股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

双趋势共振量化选股系统,基于GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤,输出S/A/B/C四级信号与动态止损。支持通达信本地数据和CSV数据扫描。当用户需要量化选股、趋势分析、双趋势共振扫描、股票筛选时调用此技能。

一句话选型结论

按资料字段整理

股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤是效率类的 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。

分类效率 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_8c7f0f65/stockanalysispro
  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

效率
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_8c7f0f65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 1791737511
正文体量7.1 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
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

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

  • 需要在效率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
股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

7.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

双趋势共振量化选股系统

基于GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤的三层架构量化选股系统,支持QClaw智能体调用。

功能特性

  • ✅ GMMA顾比均线多头排列检测
  • ✅ 一目均衡图云层分析(9-26-52标准参数)
  • ✅ ADX趋势强度过滤(无TA-Lib依赖)
  • ✅ 流动性前置过滤(默认1亿门槛)
  • ✅ S/A/B/C四级信号评级
  • ✅ 动态止损位计算
  • ✅ 通达信本地数据扫描
  • ✅ CSV数据扫描
  • ✅ 批量分析支持
  • ✅ 自动过滤科创板和北交所

系统架构

核心逻辑:流动性(>1亿) → ADX(>20) → 技术形态(GMMA+Ichimoku)
输出:S/A/B/C四级信号 + 动态止损位
数据要求:60日+前复权K线(OHLCV+Amount)

API接口

分析单只股票

调用方式:

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "analyze",
    "code": "600519"
})

返回数据格式:

{
    "success": true,
    "data": {
        "code": "600519",
        "name": "贵州茅台",
        "signal": "A级",
        "desc": "🟢 推荐",
        "score": 80,
        "position": "10%",
        "stop_loss": 1680.50,
        "risk_pct": 3.25,
        "close": 1736.80,
        "adx": 32.5,
        "gmma_disp": "3.25%",
        "above_cloud": true,
        "tk_bull": true,
        "details": [
            "GMMA多头排列+30",
            "GMMA离散度3.25%>2%+10",
            "价格在云层上方+20",
            "转换线>基准线+15",
            "ADX=32.5 30-40中趋势+15"
        ],
        "date": "2026-04-11"
    },
    "count": 1,
    "message": "分析完成: 600519 A级"
}

批量分析多只股票

调用方式:

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "batch_analyze",
    "codes": ["600519", "000858", "601318", "600036"]
})

返回数据格式:

{
    "success": true,
    "data": [
        {"code": "600519", "signal": "A级", "score": 80, ...},
        {"code":000858", "signal": "B级", "score": 65, ...}
    ],
    "count": 2,
    "message": "批量分析完成,共 4 只股票"
}

扫描通达信本地数据

调用方式:

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "scan_tdx",
    "tdx_path": "D:\\new_tdx",
    "max_count": 0
})

返回数据格式:

{
    "success": true,
    "data": [...],
    "report": "完整文本报告",
    "count": 500,
    "scanned": 4500,
    "valid": 4200,
    "message": "扫描完成: 扫描4500只, 有效4200只"
}

扫描CSV数据目录

调用方式:

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "scan_csv",
    "data_dir": "C:\\data\\stocks"
})

测试模式

调用方式:

result = call_skill("stock-lianghuafenxi-tdx", {
    "action": "test"
})

评分与分级系统

评分规则(满分100)

条件 分值 说明
GMMA多头排列 +30 短期组>长期组
GMMA离散度>2% +10 确保发散非粘合
云层上方 +20 价格>云层上轨
转换>基准 +15 多头动能
TK金叉 +5 当日金叉触发
云层厚度>3% +5 支撑强度
ADX>40 +20 强趋势
ADX 30-40 +15 中趋势
ADX 20-30 +10 弱趋势
成交额>10亿 +5 流动性溢价

四级信号

  • S级(90+分):🔥 强烈推荐,仓位20%,立即买入
  • A级(75-89分):🟢 推荐,仓位10%,择机买入
  • B级(60-74分):🟡 观察,仓位5%,等待确认
  • C级(<60分):❌ 放弃,仓位0%

止损位计算

stop_loss = max(cloud_bottom, ema_60)  # 云层下轨与60EMA取高者
risk_pct = (close - stop_loss) / close * 100

算法详解

流动性过滤(前置硬性)

turnover_ma20 = df[&#x27;amount&#x27;].rolling(20).mean()
if turnover_ma20 &lt; 100_000_000:  # 1亿门槛
    return {&quot;signal&quot;: &quot;REJECT&quot;, &quot;reason&quot;: &quot;流动性不足&quot;}

ADX趋势强度(无TA-Lib实现)

tr = pd.concat([high-low, abs(high-close.shift(1)), abs(low-close.shift(1))], axis=1).max(axis=1)
atr = tr.ewm(alpha=1/14).mean()
plus_di = 100 * (plus_dm.ewm(alpha=1/14).mean() / atr)
minus_di = 100 * (minus_dm.ewm(alpha=1/14).mean() / atr)
dx = 100 * abs(plus_di - minus_di) / (plus_di + minus_di)
adx = dx.ewm(alpha=1/14).mean()

GMMA顾比均线

short_terms = [3, 5, 8, 10, 12, 15]
long_terms = [30, 35, 40, 45, 50, 60]
gmma_bullish = (ema_15 &gt; ema_30) &amp; (short_avg &gt; long_avg)

一目均衡图(9-26-52标准参数)

tenkan = (high.rolling(9).max() + low.rolling(9).min()) / 2
kijun = (high.rolling(26).max() + low.rolling(26).min()) / 2
senkou_a = ((tenkan + kijun) / 2).shift(26)
senkou_b = ((high.rolling(52).max() + low.rolling(52).min()) / 2).shift(26)
above_cloud = close &gt; max(senkou_a, senkou_b)

数据格式要求

通达信本地数据

  • 自动扫描 vipdoc/sh/lday 和 vipdoc/sz/lday 目录
  • 支持 .day 二进制格式
  • 自动过滤科创板(688)和北交所(8开头)

CSV数据

  • 文件名格式:{股票代码}.csv(如 600519.csv)
  • 支持的列名:date/日期, open/开盘, high/最高, low/最低, close/收盘, volume/成交量, amount/成交额

使用示例

QClaw智能体调用示例

# 示例1:分析单只股票
result = call_skill(&quot;stock-lianghuafenxi-tdx&quot;, {
    &quot;action&quot;: &quot;analyze&quot;,
    &quot;code&quot;: &quot;600519&quot;
})
if result[&quot;success&quot;]:
    stock = result[&quot;data&quot;]
    print(f&quot;{stock[&#x27;name&#x27;]}: {stock[&#x27;signal&#x27;]} {stock[&#x27;desc&#x27;]}, 评分{stock[&#x27;score&#x27;]}&quot;)

# 示例2:批量分析
result = call_skill(&quot;stock-lianghuafenxi-tdx&quot;, {
    &quot;action&quot;: &quot;batch_analyze&quot;,
    &quot;codes&quot;: [&quot;600519&quot;, &quot;000858&quot;, &quot;601318&quot;]
})
if result[&quot;success&quot;]:
    for stock in result[&quot;data&quot;]:
        if stock.get(&quot;score&quot;, 0) &gt;= 60:
            print(f&quot;{stock[&#x27;code&#x27;]} {stock[&#x27;name&#x27;]}: {stock[&#x27;signal&#x27;]} 评分{stock[&#x27;score&#x27;]}&quot;)

# 示例3:通达信全市场扫描
result = call_skill(&quot;stock-lianghuafenxi-tdx&quot;, {
    &quot;action&quot;: &quot;scan_tdx&quot;,
    &quot;tdx_path&quot;: &quot;D:\\new_tdx&quot;
})
if result[&quot;success&quot;]:
    print(result[&quot;report&quot;])

# 示例4:自定义参数分析
result = call_skill(&quot;stock-lianghuafenxi-tdx&quot;, {
    &quot;action&quot;: &quot;analyze&quot;,
    &quot;code&quot;: &quot;600519&quot;,
    &quot;tdx_path&quot;: &quot;D:\\new_tdx&quot;,
    &quot;liquidity&quot;: 500000000,
    &quot;adx_threshold&quot;: 25
})

注意事项

  1. 数据来源:优先使用通达信本地数据,其次CSV数据
  2. 数据时效:通达信数据需要先在通达信软件中下载日线数据
  3. 流动性门槛:默认1亿,可通过 liquidity 参数调整
  4. ADX门槛:默认20,可通过 adx_threshold 参数调整
  5. 数据要求:至少60个交易日数据才能产生有效信号
  6. 风险提示:本系统仅供量化分析参考,不构成投资建议

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_8c7f0f65/stockanalysispro。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤支持哪些客户端?

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。

股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤权限高吗,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。

股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤收费吗?

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。

股票量化分析PRO-双趋势共振量化选股系统GMMA+一目均衡图+ADX+流动性过滤用什么许可证?

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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