a-stock-data-quant

A股量化分析工具箱 — 技术指标 · 形态识别 · 策略回测 · 实时行情 · 多数据源备份 · AI金融分析

版本: v3.2.0 | 基于 akshare + MyTT 构建

数据源: akshare (主) + 百度财经 + 通达信(mootdx) + 东财数据中心 + 同花顺 + 腾讯 + 东方财富

AI能力: 东方财富妙想 (免费) + 东财/财联社新闻聚合

平台: SkillHub · ClawHub · Claude Code · CherryStudio · GitHub

特性亮点

多数据源自动降级

当主数据源 (akshare) 失效时，自动切换到备用源，确保分析不中断：

akshare 失败 → 百度财经 / 通达信 / 东财数据中心 / 同花顺
实时行情: 腾讯 → 东方财富 → mootdx (三级降级)
K线数据: 新浪 → 腾讯 → mootdx → 百度 (四级降级)

降级过程对用户透明，stderr 输出 [降级] 提示，不影响正常输出。

东方财富妙想 AI

免费使用，基于东方财富专业数据库，支持：

AI 诊断: 基本面+技术面+资金面+估值综合分析
AI 选股: 自然语言条件选股（"白酒板块龙头"）
AI 问答: 任意金融问题
AI 资讯: 实时财经新闻搜索
AI 基金: 基金诊断+持仓分析

20+ 技术指标 + 6 种策略

MA/EMA/MACD/RSI/BOLL/KDJ/CCI/ATR/OBV/WR/BIAS/DMI 等 20+ 指标，支持 buy_hold/ma_cross/macd/rsi/boll/kdj/ensemble 7 种回测策略。

安装方式

方式一：SkillHub（推荐，支持 9+ AI Agent）

第一步：安装 SkillHub CLI

curl -fsSL https://skillhub.cn/install/install.sh | bash

第二步：安装技能

skillhub install astockdataquant

在线浏览：skillhub.cn/skills/astockdataquant

方式二：ClawHub / OpenClaw

clawhub package install a-stock-data-quant

在线浏览：clawhub.ai 搜索 a-stock-data-quant

方式三：Claude Code 插件市场

# 在 Claude Code CLI 中搜索并安装
/install-plugin a-stock-data-quant

或手动安装：

cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/jangviktor-web/a-stock-data-quant.git

方式四：CherryStudio 技能

打开 CherryStudio → Skills
搜索 a-stock-data-quant
点击安装

或手动克隆到 CherryStudio skills 目录：

cd "C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\CherryStudio\Data\Skills"
git clone https://github.com/jangviktor-web/a-stock-data-quant.git

方式五：直接克隆（独立使用）

git clone https://github.com/jangviktor-web/a-stock-data-quant.git
cd a-stock-data-quant
pip install -r requirements.txt
python bin/quant.py list

快速开始

# 安装依赖
pip install akshare numpy pandas requests mootdx

# 综合分析（推荐入口）
python bin/quant.py analyze sh600519

# 多股对比
python bin/quant.py compare sh600519,sz000858,sh601212

# 实时行情
python bin/quant.py realtime sh600519,sz000858

# AI 诊断
python bin/quant.py em-diagnose sh600519

# 新闻资讯
python bin/quant.py news

# 查看所有命令
python bin/quant.py list

Windows 环境用 python 代替 python3，需要 PYTHONIOENCODING=utf-8

命令一览

核心分析

命令	功能	说明
`analyze`	综合分析	行情+指标+形态+策略信号+回测，一次出完整报告
`compare`	多股对比	并排对比多只股票技术面，内置实时行情和综合评分
`backtest`	策略回测	7种策略回测，支持止损/资金量/HTML图表输出
`scan`	市场扫描	全市场板块扫描，按策略信号排序
`indicators`	技术指标	MA/MACD/RSI/KDJ/BOLL/CCI/ATR/OBV 等 20+ 指标
`pattern`	形态识别	W底、V型反转、杯柄、三重底、回踩买入、Zigzag
`fund`	资金面	主力资金流向、融资融券、大中小单分析
`diagnose`	综合诊断	技术面+资金面+形态多维度评分

数据查询

命令	功能	说明
`realtime`	实时行情	腾讯/东方财富/mootdx 秒级行情，三级降级
`search`	股票搜索	关键词搜索股票代码
`data`	原始行情	K线数据，支持多周期 (1m~1M)
`market`	市场情绪面	涨停池/跌停池/龙虎榜/北向资金/融资融券
`info`	个股深度	限售解禁/股东人数/十大股东/行业PE/大宗交易
`macro`	宏观数据	CPI/PPI/GDP/PMI/M2/LPR/进出口
`hotspot`	市场热点	人气榜+概念板块+行业板块涨跌
`news`	新闻资讯	东财7x24快讯+财联社电报+东财搜索

AI 能力 (东方财富妙想)

命令	功能	说明
`em-diagnose`	AI 诊断	基本面+技术面+资金面+估值综合分析
`em-pick`	AI 选股	自然语言条件选股
`em-ask`	AI 问答	任意金融问题
`em-news`	AI 资讯	实时财经新闻搜索
`em-fund`	AI 基金	基金诊断+持仓分析

辅助工具

命令	功能	说明
`cache`	缓存管理	查看/清理数据缓存
`list`	资源列表	查看所有可用指标/策略/形态

详细使用指南

analyze — 综合分析

一次出完整报告：行情概览 + 技术指标 + 形态识别 + 策略信号 + 策略回测。

python bin/quant.py analyze sh600519                        # 默认日线
python bin/quant.py analyze sh600519 --period 1w --count 500  # 周线500根
python bin/quant.py analyze sh510500 --capital 200000 --stop-loss 0.05
python bin/quant.py analyze sh600519 --html                  # 生成HTML图表

输出包含：

行情概览: 最新价、涨跌幅、区间高低点、均价、成交量
技术指标: MA5/10/20/60、MACD、RSI、KDJ、BOLL、ATR
形态识别: W底、V型反转、杯柄、三重底、回踩买入、Zigzag 转折点
策略信号: 7种策略的最新买卖信号和共振情况
策略回测: 各策略收益率、年化、最大回撤、夏普比率、胜率
综合判断: 多空评分和建议

解读速查：

看到	意味着	建议
MA5偏离>2%	短期涨太快	注意回调
MACD金叉	中期动能向上	偏多
RSI>70	超买	不宜追高
ensemble跑赢buy_hold	策略有超额收益	可参考信号
最大回撤>15%	波动大	需设止损

compare — 多股对比

python bin/quant.py compare sh600519,sz000858,sh601212
python bin/quant.py compare sh000001,sz399001,sz399006 --period 1w

输出各股指标并排对比 + 综合评分排名 + 实时价格。评分最高 = 技术面最强。

backtest — 策略回测

python bin/quant.py backtest sh510500 --strategy ensemble    # 多策略共振（推荐）
python bin/quant.py backtest sh600519 --strategy macd --html # 含HTML图表
python bin/quant.py backtest sh600519 --strategy rsi --capital 200000 --stop-loss 0.05

策略	逻辑	适用场景
`buy_hold`	买入持有（基准）	对比基准
`ma_cross`	MA5/MA20金叉死叉	趋势行情
`macd`	DIF/DEA交叉	中期趋势
`rsi`	RSI超买超卖	震荡行情
`boll`	布林带轨道反弹	区间震荡
`kdj`	KDJ金叉死叉	短线交易
`ensemble`	多策略共振（推荐）	过滤假信号

关键指标：总收益率 vs 基准、最大回撤<15%较健康、夏普>1较好>2优秀、胜率>50%正期望。

market — 市场情绪面

涨停池/跌停池/情绪判断/龙虎榜/板块资金流/北向资金/融资融券，一站式市场情绪全景。

python bin/quant.py market                      # 默认参数
python bin/quant.py market --limit 10 --days 5  # 显示10条，龙虎榜近5日

情绪周期速查：

状态	涨停数	跌停数	操作建议
冰点期	<30	>50	最好的埋伏时机
修复期	增多	减少	小仓位试探
高潮期	>100	<10	最危险，准备撤退
退潮期	减少	增多	绝不追高

info — 个股深度

python bin/quant.py info 600519     # 茅台深度信息
python bin/quant.py info 000858     # 五粮液深度信息

输出：限售解禁 / 股东人数变化 / 十大流通股东 / 行业PE估值 / 大宗交易。

解读要点：

股东人数减少 → 筹码集中，主力在吸筹（偏多）
股东人数增加 → 散户化趋势（偏空）
十大股东增减 → 机构/港资是否在加仓
行业PE对比 → 个股PE是否高于行业中位

news — 新闻资讯

python bin/quant.py news                    # 快讯列表 (东财7x24+财联社)
python bin/quant.py news 茅台                # 搜索关键词
python bin/quant.py news --top 10           # 显示10条

聚合东财7x24快讯 + 财联社电报 + 东财搜索，按时间排序。

realtime — 实时行情

python bin/quant.py realtime sh600519,sz000858,sh601212
python bin/quant.py realtime sh600519 --source tencent

三级降级：腾讯 → 东方财富 → mootdx，涨🟢跌🔴标识。

东方财富妙想 AI

需在 config.yaml 设置 em_api_key。注册：https://ai.eastmoney.com/mxClaw

python bin/quant.py em-diagnose sh600519                  # AI综合诊断
python bin/quant.py em-pick "白酒板块龙头"                 # AI自然语言选股
python bin/quant.py em-ask "茅台Q1业绩怎么样"              # AI问答
python bin/quant.py em-news 白酒                           # AI资讯
python bin/quant.py em-fund sh600519                      # AI基金分析

多数据源架构

降级链

数据类型	主数据源	备用源
实时行情	腾讯 → 东方财富	mootdx (通达信TCP 7709)
历史K线	新浪 → 腾讯	mootdx → 百度财经
资金流向	akshare	百度分钟级资金流
龙虎榜	akshare	东财数据中心 (datacenter-web)
融资融券	akshare	东财数据中心
限售解禁	akshare	东财数据中心
股东人数	akshare	东财数据中心
大宗交易	akshare	东财数据中心
北向资金	akshare	同花顺 (hexin.cn)
概念板块	akshare	百度财经
新闻资讯	东财7x24 + 财联社	—

备用数据源说明

mootdx: 通达信 TCP 7709 协议，无认证无IP限制，适合做备用
百度财经: finance.pae.baidu.com，纯HTTP，支持K线/资金流/概念板块
东财数据中心: datacenter-web.eastmoney.com，6种报告类型
同花顺: data.hexin.cn，北向资金数据

降级机制

使用 @_with_fallback 装饰器包装 akshare 函数：

@_with_fallback(_ak_fund_flow, ('百度', _baidu_fund_flow))
def get_fund_flow(code, market=None):
    ...

主数据源成功 → 直接返回
主数据源失败 → 自动尝试备用源
全部失败 → 返回空结果，stderr 输出错误信息
降级提示输出到 stderr，不污染 stdout JSON 输出

配置管理

config.yaml

# 东方财富妙想 AI (免费)
em_api_key: "em_xxxxxxxxxxxxxxxx"

# 回测参数
capital: 100000        # 初始资金
commission: 0.001      # 手续费率
slippage: 0.001        # 滑点

# 数据缓存
cache:
  enabled: true
  ttl_hours: 4         # 缓存有效期（小时）
  directory: cache

# HTML 输出
html:
  directory: html

数据缓存

python bin/quant.py cache stats         # 查看缓存统计
python bin/quant.py cache clear         # 清理过期缓存
python bin/quant.py cache clear --older-than 7  # 清理7天前的缓存

可用技术指标

MA    简单移动平均      EMA   指数移动平均
MACD  指数平滑异同      RSI   相对强弱指标
BOLL  布林带           KDJ   随机指标
CCI   商品通道指数      WR    威廉指标
ATR   真实波动幅度      BIAS  乖离率
OBV   能量潮           DMI   动向指标
TRIX  三重指数平滑      VR    成交量比率
EMV   简易波动指标      BBI   多空指标
MFI   资金流量指标      ASI   累积摆动指标
PSY   心理线           SAR   抛物线指标

形态识别

形态	参数	信号
W底	`w-bottom`	底部反转
V型反转	`v-reversal`	底部反转
杯柄	`cup-handle`	突破买入
三重底	`triple-bottom`	底部确认
回踩买入	`dip-buy`	顺势买入
Zigzag	`zigzag`	趋势转折点

"已确认"比"形成中"更可靠。深度越大，后续反弹空间通常越大。

参数速查

参数	说明	默认值
`--period`	K线周期	`1d`
`--count`	数据条数	`120`
`--strategy`	策略名	`buy_hold`
`--capital`	初始资金	`100000`
`--stop-loss`	止损比例(如0.05=5%)	无
`--ensemble N`	共振阈值	`3`
`--html`	生成HTML图表	—
`--json`	输出JSON格式	—
`--source`	数据源(tencent/eastmoney/mootdx)	auto

K线周期

周期	代码	说明
日线	`1d`	默认，适合中长线分析
周线	`1w`	中期趋势
月线	`1M`	长期趋势
1分钟	`1m`	超短线
5分钟	`5m`	短线
15分钟	`15m`	日内波段
30分钟	`30m`	日内波段
60分钟	`60m`	日内波段

股票代码格式

市场	格式	示例
沪市	`sh` + 6位	`sh600519`(茅台)、`sh000001`(上证指数)、`sh510500`(中证500ETF)
深市	`sz` + 6位	`sz000858`(五粮液)、`sz399006`(创业板指)

不知道代码？→ python bin/quant.py search 茅台

项目结构

a-stock-data-quant/
├── bin/
│   ├── quant.py              # CLI 主入口 (2000+ 行)
│   └── stock_full.py         # 综合分析脚本
├── lib/
│   ├── akshare_data.py       # akshare 数据层 + 降级链
│   ├── ashare.py             # 行情数据获取 (含mootdx/百度降级)
│   ├── backtest.py           # 回测引擎
│   ├── chart.py              # ECharts HTML 图表生成
│   ├── data_cache.py         # CSV 数据缓存
│   ├── em_api.py             # 东方财富妙想 AI 接口
│   ├── fallback.py           # 多数据源降级引擎
│   ├── mytt.py               # 技术指标库 (MyTT)
│   ├── patterns.py           # 形态识别
│   ├── realtime_data.py      # 实时行情 (腾讯/东方财富/mootdx)
│   ├── settings.py           # 配置管理
│   ├── sources_baidu.py      # 百度财经 API (K线/资金流/概念)
│   ├── sources_datacenter.py # 东财数据中心 (龙虎榜/融资/大宗/股东/解禁)
│   ├── sources_hexin.py      # 同花顺北向资金
│   ├── sources_mootdx.py     # 通达信 TCP 7709 (实时/K线)
│   ├── sources_news.py       # 新闻聚合 (东财7x24/财联社/搜索)
│   └── strategies.py         # 策略模块
├── config.yaml               # 配置文件
├── SKILL.md                  # Claude Code skill 文档
├── requirements.txt          # Python 依赖
└── LICENSE                   # MIT

数据流

用户输入 → 意图路由 → quant.py CLI
  ├─ analyze/compare/backtest/scan/indicators/pattern/fund/diagnose
  │   → akshare_data.py → mytt.py (指标) → strategies.py (信号)
  │   → [降级] → sources_baidu.py / sources_datacenter.py / sources_hexin.py
  │   → backtest.py (回测) → chart.py (HTML) → output
  ├─ realtime/search
  │   → realtime_data.py (腾讯→东方财富→mootdx) → output
  ├─ news
  │   → sources_news.py (东财7x24/财联社/东财搜索) → output
  ├─ market
  │   → akshare_data.py (涨停池/跌停池/龙虎榜/北向/融资融券) → output
  ├─ info
  │   → akshare_data.py (限售解禁/股东人数/十大股东/行业PE/大宗交易) → output
  ├─ em-diagnose/em-pick/em-ask/em-news/em-fund
  │   → em_api.py (东方财富妙想AI) → output
  └─ macro/hotspot/cache/list
      → akshare_data.py / settings.py / data_cache.py → output

更新日志

v3.2.0 (2026-05-19)

多数据源备份系统 + 新闻资讯

新增功能：

多数据源自动降级: 主数据源失效时自动切换备用源，确保分析不中断
- 实时行情: 腾讯 → 东方财富 → mootdx (三级降级)
- K线数据: 新浪 → 腾讯 → mootdx → 百度 (四级降级)
- 资金流向: akshare → 百度分钟级
- 龙虎榜/融资融券/限售解禁/股东人数/大宗交易: akshare → 东财数据中心
- 北向资金: akshare → 同花顺
- 概念板块: akshare → 百度财经
新闻资讯命令 (news): 东财7x24快讯 + 财联社电报 + 东财搜索
市场情绪面命令 (market): 涨停池/跌停池/龙虎榜/北向资金/融资融券一站式分析
个股深度命令 (info): 限售解禁/股东人数/十大股东/行业PE/大宗交易

新增文件：

lib/fallback.py — 降级引擎 try_sources() + @_with_fallback 装饰器
lib/sources_baidu.py — 百度财经 K线/资金流/概念板块
lib/sources_mootdx.py — 通达信 TCP 7709 实时行情+K线
lib/sources_datacenter.py — 东财数据中心 6类报告
lib/sources_hexin.py — 同花顺北向资金
lib/sources_news.py — 东财7x24+财联社+东财搜索

改进：

akshare_data.py: 12个函数加 @_with_fallback 降级链
realtime_data.py: 加 mootdx 第三级降级
ashare.py: K线加 mootdx + 百度降级
修复 akshare API 签名变更导致的多个函数失效
修复涨停池/跌停池默认日期错误
修复龙虎榜金额单位显示错误
修复股东人数/限售解禁列名不匹配

v3.1.0 (2026-05-15)

东方财富妙想 AI 集成 + 实时行情

新增功能：

东方财富妙想 AI: 5个AI命令 (em-diagnose/em-pick/em-ask/em-news/em-fund)
实时行情 (realtime): 腾讯/东方财富秒级行情
股票搜索 (search): 关键词搜索股票代码
HTML 图表: ECharts 交互式图表，支持缩放/拖拽/数据点悬停
数据缓存: CSV 缓存，支持 TTL 过期
配置管理: config.yaml 集中配置

新增文件：

lib/em_api.py — 东方财富妙想 AI 接口
lib/realtime_data.py — 腾讯/东方财富实时行情
lib/chart.py — ECharts HTML 图表生成
lib/data_cache.py — CSV 数据缓存
lib/settings.py — 配置管理

v3.0.0 (2026-05-15)

综合诊断 + 宏观数据

新增功能：

综合诊断 (diagnose): 技术面+资金面+形态多维度评分
宏观数据 (macro): CPI/PPI/GDP/PMI/M2/LPR/进出口
市场热点 (hotspot): 人气榜+概念板块+行业板块

v2.0.0 (2026-05-13)

核心分析功能

新增功能：

综合分析 (analyze): 行情+指标+形态+策略信号+回测
多股对比 (compare): 并排对比多只股票技术面
策略回测 (backtest): 7种策略回测
市场扫描 (scan): 全市场板块扫描
形态识别 (pattern): W底/V型反转/杯柄/三重底/回踩买入

v1.0.0 (2026-05-12)

初始版本

基于 akshare + MyTT + Ashare 构建
支持 20+ 技术指标
支持资金流向分析

致谢

Ashare — 行情数据接口
akshare — A股数据
MyTT — 技术指标库
mootdx — 通达信行情接口
东方财富妙想 — AI金融分析接口
stock-api — 实时行情协议参考
a-stock-data — 备用数据源 API 参考

License

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 22 Commits
.claude-plugin		.claude-plugin
.skillhub		.skillhub
bin		bin
lib		lib
.gitignore		.gitignore
CLAUDE.md		CLAUDE.md
DESCRIPTION.md		DESCRIPTION.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
SKILL.md		SKILL.md
clawhub.json		clawhub.json
config.yaml		config.yaml
manifest.json		manifest.json
openclaw.plugin.json		openclaw.plugin.json
requirements.txt		requirements.txt
results.tsv		results.tsv

Folders and files

Latest commit

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特性亮点

多数据源自动降级

东方财富妙想 AI

20+ 技术指标 + 6 种策略

安装方式

方式一：SkillHub（推荐，支持 9+ AI Agent）

方式二：ClawHub / OpenClaw

方式三：Claude Code 插件市场

方式四：CherryStudio 技能

方式五：直接克隆（独立使用）

快速开始

命令一览

核心分析

数据查询

AI 能力 (东方财富妙想)

辅助工具

详细使用指南

analyze — 综合分析

compare — 多股对比

backtest — 策略回测

market — 市场情绪面

info — 个股深度

news — 新闻资讯

realtime — 实时行情

东方财富妙想 AI

多数据源架构

降级链

备用数据源说明

降级机制

配置管理

config.yaml

数据缓存

可用技术指标

形态识别

参数速查

K线周期

股票代码格式

项目结构

数据流

更新日志

v3.2.0 (2026-05-19)

v3.1.0 (2026-05-15)

v3.0.0 (2026-05-15)

v2.0.0 (2026-05-13)

v1.0.0 (2026-05-12)

致谢

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