Stocks Quant Assistant

A股股票量化监控与每日推送系统。用户配置股票池后自动分析 MA/MACD/RSI/布林带，生成信号评分和操作建议，每日4次定时推送。支持持仓跟踪、板块轮动、美股隔夜。下载后只需填写配置文件，即可每日自动推送到飞书/Telegram。

Security Scan

总体看起来是为 A 股/基金监控与定时推送设计的工具，功能与文件大部分一致，但存在几处不一致与权限/持久化风险（缺失 requirements.txt、可能的外部/LLM 调用未声明、以及可修改系统睡眠设置的脚本），建议在受控环境下进一步审查 generate_report 实现和任何网络/密钥使用细节后再部署到生产机器。

Purpose & Capability

技能声明的功能（MA/MACD/RSI/布林带分析、持仓跟踪、飞书/Telegram 推送、定时任务）与代码文件匹配：stock_monitor.py/ push_stock_report.py/health_check.py/setup.py 实现了抓取新浪/腾讯/天天基金、生成/推送报告并注册 launchd/cron。所需依赖（akshare、pyyaml、requests 等）与用途一致。

Instruction Scope

SKILL.md 的运行说明总体与实现一致（首次运行会自动安装依赖并注册定时任务），但存在不一致：README 建议运行 pip install -r requirements.txt，仓内并未包含 requirements.txt（manifest 列表没有 requirements.txt）。push_stock_report.py 明确在调用“LLM 生成报告”之前做保护检查，但 SKILL.md/skill.yml 没有声明任何 LLM 提供者或需要的 API_KEY；需要审查 stock_monitor.py 中 generate_report 的实现（文件被截断）以确认是否会使用外部 LLM 或其他未声明的远端服务。health_check.py 会读取/生成 config.local.yaml 并在交易时间尝试用填写的飞书凭证进行 token 请求和发送消息，范围在预期之内。

Install Mechanism

该技能为“instruction-only + 代码文件”，没有 platform-level install spec，但代码含自动安装逻辑（setup.py 与 stock_monitor.py 会用 pip 安装 akshare/pyyaml 等）。自动 pip 安装是常见做法但仍带中等风险（依赖被篡改或恶意包风险）。没有通过不受信任的裸 URL 下载或执行外部归档，未见高危下载来源。

Credentials

技能没有在 registry 中声明需要任何环境变量；实际运行依赖本地配置文件 config.local.yaml 或 config.yaml 中填入的飞书/Telegram 凭证。要求凭证的方式与推送功能直接相关，整体是比例合适的。但 SKILL.md 与代码均未声明（若存在）LLM API_KEY 要放在哪儿 —— 如 generate_report 使用第三方 LLM，则凭证存放和使用方式尚不明确，值得核查。

Persistence & Privilege

安装脚本/主程序会在用户目录写入文件、创建 marker (.installed)、在 macOS 下写入 ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.stock-monitor.plist 并尝试加载（user-level launchd），从而将任务常驻并定时运行——这是此类定时推送工具常见行为，但具有持续执行的影响面。仓内还包含 scripts/setup-sleep.sh，会通过 sudo pmset 修改系统睡眠与电源策略（需 root），该脚本极具系统影响性，虽未在安装流程中强制执行，但存在被运行的风险。

What to consider before installing

要点与建议： - 功能匹配度：代码与说明在抓数据、计算指标、按时推送方面大体一致；若只想离线查看或本地测试，可在 push.channel 设置为 console 或留空飞书凭证以避免发消息。 - 检查 generate_report：push_stock_report.py 有“在调用 LLM 前保护”的逻辑，但仓内没有在 README/skill.yml 中声明任何 LLM 提供者或 API_KEY。请打开并审查 stock_monitor.py 中 generate_report 的完整实现，确认是否会调用外部 LLM（如 OpenAI、私有模型服务等）、向哪些域名发送请求、以及是否会读取额外的环境变量来存放密钥。若使用 LLM，请确认密钥存放位置与访问控制。 - 配置文件与密钥：飞书/Telegram 凭证保存在 config.local.yaml（或 config.yaml），health_check 会使用这些凭证进行网络请求与推送；不要将真实凭证提交到公开仓库。安装前备份并仅在受信任主机上编辑。 - 持久化与权限：安装会在用户目录注册定时任务（launchd/cron）并写入日志/marker。若不希望持续运行，请不要执行 setup.py 和不要调用 stock_monitor.py 的安装逻辑；手动运行脚本以测试功能。 - 系统级脚本警告：仓内 scripts/setup-sleep.sh 会使用 sudo pmset 修改系统电源策略——该脚本会要求 root 权限并改变系统行为，谨慎运行；默认安装流程并不自动运行它，但文件存在意味着有人可能执行它。 - 运行策略：建议先在隔离环境（VM 或容器 / 非生产 macOS 用户）进行测试，审阅 generate_report 的全部代码与任何网络请求目标，确认依赖安装来源（pip 包名），并只在理解所有外部调用后再在个人主机上注册定时任务。若你不希望程序自动注册为长期任务，可手动运行主脚本进行测试并拒绝运行 setup.py / launchctl load。

⚠️ 安全说明

本技能本地配置文件（config.local.yaml）不会随技能发布，包含您的私人凭证和持仓数据，请放心使用。
定时任务健康检查不会自动重建含私密凭证的配置，仅生成空白模板引导用户填写。

首次运行自动安装依赖 + 注册定时任务，每日 4 次自动推送。

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功能特性

✅ 自动分析

• 股票：MA/MACD/RSI/布林带技术指标分析
• 基金：估算净值实时跟踪（以博时黄金ETF为例）
• 信号评分和操作建议

✅ 定时推送

• 每日 4 次自动推送（09:15/10:00/13:00/14:50）
• 支持飞书/Telegram 推送

✅ 持仓跟踪

• 持仓盈亏计算
• 止盈止损建议

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快速开始

安装

cd ~/.openclaw/workspace/skills/stocks-quant-assistant
pip install -r requirements.txt

配置

编辑 config.yaml，填写股票和凭证：

stocks:
  - code: "000001"          # 股票代码
    name: "平安银行"         # 显示名称
    market: "sz"             # sz=深交所，sh=上交所
    emoji: "🏦"              # 自定义图标

  - code: "002611"          # 基金代码
    name: "博时黄金ETF联接C"
    type: "fund"             # 类型：fund = 基金，默认或 type: stock = 股票
    emoji: "🥇"
    position:               # 可选：持仓信息
      cost: 3.05
      quantity: 4100

push:
  channel: "feishu"          # 推送渠道
  feishu:
    app_id: "cli_xxxxxxxx"   # 飞书 App ID
    app_secret: "xxxxxxxx"   # 飞书 App Secret
    chat_id: "oc_xxxxxxx"    # 飞群 chat_id

使用

# 手动触发推送
python3 stock_monitor.py morning    # 开盘前
python3 stock_monitor.py noon        # 早盘
python3 stock_monitor.py afternoon   # 午后
python3 stock_monitor.py evening    # 尾盘

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常见问题

❌ 报错 "Feishu push failed" / 飞书没收到

原因： 凭证填写不完整

解决：

1. 确认 config.yaml 中 feishu 区块三个字段都有值
2. 检查 app_id（格式：cli_xxxxxxxx）
3. 检查 chat_id（格式：oc_xxxxxxxx）

❌ 报错 "launchd 注册失败" / 定时推送没收到

原因： macOS 权限限制

解决：

launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.stock-monitor.plist
# 如需管理员权限，加上 sudo
sudo launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.stock-monitor.plist

❌ 提示「实时数据获取失败」

原因： 网络波动，新浪财经接口超时

解决： 系统会自动降级为简化模式，下次定时任务会自动恢复

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定时任务状态检查

# macOS - 查看 launchd 任务
launchctl list | grep stock

# 查看最近一次推送日志
cat logs/launchd.log
cat logs/launchd.err

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信号评分规则

分数	信号	含义
≥7	🟢 强烈买入	多个指标共振，看涨信号强
4~6	🟢 买入	技术面不错，可以考虑买入
-3~3	🟡 持有	中性信号，建议观望
-6~-4	🔴 卖出	技术面偏弱，考虑减仓
≤-7	🔴 强烈卖出	技术面很弱，建议清仓

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技术指标

指标	是什么	怎么看
MA（均线）	过去N天平均价格连线	多头排列（短>长）= 上涨；空头排列 = 下跌
MACD	快线、慢线、红绿柱	金叉=买入信号；死叉=卖出信号
RSI	涨跌强度，0~100	>70超买可能回调；<30超卖可能反弹
布林带	价格通道（上轨/中轨/下轨）	价格碰下轨可能反弹；碰上轨可能回落

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市场代码

市场	代码	示例
上交所	sh	600519（茅台）、588080（科创50ETF）
深交所	sz	000001（平安）、002131（利欧）
北交所	bj	8开头股票

基金监控

基金（如黄金ETF联接基金）与股票使用不同的数据接口：

• 基金使用天天基金网实时估算净值接口
• 基金不需要技术指标（MA/MACD/RSI），主要看净值走势
• 基金支持黄金价格参考（与黄金现货价格联动）

- code: "002611"      # 基金代码（天天基金网代码）
  name: "博时黄金ETF联接C"
  type: "fund"         # 关键：声明为 fund 类型
  emoji: "🥇"
  position:
    cost: 3.0592       # 单位净值成本
    quantity: 4118.69  # 持有份额

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文件结构

stocks-quant-assistant/
├── SKILL.md              # 本文件
├── stock_monitor.py      # 主脚本
├── config.yaml           # 配置文件
├── config.local.yaml     # 私人配置（不会被覆盖）
├── requirements.txt      # Python依赖
├── health_check.py       # 健康检查脚本
├── logs/                 # 日志目录
│   ├── launchd.log
│   └── launchd.err
└── LaunchAgents/         # macOS 定时任务
    └── com.openclaw.stock-monitor.plist

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版本：3.1.0
最后更新：2026-03-26