作者:robottk更新于 2026-05-17stock-daily-analysis@clawhub_robottk/stock-daily-analysis
金融分析#Stock Analysis#股票分析
据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,Stock Daily Analysis 累计下载 7,279 次、获 6 个星标,按累计下载量在本次参与排名的 10,914 个 AI 技能中排名第 3,855 位,在「专业领域」分类(1,228 个)中排名第 426 位。
列表默认按累计下载量排序,也可按星标排序;详情页排名按累计下载量计算。
| 平台 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 5,257 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 7,279 | 6 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
主文描述了均线、MACD、RSI、乖离率等技术指标及 LLM 生成的市场分析建议，可选择集成 market-data 数据源。输出取决于行情质量、模型和配置；买入信号、目标价等内容是系统生成的分析，不代表确定预测或适合个人的决策。素材明确声明不构成投资建议。 LLM 分析需配置服务提供方和凭据，股票代码及指标数据可能发送至外部。
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 7,279 | — | 6 |
| 2026-09 | 5,402 | — | 6 |
| 2026-08 | 4,958 | +4.1% | 6 |
| 2026-07 | 4,765 | — | 6 |
| 2026-05 | 3,995 | — | 4 |
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。
--- name: stock-daily-analysis description: LLM驱动的每日股票分析系统。支持A股/港股/美股自选股智能分析，生成决策仪表盘和大盘复盘报告。提供技术面分析（均线、MACD、RSI、乖离率）、趋势判断、买入信号评分。可与market-data skill集成获取更稳定的ETF数据。触发词：股票分析、分析股票、每日分析、技术面分析。 --- # Daily Stock Analysis for OpenClaw 基于 LLM 的 A/H/美股智能分析 Skill，提供技术面分析和 AI 决策建议。 ## 功能特性
1. **多市场支持** - A股、港股、美股
2. **技术面分析** - MA5/10/20、MACD、RSI、乖离率
3. **趋势交易** - 多头排列判断、买入信号评分
4. **AI 决策** - DeepSeek/Gemini/OpenAI 深度分析
5. **数据源集成** - 可选 market-data skill
## 快速使用
```python
from scripts.analyzer import analyze_stock, analyze_stocks
# 单只分析
result = analyze_stock('600519')
print(result['ai_analysis']['operation_advice'])
# 批量分析
results = analyze_stocks(['600362', '601318', '159892'])
```
## 配置
1. 复制配置模板：
```bash
cp config.example.json config.json
```
2. 填入 DeepSeek API Key：
```json
{
"ai": {
"provider": "openai",
"api_key": "sk-your-deepseek-key",
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
"model": "deepseek-chat"
}
}
```
3. (可选) 启用 market-data skill 数据源：
```json
{
"data": {
"use_market_data_skill": true,
"market_data_skill_path": "../market-data"
}
}
```
## 返回数据
```python
{
'code': '600519',
'name': '贵州茅台',
'technical_indicators': {
'trend_status': '强势多头',
'ma5': 1500.0, 'ma10': 1480.0, 'ma20': 1450.0,
'bias_ma5': 2.5,
'macd_status': '金叉',
'rsi_status': '强势买入',
'buy_signal': '买入',
'signal_score': 75
},
'ai_analysis': {
'sentiment_score': 75,
'operation_advice': '买入',
'confidence_level': '高',
'target_price': '1550',
'stop_loss': '1420'
}
}
```
## 项目信息
- **开源协议**: MIT
- **项目地址**: https://github.com/yourusername/stock-daily-analysis
- **原项目**: https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
---
⚠️ **免责声明**: 本项目仅供学习研究，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。
AIGC创作过程自动存证技能。自动识别创作平台与生成工具，将创作过程记录存证并盖有公安备案电子印章，具备可信时间戳，可以在全国电子印章互认平台核验。
反电信网络诈骗（反诈）专家技能。当用户描述一个疑似诈骗的场景、短信、电话、链接、聊天记录、App、投资平台、招聘信息或转账要求，并询问「这是不是诈骗」「要不要转钱」「怎么止损」「钱还能不能追回来」，或需要识别诈骗话术、拆解骗局结构、生成报案材料与取证清单时使用。同时在对话中主动嗅探「转账、验证码、屏幕共享、安全账户、保证金、刷单、稳赚、百万保障、跑分」等风险词并插入预警，即使对方并未询问反诈。适用场景还包括：家属求助劝阻疑似被骗的亲人、企业/银行/支付机构/互联网平台做涉诈账户识别与交易监测规则、涉诈资金链（跑分、卡四件套、GOIP）分析、反诈合规与员工培训、反诈实战演练。
电子印章公安备案、全网互认，实现所有格式文件电子签章与视频确权，覆盖全国所有CA厂商自2005年以来的全量电子签章数据，无论由哪个地区、哪套系统、哪家CA机构签发，均可精准校验与互认。
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数据月份:2026-10 · 下载/星标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。