# Quantflow Skill > 面向中文自然语言的量化金融数据研究技能。用于把"看看这只股票最近怎么样""帮我查财报趋势""最近哪个板块最强""北向资金在买什么""给我导出一份行情数据"这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。同时集成了 AKQuant 量化投研引擎，支持策略回测和量化分析。 - Skill: `yejinlei/quantflow-skill` (Agent Skill, multi-file: 4 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add yejinlei/quantflow-skill` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/yejinlei/quantflow-skill/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: yejinlei (https://skillmd.com/u/yejinlei) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/yejinlei/quantflow-skill --- # quantflow-skill 把自然语言财经数据请求，转成可执行的 Akshare 数据工作流。 这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。 ## What this skill is for 使用场景： - 看股票、指数、ETF 走势 - 查公司资料、估值、财务趋势 - 多标的横向对比 - 看资金流、板块强弱 - 梳理公告、新闻、政策 - 查看宏观经济数据 - 查看期货实时行情和历史数据 - 查看期货主力合约数据 - 查看期权数据 - 查看基金数据 - 查看外汇数据 - 查看债券数据 - 查看加密货币数据 - 查看行业经济数据 - 查看全球经济数据 - 查看新能源数据 - 查看数字经济数据 - 查看金融市场数据 - 查看房地产数据 - 查看交通运输数据 - 查看农业数据 - 查看股票实时行情数据 - 导出数据供分析或回测 - 使用 AKQuant 进行策略回测 *** ## What this skill is NOT for 不适合： - 直接给买卖建议或替代投资顾问 - 自动下单或执行交易 - 毫秒级实时交易决策 - 复杂回测引擎的实现 - 无网络支持时伪造数据 *** ## Environment check 前置校验： 1. 检查 Python 3.7+ 可用 2. 检查 akshare 包已安装 3. 必要时检查 akquant 包已安装 缺失包时提示安装命令： - `pip install akshare` - `pip install akquant` *** ## Intent taxonomy 任务类型与核心接口： ### 1. 行情 / 趋势 - 核心接口：`stock_zh_a_hist`, `stock_zh_a_spot`, `stock_zh_a_daily`, `get_real_time_data` (实时数据获取) ### 2. 基本资料 / 标的识别 - 核心接口：`stock_info_a_code_name`, `stock_company_info_em` ### 3. 财务 / 公司质量 - 核心接口：`stock_financial_analysis_indicator`, `stock_balance_sheet_by_report_em` ### 4. 估值 / 基本面指标 - 核心接口：`stock_zh_a_spot`, `stock_financial_analysis_indicator` ### 5. 资金流 / 市场行为 - 核心接口：`stock_em_flows`, `stock_hsgt_hold`, `stock_top_inst` ### 6. 板块 / 指数 / 主题 - 核心接口：`stock_board_industry_spot_em`, `stock_board_concept_spot_em` ### 7. 打板 / 情绪 / 活跃度 - 核心接口：`stock_limit_up_board_em`, `stock_market_activity_em` ### 8. 公告 / 新闻 / 研报 / 政策 - 核心接口：`stock_news_em`, `stock_announcement` ### 9. 宏观 / 跨市场 - 核心接口：`macro_china_cpi`, `macro_china_pmi`, `stock_us_spot`, `stock_hk_spot` ### 10. 期货数据 - 核心接口：`futures_zh_realtime`（期货实时行情）, `futures_zh_daily`（期货日线数据）, `futures_contract_info_shfe`（期货合约信息）, `get_futures_real_time_data` (期货实时数据获取) ### 11. 期权数据 - 核心接口：`option_zh_sina_spot`（期权实时行情）, `option_zh_sina_daily`（期权日线数据） ### 12. 基金数据 - 核心接口：`fund_open_fund_info_em`（开放式基金信息）, `fund_etf_hist_sina`（ETF历史数据） ### 13. 外汇数据 - 核心接口：`forex_spot_quote`（外汇现货报价）, `forex_rate_history`（汇率历史数据） ### 14. 债券数据 - 核心接口：`bond_zh_cn_basic`（中国债券基本信息）, `bond_zh_cn_hist`（中国债券历史数据） ### 15. 加密货币数据 - 核心接口：`crypto_currency_hist`（加密货币历史数据）, `crypto_currency_spot`（加密货币实时行情） ### 16. 行业经济数据 - 核心接口：`industry_energy_thermal_power_generation`（火力发电量）, `industry_energy_thermal_power_installed_capacity`（火力发电装机容量） ### 17. 全球经济数据 - 核心接口：`global_economic_indicator`（全球经济指标）, `global_economic_indicator_country`（国家经济指标） ### 18. 新能源数据 - 核心接口：`new_energy_vehicle_sales`（新能源汽车销量）, `new_energy_vehicle_production`（新能源汽车产量） ### 19. 数字经济数据 - 核心接口：`digital_economy_internet_user`（互联网用户数）, `digital_economy_mobile_user`（移动用户数） ### 20. 金融市场数据 - 核心接口：`financial_market_interbank_rate`（银行间利率）, `financial_market_shibor`（上海银行间同业拆放利率） ### 21. 房地产数据 - 核心接口：`real_estate_house_price`（房价数据）, `real_estate_investment`（房地产投资数据） ### 22. 交通运输数据 - 核心接口：`transportation_air_passenger`（航空客运量）, `transportation_railway_freight`（铁路货运量） ### 23. 农业数据 - 核心接口：`agriculture_grain_production`（粮食产量）, `agriculture_crop_planting_area`（农作物种植面积） ### 24. 导出 / 研究准备 - 核心：统一输出规则与命名规范 ### 25. 量化策略回测 - 核心接口：`stock_zh_a_daily`, `stock_zh_a_hist`, `futures_zh_daily`, `akquant` 库 *** ## Entity resolution rules ### 标的解析 - 优先识别股票名、代码、指数名、ETF 名、基金名 - 对中文简称先尝试匹配标准对象 - 重名时列出候选并澄清 - 证券代码统一为标准格式 ### 市场识别 - 默认按 A 股理解，除非明确提到其他市场 - 指数、ETF、个股分开判断 ### 时间默认值 - “最近走势” → 近 20 个交易日 - “最近一段时间” → 近 3 个月 - “财报 / 业绩” → 最近 8 个季度 + 最近年度 - “资金流最近” → 近 5～20 个交易日 - “宏观最近” → 最近 6～12 期 ### 板块口径默认值 - 行业优先用申万 / 中信口径 - 概念优先同花顺 / 东方财富口径 - 依赖口径差异时明确说明 *** ## Input normalization rules 数据请求前规范化： - 日期统一为 `YYYY-MM-DD` - 检查 `start_date <= end_date` - 未来日期自动裁剪到最近可用日期 - 裸代码如 `000001` 需澄清或说明补全规则 - 冲突参数先裁决后传递 *** ## Data retrieval rules ### 文档先行 - 确认接口名、必填参数、可选参数、返回字段 ### 字段确认 - 使用已知字段白名单或接口文档确认 - 字段不存在时明确说明 ### 默认分段拉取 - 日线/周线/月线：按年或季度切片 - 财报：按年份/报告期切片 - 分钟数据：按月/周切片 - 大批量多标的：按标的分批 + 日期分段 ### 重试与限流 - 仅对瞬时错误（网络抖动、超时、429）有限重试 - 批量拉取时加入节流 ### 分段合并 - 合并、去重、按主键排序 - 记录失败分段并明确告知用户 *** ## Output contract 默认输出结构： 1. 一句话结论 2. 数据范围与口径 3. 关键指标/表格 4. 异常点/风险点/解释限制 5. 本地输出文件路径 ### 结果交付形态 - 小结果：Markdown 摘要 + 简短表格 - 中等数据表：CSV - 大规模分析：Parquet - 可复用流程：附 Python 脚本 - 可视化：输出图表或说明 ### 元信息 生成数据文件时记录： - 接口名、请求参数、拉取时间 - 数据行数、字段列表 - 失败分段/缺失情况 *** ## Data quality rules 数据拉取后检查： - schema 校验 - 关键字段存在性检查 - 主键去重 - 固定排序 - 日期标准化 - 数值字段类型规范化 ### 空结果处理 区分空表原因： - 非交易日 - 区间无数据 - 股票未上市 - 参数错误 *** ## Cache and reuse rules 支持： - 基础表缓存（股票列表、交易日历、指数基础信息） - 增量更新，避免全量重拉 - 大任务断点续跑 - 结果文件规范命名 推荐命名格式： - `daily_600519_2023-01-01_2023-12-31_2026-03-22.csv` - `financial_300750_2026-03-22.parquet` 缓存命中时说明来源。 *** ## Error handling 采用“人话 + 调试细节分层”方式输出错误。 ### 用户可见层 - akshare 包未安装 - 当前接口需要网络连接 - 时间范围过大，已自动分段拉取 - 股票名称不唯一，请确认 - 结果为空，可能因为非交易日/标的未上市 ### 调试层 必要时提供： - 接口名、参数 - 失败分段 - 异常原文 ### 部分成功原则 明确说明： - 成功部分 - 失败部分 - 是否生成不完整结果 *** ## Recommended minimal interface set 核心接口集： - `stock_zh_a_hist`：A股历史行情 - `stock_zh_a_spot`：A股实时行情 - `stock_info_a_code_name`：股票代码和名称 - `stock_financial_analysis_indicator`：财务分析指标 - `stock_balance_sheet_by_report_em`：资产负债表 - `stock_income_statement_by_report_em`：利润表 - `stock_em_flows`：资金流向数据 - `stock_hsgt_hold`：沪深港通持股 - `stock_board_industry_spot_em`：行业板块行情 - `stock_board_concept_spot_em`：概念板块行情 - `stock_limit_up_board_em`：涨停板数据 - `stock_news_em`：股票新闻 - `stock_announcement`：股票公告 - `macro_china_cpi`：中国CPI数据 - `macro_china_pmi`：中国PMI数据 - `stock_us_spot`：美股实时行情 - `stock_hk_spot`：港股实时行情 - `futures_zh_realtime`：期货实时行情 - `futures_zh_daily`：期货日线数据 - `futures_contract_info_shfe`：期货合约信息 - `option_zh_sina_spot`：期权实时行情 - `option_zh_sina_daily`：期权日线数据 - `fund_open_fund_info_em`：开放式基金信息 - `fund_etf_hist_sina`：ETF历史数据 - `forex_spot_quote`：外汇现货报价 - `forex_rate_history`：汇率历史数据 - `bond_zh_cn_basic`：中国债券基本信息 - `bond_zh_cn_hist`：中国债券历史数据 - `crypto_currency_hist`：加密货币历史数据 - `crypto_currency_spot`：加密货币实时行情 - `industry_energy_thermal_power_generation`：火力发电量 - `industry_energy_thermal_power_installed_capacity`：火力发电装机容量 - `global_economic_indicator`：全球经济指标 - `global_economic_indicator_country`：国家经济指标 - `new_energy_vehicle_sales`：新能源汽车销量 - `new_energy_vehicle_production`：新能源汽车产量 - `digital_economy_internet_user`：互联网用户数 - `digital_economy_mobile_user`：移动用户数 - `financial_market_interbank_rate`：银行间利率 - `financial_market_shibor`：上海银行间同业拆放利率 - `real_estate_house_price`：房价数据 - `real_estate_investment`：房地产投资数据 - `transportation_air_passenger`：航空客运量 - `transportation_railway_freight`：铁路货运量 - `agriculture_grain_production`：粮食产量 - `agriculture_crop_planting_area`：农作物种植面积 *** ## Best practices - 先理解任务，再选接口 - 先核心数据，再扩展 - 先给结论，再给证据 - 默认说人话，不堆字段名 - 对模糊中文表达有合理默认口径 - 大任务先给执行计划 - 导出任务保留脚本、元信息、文件路径 - 量化回测明确策略逻辑、时间范围和资金管理 - 回测结果结合交易成本和滑点分析 - 策略优化避免过拟合，使用样本外数据验证 *** ## Quick rule 当用户提到： - 看走势 - 查财报 - 比较公司 - 看板块 - 看资金流 - 梳理公告新闻 - 看宏观 - 看期货行情 - 看期货实时行情 - 看期货主力合约 - 看期权数据 - 看基金数据 - 看外汇数据 - 看债券数据 - 看加密货币 - 看行业经济数据 - 看全球经济数据 - 看新能源数据 - 看数字经济数据 - 看金融市场数据 - 看房地产数据 - 看交通运输数据 - 看农业数据 - 看股票实时行情 - 实时价格 - 现在价格 - 当前行情 - 拉数据导出 - 测试交易策略 - 回测量化模型 先想： **这是什么任务？默认该走哪条数据工作流？结果应该怎样交付才真正有用？**