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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill akshare-trend-judgmentLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
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Affichage de SKILL.md
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。
| name | akshare-trend-judgment |
| description | 用于基于AkShare数据的趋势判断场景。适用于金融工作中的基础任务单元。 |
本 Skill 使用 AkShare 提供的 A 股公开市场数据接口，核心包括：
stock_zh_a_hist：获取沪深京 A 股历史日频行情，用于计算均线、收益率、波动率、回撤与突破信号。stock_zh_a_spot_em：获取 A 股实时/最新股票列表与名称，用于证券代码校验和名称补全。AkShare 官方文档说明，stock_zh_a_hist 可按股票代码、周期、日期区间与复权方式获取沪深京 A 股历史日频数据；stock_zh_a_spot_em 可获取 A 股市场行情快照与股票代码信息。数据源来自公开可访问的网站与行情页面，经 AkShare 封装后供 Python 调用。
参考：AkShare 股票数据文档与数据说明。
本 Skill 面向 单只 A 股证券 做规则化趋势判断，输出结构化结果，适合研究、投研辅助、风控预警和策略原型验证。
symbol: 股票代码name: 股票名称as_of: 截止日期trend_label: 趋势标签confidence: 置信度close, ma5, ma10, ma20, ma60ret_5d, ret_20d, ret_60dannualized_volatilitymax_drawdown_60dsignalssummarypip install akshare pandas numpy
python script/a_share_trend_judgment.py --symbol 600519 --start-date 20240101 --end-date 20260301
python script/a_share_trend_judgment.py \
--symbol 000001 \
--start-date 20240101 \
--end-date 20260301 \
--output result.json
{
"symbol": "600519",
"name": "贵州茅台",
"as_of": "2026-03-01",
"trend_label": "震荡偏强",
"confidence": 0.69,
"close": 1688.0,
"ma5": 1679.2,
"ma10": 1662.8,
"ma20": 1645.6,
"ma60": 1602.3,
"ret_5d": 0.0132,
"ret_20d": 0.0528,
"ret_60d": 0.1085,
"annualized_volatility": 0.2214,
"max_drawdown_60d":
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