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| name | akshare-survey |
| description | 机构调研Skill - 提供调研记录、调研热度排行、调研问答分析 via AkShare |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"]},"install":[{"id":"python-packages","kind":"pip","packages":["akshare","pandas","pyyaml"]}]}} |
| 属性 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | akshare-survey |
| 版本 | 1.1.0 |
| 分类 | 机构调研 |
| 状态 | ✅ 已上线 |
| 维护者 | FinClaw Core Team |
| 最后更新 | 2026-03-19 |
机构调研Skill,提供A股市场机构调研记录查询、调研热度排行、调研问答分析等功能。追踪机构关注的热点公司和行业。
| 用户输入 | 识别意图 | 调用函数 |
|---|---|---|
| 最新机构调研 | survey_latest | survey_latest.py --limit 30 |
| 茅台调研记录 | survey_stock | survey_stock.py --code 600519 |
| 调研热度排行 | survey_rank | survey_rank.py |
| 数据类型 | 主要来源 | 备用来源 | 认证要求 |
|---|---|---|---|
| 调研数据 | AkShare-交易所 | - | 无需 |
python scripts/survey_latest.py --limit 30
python scripts/survey_stock.py --code 600519
python scripts/survey_rank.py
| 脚本名 | 功能 | 入口点 |
|---|---|---|
| survey_latest.py | 最新调研 | ✅ |
| survey_stock.py | 个股调研 | ✅ |
| survey_rank.py | 调研排行 | ✅ |
| 情形 | 信号 |
|---|---|
| 近期被多家机构密集调研 | 机构关注度高,可能有催化剂 |
| 知名机构(公募基金)调研 | 潜在配置意向 |
| 调研后股价异动 | 调研内容可能有重大信息 |
| 冷门股突然被调研 | 可能存在预期差 |
---
📊 **数据来源**: AkShare-交易所
⏱️ **数据时间**: 2026-03-19
📌 **调研日期**: 2026-03-15
📌 **接待机构**: xx基金、xx证券
🔗 **原始来源**: 上市公司投资者关系活动记录
🔧 **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