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| name | akshare-fof |
| description | FOF基金Skill - 提供FOF净值、业绩排行、持仓穿透、养老目标基金 via AkShare |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"]},"install":[{"id":"python-packages","kind":"pip","packages":["akshare","pandas","pyyaml"]}]}} |
| 属性 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | akshare-fof |
| 版本 | 1.1.0 |
| 分类 | FOF基金 |
| 状态 | ✅ 已上线 |
| 维护者 | FinClaw Core Team |
| 最后更新 | 2026-03-19 |
FOF(基金中的基金)Skill,提供FOF基金净值查询、业绩排行、持仓穿透分析、养老目标基金专题等功能。
| 用户输入 | 识别意图 | 调用函数 |
|---|---|---|
| FOF基金列表 | fof_list | fof_list.py |
| FOF净值 | fof_nav | fof_nav.py --code 006308 |
| FOF业绩排行 | fof_rank | fof_rank.py --period 1y |
| 养老目标基金 | fof_pension | fof_pension.py |
| 数据类型 | 主要来源 | 备用来源 | 认证要求 |
|---|---|---|---|
| FOF数据 | AkShare | - | 无需 |
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 双重收费 | FOF管理费+底层基金费用 |
| 分散投资 | 投资多只基金,二次分散 |
| 专业选基 | 基金经理专业筛选基金 |
| 适合人群 | 没有时间研究基金的投资者 |
python scripts/fof_list.py
python scripts/fof_nav.py --code 006308
python scripts/fof_rank.py --period 1y
python scripts/fof_pension.py
| 脚本名 | 功能 | 入口点 |
|---|---|---|
| fof_list.py | FOF列表 | ✅ |
| fof_nav.py | FOF净值 | ✅ |
| fof_rank.py | FOF排行 | ✅ |
| fof_pension.py | 养老FOF | ✅ |
---
📊 **数据来源**: AkShare
⏱️ **数据时间**: 2026-03-19
📌 **基金类型**: FOF
🔗 **原始来源**: 基金业协会
🔧 **分析工具**: FinClaw v1.0
akshare>=1.10.0
pandas>=1.3.0
pyyaml>=5.4.0
| 版本 | 日期 | 变更内容 |
|---|---|---|
| 1.1.0 | 2026-03-19 | 符合FinClaw数据规范v1.0 |
| 1.0.0 | 2026-03-13 | 初始版本 |
本Skill遵循 FinClaw 数据规范 v1.0 | 数据来源强制标注 | 禁止训练数据编造
A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构(ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验)。支持formal和brief风格。
基于 SOC 职业分类