股票分析
提供获取用户自选分组(LongPort)、股票市场数据(LongPort + AkShare)、技术指标计算（ta-lib）的技能。分析数并与用户研究交易策略，形成买卖点建议，并可做回测、寻优与报告输出。
Profile →npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill unknown-nicepkg-ai-workflow-2 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 简介 ## 何时触发 当用户提出下列任意请求时，加载本 Skill： - “调用 LongPort 分组接口拿到一批股票，补齐市场数据并做分析” - "对分组内所有标的计算技术指标，生成买卖点建议" ## 能力概览 - 数据采集与分组： - LongPort 分组接口获取标的列表 - 行情数据：优先 LongPort，缺失时回退 AkShare；支持前复权与时间对齐 - 指标计算： - 使用 TA-Lib，完整指标套件（EMA/MACD/RSI/ATR/OBV/BBANDS） - 信号生成： - 规则/阈值/指标组合生成买卖点建议（含打分） ## 资源导航（何时加载） - references/data_sources.md — LongPort + AkShare - references/indicators.md — 指标使用技介绍 - scripts/ - longport_groups.py — 自选分组管理（CLI：list/create/update/get-symbols/delete） - longport_candlesticks.py — K 线数据获取（CLI：按周期/数量/输出路径查询） - talib_calculator.py — 技术指标计算（支持单指标或 compute_full_suite） - assets/（可选）— 报告模板或 Notebook，如需生成报告/演示可补充 ## 工作流示例（触发句） - “用 LongPort 拿到分组成份，缺失的用 AkShare 补齐，合并到统一行情表。” - "对分组内所有标的计算技术指标，生成买卖点建议列表。" ## 注意事项与最佳实践 - 数据一致性：LongPort/AkShare需统一时区、使用前复权；缺失值要先补齐再算指标 - 指标健壮性：TA-Lib 初期会产生 NaN，计算信号前先截取有效区间或前向填充 - 凭证安全：LongPort/AkShare 请使用本地 .env 或加密文件，避免提交到仓库
- 何时触发
- 能力概览
- 资源导航（何时加载）
- 工作流示例（触发句）
- 注意事项与最佳实践
What does the 股票分析 skill do?
提供获取用户自选分组(LongPort)、股票市场数据(LongPort + AkShare)、技术指标计算（ta-lib）的技能。分析数并与用户研究交易策略，形成买卖点建议，并可做回测、寻优与报告输出。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill unknown-nicepkg-ai-workflow-2 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.