#股市 #股票 #a股 #量化

a-stock-data-quant

A-share stock quantitative analysis toolkit with 20+ technical indicators, 7 backtesting strategies, candlestick pattern recognition, multi-source data fallback, real-time quotes, AI financial analysis, 7x24 news, chip distribution, board fund flow, F10 finance, Wallstreetcn news, research reports, and interactive answers. Supports Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, and 5+ other AI agents.

jangviktor-web@jangviktor-web

Install

openclaw skills install @jangviktor-web/a-stock-data-quant

a-stock-data-quant — A股量化分析工具箱

技术指标 · 形态识别 · 策略回测 · 实时行情 · 新闻资讯 · AI金融分析（东方财富妙想）

⚠️ 免责声明：本工具仅供学习研究，不构成投资建议。技术分析基于历史数据，不预测未来。

🔄 多数据源: 主源 akshare 失效时自动降级到备用源（百度/mootdx/datacenter/同花顺），确保数据可用性。

TL;DR

bash

python3 bin/quant.py analyze sh600519                    # 综合分析
python3 bin/quant.py compare sh600519,sz000858           # 多股对比
python3 bin/quant.py backtest sh510500 --strategy ensemble --html  # 回测+图表
python3 bin/quant.py realtime sh600519,sz000858          # 实时行情
python3 bin/quant.py market-temp                         # 市场温度计
python3 bin/quant.py valuation 600519                  # 估值分位
python3 bin/quant.py hot-stocks --mode turnover          # 热门股票排行
python3 bin/quant.py hot-boards --mode gainers           # 热门板块排行
python3 bin/quant.py board-stocks BK0892                 # 板块成分股
python3 bin/quant.py capital-flow 600519               # 资金流向细分
python3 bin/quant.py fundamentals 600519                 # 基本面快照
python3 bin/quant.py news                                # 新闻快讯
python3 bin/quant.py em-diagnose sh600519                # AI诊断
python3 bin/quant.py search 白银                          # 搜索股票
python3 bin/quant.py chip sh600519                       # 筹码分布
python3 bin/quant.py board-flow --type concept           # 概念板块资金流
python3 bin/quant.py finance 600519                      # F10财务指标
python3 bin/quant.py wscn --channel a-stock-channel      # 华尔街见闻A股快讯
python3 bin/quant.py report 600519                       # 个股研报
python3 bin/quant.py notice 600519                       # 上市公司公告
python3 bin/quant.py interactive 茅台                     # 互动易数据
python3 bin/quant.py etf-rank --type gainers             # ETF排行榜 (GF MCP)
python3 bin/quant.py lhb-gf                              # 龙虎榜深度分析 (GF MCP)
python3 bin/quant.py index-val --top 10                    # 指数估值分位 (GF MCP)
python3 bin/quant.py gf-quant 600519,000858              # 广发财务对比 (GF MCP)
# GF MCP数据源: ETF排行/龙虎榜/指数估值/财务对比

安装

方式一：SkillHub (推荐，支持9+ AI Agent)

bash

# Claude Code
npx @skill-hub/cli install a-stock-data-quant --agent claude

# Cursor
npx @skill-hub/cli install a-stock-data-quant --agent cursor

# 其他 Agent (codex/gemini/copilot/windsurf/cline/roo/opencode)
npx @skill-hub/cli install a-stock-data-quant --agent <agent>

方式二：ClawHub

bash

clawhub package install a-stock-data-quant

方式三：GitHub 直接克隆

bash

cd ~/.claude/skills   # Claude Code
git clone https://github.com/jangviktor-web/a-stock-data-quant.git

依赖安装

bash

pip install akshare numpy pandas requests mootdx
# Windows: 用 python 代替 python3

决策树

text

用户问了什么？
│
├─ "分析某只股票" ──────────→ analyze
├─ "哪只股票更强" ──────────→ compare
├─ "回测某个策略" ──────────→ backtest
├─ "今天市场有什么信号" ────→ scan
├─ "RSI/MACD/均线多少" ────→ indicators
├─ "有没有W底/形态" ──────→ pattern
├─ "主力资金怎么样" ──────→ fund
├─ "现在价格多少" ─────────→ realtime
├─ "搜一下XX股票" ─────────→ search
├─ "帮我诊断一下" ─────────→ diagnose
├─ "AI分析/AI选股" ────────→ em-diagnose / em-pick
├─ "AI问答/AI资讯" ────────→ em-ask / em-news
├─ "AI基金分析" ───────────→ em-fund
├─ "宏观数据(CPI/GDP)" ───→ macro
├─ "市场热点" ─────────────→ hotspot
├─ "市场情绪/涨停/跌停" ──→ market
├─ "市场温度/贪婪恐惧" ──→ market-temp
├─ "热门股票/板块排行" ──→ hot-stocks / hot-boards
├─ "板块成分股" ─────────→ board-stocks
├─ "资金流向/主力" ──────→ capital-flow
├─ "基本面/PE/PB" ───────→ fundamentals
├─ "估值分位/PE高低" ────→ valuation
├─ "个股深度/股东/解禁" ──→ info
├─ "筹码分布/成本" ──────→ chip
├─ "板块资金流/概念资金" ─→ board-flow
├─ "财务指标/ROE/营收" ──→ finance
├─ "华尔街见闻/全球快讯" ─→ wscn
├─ "研报/机构评级" ──────→ report
├─ "公告/上市公司公告" ──→ notice
├─ "互动易/投资者问答" ──→ interactive
├─ "ETF排行/涨跌榜" ──→ etf-rank
├─ "龙虎榜/游资/营业部" → lhb-gf
├─ "指数估值/PE分位" ──→ index-val
├─ "财务对比/广发F10" ─→ gf-quant
├─ "缓存管理" ─────────────→ cache
├─ "新闻/快讯/资讯" ────────→ news
└─ "有哪些功能" ───────────→ list

检查点

🔴 CHECKPOINT A：执行前确认

确认代码（"茅台"→ sh600519）、参数（周期、策略、资金量）
🛑 STOP：用户说"不用了"/"只看看" → 展示命令+示例，不执行
🛑 STOP：回测含 --capital/--stop-loss → 确认资金量和止损比例后再执行

🔴 CHECKPOINT B：结果解读

一句话总结 + 关键数值引用 + 后续建议
🛑 STOP：数据不足（<30条K线）→ 提示"数据量不足，结论仅供参考"

🔴 CHECKPOINT C：投资建议前

🛑 STOP：涉及买卖信号 → 必须声明"技术分析仅供参考，不构成投资建议"
🛑 STOP：单指标触发 → 至少2个维度交叉验证后才可给出方向性结论

股票代码

市场	格式	示例
沪市	`sh` + 6位	`sh600519`(茅台)、`sh000001`(上证指数)、`sh510500`(中证500ETF)
深市	`sz` + 6位	`sz000858`(五粮液)、`sz399006`(创业板指)

不知道代码？→ python3 bin/quant.py search 茅台

核心命令

analyze — 综合分析（推荐入口）

行情 + 指标 + 形态 + 策略信号 + 回测，一次出完整报告。

bash

python3 bin/quant.py analyze sh600519                        # 默认日线
python3 bin/quant.py analyze sh600519 --period 1w --count 500  # 周线500根
python3 bin/quant.py analyze sh600519 --html                  # 生成HTML图表

解读速查：

看到	意味着	建议
MA5偏离>2%	短期涨太快	注意回调
MACD金叉	中期动能向上	偏多
RSI>70	超买	不宜追高
ensemble跑赢buy_hold	策略有超额收益	可参考信号
最大回撤>15%	波动大	需设止损

compare — 多股对比

bash

python3 bin/quant.py compare sh600519,sz000858,sh601212      # 自动显示实时行情
python3 bin/quant.py compare sh000001,sz399001,sz399006 --period 1w

输出：各股指标并排 + 综合评分排名 + 实时价格。评分最高 = 技术面最强。

backtest — 策略回测

🔴 CHECKPOINT：执行前确认股票代码、策略名、资金量。含 --capital/--stop-loss 时须用户确认参数。

bash

python3 bin/quant.py backtest sh510500 --strategy ensemble    # 多策略共振
python3 bin/quant.py backtest sh600519 --strategy macd --html # 含HTML图表
python3 bin/quant.py backtest sh600519 --strategy rsi --capital 200000 --stop-loss 0.05

策略	逻辑	适用场景
`buy_hold`	买入持有（基准）	对比基准
`ma_cross`	MA5/MA20金叉死叉	趋势行情
`macd`	DIF/DEA交叉	中期趋势
`rsi`	RSI超买超卖	震荡行情
`boll`	布林带轨道反弹	区间震荡
`kdj`	KDJ金叉死叉	短线交易
`ensemble`	多策略共振（推荐）	过滤假信号

关键指标：总收益率 vs 基准、最大回撤<15%较健康、夏普>1较好>2优秀、胜率>50%正期望。

scan — 市场扫描

🛑 STOP：批量扫描（>20只）前确认范围，加2-3秒间隔避免429限流。

bash

python3 bin/quant.py scan --strategy macd
python3 bin/quant.py scan --strategy ma_cross --min-volume 1000000

输出按信号排序，金叉=潜在买入机会。结合RSI过滤超买（>70不追），成交量<100万流动性差。

indicators — 技术指标

bash

python3 bin/quant.py indicators sh600519 --indicators ma5,ma10,ma20,macd,rsi
python3 bin/quant.py indicators sh600519 --indicators boll,kdj,cci,wr,atr,bias,obv

多指标交叉验证更可靠（如MACD金叉+RSI中性=较安全的买入信号）。

pattern — 形态识别

bash

python3 bin/quant.py pattern sh600519                            # 全部形态
python3 bin/quant.py pattern sh600519 --pattern w-bottom,cup-handle  # 指定形态

形态	信号
W底(`w-bottom`)	底部反转
V型反转(`v-reversal`)	底部反转
杯柄(`cup-handle`)	突破买入
三重底(`triple-bottom`)	底部确认
回踩买入(`dip-buy`)	顺势买入

"已确认"比"形成中"更可靠。深度越大，后续反弹空间通常越大。

fund — 资金面分析

bash

python3 bin/quant.py fund sh600519

主力净流入=机构在买（偏多）。连续3日以上主力流入=资金面趋势确认。

data — 原始行情

bash

python3 bin/quant.py data sh600519 --count 30               # 日线
python3 bin/quant.py data sh600519 --period 15m --count 50   # 15分钟线

新增命令

realtime — 实时行情

腾讯/东方财富秒级数据，无需akshare。

bash

python3 bin/quant.py realtime sh600519,sz000858,sh601212
python3 bin/quant.py realtime sh600519 --source tencent

text

📡 实时行情  数据源: auto
  🔴 贵州茅台(SH600519)  1332.95  -0.69%  高:1339.28 低:1327.11 昨:1342.17
  🔴 五 粮 液(SZ000858)  86.87  -2.38%  高:88.08 低:86.62 昨:88.99

涨🟢/跌🔴标识，含最高价/最低价/昨收。

search — 股票搜索

bash

python3 bin/quant.py search 白银
python3 bin/quant.py search 宁德时代

text

🔍 搜索: 白银
  SZBK1616     白银
  共找到 1 条结果

diagnose — 综合诊断

技术面 + 资金面 + 形态，多维度评分。

bash

python3 bin/quant.py diagnose sh600519

text

🏥 股票综合诊断: sh600519
  技术面得分: -3/8
  形态: w-bottom(2) v-reversal(1) cup-handle(1)
  综合诊断: 强烈看空 🔴🔴🔴 (技术-3 + 资金+0 = -3)

macro — 宏观数据

bash

python3 bin/quant.py macro cpi       # CPI
python3 bin/quant.py macro pmi       # PMI
python3 bin/quant.py macro gdp       # GDP
python3 bin/quant.py macro m2        # M2货币供应
python3 bin/quant.py macro lpr       # LPR利率
python3 bin/quant.py macro trade     # 进出口

text

📊 宏观数据: 居民消费价格指数 (CPI)
  2026年04月份  全国-同比增长: 1.20  全国-环比增长: 0.30
  2026年03月份  全国-同比增长: 1.00  全国-环比增长: -0.70

hotspot — 市场热点

bash

python3 bin/quant.py hotspot
python3 bin/quant.py hotspot --top 30

⚠️ hotspot 依赖东方财富网络接口，部分网络环境下可能不可用。

market — 市场情绪面分析

涨停池/跌停池/情绪判断/龙虎榜/板块资金流/北向资金/融资融券，一站式市场情绪全景。

bash

python3 bin/quant.py market                      # 默认参数
python3 bin/quant.py market --limit 10 --days 5  # 显示10条，龙虎榜近5日
python3 bin/quant.py market --period 5日          # 板块资金流用5日累计

text

🌊 市场情绪面分析
  🔴 涨停池: 54只（利仁科技5连板、蒙娜丽莎6连板）
  🟢 跌停池: 15只（通达股份2连跌停）
  情绪判断: 涨停54只 / 跌停15只 → 🌊 正常
  🐉 龙虎榜: 德明利 +22.1亿、长盈通 +15.0亿
  📋 融资融券: 融资余额 14,408亿

情绪周期速查：

状态	涨停数	跌停数	操作建议
❄️ 冰点期	<30	>50	最好的埋伏时机
🌡️ 修复期	增多	减少	小仓位试探
🔥 高潮期	>100	<10	最危险，准备撤退
🌊 退潮期	减少	增多	绝不追高

market-temp — 市场温度计

综合5个维度（巴菲特指标/股债利差/涨跌停比/QVIX波动率/市场活跃度）计算0-100温度分数，判断市场偏热(贪婪)还是偏冷(恐惧)。

bash

python3 bin/quant.py market-temp              # 市场温度
python3 bin/quant.py market-temp --json       # JSON输出

text

==================================================
        A股市场温度计 (Market Temperature)
==================================================
  综合温度: 53.4 / 100  [WARM] 中性
  [==========>         ] 53/100
--------------------------------------------------
  股债利差 (权重20%)  利差=0.06%  子评分: 40.6
  新高/新低 (权重20%) 涨停/跌停比(30/21)  子评分: 58.6
  QVIX波动率 (权重20%) QVIX=22.66  子评分: 49.4
  市场活跃度 (权重15%) 涨停占比(30/51)  子评分: 68.8
==================================================

温度解读：≥70 偏热/贪婪（注意风险）| 40-70 中性 | <40 偏冷/恐惧（关注机会）

PanWatch 数据集成（热门榜/板块/资金/基本面）

移植自 PanWatch 的轻量数据接口，不依赖 akshare，基于东方财富 push2/push2his 和腾讯 qt.gtimg.cn。

bash

python3 bin/quant.py hot-stocks --mode turnover        # 热门股票(成交额)
python3 bin/quant.py hot-stocks --mode gainers -n 10   # 热门股票(涨幅前10)
python3 bin/quant.py hot-boards --mode gainers         # 热门板块(涨幅)
python3 bin/quant.py board-stocks BK0892 -n 10         # 白酒板块成分股
python3 bin/quant.py capital-flow 600519               # 资金流向细分
python3 bin/quant.py fundamentals 600519             # 基本面快照

capital-flow 输出示例：

text

============================================================
  资金流向细分: 600519 贵州茅台
============================================================
  主力净流入: -5.79亿 (-5.69%)  [主力流出]
  超大单: -0.95亿
  大单: -4.84亿
  中单: 5.80亿
  小单: -0.04亿
  5日主力净流入: XX亿
============================================================

fundamentals 输出示例：

text

============================================================
  基本面快照: 600519 贵州茅台
============================================================
  PE(TTM): 19.77
  PE(静态): 15.01
  PB:      7.02
  总市值: 16351.07 亿
  流通市值: 16351.07 亿
============================================================

valuation — 个股估值分位

获取PE/PB/PS历史数据（东财datacenter，约2000+交易日），计算当前估值在历史区间中的百分位。

bash

python3 bin/quant.py valuation 600519         # 茅台估值分位
python3 bin/quant.py valuation 000858 --json  # JSON输出

text

==================================================
  个股估值分析: 600519
==================================================
  PE(市盈率): [LOW]
    当前值: 19.77  分位数: 4% (低估)
    最小: 17.66 | 中位: 32.49 | 最大: 73.29
  PB(市净率): [LOW]
    当前值: 6.04  分位数: 2% (低估)
  综合评估: 低估
==================================================

分位解读：<30% 低估（关注）| 30-70% 合理 | >70% 偏高（谨慎）

info — 个股深度信息

限售解禁/股东人数变化/十大流通股东/行业PE估值/大宗交易，个股多维度深度分析。

bash

python3 bin/quant.py info 600519     # 茅台深度信息
python3 bin/quant.py info 000858     # 五粮液深度信息

text

📋 个股深度信息: 600519
  📅 限售解禁: 近期无解禁
  👥 股东人数: 2026Q1 243,159户 (减少12,733户 -4.98%) → 筹码集中 🟢
  🏛️ 十大流通股东: 茅台集团54.07%、港中央6.91%(+609万股)
  📊 行业PE: 制造业 加权PE 37.51 / 中位PE 52.00
  🏷️ 大宗交易: 2026-05-15 成交价1332.96 2笔

解读要点：

股东人数减少 → 筹码集中，主力在吸筹（偏多）
股东人数增加 → 散户化趋势（偏空）
十大股东增减 → 机构/港资是否在加仓
行业PE对比 → 个股PE是否高于行业中位

chip — 筹码分布分析

基于K线+换手率近似计算筹码分布（移植自 go-stock），输出平均成本/获利比例/集中度。

bash

python3 bin/quant.py chip sh600519              # 默认日线120根
python3 bin/quant.py chip sh600519 --count 250  # 250根K线
python3 bin/quant.py chip sh600519 --bins 100   # 100个价格分箱

text

============================================================
  筹码分布分析 (120个交易日)
============================================================
  当前价格: 1332.95
  平均成本: 1285.42
  获利比例: 68.5%
  价格区间: 1180.00 ~ 1450.00
  筹码集中度(前5): 42.3%
------------------------------------------------------------
  筹码最集中价位:
      1305.50   8.5%  ████████
      1285.25   7.2%  ███████
      1325.75   6.8%  ██████
============================================================
  解读: 获利盘多，注意回调压力

解读速查：

看到	意味着	建议
获利比例>80%	大部分筹码盈利	抛压大，注意回调
获利比例<20%	大部分筹码套牢	可能接近底部区域
平均成本≈当前价	市场成本一致	变盘窗口，关注方向
集中度(前5)>40%	筹码高度集中	主力控盘，波动可能加大
集中度(前5)<15%	筹码分散	散户行情，趋势性弱

board-flow — 板块资金流

行业/概念板块主力净流入排名（东财 data.eastmoney.com）。

bash

python3 bin/quant.py board-flow                     # 行业板块(默认)
python3 bin/quant.py board-flow --type concept      # 概念板块
python3 bin/quant.py board-flow --top 10            # 前10名

text

======================================================================
  行业板块资金流排名 (主力净流入)
======================================================================
  排名 板块名称     代码       主力净流入
----------------------------------------------------------------------
  1    半导体     BK0447     🟢+25.36亿
  2    汽车整车   BK0481     🟢+18.92亿
  3    白酒       BK0477     🔴-12.45亿
======================================================================
  统计: 15个流入 / 5个流出

解读速查：

看到	意味着	建议
行业板块连续3日净流入	资金持续看好该行业	关注行业内龙头个股
概念板块单日暴增	短线热点炒作	追高风险大，注意持续性
流入/流出比>3:1	市场资金面偏多	可适度参与
流出板块集中在某行业	资金撤退	回避该行业个股

finance — F10财务指标

东财 datacenter 历史财务数据（营收/净利润/ROE/毛利率/资产负债率）。

bash

python3 bin/quant.py finance 600519                # 最近5期
python3 bin/quant.py finance 600519 --periods 8    # 最近8期
python3 bin/quant.py finance 600519 --forecast     # 含机构预测

text

================================================================================
  F10 主要财务指标: 600519
================================================================================
  📅 2026-03-31
    每股收益: 21.38 元 | 扣非: 20.95 元
    营业总收入: 539.02亿 | 归属净利润: 272.15亿
    ROE(加权): 8.25% | 毛利率: 91.50%
    营收同比: +6.54% | 净利同比: +1.47%
================================================================================

解读速查：

看到	意味着	建议
ROE连续3期>15%	盈利能力强且稳定	优质公司特征
毛利率同比下降>5%	成本压力或竞争加剧	关注后续趋势
营收同比+但净利同比-	增收不增利	警惕费用失控
资产负债率>70%	高杠杆	注意偿债风险（银行/地产除外）
扣非EPS远低于EPS	非经常损益占比大	盈利质量差，不可持续

wscn — 华尔街见闻快讯

多频道全球财经快讯（全球7x24/A股/美股/港股/外汇/商品/黄金/原油/债券）。

bash

python3 bin/quant.py wscn                              # 全球7x24(默认)
python3 bin/quant.py wscn --channel a-stock-channel    # A股频道
python3 bin/quant.py wscn --channel us-stock-channel   # 美股频道
python3 bin/quant.py wscn --limit 10                   # 10条

report — 个股研究报告

东财 reportapi 个股研报（标题/机构/评级/作者）。

bash

python3 bin/quant.py report 600519              # 最近30天
python3 bin/quant.py report 600519 --days 90    # 最近90天
python3 bin/quant.py report 600519 --top 5      # 前5篇

notice — 上市公司公告

东财 np-anotice-stock 公告列表（标题/日期/类型）。

bash

python3 bin/quant.py notice 600519             # 茅台公告
python3 bin/quant.py notice 600519 --top 10    # 前10条

interactive — 互动易数据

巨潮资讯互动易平台（投资者问答）。

bash

python3 bin/quant.py interactive 茅台           # 搜索关键词
python3 bin/quant.py interactive 600519        # 股票代码
python3 bin/quant.py interactive 新能源 --top 10

广发 GF MCP 数据 (etf-rank / lhb-gf / index-val / gf-quant)

基于广发证券 MCP server 的数据适配层，覆盖 ETF 排行、龙虎榜深度分析、指数估值分位、财务对比。需在 config.yaml 设置 gf_api_key（Bearer token）。

etf-rank — ETF排行榜

涨幅/跌幅/规模/换手率等13种榜单。

bash

python3 bin/quant.py etf-rank --type gainers       # 涨幅榜
python3 bin/quant.py etf-rank --type losers        # 跌幅榜
python3 bin/quant.py etf-rank --type scale         # 规模榜
python3 bin/quant.py etf-rank --type turnover      # 换手率榜

lhb-gf — 龙虎榜深度分析

上榜排行/指定日期/营业部统计。

bash

python3 bin/quant.py lhb-gf                        # 上榜排行
python3 bin/quant.py lhb-gf --date 2026-05-19      # 指定日期
python3 bin/quant.py lhb-gf --mode broker          # 营业部统计

index-val — 指数估值分位

PE/PB百分位 + 关联ETF。

bash

python3 bin/quant.py index-val --top 10             # 指数估值分位
python3 bin/quant.py index-val --top 20 --json      # JSON输出

分位解读：<20% 历史低估区间 | 20-80% 合理 | >80% 历史高估区间

gf-quant — 广发财务对比

市值/估值/PE百分位/行业均值多维对比。

bash

python3 bin/quant.py gf-quant 600519,000858       # 茅台 vs 五粮液
python3 bin/quant.py gf-quant 600519 --json       # JSON输出

ETF/指数估值解读速查：

看到	意味着	建议
ETF涨幅榜前3 + 换手率>10%	短期资金博弈	注意波动，不追高
指数PE分位<20%	历史低估区间	关注左侧布局机会
指数PE分位>80%	历史高估区间	谨慎，注意回调风险
龙虎榜上榜>10次/月	高度活跃游资标的	结合机构席位连续性判断

东方财富妙想 AI (em-*)

需在 config.yaml 设置 em_api_key。注册：https://ai.eastmoney.com/mxClaw

bash

python3 bin/quant.py em-diagnose sh600519                  # AI综合诊断
python3 bin/quant.py em-pick "白酒板块龙头"                 # AI自然语言选股
python3 bin/quant.py em-ask "茅台Q1业绩怎么样"              # AI问答
python3 bin/quant.py em-news 白酒                           # AI资讯
python3 bin/quant.py em-fund sh600519                      # AI基金分析

text

🤖 东方财富妙想 AI 诊断
  查询: 分析sh600519

  一、基本面：2026Q1营收539亿(+6.54%)，净利润272亿(+1.47%)
  二、技术面：股价1332.95，下行通道，PE历史百分位17.36%
  三、资金面：主力净流出6.52亿，连续10日DDX为负
  总结：基本面稳健，估值历史低位，短期技术面偏弱

text

🤖 东方财富妙想 AI 选股
  条件: 白酒板块龙头  符合条件: 57 只
  |600519|贵州茅台|1332.95|-0.69%|1.67万亿|
  |000858|五 粮 液|86.87|-2.38%|3371.95亿|
  ...

news — 新闻资讯

东财7x24快讯 + 财联社电报 + 东财搜索，实时掌握市场动态。

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python3 bin/quant.py news                    # 快讯列表 (东财7x24+财联社)
python3 bin/quant.py news 茅台                # 搜索关键词
python3 bin/quant.py news --top 10           # 显示10条

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📰 新闻资讯
  1. 【水利部针对赣鄂湘粤桂黔琼七省区启动洪水防御Ⅳ级应急响应】
     2026-05-19 13:42  [财联社]
  2. 【三星电子股价转涨，抹去早盘5.3%的跌幅】
     2026-05-19 13:41  [财联社]

cache — 缓存管理

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python3 bin/quant.py cache stats    # 查看缓存
python3 bin/quant.py cache clear    # 清理缓存

list — 可用资源

bash

python3 bin/quant.py list

行动映射

看到什么	意味着	建议
MACD金叉 + RSI<70 + 多头排列	技术面偏多	可关注，逢低布局
MACD死叉 + RSI>70 + 空头排列	技术面偏空	减仓观望
MA5偏离>3%	短期涨太快	不宜追高
ensemble夏普>1.5且跑赢基准	策略有效	可参考信号
最大回撤>20%	波动大	严格止损
compare评分差>20分	强弱分明	关注最强
获利比例>80% + 集中度>40%	筹码高度获利	抛压大，不宜追高
获利比例<20% + 估值分位<30%	套牢+低估	关注底部机会
行业板块连续3日净流入	资金持续看好	关注板块内龙头
概念板块单日暴增	短线炒作	注意持续性，不追高
ROE连续>15% + 毛利率稳定	基本面优质	可长期关注
营收增+净利降	增收不增利	警惕费用/成本问题
研报密集发布(>5篇/月)	机构关注度高	结合评级方向判断
互动易频繁提及某概念	市场热点关联	交叉验证news/wscn
指数PE分位<10% + 关联ETF资金流入	低估+资金共振	左侧布局窗口
龙虎榜机构席位连续买入	机构资金持续介入	跟踪机构动向
ETF换手率暴增 + 涨幅居前	短期资金博弈激烈	注意波动，不追高

K线周期

1d(日线) | 1w(周线) | 1M(月线) | 1m | 5m | 15m | 30m | 60m

参数速查

参数	说明	默认值
`--period`	K线周期	`1d`
`--count`	数据条数	`120`
`--strategy`	策略名	`buy_hold`
`--capital`	初始资金	`100000`
`--stop-loss`	止损比例(如0.05=5%)	无
`--ensemble N`	共振阈值	`3`
`--html`	生成HTML图表	—
`--json`	输出JSON格式	—
`--source`	数据源(tencent/eastmoney)	auto

工作流模板

场景A：分析一只股票

text

用户："茅台技术面怎么样"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认 sh600519
→ python3 bin/quant.py analyze sh600519
→ 🔴 CHECKPOINT B：一句话总结 + 关键数值 + 后续建议
→ 🔴 CHECKPOINT C：如涉及买卖，声明免责

场景B：选股对比

text

用户："茅台五粮液泸州老窖哪个强"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认代码
→ python3 bin/quant.py compare sh600519,sz000858,sh601212
→ 🔴 CHECKPOINT B：排名 + 对比表 + 一句话结论

场景C：策略验证

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用户："ensemble回测中证500"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认 sh510500 + ensemble策略
→ python3 bin/quant.py backtest sh510500 --strategy ensemble
→ 🔴 CHECKPOINT B：收益率/回撤/夏普 vs buy_hold
→ 🔴 CHECKPOINT C：声明回测不代表未来

场景D：AI诊断

text

用户："帮我全面分析一下茅台"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认 sh600519 + em_api_key已配置
→ python3 bin/quant.py em-diagnose sh600519  (AI基本面+技术面+资金面)
→ python3 bin/quant.py analyze sh600519      (本地技术指标验证)
→ 🔴 CHECKPOINT B：综合AI报告+本地数据，给出结论

场景E：复合需求

text

用户："茅台和五粮液哪个强，顺便看看MACD回测"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认代码 + 回测参数
→ Step 1: compare sh600519,sz000858
→ Step 2: backtest sh600519 --strategy macd
→ Step 3: backtest sz000858 --strategy macd
→ 🔴 CHECKPOINT B：综合结论

场景F：筹码与成本分析

text

用户："茅台现在筹码怎么样，套牢盘多不多"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认 sh600519
→ Step 1: chip sh600519              (筹码分布/获利比例/集中度)
→ Step 2: valuation 600519           (估值分位交叉验证)
→ 🔴 CHECKPOINT B：获利比例+平均成本+估值分位，综合判断当前位置
→ 🛑 STOP：获利比例>80% → 提示"获利盘多，注意回调压力"，不给出买入建议

场景G：板块资金流向

text

用户："今天资金都往哪跑"
→ Step 1: board-flow --type industry --top 10   (行业板块)
→ Step 2: board-flow --type concept --top 10    (概念板块)
→ 🔴 CHECKPOINT B：一句话总结资金主攻方向 + 连续流入板块
→ 🛑 STOP：概念板块单日暴增 → 提示"短线炒作，注意持续性"

场景H：基本面深度研究

text

用户："茅台基本面怎么样，机构怎么看"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认 600519
→ Step 1: finance 600519 --periods 5   (财务指标趋势)
→ Step 2: report 600519 --days 90      (近期研报/评级)
→ Step 3: notice 600519                (近期公告)
→ Step 4: info 600519                  (股东/解禁/大宗)
→ 🔴 CHECKPOINT B：财务趋势+机构评级+公告要点，综合结论
→ 🔴 CHECKPOINT C：涉及估值判断 → 声明"仅供参考，不构成投资建议"

场景I：资讯快讯速览

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用户："最近有什么重要消息"
→ Step 1: wscn --limit 10                       (全球快讯)
→ Step 2: wscn --channel a-stock-channel --limit 5  (A股聚焦)
→ Step 3: news --top 10                          (东财+财联社)
→ 🔴 CHECKPOINT B：按重要性排序摘要，标注影响板块
→ 🛑 STOP：涉及具体买卖建议 → 只转述事实，不加主观判断

场景J：GF MCP数据交叉验证

text

用户："帮我看看现在哪些板块有机会"
→ 🔴 CHECKPOINT A：确认 gf_api_key 已配置
→ Step 1: index-val --top 10                      (指数估值分位)
→ Step 2: etf-rank --type gainers/turnover      (ETF资金流向)
→ Step 3: lhb-gf                                (龙虎榜游资动向)
→ Step 4: gf-quant <候选股>                      (财务对比验证)
→ 🔴 CHECKPOINT B：低估指数 + ETF资金流入 + 游资关注 = 板块性机会信号
→ 🔴 CHECKPOINT C：涉及买卖 → 声明"仅供参考，不构成投资建议"

反例黑名单（不要做的事）

#	反模式	为什么不要做	正确做法
1	单指标下结论	仅凭 RSI<30 就说"买入"，忽略趋势/量能/基本面	至少2个维度交叉验证（如 MACD金叉 + RSI中性 + 量能放大）
2	追超买股	RSI>70 或 MA5偏离>3% 时推荐买入	提示"短期超买，不宜追高"，等回调信号
3	忽略市场环境	大盘暴跌时只看个股技术面偏多就推荐	先 `market` 看情绪周期，冰点期/退潮期降低仓位建议
4	回测当预测	"回测年化30%所以未来也能赚"	必须声明"回测基于历史数据，不代表未来收益"
5	跨行业裸比	拿银行股和科技股直接比 PE 高低	用 `info` 查行业PE中位数，在同行业内比较
6	忽略止损	给出买入建议但不提止损位	结合 ATR 或最大回撤给出止损参考（如"跌破MA20止损"）
7	数据不足强分析	只有30根K线就跑周线回测	提示数据不足，建议增加 `--count` 或切换日线
8	替用户做决策	"你应该现在买入XX"	只输出技术面事实+信号，决策权留给用户
9	忽略免责声明	分析完直接结束	涉及买卖建议时必须附"技术分析仅供参考，不构成投资建议"
10	批量请求不限流	一次 scan 200只股票不加间隔	批量分析加2-3秒间隔，避免触发数据源限流(429)
11	筹码分布当精确数据	筹码分布是换手率近似估算，当作真实持仓成本	说明"基于换手率近似计算"，结合估值分位交叉验证
12	单日板块资金流下结论	仅凭一天板块资金流入就推荐板块	至少观察3日趋势，区分行业(持续)和概念(短线)资金
13	单期财务数据定论	仅看一期ROE/毛利率就判断公司好坏	用 `--periods 5` 看趋势，结合研报(`report`)交叉验证
14	快讯当交易信号	看到wscn/news某条消息就建议买卖	只转述事实+标注影响板块，不加主观买卖判断
15	仅凭ETF单日涨幅推荐买入	短期波动不代表趋势，单日涨幅易反转	结合估值分位(`index-val`)+多日资金流向交叉验证
16	龙虎榜数据滞后追高	上榜时可能已高位，游资次日可能出货	注意上榜日期，结合`lhb-gf`机构席位连续性判断

异常处理（三段式 Fallback）

触发条件	一线修复	仍失败兜底
`ImportError: akshare`	`pip install akshare numpy pandas requests`	使用不依赖akshare的模块（realtime/valuation/fundamentals）
股票代码格式错	提示正确格式：`sh600519` / `sz000001` / 纯数字`600519`	用 `search 关键词` 查找正确代码
akshare 接口返回空/报错	自动切换备用源（@_with_fallback 装饰器）	提示"数据源暂不可用，稍后重试"
网络超时 / ConnectionError	等待5秒后重试1次	提示"网络连接失败"，建议检查代理设置
akshare 429 限流	批量分析加2-3秒间隔	等30秒后重试；仍失败则跳过该股票继续下一只
push2 clist/fflow 连接重置	切换 akshare 同类函数（hot_rank_em/sector_hot）	提示"东财接口限流"，建议非交易时段重试
股票停牌	提示"已停牌，数据可能不完整"	仍输出最近交易日数据，标注⚠️
非交易时段查询	正常返回，数据截至上一交易日	无需额外处理
股票退市/不存在	提示"未找到该股票数据"	建议用 `search` 确认代码是否正确
K线数据不足（<30条）	自动降级：周线→日线，提示用户	提示"数据量不足以计算指标，请增加 --count"
em-api 返回错误	自动降级到 em-ask 通用端点	提示"AI接口暂不可用"，建议用本地 analyze 替代
估值数据为空（新股/次新）	缩短period到"近一年"重试	提示"上市时间过短，无足够历史数据计算分位"
筹码分布获取失败	跳过筹码模块，仅输出PE/PB/PS分位	综合评估标注"筹码数据缺失"
market-temp 指标缺失	按可用指标归一化计算（权重自动调整）	全部缺失时返回50分+错误提示
wscn API 返回非20000	重试1次（间隔3秒）	提示"华尔街见闻接口暂不可用"，建议用 `news` 替代
report 返回空列表	扩大 `--days` 到180天重试	提示"近期无研报覆盖"，建议用 `em-diagnose` AI分析替代
notice 接口超时	重试1次	提示"公告接口暂不可用"，建议直接访问巨潮资讯网
interactive 搜索无结果	换用更短/更通用的关键词重试	提示"未找到相关互动易数据"
board-flow 连接重置	切换 akshare sector_fund_flow 同类函数	提示"东财板块资金接口限流"，建议非交易时段重试
finance 财务数据为空	检查代码是否正确（`search`确认）	提示"未找到财务数据"，新股/次新股可能无历史报告期
GF MCP超时/401	检查`gf_api_key`配置，确认Bearer token有效	提示"GF MCP认证失败"，建议重新获取token
GF MCP返回空数据	非交易时间或参数错误，检查market/date参数	提示"无数据返回"，确认交易时段及参数格式后重试

项目结构

text

a-stock-data-quant/
├── bin/
│   ├── quant.py              # CLI 主入口
│   └── stock_full.py         # 综合分析脚本
├── lib/
│   ├── akshare_data.py       # akshare 数据层 (含降级链+push2ex备用)
│   ├── ashare.py             # 行情数据获取 (含mootdx/百度降级)
│   ├── backtest.py           # 回测引擎
│   ├── chart.py              # ECharts HTML 图表
│   ├── data_cache.py         # CSV+JSON 数据缓存 (4档TTL)
│   ├── em_api.py             # 东方财富妙想 AI 接口
│   ├── fallback.py           # 多数据源降级引擎
│   ├── market_temp.py        # 市场温度计 (5指标加权)
│   ├── mytt.py               # 技术指标库（MyTT V3.4）
│   ├── patterns.py           # 形态识别
│   ├── realtime_data.py      # 实时行情 (腾讯/东方财富/mootdx)
│   ├── settings.py           # 配置管理
│   ├── sources_baidu.py      # 百度财经 API (K线/资金流/概念)
│   ├── sources_datacenter.py # 东财数据中心 (龙虎榜/融资/大宗/股东/解禁)
│   ├── sources_gf.py         # 广发MCP数据适配层 (ETF/龙虎榜/指数估值/F10)
│   ├── sources_hexin.py      # 同花顺北向资金
│   ├── sources_mootdx.py     # 通达信 TCP 7709 (实时/K线)
│   ├── sources_news.py       # 新闻聚合 (东财7x24/财联社/搜索)
│   ├── sources_panwatch.py   # PanWatch 数据接口 (热门榜/板块/资金/基本面)
│   ├── sources_wallstreetcn.py # 华尔街见闻 (全球快讯/财经日历)
│   ├── stock_notice.py       # 研报/公告/互动易 (东财reportapi/np-anotice/巨潮)
│   ├── chip_distribution.py  # 筹码分布计算 (移植自 go-stock)
│   ├── board_fund_flow.py    # 板块资金流 (东财data.eastmoney.com)
│   ├── f10_finance.py        # F10财务指标 (东财datacenter)
│   ├── strategies.py         # 策略模块
│   └── valuation.py          # 个股估值分位 (东财datacenter+百度)
├── config.yaml               # 配置文件（em_api_key等）
├── requirements.txt          # Python 依赖
└── LICENSE                   # MIT

数据流

text

用户输入 → 意图路由 → quant.py CLI
  ├─ analyze/compare/backtest/scan/indicators/pattern/fund/diagnose
  │   → akshare_data.py → mytt.py (指标) → strategies.py (信号)
  │   → [降级] → sources_baidu.py / sources_datacenter.py / sources_hexin.py
  │   → backtest.py (回测) → chart.py (HTML) → output
  ├─ realtime/search
  │   → realtime_data.py (腾讯→东方财富→mootdx) → output
  ├─ news (新闻资讯)
  │   → sources_news.py (东财7x24/财联社/东财搜索) → output
  ├─ market (市场情绪面)
  │   → akshare_data.py (涨停池/跌停池/龙虎榜/北向/融资融券) → output
  ├─ market-temp (市场温度计)
  │   → market_temp.py (巴菲特/股债利差/涨跌停比/QVIX/活跃度) → output
  ├─ hot-stocks / hot-boards / board-stocks (热门榜/板块成分)
  │   → sources_panwatch.py (东财clist) → output
  ├─ capital-flow (资金流向细分)
  │   → sources_panwatch.py (东财fflow) → output
  ├─ fundamentals (基本面快照)
  │   → sources_panwatch.py (腾讯qt.gtimg) → output
  ├─ valuation (估值分位)
  │   → valuation.py (东财datacenter PE/PB/PS历史 → 分位计算) → output
  ├─ info (个股深度)
  │   → akshare_data.py (限售解禁/股东人数/十大股东/行业PE/大宗交易) → output
  ├─ chip (筹码分布)
  │   → ashare.py (K线) → chip_distribution.py (换手率衰减+高斯核) → output
  ├─ board-flow (板块资金流)
  │   → board_fund_flow.py (东财 data.eastmoney.com/dataapi/bkzj) → output
  ├─ finance (F10财务指标)
  │   → f10_finance.py (东财 datacenter RPT_F10_FINANCE_MAINFINADATA) → output
  ├─ wscn (华尔街见闻)
  │   → sources_wallstreetcn.py (api-one-wscn.awtmt.com) → output
  ├─ report/notice/interactive (研报/公告/互动易)
  │   → stock_notice.py (东财reportapi/np-anotice/巨潮irm.cninfo) → output
  ├─ etf-rank (ETF排行榜)
  │   → sources_gf.get_etf_rank() → MCP etf_rank server → 格式化输出
  ├─ lhb-gf (龙虎榜深度分析)
  │   → sources_gf.get_lhb_rank/by_date() → MCP lhb server → 格式化输出
  ├─ index-val (指数估值分位)
  │   → sources_gf.get_index_valuation() → MCP windmill server → 格式化输出
  ├─ gf-quant (广发财务对比)
  │   → sources_gf.get_gf_basic() → MCP quant server → 格式化输出
  ├─ em-diagnose/em-pick/em-ask/em-news/em-fund
  │   → em_api.py (东方财富妙想AI) → output
  └─ macro/hotspot/cache/list
      → akshare_data.py / settings.py / data_cache.py → output

License

MIT

a-stock-data-quant

Install

a-stock-data-quant — A股量化分析工具箱

TL;DR

安装

方式一：SkillHub (推荐，支持9+ AI Agent)

方式二：ClawHub

方式三：GitHub 直接克隆

依赖安装

决策树

检查点

🔴 CHECKPOINT A：执行前确认

🔴 CHECKPOINT B：结果解读

🔴 CHECKPOINT C：投资建议前

股票代码

核心命令

analyze — 综合分析（推荐入口）

compare — 多股对比

backtest — 策略回测

scan — 市场扫描

indicators — 技术指标

pattern — 形态识别

fund — 资金面分析

data — 原始行情

新增命令

realtime — 实时行情

search — 股票搜索

diagnose — 综合诊断

macro — 宏观数据

hotspot — 市场热点

market — 市场情绪面分析

market-temp — 市场温度计

PanWatch 数据集成（热门榜/板块/资金/基本面）

valuation — 个股估值分位

info — 个股深度信息

chip — 筹码分布分析

board-flow — 板块资金流

finance — F10财务指标

wscn — 华尔街见闻快讯

report — 个股研究报告

notice — 上市公司公告

interactive — 互动易数据

广发 GF MCP 数据 (etf-rank / lhb-gf / index-val / gf-quant)

etf-rank — ETF排行榜

lhb-gf — 龙虎榜深度分析

index-val — 指数估值分位

gf-quant — 广发财务对比

东方财富妙想 AI (em-*)

news — 新闻资讯

cache — 缓存管理

list — 可用资源

行动映射

K线周期

参数速查

工作流模板

场景A：分析一只股票

场景B：选股对比

场景C：策略验证

场景D：AI诊断

场景E：复合需求

场景F：筹码与成本分析

场景G：板块资金流向

场景H：基本面深度研究

场景I：资讯快讯速览

场景J：GF MCP数据交叉验证

反例黑名单（不要做的事）

异常处理（三段式 Fallback）

项目结构

数据流

License

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