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开发需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计异常

financial-data-fetcher金融数据获取器

Agent Skill

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

总安装

12,945

周安装

748

GitHub Stars

18

下载量

7,498
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:financial-data-fetcher(金融数据获取器)
来源仓库:https://github.com/gracefullight/stock-checker
仓库路径:skills/financial-data-fetcher
安装命令:
npx skills add https://github.com/gracefullight/stock-checker --skill 'Financial Data Fetcher'
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/gracefullight/stock-checker --skill 'Financial Data Fetcher'

简介

financial-data-fetcher 用于辅助数据整理、表格处理和指标计算。

  • 适合让 Agent 清洗字段、汇总数据或生成统计口径,需确认数据来源和时间范围。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。
  • 涉及敏感数据或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Financial Data Fetcher Skill

Provides comprehensive market data access for AI trading agents.

Overview

This skill fetches:

  • Real-time and historical OHLCV price data
  • Financial news from multiple sources
  • Fundamental data (P/E ratios, earnings, market cap)
  • Market snapshots and quotes

Tools

1. get_price_data

Fetches historical or real-time price data for symbols.

Parameters:

  • symbols (required): List of ticker symbols (e.g., ["AAPL", "MSFT"])
  • timeframe (optional): "1Min", "5Min", "1Hour", "1Day" (default: "1Day")
  • start_date (optional): Start date in YYYY-MM-DD format
  • end_date (optional): End date in YYYY-MM-DD format
  • limit (optional): Number of bars to fetch (default: 100)

Returns:

{
  "success": true,
  "data": {
    "AAPL": [
      {
        "timestamp": "2025-10-30T09:30:00Z",
        "open": 150.25,
        "high": 151.50,
        "low": 149.80,
        "close": 151.00,
        "volume": 5000000
      }
    ]
  }
}

Usage:

python scripts/fetch_data.py get_price_data --symbols AAPL MSFT --timeframe 1Day --limit 30

2. get_latest_news

Fetches recent financial news for symbols.

Parameters:

  • symbols (required): List of ticker symbols
  • limit (optional): Number of news items (default: 10)
  • sources (optional): News sources to query (default: all)

Returns:

{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "symbol": "AAPL",
      "headline": "Apple announces new product line",
      "summary": "...",
      "source": "Bloomberg",
      "url": "https://...",
      "published_at": "2025-10-30T08:00:00Z",
      "sentiment": "positive"
    }
  ]
}

3. get_fundamentals

Fetches fundamental data for symbols.

Parameters:

  • symbols (required): List of ticker symbols
  • metrics (optional): Specific metrics to fetch (default: all)

Returns:

{
  "success": true,
  "data": {
    "AAPL": {
      "market_cap": 3000000000000,
      "pe_ratio": 28.5,
      "eps": 6.42,
      "dividend_yield": 0.52,
      "beta": 1.2,
      "52_week_high": 200.00,
      "52_week_low": 120.00
    }
  }
}

4. get_market_snapshot

Gets current market snapshot with real-time quotes.

Parameters:

  • symbols (required): List of ticker symbols

Returns:

{
  "success": true,
  "data": {
    "AAPL": {
      "price": 151.00,
      "bid": 150.98,
      "ask": 151.02,
      "bid_size": 100,
      "ask_size": 200,
      "last_trade_time": "2025-10-30T15:59:59Z",
      "volume": 50000000,
      "vwap": 150.75
    }
  }
}

Implementation

See scripts/fetch_data.py for full implementation using Alpaca API and yfinance.

Rate Limiting

  • Alpaca API: 200 requests/minute
  • News API: 25 requests/day (free tier)
  • Caching: 5-minute cache for real-time data

Error Handling

All tools return consistent error format:

{
  "success": false,
  "error": "Error message",
  "error_code": "INVALID_SYMBOL"
}

Integration Example

from claude_skills import load_skill

skill = load_skill("financial_data_fetcher")

# Get price data
result = skill.get_price_data(
    symbols=["AAPL", "MSFT"],
    timeframe="1Day",
    limit=30
)

if result["success"]:
    prices = result["data"]
    # Use in trading strategy

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.51%
按下载量换算2,663

Claude

28.76%
按下载量换算2,156

Cursor

20.21%
按下载量换算1,515

Gemini CLI

10%
按下载量换算750

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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