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股票筛选入门工具

Try it

面向个人投资者的A股股票筛选工具。支持按基本面(PE/PB/ROE等)和 技术面(均线/RSI等)条件筛选股票。Use when 需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于实时流数据处理。Use when 需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于实时流数据处理。

What it does

面向个人投资者的A股股票筛选工具。支持按基本面(PE/PB/ROE等)和 技术面(均线/RSI等)条件筛选股票。Use when 需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于实时流数据处理。Use when 需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于实时流数据处理。

The skill document

股票筛选入门工具(免费版)

概述

本工具为个人投资者提供A股股票筛选能力。支持按基本面和技术面条件筛选股票,帮助用户从大量股票中快速找到符合条件的标的。适合个人投资者进行简单的选股分析与初步筛选.

核心能力

筛选功能

功能说明免费版支持
基本面筛选PE/PB/ROE等支持
技术面筛选均线/RSI等支持
策略组合多策略叠加不支持
批量导出CSV/Excel不支持
自定义公式复杂条件不支持
历史回测策略验证不支持
行业筛选按行业过滤支持
市值筛选按市值范围支持

处理: 解析筛选功能的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回筛选功能的响应数据,包含状态码、结果和日志.

基本面筛选条件

条件说明示例
PE市盈率范围0 < PE < 30
PB市净率范围0 < PB < 5
ROE净资产收益率ROE > 15%
营收增长营收同比增长率增长 > 20%
净利增长净利润同比增长率增长 > 25%
股息率年度股息率股息率 > 3%
市值总市值范围100亿-1000亿
负债率资产负债率< 60%

处理: 解析基本面筛选条件的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回基本面筛选条件的响应数据,包含状态码、结果和日志.

核心功能执行

input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

  • 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作 能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:股股票筛选工具、支持基本面与技术、面过滤、单策略逐只分析、面向个人投资者的、支持按基本面、条件筛选股票、Use、when、需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用、不适用于实时流数、据处理、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一:基本面筛选

用户输入:"帮我找PE小于20、ROE大于15%的股票"

输入格式

参数名类型必填说明
inputstring股票筛选入门工具处理的输入数据或指令
optionsobject附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_urlstring异步处理完成后的回调通知URL
# 基本面筛选
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) \
  --market a-share \
  --conditions "pe<20,roe>15" \
  --sort-by roe \
  --descending
# ...
# 输出:
# 代码    名称      PE    ROE    市值
# 600519  贵州茅台  25.3  30.2   2.1万亿
# 000858  五粮液    22.1  25.6   6500亿
# ...

场景二:技术面筛选

用户输入:"找出MACD金叉的股票"

# 技术面筛选
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) \
  --market a-share \
  --conditions "macd_cross=golden" \
  --sort-by volume

场景三:行业筛选

用户输入:"筛选白酒行业的股票"

# 行业筛选
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) \
  --market a-share \
  --industry "白酒" \
  --conditions "pe<30,roe>20"

快速开始

  1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
  2. 按## 依赖说明配置环境
  3. 执行所需能力对应的命令
  4. 参考## 错误处理章节处理异常
  5. 查看## FAQ解答常见疑问

环境准备

# 依赖说明
pip install akshare pandas
# ...
# 运行筛选
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) --conditions "pe<20,roe>15"

常用命令

# 基本面筛选
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) --conditions "pe<20,roe>15,debt_ratio<0.6"
# ...
# 技术面筛选
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) --conditions "macd_cross=golden,rsi<30"
# ...
# 行业+基本面
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) --industry "白酒" --conditions "pe<30,roe>20"
# ...
# 市值筛选
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) --market-cap "100亿-1000亿" --conditions "pe<25"

响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

示例

筛选配置

filter_config:
  market: a-share                # a-share | us-stock | hk-stock
  data_source: "akshare"
# ...
  defaults:
    sort_by: "roe"
    descending: true
    max_results: 50
# ...
  conditions:
    fundamentals:
      pe: { min: 0, max: 30 }
      pb: { min: 0, max: 5 }
      roe: { min: 15 }
      revenue_growth: { min: 0.1 }
      debt_ratio: { max: 0.6 }
# ...
    technical:
      ma_periods: [5, 10, 20, 60]
      rsi_period: 14
      macd: { fast: 12, slow: 26, signal: 9 }
# ...
  cache:
    ttl: 3600                   # 数据缓存1小时

最佳实践

  1. 先粗后细:先用宽松条件大范围筛选,再逐步收紧
  2. 多维度交叉:基本面与技术面结合,提高筛选质量
  3. 行业对比:同行业内筛选更有可比性
  4. 定期复查:市场变化快,建议定期重新筛选
实践要点说明
数据时效基本面数据可能滞后,注意财报日期
筛选范围免费版建议单次筛选条件不超过5个
结果验证筛选结果需进一步人工分析
免责声明筛选结果仅供参考,不构成投资建议

常见问题

Q1:免费版支持多策略组合吗?

免费版仅支持单策略筛选(多个条件AND组合)。如需多策略OR组合或复杂逻辑,建议升级PRO版.

Q2:数据来源是什么?

免费版使用AkShare开源数据接口,数据来源包括东方财富、同花顺等公开数据。可能有延迟,仅供参考.

Q3:支持港股和美股吗?

免费版主要支持A股筛选。美股和港股支持有限,如需完整覆盖,建议升级PRO版.

Q4:筛选结果可以导出吗?

免费版仅支持终端展示。如需导出CSV/Excel,建议升级PRO版.

依赖说明

运行环境

  • Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux
  • Python版本: 3.8+

第三方依赖

依赖项类型是否必需获取方式
LLM APIAPI必需由Agent内置LLM提供
Python运行时必需系统安装或conda环境
aksharePython库必需pip install akshare
pandasPython库必需pip install pandas

API Key 配置

  • 免费版无需任何API Key
  • 数据通过AkShare开源接口免费获取

可用性分类

  • 分类: MD+EXEC(Markdown指令+Python脚本执行)
  • 说明: 通过AkShare获取A股数据进行筛选
  • 免费版限制: 单策略、不支持导出、主要支持A股

错误处理

错误场景原因处理方式
配置错误参数缺失或格式错误检查依赖说明中的配置要求
运行时错误运行环境不满足确认运行环境符合依赖说明
网络错误连接超时或不可达执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案

已知限制

  • 需LLM支持,无LLM环境不可用
  • 复杂业务场景建议结合人工经验判断
  • 执行效率受模型能力与网络环境影响

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