stock-analysis

# 股票个股分析 ## 任务目标 本技能用于对指定股票进行全面的技术分析，包括实时数据获取、技术指标计算、支撑位压力位分析、缺口识别分析、消息面分析。 能力包含： - 实时行情获取 - 技术指标计算（均线、MACD、RSI） - 支撑位压力位识别 - 缺口识别（向上/向下缺口及支撑压力作用，已回补缺口自动过滤） - 趋势判断 - 消息面分析（基于搜索能力） - 未来走势预测 触发条件：用户提供股票代码并要求分析走势、预测未来、获取操作建议。 ## 前置准备 依赖安装： ```bash pip install pandas==2.0.3 numpy==1.24.3 requests==2.31.0 lxml==4.9.3 beautifulsoup4==4.12.2 ``` 可选依赖： ```bash pip install git+https://github.com/Etherdrake/openclaw-china-market-gateway.git ``` ## 操作步骤 ### 标准流程 #### 1. 获取股票代码并验证 用户提供股票代码，参考股票代码格式文档（见 references/stock_code_format.md），确保代码格式正确。 示例： - 000001（平安银行） - sh600000（浦发银行） - 000001.SZ（深交所格式） #### 2. 获取实时行情数据 调用 `scripts/fetch_stock_data.py` 获取实时行情和历史K线数据。 **数据格式说明**：详见 [references/data_format.md](references/data_format.md) 多数据源自动切换机制： - 主数据源：新浪财经（免费、稳定） - 备用数据源1：东方财富（免费、稳定） - 备用数据源2：雪球（免费、稳定） - 自动切换：主数据源失败时自动尝试备用数据源 参数： - `--stock_code`：股票代码（必需） - `--days`：获取历史数据天数（默认60天） - `--source`：指定数据源（可选，可选值：sina/eastmoney/xueqiu，不指定则自动切换） 返回：当前价格、涨跌幅、成交量、历史K线数据、数据源信息。 数据文件字段： - `historical`：历史K线数据（推荐使用） - `kline_data`：历史K线数据（兼容性字段，与 historical 相同） - `real_time`：实时行情数据 #### 3. 消息面分析 使用搜索能力搜索股票相关资讯（最近7天）。 搜索关键词："{股票名称} {股票代码}" 执行步骤： 1. 使用搜索能力搜索 "{股票名称} {股票代码}" 相关的最新资讯（最近7天） 2. 筛选出与该股票直接相关的资讯（公告、新闻、研报等） 3. 分析每条资讯的情绪（正面/负面/中性） 4. 统计情绪分布 5. 预测对明日开盘的影响 6. 提供投资建议 情绪判断标准： - 正面：利好消息、业绩增长、订单增加、政策支持等 - 负面：利空消息、业绩下滑、减持、处罚等 - 中性：客观信息、行业动态、市场数据等 影响等级： - 高影响：资讯数量多且整体情绪偏多，可能显著影响开盘 - 中高影响：资讯较多且情绪较好，对开盘有积极影响 - 中等影响：资讯适中，对开盘有一定影响 - 低影响：资讯较少或情绪中性，影响有限 - 高负面影响：负面资讯多，可能导致低开或下跌 - 中等负面影响：负面资讯较多，有一定负面影响 #### 4. 计算技术指标和支撑位 调用 `scripts/analyze_stock.py` 进行技术分析。 参数： - `--data_file`：股票数据文件路径（必需） - `--output`：分析结果输出文件路径（可选） 计算结果： - MA5/MA10/MA20/MA60 均线 - MACD 指标 - RSI 指标 - 支撑位和压力位 - 缺口分析（向上缺口和向下缺口，已回补缺口自动过滤） - 成交量分析（1手=100股） - 趋势判断 - 消息面分析（基于搜索能力，智能体补充） #### 5. 分析当前走势 基于技术指标进行多维度分析： - 均线排列（多头排列/空头排列/缠绕） - MACD金叉死叉状态 - RSI超买超卖状态 - 成交量配合情况 - K线形态分析 - 缺口分析： - 向上缺口：通常构成支撑位（回调时缺口上沿可能成为支撑） - 向下缺口：通常构成压力位（反弹时缺口下沿可能成为压力） - 缺口大小和位置对走势的影响 - 消息面分析： - 资讯情绪分布 - 最新资讯解读 - 投资参考提示 #### 6. 预测未来走势 综合技术指标和趋势分析，对未来走势进行判断。 考虑因素：趋势方向、支撑压力位、缺口支撑压力、成交量变化、消息面影响、市场情绪。 给出概率评估：上涨/下跌/横盘的概率和强度。 #### 7. 生成操作建议 根据分析结果和预测，给出明确的操作建议： - 买入/持有/卖出/观望 - 建议的买入/卖出价格区间 - 止损位和止盈位设置 - 缺口相关的操作提示（如：向上缺口未回补前可作为支撑参考） - 消息面相关的操作提示 ## 资源索引 - 获取数据：见 [scripts/fetch_stock_data.py](scripts/fetch_stock_data.py)（用途：多数据源获取股票数据，支持自动切换） - 技术分析：见 [scripts/analyze_stock.py](scripts/analyze_stock.py)（用途：计算技术指标和支撑位压力位，生成专业报告） - 代码格式：见 [references/stock_code_format.md](references/stock_code_format.md)（用途：股票代码格式参考） - openclaw集成（可选）：见 [scripts/fetch_stock_data_openclaw.py](scripts/fetch_stock_data_openclaw.py)（用途：基于openclaw的数据获取，需安装openclaw） ## 注意事项 - 股票市场存在风险，所有分析仅供参考，不构成投资建议 - 技术分析基于历史数据，不能保证未来表现 - 建议结合基本面分析和市场环境进行综合判断 - 实时数据可能存在延迟，请以实际交易数据为准 - 数据源说明： - 系统支持多数据源自动切换，提高数据获取稳定性 - 默认使用新浪财经作为主数据源，失败时自动尝试东方财富和雪球 - 可通过 `--source` 参数指定使用特定数据源 - 数据源状态会在输出中明确显示 - 如遇所有数据源均失败，请检查网络连接或稍后重试 - 消息面分析说明： - 使用搜索能力获取最新资讯（最近7天） - 智能体自动分析资讯情绪（正面/负面/中性） - 为每条资讯提供投资参考提示 - 情绪分析基于关键词匹配，仅供参考 - 建议结合技术分析和基本面分析综合判断 - 手数换算说明： - 成交量统一换算为"手" - 1手 = 100股（符合A股交易规则） - 在报告中明确标注换算关系 - openclaw说明（可选）： - openclaw 是一个开源的中国市场数据网关项目 - 支持更多数据源（SSE/SZSE/东方财富/新浪/雪球等） - 目前可能未正式发布到 PyPI，建议使用已集成的备用数据源 - 如需使用 openclaw，可从源码安装 - 未安装 openclaw 时，使用 `fetch_stock_data.py` 即可获得完整功能 - 缺口分析要点： - 向上缺口（跳空高开）：通常在回调时可能构成支撑，关注缺口是否回补 - 向下缺口（跳空低开）：通常在反弹时可能构成压力，关注缺口是否回补 - 缺口越大，其支撑或压力作用通常越强 - 成交量配合的缺口更具参考意义 - 近期缺口的参考价值高于远期缺口 - 必须在所有建议中包含风险提示 ## 使用示例 ### 示例1：完整分析流程（技术面 + 消息面） 用户：分析三安光电（600703）的走势和消息面 执行步骤： 1. 调用 `python scripts/fetch_stock_data.py --stock_code 600703`（默认获取60天数据） 2. 调用 `python scripts/analyze_stock.py --data_file stock_data_600703.json` 3. 使用搜索能力搜索"三安光电 600703"最近7天的资讯 4. 分析资讯情绪、预测对明日开盘的影响 5. 基于技术分析和消息面分析生成走势预测和操作建议 输出：包含技术指标分析（含准确的MA60和MACD）、支撑压力位、缺口分析、消息面分析、明日开盘影响预测、操作建议的完整报告。 ### 示例2：纯技术分析（不含消息面） 用户：分析平安银行（000001） 执行步骤： 1. 调用 `python scripts/fetch_stock_data.py --stock_code 000001`（默认获取60天数据） 2. 调用 `python scripts/analyze_stock.py --data_file stock_data_000001.json` 3. 生成技术分析报告（均线、MACD、RSI、支撑压力位、缺口分析等） 输出：专业格式的技术分析报告，包含完整的MA60均线、准确的MACD指标、支撑压力位、缺口情况、成交量分析、趋势判断。 ### 示例3：指定数据源分析 用户：使用东方财富数据源分析贵州茅台（600519） 执行步骤： 1. 调用 `python scripts/fetch_stock_data.py --stock_code 600519 --source eastmoney`（默认获取60天数据） 2. 调用 `python scripts/analyze_stock.py --data_file stock_data_600519.json` 3. 生成分析报告 输出：基于东方财富数据源的技术分析报告，包含完整的技术指标（MA5/MA10/MA20/MA60、MACD、RSI）和趋势判断。 ## 故障排查 ### 问题：数据获取失败 解决方案： 1. 检查网络连接 2. 尝试指定其他数据源：`--source eastmoney` 或 `--source xueqiu` 3. 检查股票代码是否正确（参考 references/stock_code_format.md） ### 问题：openclaw 未安装 解决方案： 1. 直接使用 `fetch_stock_data.py`（已实现完整功能） 2. 或尝试从源码安装 openclaw： ```bash pip install git+https://github.com/Etherdrake/openclaw-china-market-gateway.git ``` ### 问题：消息面分析无数据 解决方案： 1. 使用搜索能力搜索"{股票名称} {股票代码}"最近7天的资讯 2. 筛选与该股票直接相关的资讯 3. 建议关注公司公告和行业动态