📈 Stock Trader

给 LLM 智能体接上股票数据很容易，难的是另外三件事：

1. 不胡说 — 所有数字来自实时接口，智能体被禁止凭记忆编造行情；
2. 不自信过头 — 技术信号在震荡阴跌股上会反复止损失血。本技能会用该股自己的历史数据回测这套信号，胜率不行就把买入信号当场拦下来，并告诉你证据；
3. 不碰真钱 — 不接任何券商接口，模拟盘 + 人工确认是写死在技能定义里的红线。

flowchart LR
    subgraph 数据源
        T[腾讯行情<br>报价/日K/指数]
        E[东方财富<br>主力资金流]
    end
    subgraph "scripts/"
        F[fetch_data.py]
        A[analyze.py<br>信号+预警]
        B[backtest.py<br>策略回测]
        P[paper_trade.py<br>模拟盘+风控]
        W[watchlist.py]
    end
    AGENT((AI 智能体<br>SKILL.md 驱动))
    T --> F
    E --> F
    F --> A
    F --> P
    A -->|信号| AGENT
    A <-->|适配度门槛| B
    W --> A
    P -->|持仓/报警| AGENT
    AGENT -->|建议委托单| USER[用户手动下单]

技术信号最大的谎言是"它对每只股票都管用"。实测同一套六指标信号：

同一信号，有的票能用，有的票是绞肉机。因此：

第 1 层 · 适配度硬门槛（自动强制） — analyze 产出买入信号时，自动回测该票近 500 日（结果按天缓存）。胜率 <45% 或策略收益为负 → 买入信号强制降为 hold：

"signal": "hold",
"raw_signal": "buy",
"warnings": [
  "适配预警（已拦截买入）：该票近500日信号胜率 18.2%、策略收益 -22.12%
   （同期持有 -0.97%），本信号体系与该票不匹配"
]

第 2 层 · 大盘过滤 — 上证指数空头排列时，买入信号自动降一级。

第 3 层 · 环境预警（仅提示） — 个股下跌趋势（close<MA60 且 MA20<MA60）、震荡市（ADX<20 且 ER<0.25）输出警告但不拦截。

💡 为什么第 3 层不做硬拦截？ 我们做过 5 股 × 500 日的对照实验：环境硬拦截改善了茅台（−22%→−18%）却重伤了宁德（+114%→+62%）和五粮液（−12%→−30%），五股合计收益从 +121% 砍到 +52%——因为 V 型反转的最强买点必然出现在"下跌趋势"判定区内。预测环境不可靠，直接测量信号在这只票上的历史战绩才可靠。 实验开关保留在 backtest.py --entry-mode 供复现。

写死在 SKILL.md，任何对话指令不得覆盖：

• ❌ 不连接任何券商实盘接口，不自动下单
• ✅ 实盘操作只输出"建议委托单"，由用户在券商 App 手动执行
• ✅ 止损报警只提醒，模拟盘卖出也需用户确认
• ✅ 每条买入建议必须附带止损价、仓位上限与风险提示

# 1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 2. 作为 OpenClaw 技能安装
cp -r stock-trader ~/.openclaw/skills/
# 之后在对话中提到 行情/信号/回测/复盘 即自动触发

# 3. 或者直接当 CLI 用
python scripts/fetch_data.py quote 600519 300750   # 实时行情
python scripts/analyze.py --watchlist              # 扫描自选股（含三层预警）
python scripts/backtest.py 600519 --days 500       # 回测验证
python scripts/paper_trade.py init --cash 1000000  # 开模拟盘

# 行情
python scripts/fetch_data.py quote <代码...>        # 实时行情（批量）
python scripts/fetch_data.py history <代码> --days N # 前复权日K
python scripts/fetch_data.py index                  # 四大指数
python scripts/fetch_data.py moneyflow <代码>       # 主力资金流向

# 分析与回测
python scripts/analyze.py <代码...> [--scan|--watchlist|--no-market]
python scripts/backtest.py <代码...> [--days 500] [--entry-mode off|soft|hard]

# 自选股
python scripts/watchlist.py add <代码> [--note 备注]
python scripts/watchlist.py remove <代码>
python scripts/watchlist.py list

# 模拟盘
python scripts/paper_trade.py init --cash <金额>
python scripts/paper_trade.py buy <代码> --qty <数量> --reason <理由>
python scripts/paper_trade.py sell <代码> --qty <数量> --reason <理由>
python scripts/paper_trade.py status   # 持仓+盈亏+最大回撤
python scripts/paper_trade.py risk     # 止损巡检（适合定时任务）

所有拒单都会返回人话原因，例如：

风控拒单：T+1 规则，今日买入的 100 股锁定，当前可卖 100 股
风控拒单：买入后总仓位将超过 90% 上限，须保留现金

stock-trader/
├── SKILL.md              # 技能定义：触发条件、安全红线、工作流（智能体读这个）
├── requirements.txt      # 仅 requests + pandas
└── scripts/
    ├── fetch_data.py     # 数据层：行情/日K/指数/资金流，自带重试与代理绕过
    ├── analyze.py        # 信号层：六指标投票 + 三层预警
    ├── backtest.py       # 验证层：含费回测引擎（被适配度门槛复用）
    ├── paper_trade.py    # 执行层：模拟盘 + 全套风控
    └── watchlist.py      # 自选股管理

技能本体就是 SKILL.md（Anthropic Skill 规范）+ 普通 Python CLI 脚本， 不依赖 OpenClaw 任何私有 API——Claude Code、Codex 等任何能读 Markdown、 能执行命令的智能体框架都可以直接使用。

本项目仅供技术研究与教育用途。所有信号、回测与预警均基于历史数据， 不构成任何投资建议，不保证未来有效。股市有风险，入市需谨慎， 使用本工具产生的任何投资决策与盈亏由使用者自行承担。

MIT