a-stock-analyst

name	a-stock-analyst
description	A股七阶段量化选股技能。给定股票代码（ts_code），直接调用 scripts/analyzer.py 执行完整评分流程并输出结构化报告，无需 Agent 当场写代码。七个阶段：Stage 0 风险预警 → Stage 1 板块热度 → Stage 2 估值五轨道 → Stage 3 趋势方向 → Stage 4 技术指标（MACD/KDJ/BOLL/ENE）→ Stage 5 量价形态 → Stage 6 多周期共振 → Stage 7 综合评分与操作建议。Stage 0 触发风险预警时不淡汰标的，但评分会乘以惩罚系数（最低保留×0.4）。数据源为 Tushare Pro API，支持 SQLite 本地缓存。当用户提到选股分析、A股分析、股票打分、持仓评估、买入时机、卖出信号、量价分析、估值通道、板块热度、多周期共振、帮我看看这只股票时使用。
license	MIT
metadata	{"author":"ljguo","version":"2.0","requires":"pip install tushare pandas numpy"}

A股量化选股分析技能

When to Use This Skill

用户要分析 A 股个股或批量筛选标的时调用本技能，包括：

• "帮我看看 000001.SZ 现在能买吗"
• "我持有 600036，现在该持有还是卖出"
• "从这几只股票里选出评分最高的"
• "分析一下这只股票的趋势和技术指标"

不需要当场写代码——直接调用 scripts/analyzer.py 即可。

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Instructions

第一步：确认 Tushare Token

按以下优先级依次检查，找到即可，无需再问用户：

1. memory：搜索是否存有 tushare_token 相关记录
2. 环境变量：echo $TUSHARE_TOKEN 有输出则直接使用
3. 本次对话：用户主动粘贴了 Token

三处都没有 → 引导用户获取：

需要一个 Tushare Pro Token 来拉取 A 股数据。 注册地址：https://tushare.pro/register（免费，约 2 分钟完成） 注册后进入「个人中心」→「接口 Token」，复制后发给我。

用户提供 Token 后立即用 memory_update 保存，下次无需再问。

详细配置步骤、积分说明、常见报错，见 references/tushare-setup.md（按需阅读）。

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第二步：安装依赖（仅首次）

pip install tushare pandas numpy -q

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第三步：运行分析

单股分析：

python scripts/analyzer.py --token <TOKEN> --code 000001.SZ

批量选股：

python scripts/analyzer.py --token <TOKEN> --codes 000001.SZ 600036.SH 300750.SZ

从文件读取（每行一个代码）：

python scripts/analyzer.py --token <TOKEN> --file my_watchlist.txt

启用本地 SQLite 缓存（省 Tushare 积分，强烈推荐）：

python scripts/analyzer.py --token <TOKEN> --code 000001.SZ --cache stock.db

输出 JSON（供程序处理）：

python scripts/analyzer.py --token <TOKEN> --code 000001.SZ --json

使用环境变量避免 Token 明文：

export TUSHARE_TOKEN=your_token_here
python scripts/analyzer.py --code 000001.SZ --cache stock.db

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第四步：解读输出

脚本输出一份文本报告，每个阶段附带评分和说明，最后给出：

• 综合得分 0~100%
• 操作建议 ✅ 买入/加仓 / ⏸ 持有观望 / ❌ 减仓/卖出
• 持仓策略 对应当前趋势类型的具体操作建议

批量运行时末尾自动输出买入候选排行榜。

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评分体系速查

阶段	权重	说明	处理方式
Stage 0 风险预警	—	近60日内单日换手率>30% / 下行趋势 / 高估	⚠️ 预警+打折（不淡汰）
Stage 1 板块热度	20%	近 90 日炒作次数，3次以上淘汰
Stage 2 估值通道	15%	PE 五轨道，10年/3年/1年加权
Stage 3 趋势方向	25%	MA5/20/60 五档分级，下行趋势淘汰	✅ 是
Stage 4 技术指标	20%	MACD(50%) + KDJ(17%) + BOLL(17%) + ENE(17%)
Stage 5 量价形态	20%	阳包阴/缩量调整/高点缩量等 7 种形态
Stage 6 多周期共振	乘数	月/周/日三周期方向，系数 0.7 / 1.0 / 1.3

各阶段原始分范围 [-2, +2]，归一化后加权求和，最终乘以共振系数。

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常见问题

PE 为负 / 极端值：已在 fetch_data.py 自动过滤，PE ≤ 0 的历史点位会被剔除，极值用中位数×10封顶。

分钟线功能：当前版本不依赖分钟线（需较高 Tushare 积分），日线已足够完成七阶段分析。

板块评分为中性 0：默认无板块指数数据时给 0 分（中性），不影响其他阶段的评分。如需精确板块评分，在调用 analyze() 前手动传入板块指数 DataFrame。

停牌股：fetch_data.py 自动过滤成交量为 0 的日期，不影响计算。

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在 Agent 内调用（Python API 方式）

如需在 Agent 内部集成，也可直接 import：

import sys
sys.path.insert(0, "scripts/")
from fetch_data import StockDataFetcher
from analyzer import analyze, format_report

fetcher = StockDataFetcher(token="YOUR_TOKEN", cache_db="stock.db")
result  = analyze("000001.SZ", fetcher)
print(format_report(result))

# result 是一个 dict，可直接访问各阶段数据：
# result["final_score"]   → 0~1.0
# result["action"]        → 操作建议字符串
# result["s3"]["trend"]   → 趋势类型
# result["s4"]["MACD"]    → MACD 子评分

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Examples

用户说：帮我分析一下 600519.SH 茅台，现在能加仓吗？

Agent 执行：

python scripts/analyzer.py --token $TUSHARE_TOKEN --code 600519.SH --cache stock.db

然后将报告文本直接呈现给用户，重点解读「操作建议」和「持仓策略」。

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用户说：我有一个自选股列表，帮我全部跑一遍选出值得买的。

Agent 执行：先把股票代码写入临时文件，再批量运行：

echo -e "000001.SZ\n600036.SH\n300750.SZ\n601318.SH" > /tmp/watchlist.txt
python scripts/analyzer.py --token $TUSHARE_TOKEN --file /tmp/watchlist.txt --cache stock.db

输出末尾的买入候选排行直接告知用户。