Name: A股短線交易決策 A Share Short Term Decision
Author: kenera

據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,A股短線交易決策 A Share Short Term Decision 累計下載 4,551 次、獲 4 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 2,105 位,在「專業領域」分類(465 個)中排名第 178 位。

累計安裝

622

累計下載

4551

星標

全站排名

#2,105

全站前 42% · 「專業領域」前 39%

平台	累計安裝	累計下載	星標	評論
ClawHub ↗	88	3297	2	4
SkillHub ↗	622	4551	4	—

各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。

這個技能是做什麼的

按指定日期跑一遍短期訊號引擎，結合市場情緒、板塊輪動、強勢股掃描與資金流確認給出判斷。結果可以落盤留存，再用實際行情與預測做日期對日期的一致性比對。它輸出的是訊號與比對結果，不承諾收益。

資料釋出於 2026-10-27

可以用來做什麼

跑某個交易日的短期訊號並留存
把上一次預測與實際走勢做對照

什麼時候用

需要按日復盤訊號準確度時
想看板塊輪動與資金流是否一致時

示例提示詞

以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。

跑一下今天的短期訊號並儲存結果

拿上週的預測和實際走勢對一下

月度資料趨勢

累計下載4551

星標4

2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。

月份	累計下載	環比	星標
2026-09	4551	—	4
2026-08	3904	+10.9%	4
2026-07	3521	+41.9%	3
2026-06	2481	-13.8%	2
2026-05	2879	—	3
2026-03	2005	—	2

SKILL.md 原文

以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。

2.3 KB · ClawHub v1.2.0

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name: A股短线交易决策 A-Share Short-Term Decision
slug: a-share-short-decision
description: A-share short-term trading decision skill for 1-5 day horizon. Use when you need real-data market sentiment, sector rotation, strong stock scanning, capital flow confirmation, date-based short-term signal scoring, prediction logging, and next-day market comparison for CN A-share momentum trading.
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# A-Share Short-Term Decision Skill

Implement in sequence:

展開全部(共 61 行)

1. Run `short_term_signal_engine(analysis_date)` for target date.
2. If needed, persist prediction with `run_prediction_for_date(analysis_date)`.
3. Compare prediction vs actual market with `compare_prediction_with_market(prediction_date, actual_date)`.
4. Output report with `generate_daily_report(analysis_date)`.

## Tool Contracts

### `short_term_signal_engine(analysis_date=None)`

- `analysis_date`: `YYYY-MM-DD` or `YYYYMMDD`
- Returns weighted short-term score and recommendation status.
- Always returns friendly `no_recommendation_message` when no tradable candidate exists.

### `run_prediction_for_date(analysis_date)`

- Runs signal engine for the specified date.
- Appends decision snapshot into `data/decision_log.jsonl`.

### `compare_prediction_with_market(prediction_date, actual_date=None)`

- Loads prediction from log (or auto-generates if missing).
- Compares predicted candidates against real market closes on `actual_date`.
- Returns per-stock return and summary statistics.

## No-Recommendation Behavior

Required behavior:
- Never return empty output.
- If `candidates` is empty or signal is `NO_TRADE`, explicitly say: `当前暂无可执行短线买入标的`.
- Include reason and next action.

## Runtime

```bash
python3 main.py short_term_signal_engine --date 2026-02-12
python3 main.py run_prediction_for_date --date 2026-02-12
python3 main.py compare_prediction_with_market --prediction-date 2026-02-12 --actual-date 2026-02-13
python3 main.py generate_daily_report --date 2026-02-12
```

## Subskills Workflow

For recurring optimize-then-recommend flow, run:

```bash
python3 subskills/config-optimization/optimize_from_aggressive.py --analysis-period "2026-02-01 to 2026-02-12"
python3 subskills/daily-recommendation/generate_daily_recommendation.py --date 2026-02-14
```

All generated artifacts are stored under `data/`.