核心用法
astock-analyst 是一款面向A股实盘的全流程量化分析工具，将AI定位为专业交易员的辅助角色，覆盖「数据采集→指标计算→荐股论证→自动盯盘→收盘复盘」完整闭环。
数据采集直接调用东方财富push2系列API（实时行情、历史K线、资金流向），无需登录，curl直取，内置IPv4强制、价格单位转换（分→元）、字段顺序校验等防错机制。
指标体系包含OBV能量潮、涨跌量不对称比（识别出货）、MACD/RSI/布林带、期望值公式及多周期均线，全部用Python内联计算，零依赖第三方库。
荐股五关论证是核心决策框架：硬门槛筛选（趋势+资金+无出货特征）→加分评分→期望值量化→趋势深度分析→风险点自我推翻。强制要求「宁可不推荐，不能乱推荐」。
自动化工作流提供盘前/开盘/盘中/收盘四段式cron配置，可直接注册到OpenClaw，实现异动自动播报、止损线监控、持仓更新。
显著优点
- 决策纪律化：五关论证+强制止损+仓位管理规则，用结构化流程对抗人性弱点
- 数据源透明：东方财富API公开可验证，无黑箱数据
- 零依赖部署：Python内联计算+标准curl，不绑特定环境
- 庄家识别：OBV+涨跌量不对称比+超大单流向，建立出货特征识别手册
- 错误沉淀：结构化复盘模板+learnings.md方法论积累
潜在局限
- API稳定性风险：东方财富未授权接口可能随时变更或限流
- 技术门槛：需配置datasaver工具获取资金流向，curl参数调优需一定经验
- 策略有效性未经验证：61种K线形态、11种选股策略为理论归纳，回测数据缺失
- 期望公式简化：基于近60日历史统计，对突变行情适应性有限
- 无实盘接入：仅提供决策建议，需人工下单执行
适合人群
- 有一定Python基础的量化爱好者
- 希望建立交易纪律、摆脱情绪干扰的散户投资者
- 需要自动化盯盘工具、减少盯盘时间的上班族交易者
常规风险
- 数据延迟：免费API非实时行情，高频交易场景不适用
- 过度拟合：历史统计指标可能在未来失效
- 止损执行：建议明确「跌破即出」，但人工执行仍有滑点风险
- 仓位集中：单只40%上限规则需自律遵守
- 合规边界：未涉及内幕信息，但需用户自行承担投资决策责任