结果推送（富文本格式）
{
"msg_type": "post",
"content": {
"post": {
"zh_cn": {
"title": "🎯 港股选股结果",
"content": [
[
{"tag": "text", "text": "🏆 首选股票："},
{"tag": "text", "text": "00700 腾讯控股", "bold": true}
],
[
{"tag": "text", "text": "💰 交易计划："}
],
[
{"tag": "text", "text": "买入价："},
{"tag": "text", "text": "¥380.50", "color": "blue"}
],
[
{"tag": "text", "text": "卖出目标："},
{"tag": "text", "text": "¥390.00 (+2.5%)", "color": "green"}
],
[
{"tag": "text", "text": "止损价："},
{"tag": "text", "text": "¥375.00 (-1.5%)", "color": "red"}
],
[
{"tag": "text", "text": "风险收益比："},
{"tag": "text", "text": "1.67:1"}
]
]
}
}
}
}
复盘结果推送（富文本格式）
{
"msg_type": "post",
"content": {
"post": {
"zh_cn": {
"title": "📊 港股复盘报告",
"content": [
[
{"tag": "text", "text": "📈 交易统计："}
],
[
{"tag": "text", "text": "• 买入达成：1/1 (100%)"}
],
[
{"tag": "text", "text": "• 卖出达成：1/1 (100%)"}
],
[
{"tag": "text", "text": "• 止损触发：0/1 (0%)"}
],
[
{"tag": "text", "text": "✅ 选股策略评价："}
],
[
{"tag": "text", "text": "今日策略表现良好，选中的股票成功触发止盈"}
]
]
}
}
}
}
定时任务
选股任务（每个交易日 09:15）
# OpenClaw cron 配置
cron:
- name: "港股早盘选股"
schedule: "0 15 * * 1-5" # 周一至周五 09:15
command: "python /path/to/hk_best_picker_real_fixed.py"
on_success:
- type: feishu
message: "选股结果消息"
复盘任务（每个交易日 16:30）
# OpenClaw cron 配置
cron:
- name: "港股收盘复盘"
schedule: "0 30 * * 1-5" # 周一至周五 16:30
command: "python /path/to/scripts/auto_review.py"
on_success:
- type: feishu
message: "复盘报告消息"
推送触发条件
| 消息类型 | 触发条件 | 推送时间 |
|---|---|---|
| 选股结果 | 每日开盘前 | 09:15-09:25 |
| 选股异常 | 选股失败时 | 立即推送 |
| 复盘结果 | 每日收盘后 | 16:30-16:45 |
| 策略预警 | 连续3天选股失败 | 立即推送 |
文件结构
hk-intraday-trading/
├── SKILL.md # 技能说明文档
├── template.md # 报告模板
├── data/
│ ├── strategy_config.json # 策略配置
│ └── performance_tracking.json # 性能追踪数据
├── scripts/
│ ├── hk_simple_picker.py # 选股脚本（生成交易价格）
│ ├── auto_review.py # 自动复盘脚本 ⭐
│ ├── review_analyzer.py # 复盘分析器
│ ├── trading_cli.py # 交易CLI工具
│ └── ...
├── output/
│ ├── picks/ # 选股结果
│ │ ├── picks_YYYY-MM-DD.json
│ │ └── picks_report_YYYY-MM-DD.md
│ ├── reviews/ # 复盘报告 ⭐
│ │ └── review_YYYY-MM-DD.md
│ └── 复盘分析_YYYY-MM-DD.md
└── examples/
└── sample_report_YYYY-MM-DD.md
核心脚本
| 脚本 | 用途 | 运行时间 |
|---|---|---|
hk_simple_picker.py | 盘前选股，生成交易价格 | 交易日 09:15 |
auto_review.py | 盘后自动复盘，判断结果 | 交易日 16:30 |
更新日志
- 2026-03-14：实现自动复盘功能，无需手动记录结果；选股器现在生成交易价格
- 2026-03-13：移除旧版内容，统一报告格式；修复数据源逻辑，数据失败直接返回失败
- 2026-03-06：创建技能，包含完整的复盘报告模板
- 2026-03-05：参考用户提供的格式模板优化结构
- 2026-03-04：基于实际交易复盘需求设计
注意事项
- 所有价格单位均为港元
- 时间使用北京时间（GMT+8）
- 百分比计算保留两位小数
- 报告生成后建议保存到指定目录归档
- 数据源获取失败时，直接返回错误，不使用假数据
Related skills
- Downloads
- Security audit
- Review
- Last updated
- 3w ago
- Current version
- v1.0.2
- License
- MIT-0