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stock01stock01 开发

Agent Skill

stock01 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,822

周安装

120

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

989
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:stock01(stock01 开发)
来源仓库:https://github.com/kangqirun/stock01
安装命令:
openclaw skills install stock01
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 stock01

简介

计算股票或组合的年化收益率,支持按股票代码+日期范围自动拉取K线计算,也支持直接输入初始/最终资金计算,输出年化收益率、总收益率、最大回撤、夏普比率等完整绩效报告

SKILL.md

name
BitSoul-Stock-Skill
description
计算股票或组合的年化收益率,支持按股票代码+日期范围自动拉取K线计算,也支持直接输入初始/最终资金计算,输出年化收益率、总收益率、最大回撤、夏普比率等完整绩效报告
metadata
openclaw
emoji
📊
homepage
https://www.aicodingyard.com
requires
env
bins
optional
env
pythonPackages
network
primaryEnv
BITSOUL_TOKEN

年化收益率计算 Skill

帮助用户计算股票或投资组合的年化收益率,支持两种模式:

  1. 股票模式:输入股票代码 + 日期区间,自动拉取K线数据并计算
  2. 资金模式:直接输入初始资金、最终资金、持有天数,快速计算

Token 配置

本 skill 需要有效的 BITSOUL_TOKEN 才能访问股票数据。 token 可前往 <https://www.aicodingyard.com> 免费注册申请。

触发场景

当用户说以下内容时,触发本 skill:

  • "帮我算一下XX股票的年化"
  • "计算年化收益率"
  • "我持有XXX,买入价YYY,现在ZZZ,年化多少"
  • "从X日到Y日的年化"
  • "年化收益是多少"
  • "算算这个策略年化怎么样"

运行逻辑

import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'scripts'))
from stock_api import StockApi

api = StockApi()

模式一:按股票代码 + 日期区间计算

适用场景:用户给出了股票代码、买入日期、卖出(或当前)日期。

# 获取区间内收盘价序列,构建权益曲线
klines = api.get_daily_kline([code], start_date, end_date)

# 以第一日收盘价为基准,构建等比权益曲线
initial_price = klines[0].close
equity_curve = [k.close / initial_price * initial_cash for k in klines]

# 计算总收益率
total_return = api.get_total_return(equity_curve[0], equity_curve[-1])

# 计算交易天数
trading_days = len(equity_curve) - 1

# 计算年化收益率(核心接口)
annualized_return = api.get_annualized_return(total_return, trading_days)

# 计算最大回撤
max_drawdown_pct = api.get_max_drawdown_pct(equity_curve)

# 计算夏普比率
sharpe = api.get_sharpe_ratio(equity_curve)

模式二:直接输入资金数据计算

适用场景:用户直接提供了初始资金/价格、最终资金/价格、持有天数。

# 用户提供 initial_value, final_value, days
total_return = api.get_total_return(initial_value, final_value)
annualized_return = api.get_annualized_return(total_return, days)

模式三:完整回测结果计算(最全面)

适用场景:用户要求完整的绩效报告,或提供了多笔交易记录。

# 如果有完整权益曲线和交易记录
report = api.calculate_metrics(equity_curve, trades, initial_cash, trading_days)
# report 包含: annualized_return_pct, total_return_pct, max_drawdown_pct, sharpe_ratio, calmar_ratio 等

输出格式(强制执行)

计算完成后,必须按以下格式输出报告,禁止简化:

📊 年化收益率分析报告
════════════════════════════════
股票/策略:{名称或描述}
分析区间:{start_date} ~ {end_date}({trading_days} 个交易日)

┌─────────────────────┬──────────────┐
│ 指标                │ 数值         │
├─────────────────────┼──────────────┤
│ 年化收益率          │ XX.XX%       │
│ 总收益率            │ XX.XX%       │
│ 最大回撤            │ -XX.XX%      │
│ 夏普比率            │ X.XX         │
└─────────────────────┴──────────────┘

结论:{根据年化收益率给出简短评价,如:年化收益率 XX%,{高于/低于} 市场平均水平(约8-12%),{表现优秀/表现一般/表现较差}。}

⚠️ 免责声明:本结果仅供参考,不构成投资建议。

注意事项

  • 股票显示格式:输出股票代码时,必须同时附上股票名称,使用 api.get_symbol_basic_infomation(code).name 获取,格式如 600519.SH(贵州茅台)
  • 年化收益率公式(1 + total_return) ^ (252 / trading_days) - 1,其中 252 为年交易日数,直接调用 api.get_annualized_return() 即可,禁止自己实现公式
  • 数据不足处理:如果交易天数少于 5 个交易日,提示用户数据不足,无法计算有意义的年化收益率
  • 收益率参照:年化收益率超过 20% 为优秀,10-20% 为良好,0-10% 为一般,负值为亏损

示例请求

  • 帮我算一下贵州茅台从2025年1月到2025年12月的年化收益率
  • 我在2025年3月1日以50元买入000001.SZ,现在涨到60元,持有了180天,年化多少?
  • 计算一下工业富联最近一年的年化收益率和最大回撤
  • 初始资金100万,现在变成了120万,持有了200个交易日,年化是多少

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

70.5%
按下载量换算697

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

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。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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