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面向中文自然语言的量化金融数据研究技能。用于把"看看这只股票最近怎么样""帮我查财报趋势""最近哪个板块最强""北向资金在买什么""给我导出一份行情数据"这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。同时集成了 AKQuant 量化投研引擎，支持策略回测和量化分析。
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基于 SOC 职业分类
| name | quantflow-skill |
| description | 面向中文自然语言的量化金融数据研究技能。用于把"看看这只股票最近怎么样""帮我查财报趋势""最近哪个板块最强""北向资金在买什么""给我导出一份行情数据"这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。同时集成了 AKQuant 量化投研引擎，支持策略回测和量化分析。 |
| author | yejinlei |
| version | 1.0.0 |
| requirements | {"python":"3.7+","packages":[{"name":"akshare"},{"name":"akquant"}],"network_access":true} |
把自然语言财经数据请求，转成可执行的 Akshare 数据工作流。
这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。
使用场景：
不适合：
前置校验：
缺失包时提示安装命令：
pip install aksharepip install akquant任务类型与核心接口：
stock_zh_a_hist, stock_zh_a_spot, stock_zh_a_dailystock_info_a_code_name, stock_company_info_emstock_financial_analysis_indicator, stock_balance_sheet_by_report_emstock_zh_a_spot, stock_financial_analysis_indicatorstock_em_flows, stock_hsgt_hold, stock_top_inststock_board_industry_spot_em, stock_board_concept_spot_emstock_limit_up_board_em, stock_market_activity_emstock_news_em, stock_announcementmacro_china_cpi, macro_china_pmi, stock_us_spot, stock_hk_spotstock_zh_a_daily, stock_zh_a_hist, akquant 库数据请求前规范化：
YYYY-MM-DDstart_date <= end_date000001 需澄清或说明补全规则默认输出结构：
生成数据文件时记录：
数据拉取后检查：
区分空表原因：
支持：
推荐命名格式：
daily_600519_2023-01-01_2023-12-31_2026-03-22.csvfinancial_300750_2026-03-22.parquet缓存命中时说明来源。
采用“人话 + 调试细节分层”方式输出错误。
必要时提供：
明确说明：
核心接口集：
stock_zh_a_hist：A股历史行情stock_zh_a_spot：A股实时行情stock_info_a_code_name：股票代码和名称stock_financial_analysis_indicator：财务分析指标stock_balance_sheet_by_report_em：资产负债表stock_income_statement_by_report_em：利润表stock_em_flows：资金流向数据stock_hsgt_hold：沪深港通持股stock_board_industry_spot_em：行业板块行情stock_board_concept_spot_em：概念板块行情stock_limit_up_board_em：涨停板数据stock_news_em：股票新闻stock_announcement：股票公告macro_china_cpi：中国CPI数据macro_china_pmi：中国PMI数据stock_us_spot：美股实时行情stock_hk_spot：港股实时行情当用户提到：
先想： 这是什么任务？默认该走哪条数据工作流？结果应该怎样交付才真正有用？