| name | a-share-analyst |
| version | 1.1.0 |
| description | A股分析研究助手，提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架（仅供研究参考，不构成投资建议）。适用于：(1) 获取A股行情和历史数据，(2) 技术面分析（K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等），(3) 基本面分析（财务指标、估值分析），(4) 板块热点追踪，(5) 选股策略筛选与量化因子分析，(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于：预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股（数据源不同）、加密货币。 |
A股分析师 Skill
专业的A股市场分析工具，整合多数据源，提供技术面、基本面综合分析和智能选股策略。
数据获取
使用AKShare作为主要数据源（免费、开源、无需token）：
pip install akshare --break-system-packages
核心数据获取示例
import akshare as ak
df = ak.stock_zh_a_spot_em()
df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", adjust="qfq")
df = ak.stock_board_concept_name_em()
df = ak.stock_board_industry_name_em()
df = ak.stock_lhb_detail_em(start_date="<起始日>", end_date="<结束日>")
df = ak.stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sz")
分析工作流程
1. 每日盘前分析
执行顺序：
- 获取大盘指数（上证、深证、创业板）
- 分析板块热点轮动
- 筛选涨停股及连板股
- 检测北向资金流向
- 生成今日关注清单
2. 技术面分析
对单只股票执行：
- 获取历史K线数据（至少60日）
- 计算技术指标（见
references/technical_indicators.md）
- 识别K线形态（见
references/candlestick_patterns.md）
- 判断趋势和支撑/阻力位
- 生成技术面评分
3. 基本面分析
执行顺序：
- 获取财务数据（营收、净利润、ROE等）
- 计算估值指标（PE、PB、PS）
- 分析行业地位和竞争优势
- 评估成长性和安全边际
- 生成基本面评分
4. 智能选股策略
策略类型选择：
- 多因子综合策略 → 执行
scripts/strategy_multi_factor.py（已实现，内置 ST/停牌过滤）
- 趋势突破 / 价值低估 / 动量因子等单因子策略 → 目前无独立脚本，在 multi_factor 基础上调整因子权重，或按需自行实现
输出格式
个股分析报告模板
# [股票名称]([股票代码]) 分析报告
## 基本信息
- 当前价格：¥XX.XX（涨跌幅 +X.XX%）
- 市值：XXX亿 | PE(TTM)：XX.X | PB：X.XX
## 技术面分析
- 趋势判断：[上升/震荡/下降]
- 支撑位：¥XX.XX | 阻力位：¥XX.XX
- 技术指标：MACD [金叉/死叉] | KDJ [超买/超卖/中性] | RSI [XX]
## 基本面分析
- 营收增速：XX% | 净利润增速：XX%
- ROE：XX% | 毛利率：XX%
## 综合评分
- 技术面：⭐⭐⭐⭐☆ (4/5)
- 基本面：⭐⭐⭐☆☆ (3/5)
## 操作建议
[具体建议及风险提示]
每日选股清单模板
# 每日选股清单 [日期]
## 市场概览
- 上证指数：XXXX.XX（+X.XX%）
- 深证成指：XXXXX.XX（+X.XX%）
- 创业板指：XXXX.XX（+X.XX%）
## 热点板块 TOP5
1. [板块名称] +X.XX%
2. ...
## 精选个股
### 趋势突破型
| 代码 | 名称 | 现价 | 涨幅 | 突破形态 | 评分 |
|------|------|------|------|----------|------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
### 价值低估型
| 代码 | 名称 | 现价 | PE | PB | 评分 |
|------|------|------|-----|-----|------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
## 风险提示
投资有风险，以上分析仅供参考，不构成投资建议。
关键脚本
scripts/fetch_market_data.py - 市场数据获取scripts/technical_analysis.py - 技术指标计算（输出中性强弱描述，非买卖评级）scripts/strategy_multi_factor.py - 多因子选股（含 ST/停牌过滤）scripts/generate_report.py - 报告生成（需在 scripts/ 目录内运行，依赖 technical_analysis）
参考文档
references/technical_indicators.md - 技术指标计算公式references/candlestick_patterns.md - K线形态识别references/fundamental_metrics.md - 基本面指标说明references/factor_library.md - 量化因子库
验收标准（每份分析交付前自查）
不做什么
- 不预测明日涨跌，不给确定性买卖点位
- 不代替用户决策，不推荐仓位以外的杠杆操作（模板建议：单只 ≤20%）
- 不分析港股/美股/加密货币（数据源与规则不同）
- 用户情绪化追问"到底买不买"时，重申边界并给风险清单，不给指令
已知陷阱
| 陷阱 | 具体表现 | 应对 |
|---|
| akshare 接口变动 | 库更新后函数名/字段变了，脚本报错 | 报错时先查 akshare 当前版本文档，不硬猜字段 |
| 延迟数据当实时 | 用 15 分钟前的价格谈"当前" | 报告标注数据获取时间 |
| 指标堆砌无结论 | MACD/KDJ/RSI 全列一遍但互相矛盾不解释 | 指标冲突时明确说"信号分歧"及其含义 |
| 幸存者偏差选股 | 用当前成分股回测历史策略 | 回测结论标注该局限 |
| 节假日/停牌数据 | 停牌股票数据缺失导致计算错误 | 计算前过滤停牌与 ST 异常状态 |
evals/routing-evals.json — 触发边界回归用例，改 description 后用仓库根 scripts/run_routing_evals.py 校验。
