akshare-trend-judgment

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。

AkShare A股趋势判断 Skill

数据来源

本 Skill 使用 AkShare 提供的 A 股公开市场数据接口，核心包括：

1. 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。
2. 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。

功能

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。

主要能力

• 拉取指定股票的历史日线行情
• 计算 MA5、MA10、MA20、MA60
• 计算 5/20/60 日收益率
• 计算 20 日年化波动率
• 计算近 60 日最大回撤
• 判断是否突破近 20 日高点或跌破近 20 日低点
• 综合规则输出趋势标签：
  • 强势上升趋势
  • 震荡偏强
  • 区间震荡
  • 震荡偏弱
  • 强势下降趋势
• 输出信号说明、趋势摘要与置信度

输出字段示例

• 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, ma60
• ret_5d, ret_20d, ret_60d
• annualized_volatility
• max_drawdown_60d
• signals
• summary

使用示例

1. 安装依赖

pip install akshare pandas numpy

2. 运行脚本

python script/a_share_trend_judgment.py --symbol 600519 --start-date 20240101 --end-date 20260301

3. 输出到 JSON 文件

python script/a_share_trend_judgment.py \
  --symbol 000001 \
  --start-date 20240101 \
  --end-date 20260301 \
  --output result.json

4. 返回结果示意

{
  "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": 
   
   
   
    
    
  
   

交易说明

1. 本 Skill 基于 公开行情数据 + 规则判断，适合做趋势研究与辅助决策，不构成任何投资建议。
2. 趋势判断结果依赖历史数据，无法保证对未来价格行为的预测准确性。
3. A 股存在涨跌停、停牌、除权除息、极端波动、行业轮动与政策冲击等情形，可能导致趋势信号失真。
4. 不同复权方式（不复权、前复权、后复权）会影响均线和收益率计算结果；默认使用前复权 qfq。
5. 建议将本 Skill 与基本面、成交量、公告、行业景气度和风险控制模块联合使用。
6. 若用于程序化交易前置筛选，应增加：
   • 流动性过滤
   • 停牌/ST 过滤
   • 风险事件过滤
   • 交易成本与滑点建模

License

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