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基于 AkShare 的资金流全景数据契约，一次返回个股基础信息、个股主力资金、相关行业/概念板块资金、大盘主力资金与北向资金概览；真实执行逻辑位于 data_sources/akshare.py。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
| name | akshare-fundflow-snapshot |
| description | 基于 AkShare 的资金流全景数据契约，一次返回个股基础信息、个股主力资金、相关行业/概念板块资金、大盘主力资金与北向资金概览；真实执行逻辑位于 data_sources/akshare.py。 |
| owner_group | 开发3组（数据） |
| domain | data |
| status | draft |
适用任务：
agents/fundflow/agent.py 提供一份可直接消费的资金流全景快照边界说明：
data_sources/akshare.py 已对 AkShare 1.18.x 中失效的东方财富 push2/push2his HTTPS 访问做兼容：基础信息/板块榜使用可用的 push2delay，历史资金流使用 HTTP push2his，调用方无需感知底层端点差异success，调用方需要检查各子模块自己的 status真实数据获取逻辑位于：
data_sources/akshare.py
推荐调用方式：
from data_sources import AkshareDataSource
source = AkshareDataSource()
data = source.get_fundflow_snapshot(
stock_code="600519",
indicator="今日",
flow_limit=10,
sector_top_n=10,
concept_limit=10,
)
| 参数 | 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| stock_code | string | 6 位 A 股股票代码，支持 SH/SZ/BJ 前缀 | "600519" |
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| indicator | string | "今日" | 板块资金口径，仅支持 今日 / 5日 / 10日 |
| flow_limit | int | 20 | 个股资金流与大盘主力资金返回最近多少条记录；底层通常可提供约 120 个交易日历史，实际条数以接口返回为准 |
| sector_top_n | int | 20 | 行业 / 概念资金榜返回前多少条 |
| concept_limit | int | 10 | 个股概念标签最多返回多少条 |
{
"status": "success",
"source": "akshare",
"dataset": "fundflow_snapshot",
"fetch_time": "2026年06月09日",
"stock_code": "600519",
"basic_info": {
"status": "success",
"profile": {
"股票代码": "600519",
"股票名称": "贵州茅台",
"总市值": 1734131271029.85,
"所属行业": "白酒Ⅱ"
}
},
"stock_fund_flow": {
"status": "success",
"total": 120,
"latest": {
"日期": "2026年06月09日",
"主力净流入-净额": -200521888.0
},
"summary": {
"最新主力净流入": -200521888.0,
"近5日主力净流入": -2068522512.0
}
},
"sector_fund_flow": {
"status": "success",
"stock_context": {
"stock_code": "600519",
"stock_name": "贵州茅台",
"industry": "白酒Ⅱ",
"concepts": ["白酒", "超级品牌"]
}
},
"market_fund_flow": {
"status": "success",
"northbound": {
"trade_date": "2026年06月09日",
"northbound_net_buy": 0.0
}
}
}
{
"status": "error",
"source": "akshare",
"dataset": "fundflow_snapshot",
"error": "akshare 未安装，请先执行 `pip install akshare`"
}
recent 按最新日期在前返回fundflow_snapshot 结果返回统一 Skill 内部包含 4 个子数据块：
basic_info：个股基础信息、市值、所属行业、概念热度、入选指数stock_fund_flow：个股主力资金历史序列与摘要sector_fund_flow：行业 / 概念资金榜及该股关联板块market_fund_flow：大盘主力资金走势与北向资金概览调用方建议：
basic_info.profile 建立个股画像stock_fund_flow.summary 判断主力资金趋势sector_fund_flow.related_* 判断是否处于板块风口market_fund_flow.northbound 判断市场环境顺风或逆风debug_ui 的单一入口测试财报分析 Skill v2。用现金流量表和资产负债表交叉验证利润表，按七步链「利润质量/现金流匹配/需求真实性/资本开支/债务与利率敏感性/扩张质量/行业特殊口径」判断公司真实经营质量；输出符合 AI_Renaissance 标准 Signal 的 JSON。触发：财报分析、财务报表、利润质量、现金流验证、合同负债、资本开支、扩张风险、Signal。
产业链中观分析框架。三维度独立展示：产业链景气度、产业链拐点、产业链生命周期。 基于项目数据层注入的财报数据与行业数据，输出可溯源的结构化分析。 System B 仅做个股类型判定（成长/周期/价值/主题/混合），不写交易计划。 触发词：景气度、/景气度。
开发2组仲裁方法论Skill。基于桥水经济机器模型的场景化专家权重体系，支持三种模式：(1)场景设计与权重配置迭代；(2)7专家Signal仲裁执行（含场景自动选择、评分制匹配、共识/分歧标注、贡献追踪）；(3)权重回测校准。当用户讨论仲裁权重、场景选择逻辑、match_signals规则、仓位公式设计、权重校准或标准化推理链时调用。
用"节点叙事"的方式分析一家公司的发展路径——把公司的成长拆解成一系列关键决策节点（创立、转型、并购、融资、控制权变更、产品突破等），逐个节点深挖其交易结构、估值逻辑、对手方动机、买方意图、时代背景与协同效应，最终串联成一条清晰的版图扩张路径，并推演未来格局与风险。任何时候用户说"讲讲 XX 公司""分析一下 XX 公司""研究 XX 公司""XX 公司是怎么发展起来的""XX 公司的并购史""XX 公司的发展历程"——都要用这个 skill。即使用户没明说"按节点分析"或"做深度报告"，只要他们想了解一家公司是如何一步步走到今天的，就用这个 skill。这个 skill 必须配合 web_search 主动联网搜索公司的真实历史信息，绝不允许凭记忆杜撰节点、日期、金额或交易细节。
对个股、指数、ETF 或 OHLCV CSV 运行专家二组“四模型传统技术指标融合”分析。使用本工程的 fusion_traditional_models Python 程序只生成可复核 JSON 结果，再由大模型读取 JSON 并按中文模板生成融合结果解读报告。适用于用户要求测试股票、输出融合信号、解释四模型结果、生成技术面融合结果解读报告的场景。
识别「短期价格异常波动 + 成交量异常」的量价背离与反转信号，判断价格未来 5~21 个交易日内的均值回归方向。适用于个股、板块、指数的短期超买超卖识别与反转信号生成。