Stock Filter Skills

📈 专业股票筛选与题材分析工具箱

专业股票筛选分析工具集,17个CLI工具覆盖股票筛选、韭研数据、抖音热点三大模块,需API密钥接入。适合量化投资者与短线交易者快速获取多维度行情数据与题材分析。

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安装
2.4k
版本
1.3.0
CLS 安全性认证2026-07-12
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使用说明

核心功能

Stock Filter Skills 是一套面向股票投资者的专业CLI工具集,提供四大模块共17个工具,覆盖从基础筛选到深度分析的全流程需求。

股票筛选模块(6工具)

  • stock_filter:多条件组合筛选,支持分页排序
  • stock_filter_options:获取完整筛选维度字典
  • stock_search:关键词模糊搜索股票
  • stock_detail/stock_detail_batch:单只/批量获取PE/PB/ROE/毛利率/负债率/营收/净利润/大单/概念板块等核心指标
  • stock_compare:多股票横向对比,支持字段自定义

热门因子模块(6工具)

提供ROE高增长、营收增长等预设因子的CRUD管理,支持使用计数统计与自定义排序,便于构建个人选股策略库。

Jiuyan数据模块(3工具)

接入韭研社数据:

  • jiuyan_stock_analysis:股票综合分析报告
  • jiuyan_stock_theme:题材/主题映射
  • jiuyan_articles:批量获取深度文章

抖音热点模块(2工具)

  • douyin_hotspot_list/detail:短视频平台热点追踪,辅助捕捉市场情绪

显著优点

1. 高效批量处理stock_detail_batch并发请求,单只失败不影响整体
2. 灵活对比能力stock_compare支持字段白名单,结果精简

3. 数据维度丰富:涵盖财务指标、资金流向、概念板块、题材映射、社媒热点

4. 策略可沉淀:热门因子预设系统支持个人选股模板复用

潜在局限

  • 依赖外部API:需自建或第三方提供STOCK_API_BASE_URL服务,数据质量取决于后端
  • 认证门槛:必须申请STOCK_API_KEY,个人用户可能获取困难
  • 无可视化:纯CLI输出,需配合其他工具做图表分析
  • 时效性未明:未标注数据延迟程度,分钟级/日级存疑

适合人群

  • 量化交易者:需要程序化获取标准化财务数据
  • 短线/题材选手:依赖韭研社题材映射与抖音热点捕捉情绪
  • 私募/机构研究员:批量监控股票池,快速横向对比
  • 不适合:纯小白投资者(无图形界面)、长线价值投资者(数据维度偏重交易面)

常规风险

  • API密钥泄露STOCK_API_KEY需妥善保管,建议在服务端环境变量配置
  • 数据依赖风险:后端服务中断或变更将导致全功能失效
  • 合规边界:抖音热点数据需确认是否涉及平台爬虫合规问题
  • 投资建议风险:工具仅提供数据聚合,不构成投资依据

安全解读

核心用法

Stock Filter Skills 提供四大模块共17个CLI工具,通过 Node.js 环境运行。用户需先配置 STOCK_API_BASE_URLSTOCK_API_KEY 环境变量,随后使用 node src/main.js <tool_name> '<JSON参数>' 格式调用。

股票筛选模块stock_filter_options 获取可用筛选维度后,使用 stock_filter 执行多条件分页筛选;stock_search 支持关键词模糊搜索;stock_detail/stock_detail_batch 分别提供单只/批量股票指标查询(含PE/PB/ROE/毛利率/负债率/营收/净利润/大单/概念板块);stock_compare 支持多股票关键指标横向对比。

热门因子模块:完整CRUD操作——hot_factor_list 查看预设、hot_factor_create 创建、hot_factor_update 更新、hot_factor_delete 删除、hot_factor_sort 调整排序,hot_factor_use 记录使用频次。

Jiuyan数据模块jiuyan_stock_analysis 获取股票综合分析,jiuyan_stock_theme 提取主题/题材数据,jiuyan_articles 批量拉取文章详情。

抖音热点模块douyin_hotspot_list 分页浏览热点,douyin_hotspot_detail 查询单条热点详情。

显著优点

  • 功能覆盖全面:从基础筛选到韭研深度分析再到抖音舆情,形成"数据-分析-舆情"闭环
  • 批量效率优化stock_detail_batch 并发请求设计,单只失败不影响整体结果
  • 灵活配置:API端点、超时时间、密钥均通过环境变量注入,无硬编码
  • 代码结构清晰:247行9文件模块化设计,无eval/exec/system等危险函数
  • 依赖风险极低:仅依赖dotenv@16.4.0,无已知CVE漏洞

潜在缺点与局限性

  • 服务端依赖性强:所有功能依赖用户自行配置的API服务,无内置数据源
  • T3级来源风险:发布者为个人开发者afengzi,无组织背书,无GitHub仓库信息
  • 网络配置责任转移:需用户自行验证API服务端可信度、HTTPS加密、隐私政策
  • 密钥管理风险:虽采用环境变量注入,但用户若配置不当(如提交至版本控制)将导致泄露
  • 无容错降级:API服务端不可用时工具完全失效,无本地缓存或备用机制

适合人群

  • 已有私有股票API服务的量化投资者
  • 需要批量处理股票数据的研究人员
  • 关注韭研社区深度分析与抖音舆情的主题投资者
  • 具备Node.js环境配置能力的技术型用户

常规风险

  • 数据泄露风险:若配置HTTP明文端点或不可信服务商,股票代码、查询模式等数据可能被截获
  • API密钥滥用:密钥泄露后可能被第三方盗用配额或恶意调用
  • 服务端数据可信度:API返回数据质量与及时性完全依赖服务商,本skill不做校验
  • 合规边界:韭研数据与抖音热点可能涉及非公开信息或爬虫数据,用户需自行评估使用合规性

Stock Filter Skills 内容

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