🔎 多因子选股器 v1.0.2。连接 fund-flow / market-signals → stock-planner 的桥梁。 支持按 RSI、均线信号、量比、主力资金、PE、PB、市值、价格、涨跌幅等条件多因子筛选, 以及综合评分排序、单股明细分析、因子相关性分析。 Use when: 需要根据技术面/资金面/基本面条件筛选股票、 对多股票综合评分排序、因子相关性分析、为交易计划(stock-planner)准备候选池。 触发关键词:选股、筛选、screener、多因子、scan、multi-factor、因子评分 数据源兼容性: - market-signals 的输出(包含
编程
股票筛选入门工具
试用面向个人投资者的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。
它能做什么
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。
技能文档
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
用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 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | 股票筛选入门工具处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 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
- 阅读## 核心能力章节了解skill功能
- 按## 依赖说明配置环境
- 执行所需能力对应的命令
- 参考## 错误处理章节处理异常
- 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
- 先粗后细:先用宽松条件大范围筛选,再逐步收紧
- 多维度交叉:基本面与技术面结合,提高筛选质量
- 行业对比:同行业内筛选更有可比性
- 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 API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
| Python | 运行时 | 必需 | 系统安装或conda环境 |
| akshare | Python库 | 必需 | pip install akshare |
| pandas | Python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
相关技能
通过自然语言查询进行 A 股股票筛选,支持行情指标、技术形态、财务指标、行业概念等多条件组合筛选。返回符合条件的相关股票数据。当用户询问针对行情、财务数据、技术指标、行业概念等A股股票筛选相关问题时,必须使用此技能。
基于SQL条件筛选A股股票,支持自定义条件组合、排序和数量限制。支持等于、大于、小于、区间范围、IN枚举、字段间比较等多种条件写法,支持AND/OR逻辑组合和括号嵌套。返回股票代码、名称、涨跌幅、CS强度、RPS相对强度、SCTR技术排名、所属板块、概念等详细数据。触发词:SQL选股、选股、股票筛选、技术筛选、量...
Multi-market intelligent stock selection for A-share/HK/US stocks and ETFs. Use when user asks about stock analysis, market scanning, portfolio construction,...
筛选A股(沪深北交所)最近发布回购公告(回购计划/预案)的上市公司,并按市盈率(PE-TTM)、 市净率、总市值、回购金额、用途、进度等条件过滤,输出清单表格。数据来自东方财富数据中心。 当用户提到"回购公告/回购预案/回购进展/筛选回购/回购名单/哪些公司最近回购"、 "回购+市盈率/PE/估值过滤"、"注销式回购"、"大额回购"、或"最近有哪些公司回购了" 等需求时,务必使用此技能,即使没有明确说"skill"。也适用于把回购公司按 PE≤X 进一步筛选、 按回购金额/用途/进度筛选、导出回购清单 CSV/TSV 等场景。
股票与加密货币基础分析工具,提供价格查询、基本面分析与单只标的评分。Use when 用户需要finance-radar-tool-free相关功能时使用。不适用于超出本技能能力范围的复杂需求。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。