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quant-stock-picker-pro

AI-powered stock screening tool for Chinese A-shares. Daily picks using multi-factor analysis (fundamentals + technical + sentiment). Use when user asks about stock screening, quantitative trading, or investment opportunities.

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ACTIVE

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PUBLIC

安装方式

直接复制以下提示词，发送给你的 AI 助手即可完成安装。

请先检查是否已安装 SkillHub 商店，若未安装，请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装 SkillHub 商店，然后安装 quant-stock-picker-pro 技能。 若已安装，则直接安装 quant-stock-picker-pro 技能。

Overview

Skill Key
eric961/quant-stock-picker-pro
Author
eric961
Source Repo
openclaw/skills
Version
1.0.0
Source Path
skills/eric961/quant-stock-picker-pro
Latest Commit SHA
46da1d3a7666ff66d4418359d69cd58f6bbe008d

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SKILL.md excerpt

# Quant Stock Picker Pro

AI增强的A股量化选股工具，每日自动筛选优质股票。

## 功能

- **多因子分析**：基本面（60%）+ 技术面（40%）
- **AI预测**：XGBoost、LightGBM、随机森林集成
- **另类数据**：新闻情感、股吧情绪、搜索热度
- **风险控制**：动态止损、波动率目标、行业中性化
- **自动推送**：每日9:35 AM自动运行（工作日）

## 使用场景

用户询问以下问题时自动触发：
- "推荐股票"
- "今天买什么"
- "量化选股"
- "股票筛选"
- "投资机会"

## 工作流程

1. **获取数据**（9:35 AM）
   - 全市场A股实时行情（新浪API）
   - 新闻情感数据（AkShare）
   - 股吧情绪数据（东方财富）

2. **多因子打分**
   - 成长股因子（营收增长、利润增长、ROE、市值、PE）
   - 技术面因子（涨幅、量比、换手率、连续上涨）
   - 另类数据因子（新闻情感、社交媒体、搜索热度）

3. **AI预测**
   - 集成学习模型（XGBoost + LightGBM + 随机森林）
   - 交叉验证准确率：F1 0.54%
   - 置信度分级（高/中/低）

4. **风险控制**
   - 排除涨停板附近（涨幅>9.5%）
   - 排除亏损企业（PE<0）
   - 排除超高估值（PE>100）
   - 确保流动性（成交额>1000万）

5. **筛选输出**
   - TOP 10 推荐股票
   - 包含：代码、名称、得分、关键指标、买入理由、风险提示

## 输出格式

```markdown
# 量化选股报告 - YYYY-MM-DD

## TOP 10 推荐

| 排名 | 代码 | 名称 | 得分 | 涨幅 | PE | 换手率 | 买入理由 |
|------|------|------|------|------|----|----|----------|
| 1 | 600989 | 宝丰能源 | 45 | +8.32% | 17.5 | 5.2% | 低估值+温和上涨+成交活跃 |

## 风险提示

⚠️ **重要声明**：
- 本工具仅供学习参考，不构成投资建议
- 股市有风险，投资需谨慎
- 历史表现不代表未来收益
- 请根据自身风险承受能力做决策

## 系统信息

- 数据源：新浪财经（实时）
- AI模型：XGBoost + LightGBM + 随机森林
- 准确率：F1 0.54%（交叉验证）
- 运行时间：9:35 AM（工作日）
```

## 技术架构

```
quant-stock-picker-pro/
├── scripts/
│   ├── quant-stock-picker-ultimate-integrated.py  # 主脚本
│   ├── factor_engine.py                           # 因子工程
│   ├── data_collector.py                          # 数据采集
│   ├── risk_backtest.py                           # 风险管理
│   └── market_executor.py...

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