a-share-skill
Четыре скилла для китайского рынка акций: котировки и индикаторы, сигналы отката в тренде, симулированный счет и бэктест
- 258 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скрипты обращаются к внешним источникам рыночных данных и новостей
- Устанавливают Python-зависимости и запускают скрипты на вашей машине
- Сигналы стратегий могут подтолкнуть к финансовому решению, хотя симулятор работает с учебным счетом
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/a-share-skillОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скрипты обращаются к внешним источникам рыночных данных и новостей
- Устанавливают Python-зависимости и запускают скрипты на вашей машине
- Сигналы стратегий могут подтолкнуть к финансовому решению, хотя симулятор работает с учебным счетом
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
a-share-skill — набор из четырех скиллов для работы с акциями, торгуемыми на биржах Шанхая и Шэньчжэня. Скилл `a-share-data` собирает данные скриптами на Python: котировки в реальном времени, минутные и исторические свечи с выбором типа корректировки, технические индикаторы (MA, MACD, KDJ, RSI, BOLL), финансовые показатели, новости и объявления компании, концепции и отрасли, события вроде разблокировок, выкупов и сделок акционеров, а также позиции в списке «Дракон и тигр». Два скилла стратегий, `a-share-strategy-mainboard-multi-swing-defensive` и `a-share-strategy-allmarket-multi-swing-defensive`, ищут входы после отката в восходящем тренде и проверяют выходы по открытым позициям. Первый смотрит ликвидные акции основной площадки, второй добавляет ChiNext и STAR Market. Список кандидатов выдает скрипт `daily_decisions.py` с ключом `--json`. Скилл `a-share-paper-trading` ведет симулированный счет: создает аккаунт (в примерах он называется `calm1`), принимает учебные заявки на покупку и продажу, показывает позиции, сделки и оценку счета, запускает простой бэктест. Настоящие деньги и брокерский счет в этой цепочке не участвуют.
Для кого. Для частных инвесторов и аналитиков, которые изучают китайский рынок акций вместе с Claude Code, Cursor или Codex и умеют читать китайские документы.
Подходит, если
- Нужны котировки, свечи за последние 60 дней и MACD по бумаге, например 600519
- Надо просмотреть кандидатов на вход после отката и проверить, не пора ли выходить из позиций
- Хочется проверить стратегию на симулированном счете без вложения денег
- Нужны новости, объявления и события по компании: разблокировки, выкуп акций, сделки акционеров
- Требуется сводка по индексу CSI 300, популярным секторам и потокам северных капиталов
Не подходит, если
- Нужны рынки других стран: скиллы заточены под биржи Шанхая и Шэньчжэня и их источники данных
- Нужно исполнять реальные сделки через брокера: заявки только симулированные
- Ждете готовых инвестиционных рекомендаций: сигналы стратегий служат материалом для анализа, решение остается за вами
- Не читаете по-китайски: подробные документы по установке данных и симулятору написаны на китайском
Пример запроса к агенту
Используй `a-share-data`: покажи последнюю котировку 600519, дневные свечи за 60 дней и MACDОграничения
Скилл данных требует Python 3.9 или новее и пакетов akshare, MyTT, pandas, numpy, requests и beautifulsoup4. Данные берутся из внешних источников, поэтому часть ответов может быть неполной: поля `status` и `meta` в ответе показывают полноту, а у скриптов есть запасной источник истории. Подробные руководства по данным и симулятору написаны по-китайски. Автор сообщает, что на симулированном счете за два месяца был рост около 40 процентов, а в июле и августе просадка около 30 процентов, так что прошлые результаты ничего не гарантируют.
Как отключить. Удалите четыре папки `a-share-*` из каталога скиллов агента, например из `~/.claude/skills`.
Частые вопросы
Как поставить a-share-skill в Claude Code?
Склонируйте репозиторий и скопируйте четыре папки скиллов в `~/.claude/skills` командой `cp -R`. Для Codex каталог называется `~/.agents/skills`, для Cursor это `~/.cursor/skills`. Затем установите Python-пакеты для `a-share-data`.
Как задаются коды бумаг?
Шестизначное число распознается как акция: 000001 это Ping An Bank. Для индекса Шанхая используйте `sh000001`, поддерживаются и форматы `sh600519`, `sz000001`, `600519.XSHG`.
Чем две стратегии отличаются друг от друга?
Правила сигналов одинаковы. Первая стратегия ищет в ликвидных бумагах основной площадки, вторая берет более широкий пул, куда входят ChiNext и STAR Market.
Что умеет симулированный счет?
Создание счета, подачу и отмену заявок, просмотр позиций, заявок, сделок и оценки счета, а также бэктест. Все операции учебные.
Какие дополнительные скиллы есть в репозитории?
Три: `macd-second-golden-cross` ищет отскоки по схеме с дивергенцией MACD и вторым золотым крестом ниже нулевой линии, `macd-trend-resonance-stock-picker` подбирает бумаги по резонансу тренда и MACD, `tuige-shortline-trading` помогает решать по коротким сделкам: триггер входа, условия отмены и класс позиции.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл с данными рынка акций Китая: котировки, отчеты, финансы, новости и еще 11 категорий из 34 источников без ключей
13 скиллов для квантовой торговли на рынке китайских A-акций: данные AKShare и BaoStock, бэктесты Backtrader и RQAlpha, документация QMT и JoinQuant
Скилл для разбора секторов китайского рынка А-акций: политика, СМИ, потоки денег, компании и ETF с источниками и датами
Скилл ищет узкие места в цепочке поставок отрасли и отбирает акции китайских бирж, Гонконга и США с проверкой по котировкам
Скилл запрашивает у Arkvol данные по рынкам Китая, Гонконга и США и пересказывает их с датой, показателями и границами применения
Официальный скилл Tushare Pro: котировки, отчетность, индексы и макроданные китайского рынка по запросу на естественном языке
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| a-share-skill (эта карточка) | нет | 258 | |
| Finance Quant Skills | нет | 474 | 13 скиллов для квантовой торговли на китайском рынке с бэктестами Backtrader и RQAlpha |
| Claude Equity Research | нет | 751 | плагин для аналитических отчетов по акциям, только для обучения |
Коротко о README
Описание перечисляет четыре скилла и приводит фразы, которые можно сказать агенту. Затем идут сценарии сочетания скиллов от анализа данных до исполнения в симуляторе, установка для Codex, Cursor, Claude Code и Qoder и ссылки на документацию. В конце названы три дополнительных скилла для поиска отскоков по MACD и коротких сделок.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: a-share-data description: 查询A股行情、历史K线与复权、财务指标、公司新闻公告、概念及入选依据、行业分类与成分、解禁、回购、股东增减持、涨停炸板详情、龙虎榜席位、板块热力图、指数、宏观及A+H上市信息。用于股票数据查询、原始数据测试和数据源异常排查。 --- # A股数据查询 ## 使用方式 从本技能的 `scripts/` 调用取数程序，先按下表选择入口，再按需读取对应参考。代码、依赖和参考文件均随本技能目录安装。 ```bash SKILL_DIR="<本技能安装目录的绝对路径>" cd "$SKILL_DIR" python3 -m pip install akshare MyTT pandas numpy requests beautifulsoup4 ``` Python 3.9+；仅查询公司资讯时只需 requests；新增概念/公司事件/池详情/席位只需 requests，概念的同花顺解析另需 beautifulsoup4。以下示例均从技能根目录执行。 ## 功能与脚本路由 | 用户要查什么 | 入口 | 何时阅读参考 | |---|---|---| | 单票/批量报价、分钟线、大盘指数、龙虎榜、涨跌停、资金流 | `scripts/fetch_realtime.py` | 参数见 [API参考](references/api-reference.md) | | 历史K线、复权选择、分红、交易日历、指数成分、业绩预告/快报、宏观 | `scripts/fetch_history.py` | 普通参数见 [API参考](references/api-reference.md)；复权与缓存见 [数据口径](references/data-contracts.md) | | 综合或单项财务指标、某日之前已公告的指标 | `scripts/fetch_history.py` | 先读 [财务日期口径](references/data-contracts.md#财务指标与公告日期) | | MA、MACD、KDJ、RSI、BOLL等技术指标 | `scripts/fetch_technical.py` | [API参考](references/api-reference.md) | | 某公司最近新闻/公告、近7天发生什么 | `scripts/fetch_company_news.py` | [公司资讯](references/company-news.md)；优先于全市场业绩或舆情入口 | | 公司有哪些概念、为何入选、同花顺常规/新兴/其他概念 | `scripts/fetch_stock_concepts.py` | 先读 [概念与重点数据说明](references/reference-data.md#公司概念与入选依据)；保留供应商依据原文 | | 个股/日期窗口解禁、回购计划及进度、已披露股东增减持 | `scripts/fetch_corporate_actions.py` | 先读 [公司事件说明](references/reference-data.md#解禁回购和股东增减持)；按公告/解禁日期分别查询 | | 涨停/炸板的封板时间、炸板次数、封单、连板及原始详情；龙虎榜买卖席位 | `scripts/fetch_market_details.py` | 先读 [池详情与龙虎榜席位](references/reference-data.md#涨停和炸板详情)；核对真实交易日及沪深/全A覆盖范围 | | 行业目录、申万1/2/3级分类、指定行业真实成分、行业指数历史 | `scripts/fetch_industry.py` | 先读 [行业目录与成分](references/data-contracts.md#行业目录成分和指数历史) | | 单只/多只股票所属行业与证券名称 | `scripts/fetch_sector_info.py` | [API参考](references/api-reference.md)；当前文档化路径加 `--no-concepts` | | 热门行业/概念、涨跌幅榜、热力图、指定板块groupKey成员、市场快讯 | `scripts/fetch_danginvest.py` | 先读 [板块与快讯](references/danginvest-api-reference.md)；检查stale | | 个股业绩预告/快报和旧事件聚合入口 | `scripts/fetch_stock_events.py` | [API参考](references/api-reference.md)；解禁/回购/增减持优先用新的公司事件入口，未分类新闻不能填成合同/监管事件 | | A+H公司清单、H股上市日期范围 | `scripts/fetch_ah_stocks.py` | [API参考](references/api-reference.md) | | A股赴港递表、聆讯、备案、招股、定价、配售、上市节点 | `scripts/fetch_ah_ipo_timeline.py` | [API参考](references/api-reference.md) | 行业目录/成员与“今天热门板块”是不同查询。SW、东财行业、东财概念、DangInvest的分类分别注明，不能用不同分类标准静默替换。 新增概念、公司事件、池详情和席位统一返回`status/meta/data`，供应商原值放在`raw`。`partial`表示有数据但覆盖不全；分页上限、断源、市场范围受限均须随结果说明。新增入口与完整参数见 [重点数据使用说明书](references/reference-data.md)。 ## 证券代码与取数规则 - 纯数字按股票识别：`000001`为平安银行。上证指数使用`sh000001`；支持`sh600519`、`sz000001`、`600519.XSHG`等格式。 - 优先获取JSON，再按用户所需呈现。用户测试skill或要求原始输出时，完整返回JSON，保留来源、错误、覆盖范围和未知值，不替用户筛选新闻或只摘取几条。 - 查询多只股票优先用脚本的批量入口，保留每只股票成功/失败结果；设置适合任务规模的等待预算。每源超时不等于整批都有相同总耗时保证。 - `updated_at/queried_at`是查询时间；交易日、新闻发布时间、公告日期和缓存的`fetched_at`分别读取，不能互相代替。 - 历史默认`--adjust raw`，可选qfq/hfq；跨源降级必须保持所选口径。只有历史入口支持这里的显式复权参数，实时和技术入口按各自实现提供数据。 - `stale=true`只可作为旧快照呈现。需要最新板块/快讯可显式加`--require-fresh`，无法满足时返回失败；不能把查询成功当作数据最新。