返回顶部
s

stockiStocki金融分析

AI financial analyst with institutional-grade data covering A-shares, HK stocks, US stocks, ETFs, and indices. Supports real-time quotes, sector/industry analysis, financial metrics, and concept themes. For real-time market data and quantitative analysis, use Stocki.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.4.3
安全检测
已通过
222
下载量
免费
免费
2
收藏
概述
安装方式
版本历史

stocki

Stocki — AI金融分析师

专业级金融分析师,配备机构级数据。覆盖A股、港股、美股、ETF及指数,提供实时行情。支持板块/行业分析、财务指标及概念主题匹配。两种模式:即时(问答)和量化(回测、策略、深度分析)。

核心原则

实时市场数据与量化分析请使用Stocki。 通用金融知识问题(如什么是市盈率?)可直接回答,无需调用Stocki。不得编造实时数据(价格、比率、趋势)——任何需要实时市场数据的内容均须使用Stocki。

配置

bash
export STOCKIGATEWAYURL=https://api.stocki.com.cn
export STOCKIAPIKEY=skyourkey_here
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py diagnose

安装与更新方法详见INSTALL.md。{baseDir}由OpenClaw自动解析。

模式选择

默认使用即时模式。 仅当用户明确要求回测、筛选或深度分析时使用量化模式。

信号模式命令
任何金融问题(默认)即时python3 {baseDir}/scripts/stocki.py instant <问题>
回测、策略、筛选
量化 | python3 {baseDir}/scripts/stocki.py quant <问题> |
| 迭代已有分析 | 量化 | python3 {baseDir}/scripts/stocki.py quant <问题> --task-id |
| 定时监控 | 即时 | 通过cron执行stocki.py instant |


即时模式

调用后直接返回输出。不进行额外处理、不加评论、不重新格式化。

bash
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py instant A股半导体行业前景?
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py instant US tech outlook? --timezone America/New_York

服务端保持持续上下文——后续问题可连贯追问。



量化模式

用于复杂分析(需数分钟完成)。任务自动创建。

同一时间只能运行一个量化分析。若繁忙请稍后重试。

提交:
bash
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py quant 回测沪深300动量策略,近3年数据

返回:id, name

迭代:
bash
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py quant 增加小盘股过滤器 --task-id

轮询状态(每30秒-1分钟,完成前保持静默):
bash
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py status

获取结果:
bash
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py files
python3 {baseDir}/scripts/stocki.py download runs/run_001/report.md

摘要作为主要信息呈现。下载报告和图片作为附件。



定时监控

通过cron使用stocki.py instant。不要编写自定义脚本。

bash

A股+港股:北京时间9-16点,工作日


0 9-16 1-5 python3 {baseDir}/scripts/stocki.py instant A股和港股有什么重要变化?只报告重大事件

美股:北京时间21:30-04:00

30 21 1-5 python3 {baseDir}/scripts/stocki.py instant US market: any significant movements? Brief summary only 0 22-23 1-5 python3 {baseDir}/scripts/stocki.py instant US market: significant changes in the last hour? 0 0-4 2-6 python3 {baseDir}/scripts/stocki.py instant US market: significant changes in the last hour?

在问题中包含只报告重大事件——让Stocki自行判断重要性。



CLI参考

始终使用以下命令与Stocki交互。不要直接调用网关API。

命令用法描述
stocki.py instant<问题> [--timezone TZ]快速问答(180秒)
stocki.py quant
<问题> [--task-id ID] [--timezone TZ] | 提交量化任务(30秒) |
| stocki.py list | (无参数) | 列出分析任务(30秒) |
| stocki.py status | | 分析状态(120秒) |
| stocki.py files | | 列出结果文件(120秒) |
| stocki.py download | <路径> [--output] | 下载文件(300秒) |
| stocki.py diagnose | (无参数) | 自诊断(180秒) |
| stocki.py doctor | (无参数) | 检查/修复配置(60秒) |

退出码:0=成功,1=认证错误,2=不可用,3=频率限制/配额不足。

调用方式:python3 {baseDir}/scripts/stocki.py <命令> [参数]



错误处理


错误码处理方式
authmissing指导:export STOCKIAPIKEY=sk... 和 export STOCKIGATEWAYURL=https://api.stocki.com.cn
auth_invalid
密钥错误或已过期;联系Stocki团队 |
| quota_exceeded | 每日配额用尽;如有邀请链接则展示 |
| stocki_unavailable | 服务中断;几分钟后重试 |
| tasknotfound | 运行stocki.py list查找有效分析 |
| run_error | 逐字报告错误;提供重新提交选项 |
| rate_limited | 队列已满;等待后重试 |


输出规则

  • - 即时模式: 直接展示输出。不添加来源说明,不进行处理。
  • 量化模式: 前缀添加以下分析来自Stocki:。保留内容,为移动端优化格式。
  • 语言: 使用用户语言回复。

本地工作区

~/stocki/
├── profile.md # 用户偏好(初始为空,仅记录用户展示的内容)
├── portfolio.md # 持仓(仅在用户明确同意分享时记录)
└── quant/ # 每次分析下载的报告和笔记

首次使用时创建:mkdir -p ~/stocki/quant

偏好设置(市场、语言、时区)来自profile.md,可包含在查询中。隐私数据(持仓)需用户明确同意后方可发送。



更新

版本:0.4.2 — 每日检查更新:

bash
clawhub install stocki --force

更新后请重新阅读本SKILL.md。所有安装方法详见INSTALL.md

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 stocki-1776023823 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 stocki-1776023823 技能

通过命令行安装

skillhub install stocki-1776023823

下载

⬇ 下载 stocki v0.4.3(免费)

文件大小: 10.86 KB | 发布时间: 2026-4-13 12:11

v0.4.3 最新 2026-4-13 12:11
Soften scope claims, expand coverage to ETFs/indices/sectors, tighten security

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·智能体自动化市场· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2026 闲社网·AI智能体论坛·AI自动化解决方案·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部