agent-stock

核心功能概述

agent-stock 是一款面向短线交易场景的 AI 量化交易技能包，通过 stock 命令行工具提供股市实时数据获取、智能选股、交易决策支持与持仓分析等能力。该工具支持 uv/pip 快速安装，版本迭代至 v0.2.5。

显著优点

• 实时数据接入：直连市场数据源，支持个股与大盘实时行情获取
• 场景化工作流：内置三大核心场景——短线选股（screen）、交易决策（trade）、持仓分析（holdings），降低用户决策门槛
• AI 辅助决策：结合自然语言需求生成量化策略建议，适合非专业投资者快速上手
• 开源透明：源码托管于 GitHub，便于技术用户审计与二次开发

潜在局限与风险

• 未经验证的安全报告：当前安全认证为系统自动生成的占位文档，未执行实际安全扫描，代码可信度存疑
• 量化策略黑箱风险：AI 生成的选股/交易建议缺乏可解释性，可能存在过拟合或市场适应性偏差
• 实时数据依赖性：数据延迟或接口故障将直接影响决策有效性
• 合规边界模糊：未明确说明是否涉及实盘交易接入，需用户自行甄别自动化交易的法律合规性

适合人群

短线交易者、量化投资初学者、需要快速获取市场数据并辅助决策的个人投资者。不适合追求长期价值投资或需要严格风控审计的机构投资者。

常规风险提示

金融市场投资风险极高，任何 AI 建议均不构成投资建议。用户需独立承担交易决策后果，建议先用模拟盘验证策略有效性。

核心用法

agent-stock 是一款面向量化交易场景的 AI 技能包，本身为纯 Markdown 文档型技能，不含可执行代码。其核心工作模式是：通过结构化工作流文档，指导 AI Agent 调用外部 stock 命令行工具完成三类任务：

1. 短线选股：参考 screen.md 文档，基于技术指标（如均线、成交量、MACD 等）筛选候选标的
2. 交易决策：参考 trade.md 文档，针对特定个股进行买卖点分析、仓位建议与风险评估
3. 持仓分析：参考 holdings.md 文档，导入用户持仓数据，生成盈亏分析、集中度检查与调仓建议

用户需先通过 uv tool install agent-stock 或 pip install agent-stock 安装底层 stock CLI 工具，该工具负责实际的数据获取与计算。

显著优点

• 零代码嵌入：纯文档架构，无本地执行风险，AI 通过阅读指令理解任务
• 模块化工作流：选股、交易、持仓三大场景文档分离，便于按需调用
• 输出可控：结果统一保存至 dist/ 子目录，不污染系统关键路径
• 隐私友好：不直接收集个人数据，分析过程在本地完成

潜在缺点与局限性

• 外部依赖黑箱：stock CLI 的数据来源、更新频率、计算逻辑未在技能内披露，用户难以审计
• 金融数据质量未知：未说明是否接入付费级行情源，免费数据源可能存在延迟或精度问题
• 无回测验证：工作流侧重"实时分析"，缺乏历史策略回测框架
• T3 来源风险：个人开发者维护，长期更新保障存疑
• 合规边界模糊：未明确是否覆盖 A 股/港股/美股，不同市场监管要求差异大

适合人群

• 有一定 Python/CLI 使用基础、希望快速搭建 AI 量化工作流的个人投资者
• 需要结构化交易决策辅助、但不追求全自动执行的半主动交易者
• 愿意自行验证外部工具来源、对数据质量有基本判断能力的技术型用户

常规风险

• 数据风险：依赖未经验证的第三方金融数据，可能出现行情延迟、错误甚至中断
• 决策风险：AI 建议仅供参考，不构成投资依据；技能未内置风控模块
• 凭证泄露：若 stock CLI 需要 API Key，用户可能在命令行中误暴露敏感信息
• 版本漂移：技能版本（0.2.5）与底层 CLI 版本可能不匹配，导致行为异常

> ⚠️ 免责声明：本技能不提供任何投资建议，金融市场有风险，决策需谨慎。