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Super Trend Analysis

综合趋势分析技能,融合移动平均线、MACD、RSI、布林带等多种技术分析方法,生成趋势判断、买卖信号和可视化图表。使用场景:(1) "分析贵州茅台的

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name: super-trend-analysis description: 综合趋势分析技能,融合移动平均线、MACD、RSI、布林带等多种技术分析方法,生成趋势判断、买卖信号和可视化图表。使用场景:(1) "分析贵州茅台的趋势",(2) "生成药明康德的技术分析报告",(3) "判断当前是买入还是卖出信号"。

🚀 超级趋势分析技能

融合多种技术分析方法的综合趋势分析工具,生成专业的趋势判断和可视化报告。

核心分析方法

1. 多周期移动平均线系统

  • 短期:MA5、MA10(快速趋势)
  • 中期:MA20、MA30(主趋势)
  • 长期:MA60、MA120(大趋势)
  • 均线排列:多头/空头排列判断

2. MACD 趋势强度分析

  • MACD 线与信号线交叉
  • 柱状图扩张/收缩
  • 背离判断(顶背离/底背离)

3. RSI 超买超卖与动量

  • 超买区间:RSI > 70
  • 超卖区间:RSI < 30
  • RSI 背离确认趋势反转

4. 布林带波动率分析

  • 带宽:衡量市场波动率
  • 价格位置:判断相对高低位
  • 缩口/开口:预示趋势突破

5. 趋势综合评分系统

  • 趋势方向:上升/下降/震荡
  • 趋势强度:强/中/弱
  • 综合得分:0-100 分

快速开始

单只股票分析

# 分析贵州茅台
python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德

# 分析并生成图表
python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德 --plot

批量分析

# 分析目录下所有股票数据
python3 scripts/batch_analyze.py --dir ../stock_data/

详细用法

趋势分析脚本

python3 scripts/analyze_trend.py [选项]

选项:
  --file FILE        CSV 数据文件路径(必需)
  --name NAME        股票名称(可选,自动从文件名提取)
  --plot             生成可视化图表
  --output DIR       输出目录(默认:./trend_reports)
  --period N         分析周期天数(默认:250天,约1年)

输出内容

分析生成以下内容:

  1. 趋势分析报告(Markdown 格式)

    • 当前趋势判断
    • 技术指标详解
    • 买卖信号提示
    • 风险评估
  2. 可视化图表(PNG 格式,可选)

    • 价格与均线图
    • MACD 指标图
    • RSI 指标图
    • 布林带图
    • 综合信号图
  3. 综合评分卡

    • 趋势方向得分
    • 趋势强度得分
    • 动量得分
    • 波动率得分
    • 总得分(0-100)

趋势判断标准

多头趋势信号 ✅

  • 短期均线 > 中期均线 > 长期均线
  • MACD 金叉且柱状图为正
  • RSI 在 50-70 之间(强势但不超买)
  • 价格在布林带中轨上方

空头趋势信号 ❌

  • 短期均线 < 中期均线 < 长期均线
  • MACD 死叉且柱状图为负
  • RSI 在 30-50 之间(弱势但不超卖)
  • 价格在布林带中轨下方

震荡趋势信号 ⚪

  • 均线缠绕,无明显排列
  • MACD 接近零轴
  • RSI 在 40-60 之间
  • 价格在布林带上下轨之间震荡

技能文件结构

super-trend-analysis/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── scripts/
│   ├── analyze_trend.py        # 单只股票趋势分析
│   ├── batch_analyze.py        # 批量趋势分析
│   └── indicators.py           # 技术指标计算库
└── examples/                   # 示例报告

依赖安装

# 安装必需的库
pip install pandas numpy matplotlib seaborn ta

实际应用示例

示例1:判断当前趋势

python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德

输出可能包括:

📊 趋势分析报告:药明康德
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
趋势方向:上升趋势 🟢
趋势强度:中等 ⚡
综合评分:72/100

买卖信号:持有或低吸
主要支撑:88.5 元
主要阻力:96.0 元

示例2:生成可视化报告

python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德 --plot

将生成 5 张技术分析图表,保存到 trend_reports/ 目录。

指标详解

移动平均线(MA)

  • MA5/MA10:捕捉短期变化
  • MA20/MA30:判断中期趋势
  • MA60/MA120:确认长期方向
  • 金叉/死叉:重要买卖信号

MACD

  • DIF > DEA:多头市场
  • DIF < DEA:空头市场
  • 柱状图放大:趋势加强
  • 背离:警惕反转

RSI

  • 70+:超买,考虑卖出
  • 30-:超卖,考虑买入
  • 50 分水岭:多空分界线

布林带

  • 触碰上轨:可能回调
  • 触碰下轨:可能反弹
  • 带宽收窄:等待突破
  • 带宽扩大:趋势进行中

这是一个综合多种技术分析方法的超级趋势分析工具!

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