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Agent Stock Pro

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股市AI量化交易Pro版,提供选股、交易决策、持仓分析、量化评分、PDF报告、策略跟踪与模拟交易。优化自agent-stock:修复PDF中文乱码、简化流程、支持定时任务。

Agent Stock Pro

功能概述

Agent Stock Pro是一项面向实际任务的技能,主要用于📌 Fork 自 AnoyiX/agent-stock v0.2.8;原版许可:MIT-0;

核心要点

  • 本 fork 在保留核心功能的基础上做了 13 项核心优化 :;
  • 选股条件层(screen.md):;
  • 条件选股增加市值/板块过滤,候选池控制在 10-15 只,减少无效工作量;

使用与执行

新增"昨日情绪延续"因子(强势股惯性、龙头首阴扫描);区分"趋势跟随"与"拐点博弈"两条策略路。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Agent Stock Pro

📌 Fork 自 AnoyiX/agent-stock v0.2.8 原版许可:MIT-0。本 fork 在保留核心功能的基础上做了 13 项核心优化:

选股条件层(screen.md):

  1. 条件选股增加市值/板块过滤,候选池控制在 10-15 只,减少无效工作量
  2. 新增"昨日情绪延续"因子(强势股惯性、龙头首阴扫描)
  3. 区分"趋势跟随"与"拐点博弈"两条策略路线,避免逻辑矛盾
  4. 大盘状态自适应:根据综合评分动态调整选股条件、仓位上限、止损要求

深度分析层: 5. 选股流程直接对候选股跑 stock quant(五维量化评分),替代人工分析 stock quote 6. 新增连板/龙头识别:连板数统计、同板块涨幅排名、龙虎榜辨识度 7. 风险排查扩展:北向资金流出、融资余额异常、限售股解禁、股权质押率等一票否决项

评分体系层(quant.md): 8. 快讯加分限制为风险排查维度内子项评分(≤5分),禁止直接加到总分 9. 维度冲突修正从 6 种扩展至 10 种(含板块强+大盘弱、RSI背离无量、尾盘偷袭等) 10. 决策矩阵增加波动率修正:高波动题材股与低波动蓝筹差异化操作

执行层: 11. 新增黑名单规则:放量滞涨、长上影线密集、尾盘偷袭等坚决不碰的形态 12. 买入价精确到 2-3 档挂单(基于集合竞价+EMA10+BOLL中轨),止损精确到分 13. 全局仓位约束:总仓位上限、同板块上限、评分加权分配

工程优化:

  • 修复 weasyprint 生成 PDF 时中文乱码问题(显式 @font-face 加载中文字体)
  • 精简 screen.md 工作流描述,适配 isolated cron job 自动执行选股+PDF发送

帮助用户查询实时股市数据,分析数据,为用户提供交易决策。

Workflows

当用户有如下需求时,可以查看对应的文档,帮用户完成相关任务:

  • 短线交易选股:参考文档 references/screen.md,为用户完成选股;
  • 短线交易决策:参考文档 references/trade.md,为用户完成个股交易决策;
  • 短线量化交易决策:参考文档 references/quant.md,为用户完成个股量化交易决策;
  • 用户持仓分析:参考文档 references/holdings.md,为用户完成持仓分析;
  • 策略跟踪(模拟交易):参考文档 references/strategy-track.md,基于选股建议模拟执行买卖,跟踪策略有效性;

Prerequisites

检查 stock 命令是否已安装:

stock -v

如果没有安装,需要先安装 stock 命令行工具:

uv:

uv tool install agent-stock

pip:

pip3 install agent-stock

如果用户没有 uv 或者 pip,需要先帮用户安装好 python 环境,然后使用 pip 安装 agent-stock 包。

同时需要 weasyprint 用于生成 PDF 报告:

pip3 install weasyprint

PDF 中文字体

生成 PDF 报告时,必须使用 @font-face 显式加载系统已安装的 Noto Sans CJK SC 中文字体,否则中文会显示为方块/乱码。

screen.md 中的 PDF 转换脚本模板已包含正确的字体配置,直接使用即可。

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