| name | us-stock-daily-report |
| description | 每日美股收盘行情汇总 — 主要指数、板块轮动、个股亮点、宏观消息面、技术分析 |
| category | data-science |
每日美股行情汇总
触发条件
每天早上6:00(北京时间)自动执行,汇总前一交易日美股收盘数据。
数据源
- 指数日线:AKShare
index_us_stock_sina(Sina 源,稳定可靠)
- 板块/个股/宏观:
web_search 搜索聚合
数据采集流程
Step 1: 主要指数数据(AKShare)
import akshare as ak
index_symbols = {
'.DJI': '道琼斯工业指数',
'.IXIC': '纳斯达克综合指数',
'.INX': '标普500指数',
'.SOX': '费城半导体指数',
}
for sym, name in index_symbols.items():
df = ak.index_us_stock_sina(symbol=sym)
latest = df.iloc[-1]
prev = df.iloc[-2]
close = latest['close']
change_pct = (close - prev['close']) / prev['close'] * 100
change = close - prev['close']
print(f'{name}: {close:.2f} ({change_pct:+.2f}%)')
- 数据源:Sina,日线数据
- 支持指数:DJI、IXIC(Nasdaq)、INX(S&P 500)、SOX(半导体)
- 字段:date/open/high/low/close/volume
Step 2: 板块/行业表现(web_search)
web_search("S&P 500 sector performance today")
web_search("美股 板块表现 科技 能源 金融 今日")
S&P 500 十一大板块:
- 信息技术 (XLK) 2. 医疗保健 (XLV) 3. 金融 (XLF)
- 可选消费 (XLY) 5. 通信服务 (XLC) 6. 工业 (XLI)
- 必需消费 (XLP) 8. 能源 (XLE) 9. 公用事业 (XLU)
- 房地产 (XLRE) 11. 原材料 (XLB)
Step 3: 个股亮点(web_search)
web_search("美股今日涨幅最大个股 大盘股")
web_search("US stock biggest gainers today")
- 涨幅最大 TOP5、跌幅最大 TOP5、成交额最大个股
Step 4: 大宗商品与外汇(web_search)
web_search("今日WTI原油 黄金价格 美元指数")
web_search("US 10 year treasury yield today")
- WTI/Brent 原油、黄金、美元指数(DXY)、10年期美债收益率、BTC/ETH
Step 5: 宏观消息面(web_search)
web_search("美股今日 驱动因素 美联储 财报")
- 经济数据(CPI/PPI/非农/PMI)、美联储动态、地缘政治、重点公司财报
Step 6: 分析展望
- 技术面:S&P 500 关键支撑/阻力位、均线排列
- 消息面:驱动因素分析
- 情绪面:VIX 恐慌指数(web_search 单独获取)
- 对 A 股/港股次日影响判断
报告模板
# 美股每日行情汇总 — YYYY年M月D日(美东时间)
## 📊 主要指数收盘
| 指数 | 收盘价 | 涨跌点 | 涨跌幅 |
(DJI、S&P 500、Nasdaq、SOX)
## 📈 板块表现
(S&P 500 十一大板块涨跌排行)
## 🏆 个股亮点
(涨幅/跌幅 TOP5、成交额最大个股)
## 💰 大宗商品与外汇
(原油、黄金、美元指数、美债收益率)
## 📰 重要消息面
(经济数据、美联储、财报、地缘政治)
## 💡 技术面与情绪分析
(关键点位、VIX、对亚太市场影响)
---
*数据来源:AKShare (Sina) + web_search | 数据时间:YYYY-MM-DD*
保存路径
- 日报:
/Users/huidge/market-reports/us-stock/daily/YYYY-MM-DD.md
- 保存后执行
python3 /Users/huidge/market-reports/report.py <saved_file_path> 生成 HTML + 微信版(必须传入文件路径参数)
- 然后执行
bash ~/.hermes/scripts/sync-reports.sh 同步到 GitHub
辅助脚本
如需自动化,可用 AKShare 批量获取指数数据:
python3 -c "
import akshare as ak
for sym, name in [('.DJI','道琼斯'),('.IXIC','纳斯达克'),('.INX','标普500'),('.SOX','半导体')]:
df = ak.index_us_stock_sina(symbol=sym)
l, p = df.iloc[-1], df.iloc[-2]
pct = (l['close']-p['close'])/p['close']*100
print(f'{name}: {l[\"close\"]:.2f} ({pct:+.2f}%) date={l[\"date\"]}')
"
PITFALLS
- 美股收盘时间为北京时间凌晨 4:00(夏令时)/ 5:00(冬令时)
- AKShare 的美股个股接口(stock_us_spot 等)在沙箱中有代理问题,需在宿主机执行
stock_us_spot() 全量扫描约 860 只股票需 20+ 分钟,不实用,改用 web_search
- 财报季(1/4/7/10月)需特别关注大型科技公司财报
- VIX 和美债收益率需单独 web_search 获取
- RUT(罗素2000)在 AKShare 中可能获取失败,可跳过
- execute_code 环境问题:
execute_code 在沙箱环境中运行,Python 包与系统环境隔离。如果 import akshare 失败(ModuleNotFoundError),改用 terminal 命令执行 Python 代码