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stock-data-collector股票数据采集器

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

17,345

周安装

730

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

6,074
OpenClaw

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

MIT-0

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:stock-data-collector(股票数据采集器)
来源仓库:https://github.com/wang-junjian/stock-data-collector
安装命令:
openclaw skills install stock-data-collector
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install stock-data-collector

简介

整理A股和港股指定股票的历史数据。支持多股票批量整理、多种时间周期(日线/周线/月线/分钟线)、数据导出为CSV格式。使用场景:(1)“整理贵州茅台和腾讯的历史数据”,(2)“批量整理我的自选股”,(3)“整理只某股票的所有历史数据”。

SKILL.md

name
stock-data-collector
description
整理A股和港股指定股票的历史数据。支持多股票批量整理、多种时间周期(日线/周线/月线/分钟线)、数据导出为CSV格式。使用场景:(1) "整理贵州茅台和腾讯的历史数据",(2) "批量整理我的自选股",(3) "获取某只股票的所有历史数据"。

股票历史数据整理技能

整理A股和港股指定股票的历史数据,支持批量整理和多周期数据。

支持的市场

  • A股:上海证券交易所(600xxx, 688xxx)、深圳证券交易所(000xxx, 001xxx, 300xxx)
  • 港股:香港联合交易所(0xxxx, 1xxxx, 8xxxx)

快速开始

单只股票整理

# A股示例:贵州茅台(600519)
python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A

# 港股示例:京东健康(06618)
python3 scripts/fetch_stock.py --code 06618 --market HK

批量整理

# 从列表文件批量整理
python3 scripts/batch_fetch.py --file stock_list.txt

# 命令行指定多只股票
python3 scripts/batch_fetch.py --codes 600519,000001,06618 --markets A,A,HK

详细用法

单只股票整理脚本

python3 scripts/fetch_stock.py [选项]

选项:
  --code CODE        股票代码(必需)
  --market MARKET    市场:A=A股,HK=港股(必需)
  --period PERIOD    时间周期:daily/weekly/monthly/1min/5min/15min/30min/60min(默认:daily)
  --start DATE       开始日期:YYYYMMDD(默认:20000101)
  --end DATE         结束日期:YYYYMMDD(默认:今天)
  --output DIR       输出目录(默认:./stock_data)
  --name NAME        股票名称(可选,自动获取)

示例:

# 整理贵州茅台日线数据
python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A

# 整理腾讯控股周线数据
python3 scripts/fetch_stock.py --code 00700 --market HK --period weekly

# 整理指定时间范围
python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A --start 20200101 --end 20231231

批量整理脚本

python3 scripts/batch_fetch.py [选项]

选项:
  --file FILE        股票列表文件(每行格式:代码,市场,名称)
  --codes CODES      股票代码列表,逗号分隔
  --markets MARKETS  市场列表,逗号分隔(A=A股,HK=港股)
  --names NAMES      股票名称列表,逗号分隔(可选)
  --period PERIOD    时间周期(默认:daily)
  --output DIR       输出目录(默认:./stock_data)

示例:

# 从文件批量整理
python3 scripts/batch_fetch.py --file my_stocks.txt

# 命令行批量整理
python3 scripts/batch_fetch.py --codes 600519,000001,06618 --markets A,A,HK

# 批量整理并指定输出目录
python3 scripts/batch_fetch.py --file my_stocks.txt --output ./my_portfolio_data

股票列表文件格式

创建一个文本文件,每行一只股票:

# my_stocks.txt
# 格式:股票代码,市场,股票名称(名称可选)
600519,A,贵州茅台
000001,A,平安银行
00700,HK,腾讯控股
06618,HK,京东健康
300750,A,宁德时代

数据源

  • A股数据:akshare(免费开源)
  • 港股数据:akshare + yfinance

数据字段

A股数据字段

  • 日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额、振幅、涨跌幅、涨跌额、换手率

港股数据字段

  • 日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额(根据数据源可能有所不同)

输出格式

所有数据导出为 CSV 格式,UTF-8编码,可直接用 Excel、Pandas 等工具打开。

文件命名规则:

{股票名称}_{股票代码}_{市场}_{周期}.csv
示例:贵州茅台_600519_A_daily.csv

依赖安装

# 安装必需的库
pip install akshare yfinance pandas

技能文件结构

stock-data-collector/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── scripts/
│   ├── fetch_stock.py          # 单只股票整理脚本
│   ├── batch_fetch.py          # 批量整理脚本
│   └── example_list.txt        # 股票列表示例
└── examples/                   # 示例文件(可选)

常见问题

Q: 如何知道某只股票的代码? A: A股600xxx/688xxx是沪市,000xxx/001xxx/300xxx是深市;港股是5位数字。

Q: 整理失败怎么办? A: 检查网络连接,确认股票代码正确。部分港股可能需要用 yfinance 作为备选数据源。

Q: 数据频率有哪些选项? A: 支持 daily(日线)、weekly(周线)、monthly(月线)、以及分钟级数据(1min/5min/15min/30min/60min)。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

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

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

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

OpenClaw

96.88%
按下载量换算5,884

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。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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