ワンクリックで
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// A股突破策略/形态突破量化分析。当用户说"突破策略"、"breakout"、"形态突破"、"箱体突破"、"平台突破"、"新高突破"、"假突破"、"真突破"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据,量化识别价格突破信号,评估突破有效性。支持研报风格(formal)和快速分析风格(brief)。
// A股突破策略/形态突破量化分析。当用户说"突破策略"、"breakout"、"形态突破"、"箱体突破"、"平台突破"、"新高突破"、"假突破"、"真突破"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据,量化识别价格突破信号,评估突破有效性。支持研报风格(formal)和快速分析风格(brief)。
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。
A股Beta对冲/市场中性策略。当用户说"对冲"、"beta hedging"、"市场中性"、"对冲策略"、"怎么对冲"、"空头对冲"时触发。量化构建市场中性组合。支持formal和brief风格。
A股买卖价差/流动性度量分析。当用户说"买卖价差"、"bid-ask spread"、"流动性度量"、"报价价差"、"有效价差"、"价差分析"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,分析买卖价差与流动性。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股黑天鹅预警/极端事件分析。当用户说"黑天鹅"、"black swan"、"极端事件"、"尾部事件"、"灰犀牛"、"突发风险"、"系统崩溃"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,监控与预警潜在的黑天鹅事件。支持 formal/brief 两种输出风格。
| name | a-share-breakout-strategy |
| description | A股突破策略/形态突破量化分析。当用户说"突破策略"、"breakout"、"形态突破"、"箱体突破"、"平台突破"、"新高突破"、"假突破"、"真突破"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据,量化识别价格突破信号,评估突破有效性。支持研报风格(formal)和快速分析风格(brief)。 |
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python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
获取至少 120 个交易日的 OHLCV 数据用于识别整理形态。
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| 形态识别 | 详细形态参数+图示描述 | 当前形态类型 |
| 突破信号 | 量价配合度评分 | 有/无突破 |
| 历史回测 | 突破后 5/10/20 日收益率 | 突破成功率 |
默认风格:brief。
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json