agent-stock

核心功能与用法

Agent Stock 是一款面向股票投资者的 AI 量化交易技能包，集成四大核心能力：

1. 实时数据查询：获取股市行情、个股信息及市场动态
2. 智能选股系统：基于短线交易策略，通过多维度筛选优质标的（详见 screen.md）
3. 交易决策辅助：提供个股买卖点分析、趋势判断与风险提示（详见 trade.md）
4. 持仓深度分析：诊断现有持仓结构，评估风险敞口与优化建议（详见 holdings.md）

安装与部署

依赖 agent-stock 命令行工具，支持 uv/pip 双渠道安装：

uv tool install agent-stock   # 推荐
pip3 install agent-stock      # 备选

显著优势

• AI + 量化融合：将传统技术指标与人工智能分析相结合
• 实时性：直连市场数据源，延迟低、更新快
• 模块化设计：选股/交易/持仓三大工作流独立，按需调用
• 开发者友好：CLI 工具形式，便于集成至自动化交易系统

局限性与风险

• 数据源依赖：未披露具体数据提供商，数据质量与稳定性存疑
• 合规盲区：未明确是否取得金融信息服务资质，A股/港股/美股合规性未说明
• 策略黑箱：选股与交易逻辑未开源，用户无法审计算法逻辑
• 无回测验证：缺乏历史业绩回测数据，策略有效性未经验证
• 版本较早期：v0.2.6 处于快速迭代期，API 稳定性可能波动

适合人群

• 具备 Python 基础的量化交易爱好者
• 需要自动化数据获取的短线交易者
• 希望用 AI 辅助决策的个人投资者（非专业资管机构）

风险提示

⚠️ 金融高风险：股票投资存在本金损失风险，AI 建议不构成投资依据
⚠️ 合规风险：部分地区需持牌提供投资咨询，使用前请确认当地法规
⚠️ 技术风险：自动化交易可能因网络/数据延迟导致指令异常

核心用法

Agent Stock 是一款面向股票量化交易的 AI 技能包，采用纯 Markdown 文档架构设计，本身不包含任何可执行代码。该技能包通过结构化提示词模板，引导 AI Agent 完成三类核心任务：

1. 短线交易选股：基于 screen.md 模板，执行技术面筛选与行业轮动分析
2. 交易决策辅助：基于 trade.md 模板，对目标个股进行买卖点研判与仓位建议
3. 持仓组合分析：基于 holdings.md 模板，评估现有持仓的风险暴露与收益归因

使用前需先安装外部依赖 agent-stock CLI 工具（支持 uv/pip 安装），所有行情数据获取均通过该工具完成，分析结果默认保存至本地 dist/ 目录。

显著优点

• 架构安全：纯文档型设计，无代码执行风险，无网络直连行为
• 工作流清晰：三类场景对应独立模板，降低提示词工程复杂度
• 数据本地化：分析报告本地存储，不上传第三方服务器
• 合规友好：不收集用户敏感信息，GDPR/CCPA 六项合规检查全部通过

潜在缺点与局限性

• 功能依赖外部工具：核心数据能力完全绑定 stock CLI，该工具的安全性、数据源质量、更新维护状态需单独评估
• 无实时行情直连：依赖本地 CLI 工具的数据刷新机制，可能存在延迟
• T3 来源可信度：个人开发者 AnoyiX 维护，无企业背书，代码透明度待提升（未提供 GitHub 仓库链接）
• 投资效果无保证：安全认证报告明确声明不对投资效果做任何保证

适合人群

• 具备 Python 环境配置能力的进阶用户
• 偏好技术分析、量化选股的个人投资者
• 愿意自行承担投资风险、将 AI 分析作为参考而非决策依据的用户

常规风险

• 外部工具供应链风险：stock CLI 工具来源需自行验证，建议从官方 PyPI 安装并关注版本更新
• 投资风险认知：自动化分析存在模型幻觉可能，股票市场波动可能导致本金损失
• 数据来源不确定性：未披露 stock CLI 的具体行情数据供应商，数据准确性与实时性存疑