Llm stock analyzer
14 AI executives powered by legendary minds (Musk/Buffett/Simons/Feynman) — deploy your virtual C-Suite in one git clone.From the repository description
npx -y skills add aAAaqwq/AGI-Super-Team --skill llm-stock-analyzerAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
SKILL.md
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SKILL.md — LLM Stock Analyzer (蒸馏自 ZhuLinsen/daily_stock_analysis)
版本: 1.0 | 来源: https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis | MIT License 适配: CQO Simons · 用于 A股/港股/美股 LLM 驱动分析
触发词
stock analysis, 个股分析, A股分析, 港股分析, 美股分析, daily analysis, 决策仪表盘
核心架构
数据采集 → 多维分析 → AI决策仪表盘 → 多渠道推送
1. 数据采集层
| 数据类型 | 来源 (优先级) | 用途 |
|---|---|---|
| 实时行情 | AkShare → Tushare → Pytdx → Baostock | OHLCV + 技术指标 |
| 美股行情 | YFinance | OHLCV (复权一致) |
| 新闻搜索 | Tavily → SerpAPI → Bocha → Brave | 舆情情报 |
| 社交情绪 | Stock Sentiment API (Reddit/X) | 美股情绪 |
| 基本面 | AkShare (估值/成长/盈利/机构/资金流/龙虎榜) | 结构化聚合 |
| 筹码分布 | AkShare (可选, 接口不稳定) | A股筹码 |
关键设计: fail-open 降级 — 任一数据源失败不阻塞主流程。
2. 分析维度
| 维度 | 输出 |
|---|---|
| 技术面 | MA5/10/20 多头排列, 盘中实时MA, 趋势判断 |
| 筹码分布 | 成本分布, 获利盘比例 (A股) |
| 舆情情报 | 新闻时效窗口 (默认3天), 情绪倾向 |
| 实时行情 | 涨跌幅, 振幅, 成交量变化 |
| 基本面 | 估值/成长/盈利/机构持仓/资金流/龙虎榜/板块涨跌 |
3. AI 决策仪表盘输出格式
## 📊 [股票代码] 决策仪表盘
### 一句话核心结论
[做多/做空/观望] + 置信度
### 精确点位
- 买入价: ¥XX.XX
- 止损价: ¥XX.XX
- 目标价: ¥XX.XX
### 操作检查清单
| 条件 | 状态 |
|------|------|
| MA多头排列 | ✅ 满足 / ⚠️ 注意 / ❌ 不满足 |
| 乖离率 < 5% | ... |
| 成交量放大 | ... |
| 新闻无重大利空 | ... |
4. 内置交易纪律
| 规则 | 实现 |
|---|---|
| 严禁追高 | 乖离率 > 5% (可配) → 自动提示风险; 强势趋势股放宽 |
| 趋势确认 | MA5 > MA10 > MA20 多头排列 |
| 点位精确 | 买入/止损/目标 三价齐出 |
| 新闻时效 | 默认3天, 超时新闻降权 |
5. 策略系统
A股三段式复盘策略:
- 市场概览 (大盘指数 + 板块涨跌)
- 个股技术面扫描
- 综合决策 + 操作计划
美股 Regime Strategy:
- risk-on / neutral / risk-off 三档切换
- 基于宏观指标 + 技术信号
Agent 问股 (11种内置策略):
- 均线金叉, 缠论, 波浪理论, 多头趋势等
- 多轮对话, 流式进度, 会话持久化
6. 多 Agent 架构 (实验性)
设置 AGENT_ARCH=multi 启用:
Technical Agent → Intel Agent → Risk Agent → Strategy Agent → Decision Agent
- 超时/解析失败时降级到单Agent输出最小仪表盘
AGENT_ORCHESTRATOR_MODE: quick / standard / full / strategy
7. 回测验证
- 自动评估历史分析准确率
- 指标: 方向胜率, 止盈命中率, 止损命中率
- 关键: 确认信号发出时点 vs 实际可执行价格
CQO 集成指南
适用场景
- Polymarket 7币种 + A股/美股的每日分析增强
- 替代手工看盘, 自动生成决策仪表盘
API 接入 (推荐路径)
# LiteLLM 统一调用
from litellm import completion
response = completion(
model="deepseek/deepseek-chat",
messages=[{"role": "system", "content": ANALYSIS_PROMPT}],
temperature=0.1
)
数据源优先级 (我们的环境)
- 行情: OKX API (已有) + YFinance (美股)
- 新闻: Tavily API (如已配置)
- 情绪: 可用 X/Twitter scraper (skills/x-tweet-fetcher)
- AI: LiteLLM → DeepSeek/Qwen (成本控制)
推送渠道
- 已有: Telegram (当前通道)
- 可扩展: 飞书/Discord/企业微信
关键洞察 (Simons 评价)
- fail-open 设计 — 数据源不稳定不阻塞, 实战中很重要
- 交易纪律内置 — 乖离率阈值 + 检查清单, 减少情绪交易
- LiteLLM 多模型路由 — 成本优化, 简单分析用便宜模型
- Agent 问股 — 多策略对话式分析, 适合非量化用户
- ⚠️ 局限: 依赖 LLM 判断质量, 无严格的概率/回测框架, 本质是"增强版看盘"而非量化系统
参考配置
# 核心参数
STOCK_LIST=600519,hk00700,AAPL,TSLA
BIAS_THRESHOLD=5.0
NEWS_MAX_AGE_DAYS=3
NEWS_STRATEGY_PROFILE=short # ultra_short/short/medium/long
REPORT_TYPE=full # simple/full/brief
AGENT_MAX_STEPS=10
TRADING_DAY_CHECK_ENABLED=true
ENABLE_FUNDAMENTAL_PIPELINE=true
蒸馏日期: 2026-05-01 | 原项目 440 commits, MIT License
What ships with it
Read from the repository
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