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Showing SKILL.md
| name | akshare-bond |
| description | 债券数据Skill - 提供国债、企业债、可转债行情、收益率曲线、转股价值分析 via AkShare |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"]},"install":[{"id":"python-packages","kind":"pip","packages":["akshare","pandas","pyyaml"]}]}} |
| 属性 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | akshare-bond |
| 版本 | 1.1.0 |
| 分类 | 债券数据 |
| 状态 | ✅ 已上线 |
| 维护者 | FinClaw Core Team |
| 最后更新 | 2026-03-19 |
债券数据Skill，提供国债、企业债、可转债的行情数据、收益率曲线、可转债基本面分析（转股价值、溢价率）等。覆盖交易所债券市场和银行间市场数据。
| 用户输入 | 识别意图 | 调用函数 |
|---|---|---|
| 国债收益率多少？ | bond_yield | bond_yield.py |
| 查询可转债 | bond_convertible | bond_convertible.py |
| 债券市场行情 | bond_quote | bond_quote.py |
| 可转债转股价值 | bond_conversion | bond_convertible.py --detail |
| 数据类型 | 主要来源 | 备用来源 | 认证要求 |
|---|---|---|---|
| 债券行情 | AkShare-交易所 | - | 无需 |
| 可转债数据 | AkShare-东方财富 | - | 无需 |
| 收益率曲线 | AkShare-央行 | - | 无需 |
python scripts/bond_quote.py
python scripts/bond_quote.py --type treasury # 国债
python scripts/bond_convertible.py
python scripts/bond_convertible.py 110059 # 特定可转债
python scripts/bond_yield.py
python scripts/bond_yield.py --term 10y # 10年期
| 脚本名 | 功能 | 入口点 |
|---|---|---|
| bond_quote.py | 债券行情 | ✅ |
| bond_convertible.py | 可转债数据 | ✅ |
| bond_yield.py | 收益率曲线 | ✅ |
| 类型 | 代码前缀 | 特征 |
|---|---|---|
| 国债 | 019xxx | 国家信用，无违约风险 |
| 地方政府债 | 130xxx/109xxx | 地方政府发行 |
| 企业债 | 120xxx/127xxx | 企业发行，信用风险 |
| 公司债 | 122xxx/112xxx | 上市公司发行 |
| 可转债 | 110xxx/113xxx/128xxx | 可转换股票 |
| 指标 | 说明 | 投资意义 |
|---|---|---|
| 转股价值 | (100/转股价) × 正股价 | 转换成股票的价值 |
| 转股溢价率 | (转债价-转股价值)/转股价值 | 溢价越低，股性越强 |
| 纯债价值 | 按到期收益率折现的价值 | 债底保护 |
| 到期收益率(YTM) | 持有到期的年化收益 | 保底收益 |
| 双低值 | 转债价 + 溢价率×100 | 综合评估指标 |
| 策略 | 条件 | 特点 |
|---|---|---|
| 双低策略 | 低价格 + 低溢价 | 攻守兼备 |
| 低溢价策略 | 溢价率 < 10% | 股性强，跟随正股 |
| 高收益策略 | YTM > 3% | 债性强，保底高 |
| 打新策略 | 申购新债 | 低风险套利 |
| 曲线形态 | 含义 | 经济信号 |
|---|---|---|
| 向上倾斜 | 长期利率 > 短期利率 | 正常经济，增长预期 |
| 平坦 | 长短利率接近 | 经济放缓信号 |
| 倒挂 | 短期利率 > 长期利率 | 衰退预警 |
本Skill所有输出数据将按以下格式标注来源：
---
📊 **数据来源**: AkShare-东方财富/交易所
⏱️ **数据时间**: 2026-03-19 10:30:15
📌 **债券类型**: 可转债
🔗 **原始来源**: 上海证券交易所
🔧 **分析工具**: FinClaw v1.0
akshare>=1.10.0
pandas>=1.3.0
pyyaml>=5.4.0
| 市场 | 时间 |
|---|---|
| 交易所债券 | 09:30-11:30, 13:00-15:00 |
| 银行间市场 | 09:00-12:00, 13:30-16:30 |
| 版本 | 日期 | 变更内容 |
|---|---|---|
| 1.1.0 | 2026-03-19 | 符合FinClaw数据规范v1.0 |
| 1.0.0 | 2026-03-13 | 初始版本 |
finclaw/config/data_source_config.yaml本Skill遵循 FinClaw 数据规范 v1.0 | 数据来源强制标注 | 禁止训练数据编造
A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
Based on SOC occupation classification