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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill akshare-stock-anomalyDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
SKILL.md wird angezeigt
| name | akshare-stock-anomaly |
| description | 用于基于AkShare数据的股票异常检测场景。适用于金融工作中的基础任务单元。 |
本 Skill 使用 AkShare 提供的 A 股行情数据接口进行异常行为识别，核心数据源为：
ak.stock_zh_a_hist：获取单只 A 股的历史行情数据（开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额、振幅、涨跌幅、涨跌额、换手率等）。说明：
adjust="qfq"）历史数据进行分析。本 Skill 针对单只 A 股股票进行异常行为识别，并输出异常标签、异常分数和明细说明。当前支持以下识别能力：
异常涨跌幅识别
异常成交量识别
异常振幅识别
异常换手识别
连续异动识别
综合风险标签输出
price_spike_upprice_spike_downvolume_spikeamplitude_spiketurnover_spikeconsecutive_abnormal_movebehavior_watchlist结果导出
pip install akshare pandas numpy
python script/detect_abnormal_behavior.py --symbol 600519 --start 20230101 --end 20260301
python script/detect_abnormal_behavior.py \
--symbol 000001 \
--start 20220101 \
--end 20260301 \
--window 20 \
--z-threshold 2.5
{
"symbol": "000001",
"last_date": "2026-02-28",
"risk_score": 74.0,
"labels": [
"price_spike_down",
"volume_spike",
"consecutive_abnormal_move",
"behavior_watchlist"
],
"latest_metrics": {
"pct_change": -6.12,
"volume_zscore": 3.41,
"amplitude": 8.55,
"amplitude_zscore": 2.98,
"turnover": 5.21,
"turnover_zscore": 2.21
},
"explanations": [
"最新交易日涨跌幅显著偏离近20日分布"
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