소스 정보
- 저장소
- aifinlab/FinClaw
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 26일 08:13
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 220
- 포크
- 37
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
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 akshare-fund명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
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
SKILL.md 표시 중
| name | akshare-fund |
| description | 基金数据Skill - 提供ETF/LOF/开放式基金实时行情、净值查询、基金搜索 via 腾讯财经/AkShare |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"]},"install":[{"id":"python-packages","kind":"pip","packages":["requests","akshare","pandas","pyyaml"]}]}} |
| 属性 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | akshare-fund |
| 版本 | 1.1.0 |
| 分类 | 基金数据 |
| 状态 | ✅ 已上线 |
| 维护者 | FinClaw Core Team |
| 最后更新 | 2026-03-19 |
基金数据Skill,提供ETF/LOF/开放式基金的实时行情、净值查询、基金搜索等服务。ETF/LOF支持实时行情,开放式基金提供每日净值。
| 用户输入 | 识别意图 | 调用函数 |
|---|---|---|
| 沪深300ETF多少钱? | fund_realtime | fund_quote_tx.py 510300 |
| 查询创业板ETF净值 | fund_realtime | fund_quote_tx.py 159915 |
| 搜索白酒基金 | fund_search | fund_search_tx.py 白酒 |
| 有哪些科技ETF | fund_search | fund_search_tx.py 科技ETF |
| 华夏成长基金怎么样 | fund_realtime | fund_quote_tx.py 000001 |
| 数据类型 | 主要来源 | 备用来源 | 认证要求 |
|---|---|---|---|
| ETF/LOF实时行情 | 腾讯财经 | 新浪财经 | 无需 |
| 基金净值 | AkShare-东方财富 | - | 无需 |
| 基金搜索 | 腾讯财经 | - | 无需 |
| 基金排行 | AkShare-东方财富 | - | 无需 |
python scripts/fund_quote_tx.py 510300
python scripts/fund_quote_tx.py 000001
python scripts/fund_search_tx.py 白酒
python scripts/fund_search_tx.py 科技ETF
python scripts/fund_search_tx.py 沪深300
| 脚本名 | 功能 | 入口点 |
|---|---|---|
| fund_quote_tx.py | 基金实时行情/净值(腾讯) | ✅ |
| fund_search_tx.py | 基金搜索(腾讯) | ✅ |
# 查询ETF实时行情
python scripts/fund_quote_tx.py 510300
python scripts/fund_quote_tx.py 159915
# 查询开放式基金净值
python scripts/fund_quote_tx.py 000001
# 搜索基金
python scripts/fund_search_tx.py 白酒
python scripts/fund_search_tx.py 新能源
from finclaw.core.data_annotator import annotate_data
# 获取基金数据后标注来源
fund_data = {
"基金名称": "华泰柏瑞沪深300ETF",
"基金代码": "510300",
"最新净值": "3.854",
"日涨跌": "+0.52%"
}
output = annotate_data(fund_data, source="tencent_finance")
print(output)
本Skill所有输出数据将按以下格式标注来源:
---
📊 **数据来源**: 腾讯财经
⏱️ **数据时间**: 2026-03-19 10:30:15
⚡ **获取延迟**: 180ms
🔗 **数据接口**: https://qt.gtimg.cn
🔧 **分析工具**: FinClaw v1.0
requests>=2.25.0
akshare>=1.10.0
pandas>=1.3.0
pyyaml>=5.4.0
| 类型 | 代码格式 | 示例 |
|---|---|---|
| ETF | 51xxxx/15xxxx/56xxxx | 510300 (沪深300ETF) |
| LOF | 16xxxx | 160106 (南方高增) |
| 开放式基金 | 000xxx/001xxx | 000001 (华夏成长) |
| 货币基金 | 如余额宝等 | 000198 (天弘余额宝) |
| ETF名称 | 代码 | 跟踪指数 |
|---|---|---|
| 沪深300ETF | 510300 | 沪深300指数 |
| 创业板ETF | 159915 | 创业板指数 |
| 科创50ETF | 588000 | 科创50指数 |
| 中证500ETF | 510500 | 中证500指数 |
| 芯片ETF | 512760 | 半导体指数 |
| 新能源ETF | 516160 | 新能源指数 |
| 指标 | 目标值 | 当前值 |
|---|---|---|
| ETF行情延迟 | < 500ms | ~200ms |
| 可用性 | > 99% | 99.5% |
| 数据准确率 | > 98% | 99% |
| 版本 | 日期 | 变更内容 |
|---|---|---|
| 1.1.0 | 2026-03-19 | 符合FinClaw数据规范v1.0,新增数据来源强制标注 |
| 1.0.0 | 2026-03-12 | 初始版本 |
finclaw/config/data_source_config.yaml本Skill遵循 FinClaw 数据规范 v1.0 | 数据来源强制标注 | 禁止训练数据编造