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A股量价关系量化分析。当用户说"量价"、"volume price"、"缩量"、"放量"、"量价背离"、"天量天价"、"地量地价"、"换手率分析"、"成交量异常"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据，量化分析量价关系模式，识别异常量价信号。支持研报风格（formal）和快速分析风格（brief）。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-volume-price명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
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 직업 분류 기준
| name | a-share-volume-price |
| description | A股量价关系量化分析。当用户说"量价"、"volume price"、"缩量"、"放量"、"量价背离"、"天量天价"、"地量地价"、"换手率分析"、"成交量异常"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据，量化分析量价关系模式，识别异常量价信号。支持研报风格（formal）和快速分析风格（brief）。 |
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
量化计算：
QSCRIPTS="$SKILLS_ROOT/a-share-volume-price/scripts"
python "$QSCRIPTS/volume_price_analyzer.py" --data kline.json --window 20
获取包含 OHLCV（开高低收量）的K线数据。
8 种经典量价关系：量增价升/量增价跌/量缩价升/量缩价跌/量增价平/量缩价平/量平价升/量平价跌
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| 指标 | 全部量价指标 | VR+OBV方向 |
| 模式 | 近期模式序列分析 | 当日模式 |
| 异常 | 历史异常回测 | 有/无异常 |
默认风格：brief。
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json