股票交易对比分析技能

概述

本技能用于查询多只股票的交易成交数据（含逐笔成交），进行七维度横向对比分析，生成量化评分和具体操作建议。

数据来源：
- westock-data：实时行情、资金流向、技术指标、K线、筹码分布、龙虎榜、大宗交易
- AKShare（stock_zh_a_tick_tx_js）：A 股逐笔成交数据（成交时间、价格、成交量、买卖方向）

核心铁律

1. 数据源规范：行情数据通过 westock-data 命令获取；逐笔成交数据通过 AKShare 获取。禁止凭记忆作答。
2. 未知代码先 search：用户给股票名称未给代码时，必须先 westock-data search <名称> 获取代码。
3. 批量查询：多股票对比时，能用逗号分隔批量查询的命令必须批量。
4. 逐笔数据仅限 A 股：AKShare 的 stock_zh_a_tick_tx_js 仅支持沪深 A 股，港股/美股无逐笔数据，该维度权重自动降为 0 并重新分配。
5. 风险提示必带：每份操作建议末尾必须附加标准风险提示语。

依赖安装

本技能的逐笔成交功能依赖 akshare 库。执行前需确认已安装：

# 使用 managed Python venv 安装
"C:\Users\11698\.workbuddy\binaries\python\envs\default\Scripts\pip.exe" install akshare

若未安装 akshare，技能仍可运行（跳过逐笔维度，按六维度评分）。

工作流程

第一步：解析股票清单

1. 从用户输入中提取待对比的股票列表（名称或代码）。
2. 对未给代码的股票，逐个执行 westock-data search <名称> 获取代码。
3. 确认所有股票代码格式正确（如 sh600519、sz000001、hk00700）。
4. 若用户未指定分析日期，默认使用当天。

第二步：批量采集交易数据

按以下顺序采集每只股票的交易数据，能批量的尽量批量：

2.1 实时行情快照

westock-data quote <代码1>,<代码2>,<代码3>

2.2 资金流向

westock-data fund flow <代码1>,<代码2>,<代码3>

2.3 技术指标

westock-data technical <代码1>,<代码2>,<代码3> --group macd,kdj,rsi,boll,ma

2.4 分时数据

westock-data minute <代码1> --days 5
westock-data minute <代码2> --days 5

2.5 K线趋势

westock-data kline <代码1>,<代码2>,<代码3> --period day --limit 20

2.6 筹码分布（仅沪深A股）

westock-data chip <代码1>,<代码2>,<代码3>

2.7 机构行为数据

westock-data lhb --type institution,hotmoney --date <日期>
westock-data fund block <代码1>,<代码2>,<代码3>

2.8 逐笔成交数据（AKShare）

逐笔成交数据通过分析脚本的 --fetch-tick 参数自动获取，无需手动调用命令。

在汇总好其他维度的 JSON 数据后，执行：

python trade_analysis.py --input data.json --fetch-tick --output report.md

脚本会自动：
1. 遍历 JSON 中每只沪深 A 股
2. 调用 akshare.stock_zh_a_tick_tx_js(symbol=代码) 获取当日逐笔成交
3. 计算统计指标（主动买卖比、大单频率、成交密度、尾盘行为等）
4. 将 tick 数据写回 JSON 并进行七维度评分

逐笔数据字段说明：

第三步：七维度评分

按照 references/analysis-framework.md 中定义的评分规则，对每只股票的七个维度逐一评分：

第四步：生成对比分析

1. 计算每只股票的加权综合得分。
2. 按综合得分从高到低排名。
3. 标注每只股票的优势维度和劣势维度。
4. 生成逐笔成交对比表。
5. 生成对比总表。

第五步：生成操作建议

按照 references/recommendation-rules.md 中定义的规则：

1. 根据综合得分确定建议级别（强烈买入/买入/持有/减仓/强烈卖出）。
2. 根据多维度共振情况调整建议强度。
3. 为每只股票生成具体操作建议。
4. 生成多股票组合建议。
5. 附加风险提示。

第六步：输出报告

生成包含以下内容的分析报告：

1. 对比总览表：所有股票的综合排名和评级。
2. 七维度评分对比：含逐笔成交维度。
3. 逐笔成交数据对比：主动买卖比、大单方向、尾盘行为等。
4. 逐股分析：每只股票的详细分析、逐笔样本和操作建议。
5. 组合建议：多股票配置建议。
6. 风险提示：标准风险免责声明。

使用示例

示例 1：对比三只白酒股（含逐笔成交）

用户输入："对比贵州茅台、五粮液、山西汾酒的成交数据，给出操作建议"

执行步骤：
1. search 获取代码：sh600519、sz000858、sh600809
2. 批量采集：quote、fund flow、technical、kline、chip
3. 逐只采集：minute
4. 查询龙虎榜 + 大宗交易
5. 汇总为 JSON，执行 python trade_analysis.py --input data.json --fetch-tick --output report.md
6. 脚本自动获取逐笔数据 → 七维评分 → 对比排名 → 操作建议

示例 2：港股对比（无逐笔数据）

用户输入："对比腾讯和美团的成交数据"

执行步骤：
1. search 获取代码：hk00700、hk03690
2. 采集数据（港股无 chip/lhb/block/tick，相应维度降级）
3. 权重重新分配到可用维度
4. 生成建议

资源文件说明

references/

• analysis-framework.md — 七维度分析框架、评分规则、指标定义。
• recommendation-rules.md — 操作建议五级体系、场景化建议模板、风险控制规则。

scripts/

• trade_analysis.py — 数据聚合与评分脚本。支持 --fetch-tick 自动获取逐笔成交数据。

assets/

• report-template.html — HTML 可视化报告模板。

市场限制速查

当某维度不可用时，将该维度权重设为 0 并按比例分配到其他维度，在报告中明确标注数据缺失原因。