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デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill akshare-trend-judgmentコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
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。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| 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,
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"annualized_volatility": 0.2214,
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