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stock-data-acquisition 股票数据获取完整框架 - 时间锚定 + 多数据源切换 + 智能缓存 + 自选股管理。整合美股SOP、A股交易日历、股价缓存、自选股监控四大核心能力。
Use when: 股票数据, stock data, 获取股价, A股数据, 美股数据, 港股数据, 交易日判断, 数据源切换, 自选股管理.
Do NOT use for:
- 股票分析研判（用 stock-analysis-framework）
- 交易执行（用 grid-trading-system）
- 实时行情推送（用 stock-watcher）
- 财务报表分析（用财务分析 skills）
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ZIP herunterladen Herunterladen... Mehr aus diesem Repository 将编码任务委派给 Claude Code（Anthropic 的 CLI 代理）。用于构建功能、重构、PR 审查和迭代编码。需要安装 claude CLI。
Use when: claude code, 编码任务, coding task, 代码审查, code review, 重构, refactoring, PR审查, Claude CLI.
Do NOT use for:
- Hermes 配置问题（用 hermes-agent skill）
- Codex/OpenCode 任务（用 codex/opencode skills）
- 非编码任务（用相应 skills）
- 批量文件操作（用 file/terminal 工具）
Configure, extend, or contribute to Hermes Agent.
hermes-local-mod-protection-safe-update Hermes Fork 仓库完整维护指南 - 保守式更新 + 文档本地化 + 更新日志自动化 + GitHub 推送配置。涵盖：本地修改保护、冲突解决、性能优化合并、README 翻译、更新日志自动记录、Fork 推送全流程。
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name stock-data-acquisition description 股票数据获取完整框架 - 时间锚定 + 多数据源切换 + 智能缓存 + 自选股管理。整合美股SOP、A股交易日历、股价缓存、自选股监控四大核心能力。
Use when: 股票数据, stock data, 获取股价, A股数据, 美股数据, 港股数据, 交易日判断, 数据源切换, 自选股管理.
Do NOT use for:
- 股票分析研判（用 stock-analysis-framework）
- 交易执行（用 grid-trading-system）
- 实时行情推送（用 stock-watcher）
- 财务报表分析（用财务分析 skills）
version 2.1.0 tags ["finance","stock","data-acquisition","time-anchor","cache","watchlist","multi-source"] author Hermes (Darwin Evolution) created 2026-05-02T00:00:00.000Z darwin_evolution true keywords ["股票数据","stock data","获取股价","A股数据","美股数据","交易日判断","数据源切换","自选股管理"] triggers ["股票数据","stock data","获取股价","A股数据","美股数据","港股数据","交易日判断","数据源"] consolidated_from ["stock-price-cache (100%)","us-stock-data-acquisition-sop (50%)","a-share-trading-calendar (100%)","stock-watcher (75%)","tushare-data (100%)","iwencai-integration (100%)"]
股票数据获取框架
🧬 达尔文进化说明
本 Skill 由 达尔文进化方法论 指导整合而成，遵循四大原则：
自然选择 : 保留核心功能（时间锚定、多源切换、智能缓存），淘汰冗余代码渐进优化 : 分六模块渐进整合，每模块独立验证功能特化 : 每个模块专注单一核心能力生态平衡 : 为上层 Skills（分析研判/交易执行/监控预警）提供稳定数据基础
整合来源 :
stock-price-cache (100% 完整度) → 多源切换、智能缓存us-stock-data-acquisition-sop (50% 完整度) → 时间锚定宪法a-share-trading-calendar (100% 功能) → A股交易日判断stock-watcher (75% 完整度) → 自选股管理
📋 核心架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ stock-data-acquisition（数据获取层） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
模块一：时间锚定与交易日判断
├─ 北京时间 → 美东时间换算
├─ A股/美股市场状态判断
├─ A股交易日判断（节假日+调休）
└─ 检查点: 5个
模块二：多数据源管理
├─ 数据源优先级（P0-P3）
├─ 自动切换机制
├─ 熔断保护
└─ 检查点: 8个
模块三：智能缓存系统
├─ 时效感知缓存（盘中/盘后）
├─ 缓存预热
├─ 自动清理
└─ 检查点: 4个
模块四：自选股管理
├─ 添加/删除/查看
├─ 实时行情获取
├─ 行情摘要生成
└─ 检查点: 6个
模块五：异常处理与降级
├─ 网络超时处理
├─ 数据源降级
├─ 过期缓存兜底
├─ 用户友好提示
└─ 检查点: 4个
模块六：统计与监控
├─ 命中率统计
├─ API调用追踪
├─ 错误日志记录
└─ 检查点: 3个
总计检查点: 57个 ✅
模块一：时间锚定与交易日判断
【时间锚定宪法】（最高优先级）
原则 : 任何数据分析前必须先建立时间锚点，避免用过时数据。
北京时间 → 美东时间换算
标准公式 :
美东时间 = 北京时间 - 12小时
关键规则 :
北京时间凌晨04:00后，美东收盘日期 = 北京日期 - 1天
例：北京 2026-05-02 10:00 → 美东 2026-05-01 22:00
A股市场状态判断
时段 北京时间 状态 缓存策略 盘前 09:15-09:25 集合竞价 24小时缓存 早盘 09:30-11:30 连续竞价 5分钟缓存 午间 11:30-13:00 休市 保留早盘缓存 午后 13:00-15:00 连续竞价 5分钟缓存 收盘 15:00后 已收盘 24小时缓存
美股市场状态判断
盘前 04:00-09:30 16:00-21:30 实时更新 正常交易 09:30-16:00 21:30-次日04:00 5分钟缓存 盘后 16:00-20:00 次日04:00-08:00 30分钟缓存
注意 : 美股收盘日期 = 北京日期 - 1（凌晨04:00后）
A股交易日判断 第一层：周末检查
↓ 不是周末
第二层：法定节假日检查（硬编码）
↓ 不是节假日
第三层：AkShare 动态交易日历查询
→ 最终判断
HOLIDAYS_2026 = {
'元旦' : ('2026-01-01' , '2026-01-03' ),
'春节' : ('2026-02-17' , '2026-02-23' ),
'清明' : ('2026-04-04' , '2026-04-06' ),
'劳动节' : ('2026-05-01' , '2026-05-05' ),
'端午' : ('2026-06-20' , '2026-06-22' ),
'中秋' : ('2026-09-26' , '2026-09-28' ),
'国庆' : ('2026-10-01' , '2026-10-07' ),
}
问题 : 调休上班的周末会被错误判断为休市解决 : 必须使用 AkShare 的 tool_trade_date_hist_sina() 动态查询陷阱 : 硬编码无法覆盖调休，必须依赖动态数据源
【检查点 1】时间锚定验证
from datetime import datetime, timedelta
beijing_now = datetime.now()
us_eastern_now = beijing_now - timedelta(hours=12 )
def get_market_status (market='a_share' ):
if market == 'a_share' :
pass
elif market == 'us' :
pass
return status
失败处理 : 时间不确定时，禁止输出报告，要求用户确认时间。
模块二：多数据源管理
数据源优先级体系
P0级（首选数据源） 数据源 适用市场 特点 超时时间 Trading Economics 美股 实时更新 3s Yahoo Finance 美股/港股 免费、稳定 5s Vibe-Trading MCP 多市场 功能全面 5s
P1级（备选数据源） 数据源 适用市场 特点 超时时间 新浪财经 A股/港股 快速响应 3s 腾讯财经 A股 稳定可靠 5s 东方财富 A股 数据全面 5s
P1.5级（智能选股专用） 数据源 适用场景 特点 超时时间 同花顺问财 自然语言选股 概念题材强 15s
P2级（兜底数据源） 数据源 适用市场 特点 说明 AkShare 多市场 免费、无需Token API失败时使用 同花顺 A股 网页抓取 需处理反爬 Tushare A股 需Token、数据全 财务/资金流/宏观
P3级（最后防线） 数据源 说明 硬编码节假日 AkShare 失败时使用 过期缓存 所有数据源失败时使用
自动切换机制 查询请求
↓
【检查点 2.1】尝试 P0 数据源（超时3s）
↓ 失败
【检查点 2.2】切换 P1 数据源（超时5s）
↓ 失败
【检查点 2.3】切换 P2 数据源（超时10s）
↓ 失败
【检查点 2.4】启用 P3 兜底策略
└─ 使用过期缓存 + 明确警告
熔断保护机制 CIRCUIT_BREAKER_CONFIG = {
'failure_threshold' : 3 ,
'recovery_timeout' : 600 ,
'half_open_requests' : 1 ,
}
CLOSED : 正常状态，允许请求OPEN : 熔断状态，直接跳过该数据源HALF_OPEN : 恢复尝试，允许1次测试请求
【检查点 2】数据源可用性检查 def check_source_health (source_name ):
if circuit_breaker.is_open(source_name):
return False
if not network_available():
return False
return True
模块三：智能缓存系统
时效感知缓存策略 市场状态 缓存有效期 说明 A股盘中 5分钟 实时性强 A股收盘 24小时 日内数据稳定 美股盘中 5分钟 实时性强 美股收盘 24小时 日内数据稳定 休市 24小时 无新数据
缓存文件结构 ~/.hermes/stock_cache/
├── {stock_code}.json # 股票缓存文件
│ ├── code: "600053"
│ ├── name: "九鼎投资"
│ ├── price: 12.35
│ ├── change: 0.25
│ ├── change_pct: 2.07
│ ├── volume: 1234567
│ ├── timestamp: "2026-05-02 10:30:00"
│ └── source: "新浪财经"
├── config.json # 配置文件
│ ├── max_cache_size: 100 # 最大缓存数量
│ ├── cache_expire: {...} # 过期策略
│ └── warm_up_stocks: [] # 预热股票列表
└── stats.json # 统计数据
├── hit_rate: 0.85
├── total_queries: 1000
├── cache_hits: 850
└── api_calls: 150
缓存预热
A股: 09:25
美股: 21:25（北京时间）
1. 读取常用股票列表（config.json）
2. 批量查询（并发数 ≤ 10）
3. 写入缓存
4. 更新统计
自动清理
删除 7 天前的过期缓存
保留常用股票缓存（即使过期）
清理损坏的缓存文件
【检查点 3】缓存有效性检查 def is_cache_valid (cache_data, market_status ):
required_fields = ['code' , 'price' , 'timestamp' , 'source' ]
if not all (f in cache_data for f in required_fields):
return False
cache_time = parse_time(cache_data['timestamp' ])
now = datetime.now()
if market_status == 'trading' :
expire_minutes = 5
else :
expire_minutes = 24 * 60
if (now - cache_time).total_seconds() > expire_minutes * 60 :
return False
return True
模块四：自选股管理
自选股列表管理 存储路径 : ~/.hermes/stock_watcher/watchlist.txt
600053|九鼎投资
600018|上港集团
000001|平安银行
...
添加自选股流程 用户请求："添加自选股 600053 九鼎投资"
↓
【检查点 4.1】代码格式验证
├─ 沪市主板: 600xxx, 601xxx, 603xxx
├─ 深市主板: 000xxx, 001xxx
├─ 中小板: 002xxx
├─ 科创板: 688xxx
├─ 创业板: 300xxx, 301xxx
└─ 北交所: 8xxxxx, 4xxxxx
↓
【检查点 4.2】股票有效性检查
└─ 调用 get_market_data 验证有交易数据
↓
【检查点 4.3】重复检查
└─ 读取 watchlist.txt 检查是否已存在
↓
【检查点 4.4】名称匹配验证（可选）
└─ 对比用户提供的名称与实际名称
↓
写入 watchlist.txt
↓
返回成功提示
删除自选股流程 用户请求："删除自选股 600053"
↓
【检查点 4.5】代码存在性检查
└─ 检查是否在列表中
↓
从 watchlist.txt 移除
↓
返回成功提示
查看自选股流程 用户请求："查看我的自选股"
↓
【检查点 4.6】列表非空检查
↓
逐只获取实时行情（含错误处理）
↓
格式化输出
├─ 当前时间
├─ 市场状态
├─ 每只股票行情（价格、涨跌幅、成交量）
└─ 数据来源 + 时间戳
【检查点 4】自选股操作完整性检查
模块五：异常处理与降级
异常分类与处理
网络异常
连接超时（ConnectionTimeout）
读取超时（ReadTimeout）
连接失败（ConnectionError）
try :
data = fetch_from_source(source_name)
except Timeout as e:
log_error(source_name, e)
switch_to_next_source()
except ConnectionError as e:
if not network_available():
return get_cache_or_wait()
else :
switch_to_next_source()
数据异常
数据格式错误（DataFormatError）
数据缺失（MissingDataError）
数据不一致（DataInconsistencyError）
def validate_data (data ):
required = ['code' , 'price' , 'timestamp' ]
if not all (k in data for k in required):
raise DataFormatError("缺少必要字段" )
if not isinstance (data['price' ], (int , float )):
raise DataFormatError("价格格式错误" )
if data['change_pct' ] != data['change' ] / data['prev_close' ] * 100 :
raise DataInconsistencyError("涨跌幅计算不一致" )
API异常
HTTP 4xx 错误（客户端错误）
HTTP 5xx 错误（服务端错误）
Token 过期（TokenExpired）
频率限制（RateLimitExceeded）
try :
response = api_call()
except HTTP4xxError as e:
log_error(api_name, e)
switch_to_next_source()
except HTTP5xxError as e:
trigger_circuit_breaker(api_name)
switch_to_next_source()
except TokenExpired:
return "API Token 已过期，请更新配置"
except RateLimitExceeded:
time.sleep(60 )
retry()
降级策略
策略A：过期缓存兜底 def fallback_to_expired_cache (code ):
cache = get_cache(code)
if cache:
cache['delayed' ] = True
cache['warning' ] = "数据可能延迟，仅供参考"
return cache
else :
return None
策略B：明确错误提示 无法获取 {股票名称}({股票代码}) 的行情数据
失败原因：{具体原因}
建议操作：{建议操作}
您可以：
1. 稍后重试
2. 检查网络连接
3. 切换到其他股票
【检查点 5】异常恢复验证 def verify_exception_handling (exception, action ):
assert exception.type in KNOWN_EXCEPTIONS
if action == 'fallback' :
assert cache_exists() or error_message_sent()
assert log_contains(exception)
模块六：统计与监控
统计指标 指标 说明 计算公式 缓存命中率 缓存命中次数 / 总查询次数 hit_rate = cache_hits / total_queries 平均响应时间 所有查询的平均耗时 avg_time = total_time / total_queries 数据源成功率 各数据源的成功请求占比 success_rate = success_count / total_requests API 调用次数 各数据源的调用次数统计 直接计数
统计数据存储 文件 : ~/.hermes/stock_cache/stats.json
{
"total_queries" : 1000 ,
"cache_hits" : 850 ,
"cache_misses" : 150 ,
"hit_rate" : 0.85 ,
"avg_response_time" : 0.23 ,
"source_stats" : {
"新浪财经" : {
"success" : 120 ,
"failure" : 10 ,
"avg_time" : 0.18
} ,
"腾讯财经" : {
"success" : 15 ,
"failure" : 5 ,
"avg_time" : 0.25
}
} ,
"last_updated" : "2026-05-02 10:30:00"
}
监控告警
缓存命中率 < 70%（缓存策略需优化）
平均响应时间 > 2s（网络或数据源问题）
单数据源失败率 > 50%（数据源不可用）
连续熔断触发 > 3 次（数据源质量问题）
日志记录：~/.hermes/logs/stock_cache_errors.log
控制台输出：实时告警
微信推送：严重告警
【检查点 6】统计完整性检查 def verify_stats ():
stats = load_stats()
assert 'total_queries' in stats
assert 'hit_rate' in stats
assert 0 <= stats['hit_rate' ] <= 1
assert stats['total_queries' ] >= 0
模块七：Tushare 数据工作流
数据源定位 Tushare 数据源 ：P2级（兜底数据源，财务/宏观专用）
特点 说明 适用市场 A股、指数、ETF/基金、港股 Token要求 需要 TUSHARE_TOKEN 优势 数据全面（财务/资金流/板块/宏观） 劣势 需要积分权限，Token可能过期
前置条件检查 def check_tushare_env ():
"""检查 Tushare 环境"""
import sys
assert sys.version >= '3.7' , "需要 Python 3.7+"
try :
import tushare as ts
except ImportError:
return "请先安装: pip install tushare"
import os
token = os.getenv('TUSHARE_TOKEN' )
if not token:
return "请配置: export TUSHARE_TOKEN=your_token"
try :
pro = ts.pro_api(token)
pro.trade_cal(exchange='SSE' , start_date='20260101' , end_date='20260101' )
return "✅ Tushare 环境正常"
except Exception as e:
return f"❌ Tushare 测试失败: {e} "
核心接口集（20个） 行情类 ：daily, pro_bar, daily_basic
财务类 ：income, balancesheet, cashflow, fina_indicator
资金流类 ：moneyflow, moneyflow_hsgt, hsgt_top10
板块类 ：index_basic, index_daily, sw_daily
市场情绪类 ：limit_list_d, limit_step, top_list
宏观类 ：cn_cpi, cn_pmi, us_tycr
自然语言工作流 用户意图 典型表达 优先接口 行情趋势 "最近怎么样" daily + daily_basic财务分析 "看财报" income + fina_indicator资金流向 "北向资金" moneyflow_hsgt + hsgt_top10板块强弱 "哪个板块强" sw_daily + index_daily市场情绪 "涨停股" limit_list_d + limit_step
分段拉取策略 def fetch_in_chunks (api_func, start_date, end_date, chunk_months=6 ):
"""分段拉取长区间数据"""
from datetime import datetime, timedelta
import dateutil.relativedelta as rd
chunks = []
current = datetime.strptime(start_date, '%Y%m%d' )
end = datetime.strptime(end_date, '%Y%m%d' )
while current < end:
chunk_end = min (current + rd.relativedelta(months=chunk_months), end)
data = api_func(
start_date=current.strftime('%Y%m%d' ),
end_date=chunk_end.strftime('%Y%m%d' )
)
chunks.append(data)
current = chunk_end + timedelta(days=1 )
return pd.concat(chunks).drop_duplicates()
输出规范
数据时间范围
数据来源标注
数据完整性说明
字段解释
【Tushare 数据查询】
• 数据范围：2026-01-01 至 2026-05-03
• 数据来源：Tushare Pro API
• 完整性：100% (250/250 交易日)
• 时间戳：2026-05-03 09:40:15
模块八：智能选股系统
问财数据源定位 特点 说明 适用场景 自然语言选股、概念题材挖掘 技术方案 Pyppeteer + 系统 Chrome 响应时间 10-15秒 优势 自然语言理解、概念题材强 劣势 需要 JS 渲染、响应较慢
前置条件检查
pip install pyppeteer lxml_html_clean
from pyppeteer import launch
import asyncio
async def verify_pyppeteer ():
"""验证 Pyppeteer 环境"""
browser = None
try :
browser = await launch(
headless=True ,
executablePath='/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome' ,
args=['--no-sandbox' , '--disable-blink-features=AutomationControlled' ]
)
page = await browser.newPage()
await page.goto('https://www.iwencai.com' , {'timeout' : 10000 })
return "✅ Pyppeteer 环境正常"
except Exception as e:
return f"❌ Pyppeteer 验证失败: {e} "
finally :
if browser:
await browser.close()
智能选股流程 用户输入 → 意图分类 → 查询构建 → 问财查询 → 结果处理
基本面选股 ：估值、成长、财务健康技术面选股 ：突破、金叉、形态资金面选股 ：主力流入、北向增持题材概念 ：AI、新能源、国企改革
数据来源标注（强制）
数据来源（同花顺问财）
数据时间戳（精确到分钟）
数据性质（实时/延迟/历史）
## 选股结果：{选股条件}
**查询时间**：2026-05-03 09:45:30
**数据来源**：同花顺问财
**数据性质**：实时数据
**匹配股票**：{N}只
| 代码 | 名称 | 价格 | 涨幅 | 所属概念 |
|------|------|------|------|----------|
| ... | ... | ... | ... | ... |
### 风险提示
- 数据仅供参考，不构成投资建议
- 建议结合基本面进一步筛选
降级策略 问财不可用时：
↓
切换东方财富热门概念板块（标注切换）
↓
切换同花顺概念涨跌幅榜（标注切换）
↓
明确告知用户"暂时无法获取数据"
❌ 用过时数据凑数
❌ 隐藏数据来源
❌ 编造选股结果
缓存策略
CACHE_EXPIRE = 3600
def get_cached_result (query_text ):
"""获取缓存结果"""
import hashlib
cache_key = hashlib.md5(query_text.encode()).hexdigest()
cache_file = f"~/.hermes/iwencai_cache/{cache_key} .json"
if os.path.exists(cache_file):
cache_time = os.path.getmtime(cache_file)
if time.time() - cache_time < CACHE_EXPIRE:
return json.load(open (cache_file))
return None
📊 边界条件清单
数据量边界 约束项 最小值 默认值 最大值 说明 单次查询股票数 1 10 100 批量查询时限制 缓存容量 10 50 100 MB 自选股数量 0 20 50 性能考虑 常用股票数量 0 10 50 缓存预热
时间边界 约束项 最小值 默认值 最大值 说明 A股盘中缓存有效期 1分钟 5分钟 10分钟 平衡实时性与性能 盘后缓存有效期 12小时 24小时 48小时 日内数据稳定 API 超时时间 1s 3-5s 10s 按数据源分级 重试间隔 1s 2s 5s 指数退避 熔断恢复时间 5分钟 10分钟 30分钟 数据源恢复
并发与资源边界 约束项 最小值 默认值 最大值 说明 最大并发查询 1 5 10 避免频率限制 单源最大重试次数 1 3 5 快速切换 熔断触发阈值 2次 3次 5次 连续失败 缓存清理周期 1天 7天 30天 过期清理
数据源优先级边界 数据源级别 成功率要求 响应时间 失败处理 P0 ≥ 95% ≤ 3s 立即切换 P1 P1 ≥ 90% ≤ 5s 切换 P2 P2 ≥ 80% ≤ 10s 使用缓存 P3 无要求 无限制 最终兜底
错误处理边界 错误类型 最大重试次数 重试间隔 降级阈值 网络超时 3 次 1s, 2s, 5s 连续 3 次 HTTP 4xx 0 次 - 立即切换 HTTP 5xx 1 次 5s 立即切换 Token 过期 0 次 - 提示用户 频率限制 1 次 60s 等待后重试
性能目标边界 指标 最小值 目标值 最大值 说明 缓存命中率 70% 85% 95% 低于 70% 需优化策略 平均响应时间 0.1s 0.5s 2.0s 超过 2s 触发告警 API 调用成功率 80% 95% 100% 低于 80% 触发告警 错误恢复时间 1s 5s 30s 从失败到恢复的时间
🎯 使用示例
示例 1：查询 A股实时行情 用户：查看 600053 九鼎投资的行情
助手：
【时间锚定】2026-05-02 10:30:15 北京时间（周六，A股休市）
【市场状态】A股收盘，显示最近交易日（2026-04-30）数据
600053 九鼎投资
收盘价：12.35 元
涨跌幅：+2.07%
成交量：123.45万手
成交额：1.52亿元
数据来源：新浪财经
时间戳：2026-04-30 15:00:00
示例 2：添加自选股 用户：添加自选股 600053 九鼎投资
助手：
✓ 代码格式检查：600053（沪市主板）有效
✓ 股票有效性验证：已确认上市交易
✓ 重复检查：不在列表中
✓ 名称匹配：一致
✅ 已添加 600053 九鼎投资 到自选股列表
示例 3：查询美股（时间锚定） 用户：查询苹果公司的股价
助手：
【检查点 1】时间锚定验证
当前北京时间：2026-05-02 10:30:00
美东时间：2026-05-01 22:30:00
美股收盘日期：2026-05-01
市场状态：美股已收盘
【检查点 2】数据源选择
尝试 P0: Yahoo Finance... 成功
AAPL 苹果公司
收盘价：$189.45
涨跌幅：+1.23%
成交量：5234万股
数据来源：Yahoo Finance
时间戳：2026-05-01 16:00:00 ET
示例 4：数据源降级 用户：查看自选股行情
助手：
【检查点 1】时间锚定验证
当前时间：2026-05-02 10:30（周六，休市）
【检查点 2】数据源切换
P0 新浪财经：超时 3s，失败
P1 腾讯财经：超时 5s，失败
P2 东方财富：成功
您的自选股行情（最近交易日 2026-04-30）：
1. 600053 九鼎投资 收盘 12.35 涨幅 +2.07%
2. 600018 上港集团 收盘 5.12 涨幅 -0.78%
⚠️ 主数据源失败，已切换备用数据源
数据来源：东方财富
时间戳：2026-04-30 15:00:00
🔧 配置文件
主配置文件 路径 : ~/.hermes/stock_cache/config.json
{
"cache" : {
"max_size_mb" : 100 ,
"expire_minutes" : {
"trading" : 5 ,
"closed" : 1440
} ,
"warm_up_stocks" : [
"600053" ,
"600018" ,
"000001"
] ,
"cleanup_days" : 7
} ,
"data_sources" : {
"priority" : [ "p0" , "p1" , "p2" , "p3" ] ,
"timeout" : {
"p0" : 3 ,
"p1" : 5 ,
"p2" : 10
} ,
"retry" : {
"max_count" : 3 ,
"delay" : [ 1 , 2 , 5 ]
}
} ,
"circuit_breaker" : {
"failure_threshold" : 3 ,
"recovery_timeout" : 600 ,
"half_open_requests" : 1
} ,
"watchlist" : {
"max_stocks" : 50 ,
"auto_refresh" : true }
}
📁 文件结构 ~/.hermes/
├── stock_cache/
│ ├── {code}.json # 股票缓存文件
│ ├── config.json # 主配置文件
│ └── stats.json # 统计数据
├── stock_watcher/
│ └── watchlist.txt # 自选股列表
├── logs/
│ └── stock_cache_errors.log # 错误日志
└── scripts/
├── stock_data_query.py # CLI 查询工具
├── cache_manager.py # 缓存管理脚本
└── watchlist_manager.py # 自选股管理脚本
⚠️ 注意事项
时间锚定优先 : 任何数据查询前必须先验证时间数据源分级 : 严格按照 P0→P1→P2→P3 顺序尝试用户友好 : 所有错误提示必须清晰明确数据溯源 : 每条数据必须标注来源和时间戳缓存策略 : 根据交易状态动态调整有效期熔断保护 : 连续失败时自动熔断，避免无效请求
✅ Done When 完成判据
核心思想 ：从"我猜我做完了"变成"我能确认我做完了"
这是 Agent 具备自愈、自迭代能力的前提
四大支柱 支柱 说明 本 Skill 对应 Goal 任务目标 获取股票数据并验证 Context 上下文来源 MemPalace + fact_store + 缓存 Constraints 约束条件 时间锚定、数据源优先级、缓存策略 Done When 完成判据 下方必检项
必检项（全部满足才算完成）
【任务：单只股票数据获取】
【任务：自选股管理】
可选项（加分项）
失败处理 失败场景 处理路径 用户提示 所有数据源失败 使用过期缓存 ⚠️ 数据可能延迟，仅供参考 时间不确定 禁止输出报告 ❌ 无法确认时间，请手动确认 股票代码无效 拒绝操作 ❌ 股票代码格式错误/无交易数据 网络超时 切换数据源 ⚠️ 主数据源超时，已切换备用源
自检代码示例 def verify_done_when (task_type, code=None ):
"""验证 Done When 是否满足"""
if task_type == 'data_fetch' :
assert 'beijing_time' in context
assert 'market_status' in context
cache_file = f"~/.hermes/stock_cache/{code} .json"
assert os.path.exists(cache_file)
cache = json.load(open (cache_file))
assert all (k in cache for k in ['code' , 'price' , 'timestamp' , 'source' ])
assert 'data_source' in output
assert 'timestamp' in output
elif task_type == 'add_watchlist' :
watchlist_file = "~/.hermes/stock_watcher/watchlist.txt"
content = open (watchlist_file).read()
assert code in content
return True
🔄 版本历史
v2.0.0 (2026-05-03)
✅ 整合 tushare-data 和 iwencai-integration
✅ 新增模块七：Tushare 数据工作流（15检查点）
✅ 新增模块八：智能选股系统（12检查点）
✅ 更新数据源优先级（新增 P1.5 问财、P2 Tushare）
✅ 总检查点：30 → 57个
v1.0.0 (2026-05-02)
✅ 整合 4 个源 Skills
✅ 30 个检查点完整设计
✅ 完善的异常处理机制
✅ 量化的边界条件约束
✅ 达尔文进化方法论实践
✅ 整合 4 个源 Skills
✅ 30 个检查点完整设计
✅ 完善的异常处理机制
✅ 量化的边界条件约束
✅ 达尔文进化方法论实践
完整度 : 100% ✅检查点 : 57 个 ✅异常处理 : 15+ 处 ✅边界条件 : 20+ 项 ✅
达尔文进化 : 自然选择 ✓ 渐进优化 ✓ 功能特化 ✓ 生态平衡 ✓
⚠️ Known Gotchas
时间锚定陷阱
时区换算错误 : 北京时间 ≠ 美东时间
us_time = beijing_time - 12
from pytz import timezone
beijing = timezone('Asia/Shanghai' )
us_eastern = timezone('US/Eastern' )
us_time = beijing_time.astimezone(us_eastern)
交易日判断遗漏 : 未考虑调休
if date.weekday() >= 5 :
return False
import chinese_calendar
return chinese_calendar.is_workday(date)
美股盘前盘后 : 常规交易时间外
# 美股交易时间（北京时间）
# 常规: 21:30 - 04:00 (夏令时)
# 22:30 - 05:00 (冬令时)
# 盘前: 16:00 - 21:30
# 盘后: 04:00 - 08:00
# 检查是否在交易时间
# 不要在盘前盘后判断当日涨跌
数据源问题
新浪接口限流 : 高频访问被封锁
Tushare Token 过期 : 免费积分不足
curl -X POST 'http://api.tushare.pro' \
-d '{"api_name": "trade_cal", "token": "YOUR_TOKEN"}'
Yahoo Finance 数据缺失 : 港股/A股不全
数据延迟 : 免费接口 vs 付费接口
# 数据延迟对比:
# - 新浪财经: 15秒延迟
# - 东方财富: 3秒延迟
# - Tushare: 日线数据（T+1）
# - 付费接口: 实时（毫秒级）
# 交易决策前检查数据新鲜度
缓存管理陷阱
缓存过期判断错误 : 使用绝对时间
cache_time = datetime(2024 , 1 , 1 , 15 , 0 )
if is_trading_time():
expiry = 5 * 60
else :
expiry = 24 * 3600
缓存穿透 : 无效股票代码
if not re.match (r'^(000|600|601|603|300|688)\d{3}$' , code):
return None
缓存雪崩 : 大量缓存同时过期
import random
expiry = base_expiry + random.randint(0 , 60 )
自选股管理问题
自选股列表过长 : 超过 API 限制
for chunk in chunks(watchlist, 100 ):
get_stock_data(chunk)
自选股重复 : 手动添加重复
if stock_code in watchlist:
print (f"{stock_code} 已在自选股中" )
return
watchlist = list (set (watchlist))
自选股数据同步 : 多设备不一致
多数据源切换问题
数据格式不一致 : 各源字段名不同
{'code' : '000001' , 'price' : 12.5 , 'change' : 0.5 }
{'股票代码' : '000001' , '最新价' : 12.5 , '涨跌额' : 0.5 }
{'ts_code' : '000001.SZ' , 'close' : 12.5 , 'pct_chg' : 4.0 }
def normalize_data (source, raw_data ):
if source == 'sina' :
return {...}
elif source == 'eastmoney' :
return {...}
数据源优先级错误 : 延迟高的源优先
sources = ['tushare' , 'sina' , 'eastmoney' ]
sources = ['sina' , 'eastmoney' , 'tushare' ]
降级策略缺失 : 所有数据源都失败
try :
data = try_all_sources()
except AllSourcesFailed:
return get_cached_data(mark_expired=True )
API 限流和配额
Tushare 积分不足 : 高频接口耗尽
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ,600000.SH,...' )
东方财富 Cookie 过期 : 需要重新获取
def get_eastmoney_data ():
if cookie_expired():
refresh_cookie()
...
并发请求限制 : 同时请求数过多
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
session = requests.Session()
adapter = HTTPAdapter(
pool_connections=10 ,
pool_maxsize=10 ,
max_retries=Retry(total=3 , backoff_factor=0.5 )
)
session.mount('http://' , adapter)
数据质量问题
停牌股票数据 : 价格为 0 或 NULL
if data['volume' ] == 0 :
print (f"{code} 今日停牌" )
return get_last_trading_day_data(code)
ST 股票涨跌幅 : 5% 限制
if code.startswith('ST' ):
limit = 0.05
elif code.startswith('300' ) or code.startswith('688' ):
limit = 0.20
else :
limit = 0.10
新股数据缺失 : 上市时间短
listing_days = (today - listing_date).days
if listing_days < 5 :
print (f"{code} 为新股，数据可能异常" )
