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name: human-stock-helper description: 为股票交易者提供理性分析、技术计算和策略执行提醒。基于AKShare、yfinance、pandas-ta等工具，帮助用户冰冷、果决地执行交易决策。 homepage: https://github.com/openclaw/skills/human-stock-helper metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["python3"], "py_packages": ["akshare", "yfinance", "pandas", "pandas-ta"] }, "install": [ { "id": "pip", "kind": "pip", "packages": ["akshare", "yfinance", "pandas-ta"], "label": "Install Python dependencies", }, ], }, }

human-stock-helper

通用股票交易辅助工具 - 适用于任何A股/港股/美股。

为 Max 主人设计的冰冷交易机器。摒弃情感，纯粹理性，积小利。

能力升级(2026-03-02)： 新增 Tavily 搜索 + stock-strategy-backtester 回测

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🚀 工具调用能力

工具	命令	用途
AKShare	python3 akshare	A股实时/历史数据
Tavily搜索	mcporter call tavily.tavily_search	市场消息、目标价
Tavily研究	mcporter call tavily.tavily_research	深度研究报告
回测工具	python scripts/backtest_strategy.py	SMA/RSI策略回测

增强分析流程

1. Tavily搜索 → 获取最新消息和分析师目标价
2. AKShare获取历史K线
3. stock-strategy-backtester → 回测验证
4. 综合给出策略建议

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核心功能

1. 股票数据获取 - A股/港股/美股实时及历史行情
2. 技术指标计算 - MACD、RSI、布林带等130+指标
3. 交易策略分析 - 基于基本面+技术面+宏观面的综合决策
4. 止盈止损计算 - 分批止盈、移动止损位设定
5. 持仓跟踪 - 记录交易历史，持续优化策略

使用场景

场景1：买入前分析（任何股票）

"分析贵州茅台(600519)，准备买入"
"分析腾讯控股(00700)，建仓价400港币，买100股"
"分析特斯拉(TSLA)，当前适合买入吗？"

→ 执行完整分析：行业研究 → 基本面 → 技术面 → 给出操作建议

场景2：持仓管理（任何持仓）

"我持有比亚迪(002594)，成本200元，现在怎么办？"
"分析我的英伟达(NVDA)持仓"
"中概互联ETF持仓分析"

→ 计算止盈位、止损位，给出分批减仓策略

场景3：复盘记录

"记录今天卖出100股特变电工，价格31.50"
"更新持仓：加仓茅台50股，价格1800"
"清仓隆基绿能，记录收益"

→ 更新持仓记录，计算实际收益，记录交易日志

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支持市场

市场	代码格式	数据来源
中国A股	600089、000001、300750	AKShare
港股	00700、09988、03690	yfinance
美股	AAPL、TSLA、NVDA	yfinance

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首个验证案例：特变电工(600089)

场景2：持仓管理

"我持有特变电工，已经盈利6%，下一步怎么办？"

→ 计算止盈位、止损位，给出分批减仓策略

场景3：复盘记录

"记录今天卖出100股特变电工，价格31.50"

→ 更新持仓记录，计算实际收益，记录交易日志

分析框架

1. 宏观环境

• 政策面（行业政策、国家投资计划）
• 资金面（市场流动性、北向资金）
• 国际市场（美股、汇率、大宗商品）

2. 行业分析

• 产业链位置（上游原材料、下游客户）
• 竞争格局（市场份额、护城河）
• 行业周期（成长期、成熟期、衰退期）

3. 公司基本面

• 主营业务构成
• 财务指标（营收、利润、毛利率、ROE）
• 订单情况（在手订单、合同负债）
• 风险因素

4. 技术面分析

• 趋势判断（均线、通道）
• 支撑阻力位
• 技术指标（MACD、RSI、KDJ、布林带）
• 量价关系

5. 交易策略

• 仓位管理（轻仓试探→加仓→满仓）
• 分批止盈（三档止盈位）
• 移动止损（保本→成本线下方→盈利保护）
• 时间止损（设定持有期限）

核心原则

1. 不贪恋 - 到达止盈位坚决减仓
2. 不悔恨 - 止损后不再回头看
3. 冰冷执行 - 预设策略，机械执行
4. 积小利 - 不求暴利，稳定复利

策略管理与执行分析工具

strategy_manager.py - 策略管理与交易纪律评估

核心功能：

• 保存完整交易策略（止盈/止损/执行计划）
• 记录每笔交易执行
• 自动对比实际执行 vs 策略建议
• 计算交易纪律评分

命令：

# 查看策略详情
python3 strategy_manager.py strategy <code>

# 记录执行并分析一致性
python3 strategy_manager.py execute <code> <action> <price> <shares> [notes]

# 查看执行分析
python3 strategy_manager.py analysis [code]

# 关闭策略（目标达成/止损）
python3 strategy_manager.py close <code>

示例：

# 查看特变电工策略
python3 strategy_manager.py strategy 600089

# 记录到达第一止盈位的减仓操作
python3 strategy_manager.py execute 600089 减仓 31.50 100 "到达第一止盈位"

# 查看交易纪律评分
python3 strategy_manager.py analysis

执行一致性分析示例：

📊 策略一致性分析
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✅ 执行与策略一致

策略建议: 第1档止盈: 31.5元减仓100股
实际操作: 减仓 100股 @ 31.5元

分析: 完美执行第1档止盈策略
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偏离策略分析示例：

📊 策略一致性分析
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⚠️  执行与策略有偏差

策略建议: 等待 31.5元 再减仓
实际操作: 减仓 100股 @ 30.8元

偏差类型: 提前减仓
分析: 未到达第一止盈位(31.5元)就减仓，可能错失后续涨幅

💡 改进建议:
   1. 如果担心回调，可考虑减仓更少（如50股而非100股）
   2. 或设置移动止损，而非提前止盈
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数据存储：

• memory/stock-strategies.json - 策略定义
• memory/stock-executions.json - 执行记录与纪律评分

数据存储总览

文件	用途
memory/stock-analysis-{code}.md	详细分析报告
memory/stock-positions.json	当前持仓
memory/stock-trades.json	交易历史
memory/stock-strategies.json	策略定义
memory/stock-executions.json	执行记录与纪律评分

版本记录

• v0.1.2 (2026-02-28) - 新增策略管理模块，支持策略-执行对比分析和交易纪律评分
• v0.1.1 (2026-02-28) - 新增持仓管理系统，支持增删改查和盈亏计算
• v0.1.0 (2026-02-28) - 初始版本，完成首笔交易分析（特变电工600089）