金融分析师团队 (Financial Analyst Team)

版本: v2.1.0
定位: 帮投资者做专业的金融分析和投资决策

⚠️ 安装前须知

在安装本技能前，请了解以下内容：

环境变量要求

本技能会读取以下环境变量（需用户自行配置）：

• ZHIPU_API_KEY - 智谱 AI 密钥（可选，用于 AI 分析）
• BROWSERLESS_URL - 浏览器服务地址（可选，用于 PE/PB 数据）
• BROWSERLESS_API_KEY - 浏览器服务密钥（可选）

配置文件访问

本技能会读取 ~/.openclaw/openclaw.json 以自动适配 OpenClaw 配置的模型。

外部 HTTP 请求

本技能会向以下外部 API 发起请求：

• https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 - 智谱 AI API
• https://push2.eastmoney.com - 东方财富行情 API
• https://quote.eastmoney.com - 东方财富行情页面

安装脚本

运行 ./install.sh 前，建议先查看脚本内容：

cat install.sh | less

🎯 核心价值

痛点：

• 金融产品多 → 分析不过来
• 持仓复杂 → 复盘耗时
• 决策难 → 不敢下手

解决方案：

• 6 个专业分析师协作
• 股票 + 基金双覆盖
• 三档报告（快速/标准/专业）
• 分析师自动迭代优化

👥 团队成员（6 个分析师）

💰 支持产品

股票分析

• A股（沪深两市）
• 港股
• 美股（部分）

基金分析

• 股票型基金
• 混合型基金
• 债券型基金
• QDII基金
• 货币基金

🔄 工作流程

流程 1：标准分析（Sequential + 迭代）

用户请求 → 产业分析师 → 估值分析师 → 技术分析师 → 风险分析师 → 资金分析师
                ↓              ↓              ↓              ↓              ↓
            [信息交换] ← ← ← ← [信息交换] ← ← ← ← [信息交换] ← ← ← ← [信息交换]
                ↓
           策略师综合 → 报告输出

迭代机制：

• 每个分析师完成分析后，自动分享关键发现
• 后续分析师可以参考前序分析结果
• 策略师汇总时，如有矛盾点会触发二次分析

流程 2：快速分析（Parallel）

          ├→ 产业分析师（精简版）
用户请求 → ├→ 估值分析师（精简版） → 策略师快速汇总
          └→ 风险分析师（精简版）

适用场景：需要快速决策、初步筛选

流程 3：专业分析（多轮迭代）

Round 1: 6个分析师独立分析
    ↓
Round 2: 分析师交换意见，修正判断
    ↓
Round 3: 策略师组织讨论，解决分歧
    ↓
Round 4: 最终报告 + 置信度评估

适用场景：大额投资决策、重要持仓分析

📊 三档报告

快速版输出

• 综合评分
• 核心逻辑（3条）
• 简要建议

标准版输出

• 完整分析报告
• 各维度详细分析
• 操作建议 + 止盈止损

专业版输出

• 标准版全部内容
• 分析师讨论纪要
• 置信度评估
• 风险情景分析
• 备选方案

🤖 AI 模型配置

自动适配机制：

• 自动读取 OpenClaw 配置的默认模型
• 支持多种模型：GLM-5、Qwen、Kimi、GPT等
• 根据 OpenClaw 的 agents.defaults.model.primary 配置

优先级：

1. 用户指定的模型
2. OpenClaw 默认配置
3. 降级：GLM-5

📋 使用场景

场景 1：股票分析

用户: 帮我分析 600519 茅台
小弟: 好的！启动金融分析师团队 🤓

请选择报告类型：
1. 快速版（~1分钟）
2. 标准版（~5分钟）[默认]
3. 专业版（~15分钟）

场景 2：基金推荐

用户: 帮我推荐几只稳健的基金
小弟: 好的！分析您的需求...

[基金分析模式]
- 风险偏好：稳健型
- 推荐类型：混合型/债券型
- 推荐结果：3只基金 + 分析报告

场景 3：持仓复盘

用户: 帮我复盘我的持仓
小弟: 收到！请提供持仓信息...

[持仓复盘模式]
- 逐只分析 + 整体评估
- 仓位建议 + 调仓建议

🔧 技术实现

AI 引擎

• 模型：自动适配 OpenClaw 配置
• 重试机制：3 次重试
• 缓存机制：5 分钟缓存
• 迭代机制：分析师信息交换

数据源

• 东方财富 API（股票行情）
• 天天基金 API（基金数据）
• HTTP 直调（无需安装依赖）

📁 文件结构

skills/financial-analyst-team/
├── SKILL.md              # 本文件
├── scripts/
│   ├── analysts.py       # 分析师定义
│   ├── analysis_engine.py # AI 分析引擎
│   ├── iteration.py      # 迭代分析逻辑
│   ├── stock_analyzer.py # 股票分析
│   ├── fund_analyzer.py  # 基金分析
│   └── data_fetcher.py   # 数据获取
└── examples/
    ├── quick_analysis.py # 快速版示例
    ├── standard_analysis.py # 标准版示例
    └── pro_analysis.py   # 专业版示例

📦 安装与配置

快速安装

# 方法 1: 使用安装脚本（推荐）
cd skills/financial-analyst-team
./install.sh

# 方法 2: 手动安装
pip install -r requirements.txt

安装脚本功能

运行 ./install.sh 会：

1. 自动检测环境

   • Python 版本
   • pip 可用性
   • akshare 是否已安装
   • browserless 服务状态

2. 给客户选择权

   是否安装 akshare? (y/n) [默认: y]
   是否配置 browserless? (A/B/C) [默认: C]
   

3. 三种配置方案

   • 完整模式: akshare + browserless（所有功能）
   • 标准模式: akshare（实时行情可用）
   • 纯 AI 模式: 无额外依赖（仅 AI 分析）

环境变量配置

# browserless 服务地址（可选，请替换为您自己的地址）
export BROWSERLESS_URL="http://your-browserless-host:3000"

# 或使用远程服务
export BROWSERLESS_URL="https://chrome.browserless.io"
export BROWSERLESS_API_KEY="your_api_key"

📦 依赖与环境

必需条件

可选依赖

环境模式

安装检查

技能会自动检测环境：

# 自动检测 akshare
try:
    import akshare
    HAS_AKSHARE = True
except:
    HAS_AKSHARE = False

# 自动检测 browserless
BROWSERLESS_URL = os.environ.get("BROWSERLESS_URL", "")

推荐配置

OpenClaw + akshare + browserless + 稳定网络

⚠️ 注意事项

1. API 限制：各模型有调用频率限制
2. 数据延迟：行情数据可能延迟 15 分钟
3. 成本控制：专业版调用 AI 次数较多
4. 风险提示：分析结果仅供参考，不构成投资建议

📊 效果评估

🔄 版本历史

创建人: 小弟 🤓
创建日期: 2026-03-22
定位: 投资者的金融分析利器