agent-stock

核心用法

agent-stock 是一款面向个人投资者的AI量化交易命令行工具，基于Python开发，提供三类核心功能：

1. 实时数据获取：通过 stock 命令获取市场大盘、个股实时行情及历史数据
2. 智能选股（screen）：内置多因子筛选策略，支持技术指标（均线、MACD、RSI等）与基本面条件组合选股
3. 交易决策（trade）：基于量价分析、趋势判断生成买卖点建议
4. 持仓分析（holdings）：导入持仓数据，进行收益归因、风险敞口与再平衡建议

显著优点

• 本地化部署：CLI工具形式，数据与策略运行在用户本地，隐私可控
• 开源透明：GitHub开源，策略逻辑可审计、可二次开发
• 低门槛接入：支持 uv/pip 一键安装，无需复杂环境配置
• AI增强决策：结合大模型理解用户需求，自然语言生成交易方案

潜在局限

• 数据质量依赖：免费数据源可能存在延迟或覆盖不全，高频交易受限
• 策略回测缺失：当前版本未内置历史回测模块，策略有效性验证不足
• 非金融持牌工具：开发者无证券投资咨询资质，输出仅作参考
• 模型幻觉风险：AI生成的交易建议可能基于过时或错误数据推理

适合人群

• 具备Python基础的量化爱好者
• 希望系统化选股的中低频个人投资者
• 需要持仓可视化分析的长期持股用户

常规风险

⚠️ 股市有风险，工具输出不构成投资建议；用户需独立判断，建议先用模拟盘验证策略。

核心用法

agent-stock 是一款面向股票量化交易的AI辅助决策技能，采用纯文档型架构（T-MD分类），本身不含任何可执行代码。用户通过自然语言与AI交互，AI根据内置的Markdown工作流文档，调用外部 stock CLI工具完成数据获取和分析任务。

主要功能场景：

• 短线交易选股：基于技术指标和筛选条件，生成候选股票清单
• 交易决策辅助：针对特定个股，分析买卖点、风险评估
• 持仓分析诊断：导入用户持仓，评估组合风险与优化建议

显著优点

1. 极致安全：100% Markdown文档，无脚本文件、无危险函数（无eval/exec/system）、无网络请求代码，安全扫描满分通过
2. 架构解耦：Skill本身仅提供工作流指导，实际数据获取由独立的 stock CLI工具完成，职责清晰
3. 透明可控：全部5个文件开源可查，行为完全可预测，无黑箱逻辑
4. 隐私友好：不收集用户数据，不访问环境变量，符合GDPR/CCPA

潜在局限

1. 外部依赖必需：必须单独安装 stock CLI工具（uv tool install agent-stock 或 pip），Skill本身无法独立运行
2. 功能边界依赖外部工具：数据覆盖范围、实时性、准确性完全取决于 stock 工具的实现，Skill不做保证
3. 无企业背书：作者为个人开发者（T3级别），无组织级维护承诺
4. 投资免责声明缺失：当前版本未内置投资风险提示（建议后续补充）

适合人群

• 已有Python环境、能接受命令行操作的股票投资者
• 偏好"AI+本地工具"组合，追求数据自主可控的用户
• 需要结构化交易工作流指导，而非直接获取交易信号的投资者

常规风险

• 工具链风险：stock CLI工具的数据源安全性、API稳定性需用户自行评估
• 投资决策风险：AI分析结果仅供参考，不构成投资建议，股市有风险
• 版本兼容性：Skill与外部CLI工具的版本匹配需关注
• 合规提示：建议用户确认所在地区对自动化交易工具的监管要求