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openclaw skills install investoday-stock-news-event-analysis面向A股个股新闻与事件面分析,聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口,自动识别股票代码并输出结构化新闻事件分析报告。触发词:最近新闻、消息面、事件驱动、利好利空、催化、风险消息。
openclaw skills install investoday-stock-news-event-analysis面向 A 股个股新闻与事件面分析,聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口,自动识别股票代码并输出结构化新闻事件分析报告。
示例 1:新闻梳理
浪潮信息最近有什么重要消息?
示例 2:利好利空判断
帮我分析一下宁德时代最近的新闻是偏利多还是偏利空。
示例 3:事件验证
中际旭创最近有没有什么催化,市场买账了吗?
💡 本 Skill 偏“近阶段新闻与事件面全景梳理”。若用户重点询问“今天为什么涨跌”,优先使用
个股异动分析;若重点询问“某一条消息怎么解读”,优先使用个股消息解读;若重点询问“机构近期怎么看”,优先使用个股研报解读。
本 Skill 依赖 investoday-finance-data(今日投资金融数据)Skill 的 call_api.py 脚本获取实时金融数据。
skills/investoday-finance-data/scripts/call_api.py # API 调用脚本
skills/investoday-finance-data/references/ # 接口文档
确保 INVESTODAY_API_KEY 已配置(环境变量或 .env 文件)。
以下为本 Skill 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 综合标的搜索 | search | GET | 通过关键字搜索股票代码 |
| 股票基本信息 | stock/basic-info | GET | 获取股票名称、行业、主营业务等基础信息 |
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 实体相关新闻 | news/entity-related | GET | 获取公司、行业、宏观、行情四类相关新闻 |
| 研报舆情 | research/sentiment | POST | 获取研报观点、情绪与关键逻辑 |
| 研报预测评级 | report/stock-forecast-ratings | GET | 获取机构评级、目标价与预测变化 |
| 上市公司公告 | announcements | GET | 获取公司公告与正式事件披露 |
| 沪深京实时行情 | stock-quote/realtime-merge | GET | 获取个股行情与板块反馈,用于验证事件是否被市场响应 |
用户提供股票名称或代码后,Agent 按以下流程获取数据:
# Step 0:标的识别(如用户输入名称而非代码)
python skills/scripts/call_api.py search key=<股票名称> type=11
# Step 1:股票基本信息 — 工具ID: stock/basic-info
python skills/scripts/call_api.py stock/basic-info stockCode=<code>
# Step 2:公司维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=3 pageNum=1 pageSize=3
# Step 3:行业维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=2 pageNum=1 pageSize=3
# Step 4:宏观维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=1 pageNum=1 pageSize=3
# Step 5:行情维度新闻(近30天) — 工具ID: news/entity-related
python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=4 pageNum=1 pageSize=3
# Step 6:研报舆情(近90天) — 工具ID: research/sentiment
python skills/scripts/call_api.py research/sentiment --method POST stockCode=<code> beginTime=<90天前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=5
# Step 7:研报预测评级(近90天) — 工具ID: report/stock-forecast-ratings
python skills/scripts/call_api.py report/stock-forecast-ratings stockCode=<code> beginDate=<90天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=10
# Step 8:上市公司公告(近30天) — 工具ID: announcements
python skills/scripts/call_api.py announcements stockCode=<code> beginDate=<30天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=10
# Step 9:实时行情 — 工具ID: stock-quote/realtime-merge
python skills/scripts/call_api.py stock-quote/realtime-merge stockCode=<code>
并行优化:完成 Step 0 的代码识别后,Step 1-9 可并行调用;写报告时优先保留高相关、时间更近、信息量更高的 2-4 个核心事件,不要罗列全部新闻。
Agent 获取数据后,按以下 5 步框架进行结构化分析:
目标:从公司、行业、宏观、行情四类新闻及公告中,提炼近阶段最重要的事件主线。
数据来源:news/entity-related + announcements
分析要点:
输出:核心事件列表与主线判断。
目标:判断当前事件更偏利多、利空还是中性,并区分情绪层面与基本面层面的影响。
数据来源:news/entity-related + announcements
分析要点:
输出:事件情绪结论与影响路径。
目标:判断近期研报观点是否支持当前事件逻辑。
数据来源:research/sentiment + report/stock-forecast-ratings
分析要点:
输出:机构验证强弱与主要分歧点。
目标:通过实时行情与板块反馈验证市场是否为事件“买账”。
数据来源:stock-quote/realtime-merge
分析要点:
输出:市场反馈结论与验证状态。
目标:把“发生了什么、偏利好还是利空、是否被验证、能否持续”串成完整结论。
数据来源:前 4 步分析结果汇总
分析要点:
输出:综合事件判断、可信度与跟踪重点。
| 信号组合 | 含义 | 判断 |
|---|---|---|
| 正式公告 + 公司新闻同向 | 事件可信度较高 | ✅ 积极 |
| 公司新闻偏利多且近 30 天内多次重复强化 | 事件仍在发酵 | 🟡 关注 |
| 新闻偏利多但研报未验证 | 机构支持偏弱 | ⚠️ 警惕 |
| 研报观点与评级同步改善 | 机构验证增强 | ✅ 积极 |
| 新闻与机构观点明显相反 | 事件理解存在分歧 | 🟡 关注 |
| 事件偏正面但股价无明显响应 | 市场暂未充分买账 | 📊 中性 |
| 事件偏负面且股价同步走弱 | 风险正在被市场定价 | 🔴 高风险 |
| 行业、宏观消息为主,公司层面无增量信息 | 影响更偏外部环境 | 📊 中性 |
| 公告或新闻时间明显滞后于当前行情 | 事件解释力下降 | ⚠️ 警惕 |
| 多条新闻重复但信息增量有限 | 需防止把噪音当催化 | ⚠️ 警惕 |
# 📰 [股票名称] 新闻事件分析报告
> 分析日期:YYYY-MM-DD | 数据来源:今日投资
## 一、事件结论
(先写当前事件面偏正面/偏负面/中性观察,以及核心结论)
## 二、核心事件梳理
(列出最关键的 2-4 条事件,按时间倒序整理)
## 三、事件情绪与影响判断
(说明这些事件偏情绪扰动还是基本面影响)
## 四、机构观点与市场验证
(研报、评级和市场反馈是否支持事件主线)
## 五、综合结论
- 3-5 条核心发现
- 明确最核心的催化或风险点
- 给出后续需继续跟踪的验证信号
用户说:“宁德时代最近有哪些重要消息,市场怎么看?”
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