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asset-monitor

Estrelas1

Forks2

Atualizado9 de fevereiro de 2026 às 01:32

资产异常波动日频监控与报告生成。当用户需要对股票、指数、商品等资产进行日频异常波动监控，检测偏离历史均值超过2倍标准差的异常，并生成Excel报告时使用此技能。

Instalação

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Executar no Manus

Fonte

hanlinlibham

hanlinlibham/skills

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SKILL.md

readonly

name	asset-monitor
description	资产异常波动日频监控与报告生成。当用户需要对股票、指数、商品等资产进行日频异常波动监控，检测偏离历史均值超过2倍标准差的异常，并生成Excel报告时使用此技能。

资产异常波动日频监控

触发条件

当用户需要：

监控多资产类别的日频异常波动
检测偏离历史均值超过2倍标准差的资产
生成异常波动报告（Excel/Markdown）
批量分析申万三级行业、A股指数、商品期货、全球指数等

依赖

本 skill 依赖 windpy-sdk 获取数据。使用时需要：

Wind 金融终端已启动
参考 windpy-sdk skill 了解数据获取方法

监控脚本

使用 scripts/monitor.py 进行监控：

# 基础监控
python scripts/monitor.py

# 带报告输出
python scripts/monitor.py --notify

# 自定义参数
python scripts/monitor.py --threshold 2.5 --min-days 60

监控资产范围

资产类别	数量	说明
申万三级行业	259个	全量三级行业指数
A股主要指数	9个	沪深300、中证500等
中债指数	5个	中债总指数、国债指数等
主流ETF	8个	沪深300ETF、创业板ETF等
商品期货	8个	黄金、白银、铜、原油等
全球指数	9个	标普500、纳指、道指等

总计: 298个资产

核心监控逻辑

Z-Score 异常检测

# 计算Z值
z_score = (今日涨跌幅 - 历史均值) / 历史标准差

# 异常判定
if abs(z_score) > 2.0:
    标记为异常

筛选条件

历史数据 > 30个交易日
历史标准差 > 0
按 |Z| 绝对值降序排列

输出结果

Excel 报告

字段	说明
category	资产类别
code	资产代码
name	资产名称
today_return	今日涨跌幅(%)
z_score	Z值
direction	大涨/大跌

监控输出示例

================================================================================
📊 资产异常波动监控
时间: 2026-02-09 06:22
Z值阈值: 2.0
================================================================================

[监控] 申万三级行业 (259个)
  共 259 个资产
  ⚠️ 印染(申万): +5.30% (Z=+3.33)
  ⚠️ 纺织化学制品(申万): +5.35% (Z=+3.22)
  发现 5 个异常

[监控] 商品期货 (8个)
  ⚠️ 沪银近月: -14.02% (Z=-4.39)
  发现 1 个异常

[监控] 全球指数 (9个)
  ⚠️ 道琼斯: +2.47% (Z=+2.34)
  ⚠️ VIX波动率: -18.42% (Z=-2.26)
  发现 2 个异常

================================================================================
✅ 监控完成，共发现 8 个异常
================================================================================

脚本使用方法

详见 scripts/monitor.py 代码注释。

命令行参数

python scripts/monitor.py --help

Options:
  --threshold FLOAT    Z-Score阈值，默认2.0
  --min-days INT       最小交易日，默认30
  --output DIR         输出目录，默认output
  --notify             打印文本报告

Python API

# 直接导入脚本中的函数使用
import sys
sys.path.insert(0, 'scripts')
from monitor import run_monitoring, generate_excel_report

# 运行监控（需先连接Wind）
from WindPy import w
w.start()
anomalies = run_monitoring(threshold_z=2.0)
w.stop()

# 生成报告
excel_path = generate_excel_report(anomalies)

定时任务设置

# crontab -e
# 每日15:30运行
30 15 * * * cd /path/to/skill && python scripts/monitor.py --notify

配置文件

配置示例见 references/monitor-config-example.json

{
  "monitor": {
    "threshold_z": 2.0,
    "min_trading_days": 30
  },
  "assets": {
    "sw3_industry": {"enabled": true},
    "ashare_index": {"enabled": true},
    "commodity": {"enabled": true}
  }
}

故障排查

问题	原因	解决方案
Wind连接失败	Wind终端未启动	启动Wind终端
无数据返回	无数据权限	联系Wind开通权限
报告为空	今日无异常	正常现象

与其他 Skill 的关系

asset-monitor (监控逻辑 + 报告生成)
    ↓ 使用 WindPy 获取数据
WindPy SDK (Wind 金融终端 API)

注意: asset-monitor 直接使用 WindPy，但字段和板块代码可参考 windpy-sdk skill 的文档。

参考

windpy-sdk skill - WindPy 函数参考和字段速查
references/monitor-config-example.json - 配置示例

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触发条件

当用户需要：

监控多资产类别的日频异常波动
检测偏离历史均值超过2倍标准差的资产
生成异常波动报告（Excel/Markdown）
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依赖

本 skill 依赖 windpy-sdk 获取数据。使用时需要：

Wind 金融终端已启动
参考 windpy-sdk skill 了解数据获取方法

监控脚本

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# 基础监控
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# 带报告输出
python scripts/monitor.py --notify

# 自定义参数
python scripts/monitor.py --threshold 2.5 --min-days 60

监控资产范围

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A股主要指数	9个	沪深300、中证500等
中债指数	5个	中债总指数、国债指数等
主流ETF	8个	沪深300ETF、创业板ETF等
商品期货	8个	黄金、白银、铜、原油等
全球指数	9个	标普500、纳指、道指等

总计: 298个资产

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Z-Score 异常检测

# 计算Z值
z_score = (今日涨跌幅 - 历史均值) / 历史标准差

# 异常判定
if abs(z_score) > 2.0:
    标记为异常

筛选条件

历史数据 > 30个交易日
历史标准差 > 0
按 |Z| 绝对值降序排列

输出结果

Excel 报告

字段	说明
category	资产类别
code	资产代码
name	资产名称
today_return	今日涨跌幅(%)
z_score	Z值
direction	大涨/大跌

监控输出示例

================================================================================
📊 资产异常波动监控
时间: 2026-02-09 06:22
Z值阈值: 2.0
================================================================================

[监控] 申万三级行业 (259个)
  共 259 个资产
  ⚠️ 印染(申万): +5.30% (Z=+3.33)
  ⚠️ 纺织化学制品(申万): +5.35% (Z=+3.22)
  发现 5 个异常

[监控] 商品期货 (8个)
  ⚠️ 沪银近月: -14.02% (Z=-4.39)
  发现 1 个异常

[监控] 全球指数 (9个)
  ⚠️ 道琼斯: +2.47% (Z=+2.34)
  ⚠️ VIX波动率: -18.42% (Z=-2.26)
  发现 2 个异常

================================================================================
✅ 监控完成，共发现 8 个异常
================================================================================

脚本使用方法

详见 scripts/monitor.py 代码注释。

命令行参数

python scripts/monitor.py --help

Options:
  --threshold FLOAT    Z-Score阈值，默认2.0
  --min-days INT       最小交易日，默认30
  --output DIR         输出目录，默认output
  --notify             打印文本报告

Python API

# 直接导入脚本中的函数使用
import sys
sys.path.insert(0, 'scripts')
from monitor import run_monitoring, generate_excel_report

# 运行监控（需先连接Wind）
from WindPy import w
w.start()
anomalies = run_monitoring(threshold_z=2.0)
w.stop()

# 生成报告
excel_path = generate_excel_report(anomalies)

定时任务设置

# crontab -e
# 每日15:30运行
30 15 * * * cd /path/to/skill && python scripts/monitor.py --notify

配置文件

配置示例见 references/monitor-config-example.json

{
  "monitor": {
    "threshold_z": 2.0,
    "min_trading_days": 30
  },
  "assets": {
    "sw3_industry": {"enabled": true},
    "ashare_index": {"enabled": true},
    "commodity": {"enabled": true}
  }
}

故障排查

问题	原因	解决方案
Wind连接失败	Wind终端未启动	启动Wind终端
无数据返回	无数据权限	联系Wind开通权限
报告为空	今日无异常	正常现象

与其他 Skill 的关系

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    ↓ 使用 WindPy 获取数据
WindPy SDK (Wind 金融终端 API)

注意: asset-monitor 直接使用 WindPy，但字段和板块代码可参考 windpy-sdk skill 的文档。

参考

windpy-sdk skill - WindPy 函数参考和字段速查
references/monitor-config-example.json - 配置示例