Weaxs/stock-analysis-plugin
A 股 / 港股 / 美股 / 日股 / 韩股 / 台股综合分析、多因子选股和策略回测工具集，可作为 Pi Agent Extension、Hermes Agent Plugin、OpenClaw Plugin，或 DeepSeek Harness (dsh) Plugin 使用。
catalog 简介 / catalog descriptioncatalog description：Stock analysis extension for Pi Agent — lightweight market data tools + strategy skills
安装Install
dsh plugin --profile web add @weaxs/dsh-stock-analysis把 Weaxs/stock-analysis-plugin 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。
READMEREADME
stock-analysis-plugin
A 股 / 港股 / 美股 / 日股 / 韩股 / 台股综合分析、多因子选股和策略回测工具集，可作为 Pi Agent Extension、Hermes Agent Plugin、OpenClaw Plugin，或 DeepSeek Harness (dsh) Plugin 使用。
底层共享同一套 Python CLI 工具和 SKILL.md 工作流，上层分别适配四个平台的注册机制。
目录
功能概览
- 39 个工具 — 行情数据、技术分析、K 线形态、资金流向、财务指标、新闻舆情、风险筛查、市场状态等
- 20 个 Skills — 综合分析、全市场选股、策略回测 + 17 个策略方法论（缠论、波浪、龙头、情绪周期等）
- 策略回测引擎 — YAML DSL 定义策略，参数化条件组合，自动诊断 + LLM 变异优化
- 多数据源 Failover — 9 个数据源自动容灾切换（akshare / tushare / efinance / pytdx / baostock / yfinance / finnhub / longbridge / alphavantage）
- 社交舆情增强 — A 股（东财股吧 + 雪球）/ 美港股（Reddit / X / Polymarket），市场自动路由
- 四平台适配 — 同一套工具同时支持 Pi Agent、Hermes Agent、OpenClaw 和 dsh
安装
所有 npm 包同时以 scoped（
@weaxs/*）和非 scoped 同名两种名字发布，内容一致，任选其一即可。
插件包地址：
| 平台 | 包名 | 地址 | 安装命令 |
|---|---|---|---|
| Pi Agent | @weaxs/stock-analysis-plugin（或 stock-analysis-plugin） |
npm | npm install @weaxs/stock-analysis-plugin |
| Hermes Agent | stock-analysis-plugin |
PyPI | pip install stock-analysis-plugin |
| OpenClaw | @weaxs/openclaw-stock-analysis（或 openclaw-stock-analysis） |
npm | openclaw plugins install clawhub:@weaxs/openclaw-stock-analysis |
| DeepSeek Harness (dsh) | @weaxs/dsh-stock-analysis（或 dsh-stock-analysis） |
npm | dsh plugin --profile <profile> add @weaxs/dsh-stock-analysis |
各平台的详细安装步骤见下方对应小节。
Pi Agent Extension
# 全局安装
cd ~/.pi/agent/extensions
npm install @weaxs/stock-analysis-plugin
# 或项目级安装
mkdir -p .pi/extensions && cd .pi/extensions
npm install @weaxs/stock-analysis-plugin
也可以直接
git clone git@github.com:Weaxs/stock-analysis-plugin.git使用源码版本。
Pi 启动后自动加载，输入 /skills 确认。详见 Pi Agent 接入指南（English）。
Hermes Agent Plugin
pip install stock-analysis-plugin
安装后 Hermes 通过 hermes_agent.plugins entry point 自动发现并注册，无需手动复制目录。
或在 Python 中直接注册：
from hermes import register
register(ctx)
详见 Hermes Agent 接入指南（English）。
OpenClaw Plugin
openclaw plugins install clawhub:@weaxs/openclaw-stock-analysis
OpenClaw Gateway 启动后自动加载并注册 39 个 tool。安装时 postinstall 会自动建 .venv 并装好 Python 依赖（前提：本机有 python3 >= 3.9）。
详见 OpenClaw 接入指南，或 plugin 自身说明 openclaw/README.md。
dsh (DeepSeek Harness) Plugin
dsh plugin --profile <你的profile> add @weaxs/dsh-stock-analysis
dsh --profile <你的profile>
作为 dsh bundle 安装：dsh plugin add 会把 cordis.patch.yml 叠加进 profile 组合，注册 39 个 tool + 20 个 skill。postinstall 自动建 .venv（pnpm 需在 profile 的 pnpm-workspace.yaml 里给本包配 allowBuilds，否则回退系统 python3）。
详见 dsh/README.md。
Python 依赖
pip install -r tools/requirements.txt
主要依赖：
| 包 | 用途 |
|---|---|
| akshare | A 股数据源（行情、资金流、财务、新闻，含 A 股 ETF） |
| yfinance | 港股 / 美股 / 日股 / 韩股 / 台股数据源 |
| pandas / numpy | 数据处理和数值计算 |
| exchange-calendars | 交易日历（A/HK/US/JP/KR/TW） |
| newspaper4k | 新闻正文提取 |
| pypinyin | 股票名称拼音搜索 |
| pytdx | A 股 TDX 行情（免费兜底源） |
| longport | 港股 / 美股 Longbridge SDK |
环境变量
数据源（可选，配置后自动加入 Failover 链）：
| 环境变量 | 用途 |
|---|---|
TUSHARE_TOKEN |
Tushare 数据源（A 股 K 线 / 行情） |
LONGBRIDGE_APP_KEY |
Longbridge SDK（港股 / 美股） |
LONGBRIDGE_APP_SECRET |
Longbridge SDK |
LONGBRIDGE_ACCESS_TOKEN |
Longbridge SDK |
ALPHAVANTAGE_API_KEY |
Alpha Vantage（美股 K 线 / 行情） |
FINNHUB_API_KEY |
Finnhub（港股 / 美股） |
搜索引擎（可选，配置任一即可）：
| 环境变量 | 用途 |
|---|---|
TAVILY_API_KEY |
Tavily 搜索 |
BRAVE_API_KEY |
Brave 搜索 |
SERPAPI_KEY |
SerpAPI |
BOCHA_API_KEY |
Bocha AI 搜索 |
SEARXNG_BASE_URLS |
SearXNG 自建实例地址（逗号分隔多个，无需 Key，兜底用） |
社交舆情（可选）：
| 环境变量 | 用途 |
|---|---|
SENTIMENT_API_URL |
舆情 API 地址（默认 https://api.adanos.org） |
SENTIMENT_API_KEY |
舆情 API 密钥 |
快速开始
综合分析
/skill:stock-analysis
帮我分析贵州茅台（600519）
Agent 会自动调用行情 → 技术面 → 基本面 → 资金面 → 消息面，输出多维度研报。
全市场选股
/skill:stock-screener
帮我从 A 股中筛选出低估值+高成长的股票，要求 PE < 30、PB < 5、市值 > 100 亿
策略回测
/skill:strategy-backtest
用 RSI 超卖反弹策略回测茅台，时间段 2024 年全年
特定策略视角
/skill:chan-theory
用缠论分析一下 600519 当前的走势结构
/skill:wave-theory
用波浪理论分析 AAPL 的浪形位置
Skills 一览
核心 Workflow（3 个）
| Skill | 调用方式 | 功能 |
|---|---|---|
| 综合分析 | /skill:stock-analysis |
技术面 + 基本面 + 资金面 + 消息面多维研判，输出结构化研报 |
| 全市场选股 | /skill:stock-screener |
L1 多因子硬筛 → L2 LLM 智能排序 → 输出推荐列表 |
| 策略回测 | /skill:strategy-backtest |
YAML 策略定义 → 回测 → 诊断 → LLM 变异优化 → 迭代 |
策略方法论（12 个）
| Skill | 调用方式 | 方法论 |
|---|---|---|
| 趋势追踪 | /skill:bull-trend |
均线排列 + MACD 方向 + 趋势阶段判断 |
| 缩量回调 | /skill:shrink-pullback |
上升趋势中的缩量洗盘识别 |
| 均线金叉 | /skill:ma-crossover |
MA5/10/20/60 交叉信号 + 金叉质量评估 |
| 放量突破 | /skill:volume-breakout |
关键阻力位的放量突破确认 |
| 底部放量 | /skill:bottom-volume |
底部区域异动放量 → 主力建仓信号 |
| 龙头战法 | /skill:dragon-head |
板块龙头识别 + 龙头 vs 跟风判断 |
| 缠论 | /skill:chan-theory |
笔 → 段 → 中枢 → 背驰 → 买卖点 |
| 波浪理论 | /skill:wave-theory |
Elliott 5 浪推动 + 3 浪调整 + 斐波那契 |
| 箱体震荡 | /skill:box-oscillation |
箱体区间识别 + 支撑压力间波段操作 |
| 情绪周期 | /skill:emotion-cycle |
市场情绪冰点 → 回暖 → 狂热 → 退潮周期判断 |
| 一阳穿三阴 | /skill:one-yang-three-yin |
K 线形态识别 + 反转信号质量评级 |
| Wisburg 研报 | /skill:wisburg-research |
结构化投研报告生成 |
工具列表
数据获取
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_kline |
K 线数据（OHLCV），支持日/周/月线 |
get_quote |
实时行情快照 |
get_capital_flow |
资金流向（仅 A 股） |
get_news |
个股相关新闻 |
get_financials |
财务指标 |
get_stock_info |
股票基本信息 |
get_chip_distribution |
筹码分布 |
get_market_indices |
主要指数行情 |
get_sector_rankings |
板块涨跌排行 |
get_market_stats |
市场统计（涨跌家数、涨停等） |
get_fundamental_context |
基本面综合上下文 |
分析计算
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_technical_analysis |
全面技术指标分析（MA/MACD/RSI/BOLL/KDJ） |
analyze_pattern |
K 线形态识别 |
calculate_ma |
多周期均线计算 |
get_volume_analysis |
量价分析 |
evaluate_signal |
历史信号胜率回测 |
筛选与回测
| 工具 | 说明 |
|---|---|
screen_stocks |
全市场多因子筛选 |
screen_risk |
风险因子筛查 |
run_backtest |
YAML 策略回测 |
detect_market_regime |
市场状态检测（牛/熊/震荡） |
搜索与舆情
| 工具 | 说明 |
|---|---|
search_stock_news |
关键词搜索新闻 |
search_comprehensive_intel |
综合情报搜索 |
get_social_sentiment |
社交媒体情绪（A 股：东财股吧 + 雪球；美港股：Reddit / X / Polymarket） |
get_trending_sentiment |
社交媒体热门趋势聚合（Reddit / X / Polymarket，10 分钟缓存） |
extract_article |
网页正文提取 |
辅助
| 工具 | 说明 |
|---|---|
resolve_stock_name |
股票名称 / 拼音模糊匹配 |
check_trading_day |
查询是否交易日 |
get_trading_days |
获取前后 N 个交易日 |
策略回测 DSL
策略以 YAML 格式定义，支持参数化和条件组合：
name: "RSI Oversold Bounce"
version: "1.0"
description: "RSI超卖反弹策略"
parameters:
rsi_period: 14
rsi_oversold: 30
rsi_overbought: 70
stop_loss: -0.05
take_profit: 0.15
entry:
conditions:
- indicator: "rsi"
period: "{rsi_period}"
operator: "<"
value: "{rsi_oversold}"
- indicator: "volume_ratio"
operator: ">"
value: 1.0
logic: "all"
exit:
conditions:
- indicator: "rsi"
period: "{rsi_period}"
operator: ">"
value: "{rsi_overbought}"
logic: "any"
stop_loss: "{stop_loss}"
take_profit: "{take_profit}"
position:
size: 1.0
max_positions: 1
可用指标
| 指标 | 说明 | 需要 period |
|---|---|---|
rsi |
RSI 相对强弱指数 | 是（默认 14） |
ma / ema |
简单 / 指数移动平均 | 是（默认 20） |
macd_dif / macd_dea / macd |
MACD 三线 | 否 |
volume_ratio |
量比 | 是（默认 5） |
price_change |
涨跌幅（%） | 否 |
bollinger_position |
布林带位置（0=下轨, 1=上轨） | 是（默认 20） |
close / volume |
收盘价 / 成交量 | 否 |
可用运算符
> < >= <= == cross_above（上穿） cross_below（下穿）
示例策略见 strategies/examples/。
市场路由规则
| 代码格式 | 示例 | 市场 | 数据源 Failover 链 |
|---|---|---|---|
| 6 位纯数字 | 600519, 000001, 300750 |
A 股 | akshare → tushare → efinance → pytdx → baostock |
| 6 位纯数字（51/52/56/58/15/16/18 开头） | 510300, 159915 |
A 股 ETF | akshare（基金接口）→ tushare → efinance → pytdx → baostock |
.HK 结尾 |
00700.HK, 09988.HK |
港股 | yfinance → finnhub → longbridge |
| 英文字母 | AAPL, GOOGL, TSLA |
美股 | yfinance → finnhub → longbridge → alphavantage |
.T 结尾 |
7203.T |
日股 | yfinance |
.KS / .KQ 结尾 |
005930.KS, 035720.KQ |
韩股 | yfinance |
.TW / .TWO 结尾 |
2330.TW, 6510.TWO |
台股 | yfinance |
各数据源按优先级自动尝试，前一个失败后自动切换到下一个。未配置相关 env var 的数据源会被跳过。 日/韩/台股仅 yfinance 一个数据源（免费数据延迟约 15 分钟）；港股 / 美股 / 日股 / 韩股 / 台股的 ETF 与其所在市场股票走相同链路。
独立 CLI 使用
Python 工具可脱离 Agent 独立使用，所有输出为 JSON：
# 行情数据
python tools/stock_data.py kline 600519
python tools/stock_data.py kline AAPL --period weekly --count 30
python tools/stock_data.py quote 600519
python tools/stock_data.py capital_flow 600519
python tools/stock_data.py news 600519 --days 5
python tools/stock_data.py financials AAPL
# 技术分析
python tools/technical.py analyze 600519
python tools/technical.py analyze AAPL --period weekly
# 全市场筛选
python tools/screener.py screen --market A --top 20
python tools/screener.py screen --market A --config my_filter.yaml
# 策略回测
python tools/backtest.py run strategies/examples/rsi_oversold.yaml 600519
python tools/backtest.py run strategies/examples/rsi_oversold.yaml 600519 --start 2024-01-01 --end 2025-01-01
# 搜索与舆情
python tools/search_intel.py search "茅台 业绩"
python tools/search_intel.py comprehensive 600519
python tools/search_intel.py sentiment 600519
python tools/search_intel.py sentiment AAPL
python tools/search_intel.py trending
# 风险筛查
python tools/risk_screening.py screen 600519
# 市场状态
python tools/market_regime.py detect A
项目结构
stock-analysis/
├── pi/ # Pi Agent Extension
│ └── index.ts # 注册 39 个工具 + 20 个 skill
├── hermes/ # Hermes Agent Plugin
│ ├── plugin.yaml # 插件清单
│ ├── __init__.py # register(ctx) 入口
│ ├── schemas.py # 工具 JSON Schema 定义
│ └── tools.py # 39 个 handler → subprocess 调 CLI
├── openclaw/ # OpenClaw Plugin
│ ├── openclaw.plugin.json # manifest（contracts.tools）
│ ├── package.json # 含 openclaw 块（pluginApi/SDK 版本）
│ └── index.ts # definePluginEntry + registerTool ×39
├── dsh/ # DeepSeek Harness (dsh) Plugin
│ ├── cordis.patch.yml # bundle patch（insert 插件入口）
│ ├── package.json # 含 dsh.bundle 块（bundle manifest）
│ └── index.ts # cordis apply(ctx) + defineTool ×39
│
├── tools/ # 共享 Python CLI 工具（12 个脚本）
│ ├── stock_data.py # 行情 / 资金流 / 新闻 / 财务
│ ├── technical.py # 技术指标分析
│ ├── pattern.py # K 线形态识别
│ ├── screener.py # 全市场多因子筛选
│ ├── backtest.py # 策略回测引擎
│ ├── volume_analysis.py # 量价分析
│ ├── search_intel.py # 搜索 / 舆情 / 正文提取
│ ├── risk_screening.py # 风险因子筛查
│ ├── market_regime.py # 市场状态检测
│ ├── name_resolver.py # 股票名称模糊匹配
│ ├── trading_calendar.py # 交易日历
│ └── requirements.txt
│
├── skills/ # 共享 SKILL.md（20 个）
│ ├── stock-analysis/ # 综合分析 workflow
│ ├── stock-screener/ # 选股 workflow
│ ├── strategy-backtest/ # 回测 + 进化 workflow
│ └── ... # 12 个策略方法论
│
├── strategies/examples/ # 回测策略 YAML 示例
├── schemas/ # JSON Schema（研报结构等）
├── tests/ # pytest 测试
├── package.json # npm / Pi 配置
└── tsconfig.json
数据流
用户 (自然语言)
│
▼
Agent (Pi / Hermes / OpenClaw / dsh)
│
├── 加载 SKILL.md → 分析框架 / 流程指引
│
├── 调用工具 → pi/index.ts 或 hermes/tools.py 或 openclaw/index.ts 或 dsh/index.ts → python3 tools/xxx.py → JSON
│
▼
Agent (LLM 分析 + 生成报告)
│
▼
用户看到结构化分析结果
致谢
- daily_stock_analysis — A 股每日分析工具，本项目的综合分析流程参考了其设计思路
- akshare — A 股数据源
- yfinance — 港股 / 美股数据源
- pytdx — 通达信 TDX 协议（A 股免费兜底）
- longport — Longbridge OpenAPI（港股 / 美股）
- exchange-calendars — 全球交易日历
常见问题
Q: Python 工具报错 ModuleNotFoundError？
pip install -r tools/requirements.txt
如果使用 virtualenv / conda，确保 Agent 启动时能访问到对应的 Python 环境。
Q: A 股数据获取失败？
系统会自动按 akshare → tushare → efinance → pytdx → baostock 顺序尝试。如果所有源都失败，检查：网络问题、akshare 版本过低（pip install --upgrade akshare）、或非交易时间。配置 TUSHARE_TOKEN 可增加一个可靠数据源。
Q: 港股 / 美股数据有延迟？
yfinance 免费数据通常有 15 分钟延迟。配置 Longbridge（LONGBRIDGE_APP_KEY 等）或 Finnhub（FINNHUB_API_KEY）可获取更实时的数据，且作为 failover 备用源。
Q: 如何自定义筛选条件？
创建 YAML 配置：
name: "我的选股策略"
filters:
pe_min: 5
pe_max: 25
pb_max: 3
market_cap_min: 20e9
sort_by: "composite_score"
sort_order: "desc"
CLI 使用：python tools/screener.py screen --config my_filter.yaml --top 30
Q: 如何编写自定义回测策略？
参考 strategies/examples/ 下的示例和 策略回测 DSL 章节。也可以直接让 Agent 帮你编写 YAML 策略。
License
MIT
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