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股票技术分析

核心功能涵盖A股/美股/港股的K线形态识别、多类技术指标计算、趋势判断、量价分析,给出综合技术评分及多空倾向。典型场景包括查询个股技术面、K线/指标情况、趋势、买卖信号等,输出带风险提示的结构化Markdown分析报告。

wuritu
wuritu
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最近更新 2026-05-11 17:40:44
分类:数据依赖:代码执行 / 第三方 API应用场景:数据处理 / 报告撰写 / 财务

安装技能

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执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add wuritu-stock-technical-analysis
Metadata
name
stock_technical_analysis
description
对A股/美股/港股进行全面技术分析,包括K线形态识别、技术指标计算、趋势判断、量价分析,生成可操作的技术分析报告
metadata
{"openclaw":{"emoji":"📈","version":"1.0.0","requires":{"bins":["python3"],"env":["STOCK_DATA_API_KEY"]},"primaryEnv":"STOCK_DATA_API_KEY","os":["darwin","linux"]}}

股票技术分析技能

触发条件

当用户提出以下类型请求时激活:

  • "XX股票技术面分析"
  • "帮我看看K线/均线/MACD"
  • "这只股票趋势怎么样"
  • "有没有买入/卖出信号"
  • "分析一下XX的量价关系"

工具调用流程

Step 1: 数据获取

使用 exec 工具运行 {baseDir}/tools/kline_fetcher.py:

python3 {baseDir}/tools/kline_fetcher.py --symbol <股票代码> --period <周期> --count <数量>

参数:

  • --symbol: 股票代码 (如 600519, AAPL)
  • --period: K线周期 (1min|5min|15min|30min|60min|daily|weekly|monthly)
  • --count: K线数量 (默认120根)
  • --market: 市场 (A|US|HK)

Step 2: 技术指标计算

使用 exec 运行 {baseDir}/tools/indicator_engine.py:

python3 {baseDir}/tools/indicator_engine.py --symbol <代码> --indicators <指标列表>

支持指标: MA,EMA,MACD,KDJ,RSI,BOLL,CCI,WR,OBV,VWAP,ATR,DMI

Step 3: K线形态识别

python3 {baseDir}/tools/pattern_recognizer.py --symbol <代码> --period daily

Step 4: 趋势分析

python3 {baseDir}/tools/trend_analyzer.py --symbol <代码>

Step 5: 量价分析

python3 {baseDir}/tools/volume_analyzer.py --symbol <代码>

Step 6: 图表生成

python3 {baseDir}/tools/chart_generator.py --symbol <代码> --type comprehensive --output /tmp/chart.png

分析框架(模型遵循此框架组织输出)

1) 趋势判断

  • 当前处于什么趋势(上升/下降/震荡)
  • 趋势强度如何(强/中/弱)
  • 趋势持续时间

2) 关键价位

  • 支撑位(近期低点、均线支撑、前期密集成交区)
  • 阻力位(近期高点、均线压力、前期套牢区)

3) 技术指标信号

  • 均线系统:多头/空头排列、金叉/死叉
  • MACD:快慢线位置、柱状图变化、背离
  • KDJ:超买/超卖、金叉/死叉
  • RSI:强弱区间、背离信号
  • BOLL:收口/扩张、轨道位置

4) K线形态

  • 识别的经典形态(锤子线、十字星、吞没形态等)
  • 形态的多空含义

5) 量价配合

  • 放量/缩量状态
  • 量价是否背离
  • 换手率水平

6) 综合技术评分

给出 1-100 分的综合技术评分,标注多空倾向

输出格式

以结构化 Markdown 报告输出,包含数据表格和文字解读 必须包含⚠️风险提示:技术分析仅供参考,不构成投资建议