Trade review
Skill ZICXR/A-Stock-Skills/skills/04-stock-analysis/trade-review
📈 Claude Agent Skills for A股分析 | 29个即插即用 Skills 覆盖数据采集/大盘分析/资金流向/涨停追踪/技术面/基本面/估值/财报/多因子/回测/风控/智能报告 | 含自选股监控 | akshare+tushare+东财 | Claude Code 首选搭档
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A 股交割单分析诊断工具。当用户说"分析我的交割单"、"看看我的操作问题"、"交易复盘"、"我的操作哪里有问题"、"帮我诊断交易"时,Claude 应使用此 Skill。支持多种券商交割单格式(CSV/Excel)自动识别,从盈亏统计、持仓周期、操作行为、仓位管理、买卖时机 5 个维度诊断问题,结合行情数据 + AI 信号给出改进建议。**核心价值: 让交割单变成教科书**。
SKILL.md
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交割单操作分析诊断 Skill
何时使用
- 用户有券商交割单(CSV/Excel),想分析自己的操作问题
- 用户想知道"我到底亏在哪里"、"我的交易习惯有什么问题"
- 用户想做交易复盘,但不是简单的盈亏统计,而是行为诊断
- 用户想对比 AI 建议 vs 实际操作
核心理念
交割单 → 解析 → 配对 → 5 维诊断 → 建议
↓
不只是"赚了还是亏了"
而是"为什么亏、怎么改"
提供能力
交割单解析
parse_settlement(path)- 自动识别券商格式,解析为标准 DataFramedetect_format(df)- 识别券商格式(华泰/中信/东财/通用)
交易配对
pair_trades(df)- FIFO 配对,生成完整交易轮次
5 维分析
analyze_pnl(trades)- 盈亏统计(胜率/盈亏比/最大盈亏)analyze_holding_period(trades)- 持仓周期分析analyze_behavior(trades, klines)- 操作行为诊断(追涨杀跌/坐电梯/频繁交易)analyze_position(trades)- 仓位管理分析analyze_timing(trades, klines)- 买卖时机分析(结合行情)
AI 信号对比
compare_with_ai(trades)- 对比 trade-journal 中的 AI 建议 vs 实际操作
综合
analyze_trades(path, fetch_kline)- 一键全流程分析generate_report(result)- 生成 Markdown 诊断报告generate_suggestions(result)- 生成改进建议
使用方式
# 分析交割单
python main.py analyze path/to/settlement.csv
# 指定日期范围
python main.py analyze settlement.csv --from 2025-01-01 --to 2025-12-31
# 结合行情分析买卖点(需要网络,较慢)
python main.py analyze settlement.csv --kline
# 保存报告
python main.py analyze settlement.csv --save
# 查看支持的字段
python main.py fields
Python API
from skills.04-stock-analysis.trade-review.main import (
parse_settlement, analyze_trades, generate_report
)
# 解析交割单
df = parse_settlement("settlement.csv")
# 全流程分析
result = analyze_trades(df, fetch_kline=False)
# 生成报告
report = generate_report(result)
print(report)
5 维诊断
| 维度 | 分析内容 | 诊断问题 |
|---|---|---|
| 盈亏统计 | 胜率/盈亏比/收益分布 | 赚小亏大?胜率太低? |
| 持仓周期 | 平均天数/盈利vs亏损对比 | 拿不住?套牢装死? |
| 操作行为 | 追涨杀跌/坐电梯/频繁交易 | 管不住手? |
| 仓位管理 | 集中度/加减仓模式 | 一把梭? |
| 买卖时机 | 均线位置/支撑压力/对比大盘 | 买在山顶? |
操作问题诊断规则
| 问题 | 判定条件 | 建议 |
|---|---|---|
| 赚小亏大 | 盈亏比 < 1 | 设定止损线,让利润奔跑 |
| 胜率过低 | 胜率 < 40% | 减少出手次数,提高选股质量 |
| 频繁交易 | 平均持仓 < 3 天 | 降低交易频率,手续费侵蚀利润 |
| 坐电梯 | 曾盈利 >5% 但亏损卖出 > 3 次 | 设定动态止盈(如回撤 3% 出场) |
| 不止损 | 最大单笔亏损 > 20% | 严格执行止损(如 -7%) |
| 集中度过高 | 单股仓位 > 50% | 分散到 3-5 只,单股不超 30% |
| 追涨杀跌 | 追涨比例 > 50% | 尝试回调买入,避免情绪化 |
| 跑输大盘 | 收益率 vs 沪深300 < -10% | 考虑指数基金或降低操作频率 |
输出示例
📊 交割单操作诊断报告
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📅 分析区间: 2025-01-01 ~ 2025-06-30
💰 总盈亏: -12,500 元 (-8.3%)
🎯 胜率: 35% (7/20)
⚖️ 盈亏比: 0.6 (赚小亏大)
🔍 操作问题诊断:
1. ❌ 赚小亏大 - 平均盈利 +3.2%, 平均亏损 -5.3%
2. ❌ 坐电梯 - 601991 曾盈利 8% 但亏损 3% 卖出
3. ❌ 频繁交易 - 平均持仓 2.1 天,交易 20 笔
4. ⚠️ 不止损 - 300750 亏损 22% 才卖出
💡 改进建议:
1. 设定止损线: 建议 -7% 无条件止损
2. 动态止盈: 盈利 >5% 后,回撤 3% 则出场
3. 降低频率: 每周最多 1-2 笔交易
4. 仓位控制: 单股不超 30%
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支持的交割单格式
- 华泰证券(默认格式)
- 中信证券
- 国泰君安
- 招商银行证券
- 东方财富
- 通用 CSV/Excel(自动识别列名)
依赖
pandas>=1.5.0
openpyxl>=3.0.0
akshare>=1.12.0 # 可选,用于拉取行情分析买卖点
关联 Skill
astock-data-source- 拉取 K 线分析买卖时机astock-utils- 代码标准化、日期解析trade-journal- 对比 AI 信号 vs 实际操作stock-technical-analysis- 技术分析支撑压力位