name: stock-trader description: A股股票分析助手。支援即時股價查詢、批次查詢、財經新聞、潛力股分析、行業資金流向、龍頭股分析、訊息面情感分析、激進型模擬交易。觸發場景:(1) 查詢股票即時價格 (2) 分析訊息面預測走勢 (3) 行業資金+龍頭分析 (4) 激進型模擬交易 (5) 制定買賣策略。
python scripts/get_price.py <股票程式碼>
python scripts/analyze_sentiment.py <股票程式碼>
# 啟動模擬交易
python scripts/simulate_trading.py
# 檢視交易報告
python scripts/simulate_trading.py report
# 每日收盤報告
python scripts/simulate_trading.py daily
# 重置賬戶
python scripts/simulate_trading.py reset
策略配置: - 💰 初始資金:5萬元 - 📈 風格:激進型(高倉位、追漲殺跌、快進快出) - 🔥 特點:追強勢股(>5%漲幅),果斷割肉(<-3%止損) - ⏰ 每日收盤自動輸出收益報告
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python scripts/analyze_fund_flow.py
python scripts/analyze_leaders.py <行業名稱>
python scripts/analyze_potential.py # 潛力股分析
python scripts/batch_query.py # 批次查詢
python scripts/get_news.py # 財經新聞
| 市場 | 字首 | 示例 |
|---|---|---|
| 深圳主機板 | sz | sz000001 |
| 深圳創業板 | sz | sz300750 |
| 上海主機板 | sh | sh600519 |
| 上海科創板 | sh | sh688981 |
| 功能 | 命令 | 說明 |
|---|---|---|
| 🎮 模擬交易 | simulate_trading.py |
激進型策略模擬炒股 ⭐⭐⭐ |
| 📰 訊息面分析 | analyze_sentiment.py |
新聞情感+走勢預測 |
| 💰 資金+龍頭股 | analyze_fund_flow.py |
資金流入行業+龍頭股 |
| 🏆 行業龍頭 | analyze_leaders.py |
指定行業龍頭分析 |
| 🔥 潛力股 | analyze_potential.py |
TOP10潛力股 |
| 📰 財經新聞 | get_news.py |
新浪財經要聞 |
| 📊 股價查詢 | get_price.py |
即時股價 |
| 📈 批次查詢 | batch_query.py |
多股票同時查 |
| ⏰ 價格監控 | set_alert.py |
到價提醒 |
💰 初始資金: 50,000元
📊 倉位管理: 高倉位執行(8-9成)
🔥 追漲策略: 漲幅>5%的強勢股
📉 殺跌策略: 虧損>-3%果斷割肉
⚡ 交易風格: 短線為主,快進快出
# 1. 初始化賬戶
python scripts/simulate_trading.py reset
# 2. 每日檢視交易建議
python scripts/simulate_trading.py
# 3. 收盤後檢視收益報告
python scripts/simulate_trading.py daily
📈 每日收盤報告 - 2026-03-10
💰 資產情況:
現金: 50000.00元
持倉: 0.00元 (0只)
總資產: 50000.00元
總收益: +0.00元 (+0.00%)
倉位: 保持8-9成高倉位
追漲: 強勢股漲幅>5%時追入
殺跌: 虧損>-3%時果斷止損
止盈: 盈利>15%時分批止盈
強烈看多 + 技術面突破 → 考慮加倉
偏空 + 技術面走弱 → 考慮減倉
中性 + 震盪行情 → 觀望為主
v1.5.0 - 重磅新功能: - 🎮 激進型模擬交易功能 - 💰 初始資金5萬元 - ⚡ 追漲殺跌策略 - 📈 每日收盤收益報告
v1.4.1 - 新增功能: - 📰 股票訊息面分析 + 情感評分 - 🎯 基於訊息面的股價走勢預測
v1.3.0 - 新增功能: - 💰 行業資金流向 + 龍頭股綜合分析
v1.2.0 - 新增功能: - 行業主力資金流向分析
v1.1.0 - 新增功能: - 財經新聞獲取 - 潛力股自動分析
v1.0.0 - 首發: - 即時股價查詢 - 批次查詢 - 價格監控提醒
這是一款功能較為全面的A股分析工具,文件詳盡、操作清晰,適合股票投資新手學習參考。優點是功能覆蓋面廣、介面友好、風險提示到位,模擬交易策略設計合理。不足之處在於部分分析功能依賴預設資料而非即時資訊,情感分析準確度有限。總體來說更適合作為學習工具使用,若要用於實際投資決策,建議配合其他專業資料來源。