据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Alpha Pulse 累计下载 1,537 次、获 2 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,743 位,在「专业领域」分类(465 个)中排名第 433 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 30 | 1,094 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 106 | 1,537 | 2 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
主文列出扫描、预测、报告和通知命令及短线筛选因子,但随附卡片指出发布包缺少预测、因子、报告和通知等核心实现模块,因此不应把它视为可直接使用的交易引擎。运行前应核对并补齐实现,使用可信市场数据独立验证。任何输出都只能作为信息性市场分析,不能替代专业判断或交易决策。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1,537 | — | 2 |
| 2026-08 | 1,245 | +14.3% | 2 |
| 2026-07 | 1,089 | — | 2 |
| 2026-05 | 725 | — | 2 |
| 2026-03 | 354 | — | 1 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
# alpha-pulse — A股次日短线收益最大化信号引擎 > 🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 T+1 短线交易设计 | 每日收盘后自动生成 30 只高潜力标的 ## ✅ 核心能力 | 命令 | 作用 | |------|------| | `alpha-pulse scan` | 扫描全市场(~5000只股票),计算10+短线动因因子 | | `alpha-pulse predict` | 输出次日涨幅概率 Top 30 股票(含信号分、动因摘要) | | `alpha-pulse report` | 生成 Markdown 报告 + CSV + 图表(可自动打开) |
| `alpha-pulse notify` | 推送信号至 Windows 弹窗/剪贴板/语音 |
## 🔬 短线动因因子(T+1 专属)
1. **资金面**:龙虎榜净买入强度、北向尾盘30分钟流入占比
2. **量价面**:量比 > 3.0 + 涨停封单/成交额 > 0.5
3. **技术面**:5日线上穿10日线 + RSI(6) 从30以下拐头向上
4. **消息面**:当日公告关键词(重组/订单/新品)+ 股吧热度突增
5. **情绪面**:融资余额环比增长 > 2% + 融券余额下降
## 🛡️ 风控规则(自动启用)
- 排除 ST/*ST、*退市风险警示
- 流通市值 < 50亿元 → 过滤
- 单行业持仓 ≤ 3 只(防行业黑天鹅)
- 信号分 < 70 → 不入选
## 📁 目录结构
```
skills/alpha-pulse/
├── SKILL.md
├── lib/
│ ├── __init__.py
│ ├── scanner.py # 数据获取(akshare 优先)
│ ├── factors.py # 因子计算(向量化,高效)
│ ├── predictor.py # 概率模型(含 demo 训练脚本)
│ └── filter.py # 熔断逻辑
├── config.yaml # 日期、阈值、token
└── examples/
└── run_tomorrow.py # 主入口:今日收盘后运行,输出明日信号
```
## ⚙️ 首次使用
1. 安装依赖:`pip install akshare pandas numpy xgboost`
2. (可选)配置 tushare token(提升龙虎榜数据质量)
3. 每日 15:30 后运行:`python skills/alpha-pulse/examples/run_tomorrow.py`
> 💡 提示:你只需说 `alpha-pulse predict`,我就会调用此技能生成信号。
---
**下一步**:我将立即创建 `config.yaml` 和 `lib/scanner.py` 骨架。
你无需操作——除非你想调整某条风控规则或因子权重
继续?
✅ 回复“继续” 或 “custom [需求]”基于 AkShare 库取 A 股行情、财务与板块数据的数据接口技能。
用自然语言查询东方财富的金融数据,结果落成 Excel 与 Markdown 表格。
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以 Yahoo Finance 数据取报价与基本面,并生成带技术指标图表的本地行情分析技能。
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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。