股票快筛

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

A-share stock quick-filter engine v1.2.0. Zero dependency, no API key required. Three-tier rule engine (veto → weakness → positive signal). v1.2.0 adds structured report output (retained.csv / filtered_out.csv / filter_report.md) with unified verdict labels: Pass / Watch / Fail. Filters out ST/delisted/suspended/illiquid/sub-new stocks, MA250 bearish trend, volume shrinkage, inactive stocks. Supports single and batch screening with configurable thresholds.

一句话选型结论

按资料字段整理

股票快筛是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_a11b94c4/stock-quick-filter
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_a11b94c4仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791728459
正文体量5.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
股票快筛当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

5.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

A股快速排雷引擎

零配置、零API Key依赖,一键剔除不值得看的股票。

设计原理

采用三级漏斗规则引擎,快速回答一个问题:这只股票值不值得花时间深入研究?

输入股票代码/名称
        │
        ▼
┌──────────────┐
│  一级:一票否决  │  ← ST/*ST/停牌/次新股/流动性枯竭/壳价值
│  任一命中→❌  │
└──────┬───────┘
       │ 通过
       ▼
┌──────────────┐
│  二级:趋势走弱  │  ← 年线空头/量能萎缩/股性死寂
│  ≥2项→⚠️不推荐 │
└──────┬───────┘
       │ 通过
       ▼
┌──────────────┐
│  三级:积极信号  │  ← 资金关注/今日强势/估值合理
└──────────────┘

过滤规则

🔴 一级 — 一票否决(任一命中直接排除)

规则 默认阈值 数据源
ST /*ST / 退 — 腾讯行情
停牌 — 腾讯行情+K线日期
次新股 上市 < 60天 腾讯K线
流动性枯竭 日均成交额 < 3000万 腾讯行情
壳价值 流通市值 < 20亿 腾讯行情

🟡 二级 — 趋势走弱(≥2项判定不推荐)

规则 默认阈值 数据源
年线空头 MA250向下 + 股价 < 年线 腾讯K线
量能萎缩 20日均量 < 60日均量 腾讯K线
股性不活跃 20日振幅 < 5% 且 成交额持续萎缩 腾讯K线

🟢 三级 — 积极信号(展示参考,不计入判定)

信号 条件
资金关注 成交额 > 10亿
今日强势 涨跌幅 > 3%
估值合理 PE 10~30

使用方法

# 单只快筛
python quick_filter.py 000977

# 批量筛选(逗号分隔)
python quick_filter.py 000977,002119,600519,000001

# 批量筛选 + 生成结构化报表(CSV + MD)
python quick_filter.py 000977,002119,600519 --report

# 修改参数(在 quick_filter.py 顶部 CONFIG 中调整)
CONFIG = {
    &quot;次新股上限天数&quot;: 60,
    &quot;流动性阈值_万元&quot;: 3000,
    &quot;市值阈值_亿元&quot;: 20,
    ...
}

结构化输出(v1.2.0 新增)

配合 --report 参数,批量筛选时自动生成三个文件:

文件 内容
retained.csv 判定为「通过」和「关注」的股票明细
filtered_out.csv 判定为「不通过」的股票及排除原因
filter_report.md 汇总报告(总览 + 留存列表 + 排除列表 + 风险提示)

输出示例

==================================================
  浪潮信息(000977)  —  ✅ 可关注
==================================================
  🟡 趋势预警:
    · 量能萎缩(20日均量71万 &lt; 60日均量78万)
  🟢 积极信号:
    · 资金关注(成交额77亿)
    · 今日强势(涨6.3%)
    · 流通市值1027亿

==================================================
  STXX(0000xx)  —  ❌ 不值得看
==================================================
  🔴 一票否决:
    · ST/退市风险(STXX)

数据源

  • 腾讯免费行情 API — 实时行情、ST状态、成交额、市值
  • 腾讯免费K线 API — 日K线、均线计算、振幅分析

> 零API Key依赖,完全免费,开箱即用。

配置说明

所有参数在 quick_filter.py 顶部的 CONFIG 字典中,按需调整:

参数 默认值 说明
次新股上限天数 60 上市天数小于此值→排除
流动性阈值_万元 3000 日均成交额(万)
市值阈值_亿元 20 流通市值(亿)
振幅阈值_pct 5 20日振幅百分比
弱势黄灯阈值 2 黄灯≥此数→综合不推荐
量能萎缩比例 1.0 20日均量 < 60日均量×此比例→黄灯

许可

MIT License


> ⚠️ 风险提示与免责声明
> 本工具生成的筛选结果仅供参考,不构成任何投资建议。
> 所有结论基于公开历史数据,不保证准确性。
> 股市有风险,投资需谨慎。据此操作,盈亏自负。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
股票快筛怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_a11b94c4/stock-quick-filter。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

股票快筛支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

股票快筛权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

股票快筛收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

股票快筛用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。