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us-stock-radar-gold3bear美股雷达 gold3bear

Agent Skill

us-stock-radar-gold3bear 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

1,576

周安装

67

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

552
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:us-stock-radar-gold3bear(美股雷达 gold3bear)
来源仓库:https://github.com/gold3bear/us-stock-radar-gold3bear
安装命令:
openclaw skills install us-stock-radar-gold3bear
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 us-stock-radar-gold3bear

简介

美股行情与舆情监控工具。当用户询问「美股怎么样」「纳指」「标普」「道指」「美股大盘」「今晚美股」「US股」「美股行情」「美股期货」「NQ」「ES」时使用。支持Yahoo Finance获取实时行情,以及Google News RSS和X/Twitter舆情监控。📢微信公众号:PM熊叔(打造一人公司的投研团队)

SKILL.md

name
us-stock-radar
description
美股行情与舆情监控工具。当用户询问「美股怎么样」「纳指」「标普」「道指」「美股大盘」「今晚美股」「US股」「美股行情」「美股期货」「NQ」「ES」时使用。支持Yahoo Finance获取实时行情,以及Google News RSS和X/Twitter舆情监控。📢微信公众号:PM熊叔(打造一人公司的投研团队)

美股雷达 (US-Stock Radar)

数据源总览

数据源用途稳定性
Yahoo Finance主要指数(SPY/QQQ/DIA/IWM)实时行情⭐⭐⭐
Yahoo Finance个股行情(NVDA/AAPL/MSFT/TSLA等)⭐⭐⭐
TradingView 嵌入页NQ/ES 期货实时图表(浏览器截图)⭐⭐
Google News RSS美股突发新闻⭐⭐⭐

实时行情查询

NY Fed 宏观利率 API

import requests

def get_macro_rates():
    """NY Fed 官方利率(SOFR/EFFR/OBFR/TGCR/BGCR)"""
    url = "https://markets.newyorkfed.org/api/rates/all/latest.json"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept": "application/json"}
    r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    return r.json()["refRates"]
    # 返回: SOFR=3.64%, EFFR=3.64%, OBFR=3.64%, TGCR=3.62%, BGCR=3.62%

FRED 国债收益率

def get_treasury_yields():
    """10Y 和 2Y 国债收益率(无需 API key)"""
    for sid, name in [("DGS10", "10Y"), ("DGS2", "2Y")]:
        url = f"https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id={sid}&vintage_date=2026-04-24"
        r = requests.get(url, timeout=10)
        last = r.text.strip().split('\
')[-1]  # 格式: "2026-04-22,4.30"

Yahoo Finance(主要指数)

import requests

US_INDICES = {
    "^GSPC": "标普500",
    "^DJI": "道琼斯",
    "^IXIC": "纳斯达克",
    "^VIX": "VIX恐慌指数",
    "NQ=F": "纳斯达克期货(NQ)",
    "ES=F": "标普期货(ES)",
    "CL=F": "WTI原油",
    "GC=F": "黄金",
    "SI=F": "白银",
}

def get_us_indices():
    """批量获取美股指数 + 期货 + 大宗商品"""
    symbols = ",".join(US_INDICES.keys())
    url = f"https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/quote?symbols={symbols}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    results = r.json()["quoteResponse"]["result"]
    out = {}
    for item in results:
        sym = item["symbol"]
        name = US_INDICES.get(sym, sym)
        price = item.get("regularMarketPrice", 0)
        prev = item.get("regularMarketPreviousClose", 0)
        chg = item.get("regularMarketChange", 0)
        pct = item.get("regularMarketChangePercent", 0)
        arrow = "🔴" if chg > 0 else "🟢" if chg < 0 else "⚪"
        out[sym] = f"{arrow} {name}: {price} {chg:+.2f}({pct:+.2f}%)"
    return out

Yahoo Finance(个股行情)

import requests

MAJOR_STOCKS = {
    "NVDA": "英伟达",
    "AAPL": "苹果",
    "MSFT": "微软",
    "GOOGL": "谷歌",
    "AMZN": "亚马逊",
    "META": "Meta",
    "TSLA": "特斯拉",
    "AMD": "AMD",
    "NFLX": "Netflix",
    "CRM": "Salesforce",
}

def get_us_stocks(symbols):
    """获取美股个股行情,支持多代码"""
    if isinstance(symbols, str):
        symbols = [symbols]
    sym_str = ",".join([s.upper() for s in symbols])
    url = f"https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/quote?symbols={sym_str}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    results = r.json()["quoteResponse"]["result"]
    for item in results:
        sym = item["symbol"]
        name = item.get("shortName", sym)
        price = item.get("regularMarketPrice", 0)
        prev = item.get("regularMarketPreviousClose", 0)
        chg = item.get("regularMarketChange", 0)
        pct = item.get("regularMarketChangePercent", 0)
        arrow = "🔴" if chg > 0 else "🟢" if chg < 0 else "⚪"
        print(f"{arrow} {name}({sym}): {price} {chg:+.2f}({pct:+.2f}%)")

主流代码速查

股票/指数代码板块
标普500 ETFSPY大盘
纳指100 ETFQQQ科技
道指 ETFDIA蓝筹
小盘股IWM风险偏好
英伟达NVDAAI/芯片
苹果AAPL科技
特斯拉TSLA新能源
AMDAMD芯片
谷歌GOOGL科技/AI
亚马逊AMZN电商/云
MetaMETA社交/AI
微软MSFT科技/云

舆情监控

Google News Live(突发新闻)

https://news.google.com/rss/search?q=US+stock+market+when:1h
https://news.google.com/rss/search?q=Nasdaq+S%26P+500+when:1h
https://news.google.com/rss/search?q=Treasury+yield+Fed+when:1h
https://news.google.com/rss/search?q=Nvidia+AI+stock+when:1h

X/Twitter 美股舆情

使用 browser 工具访问 @bearfrom2077:

https://x.com/search?q=%24NVDA+%24TSLA+stock&f=live
https://x.com/search?q=nasdaq+fed+rate&f=live
https://x.com/search?q=S%26P+500+earnings&f=live

核心关键词:

  • $NVDA / $TSLA / $AMD — 个股讨论
  • S&P 500 / Nasdaq — 大盘
  • Fed rate / Treasury — 宏观
  • CPI / jobs report — 数据发布

情报解读框架

指标阈值信号
VIX> 20恐慌加剧
VIX< 15乐观
纳指 vs 标普纳指强 > 1%科技主线
NQ期货盘前大跌 > 1%A股/港股承压
黄金突破 2000避险情绪
10年美债突破 4.5%股市压力
SOFR vs Fed Rate低于目标区间下限流动性充裕
10Y - 2Y 利差倒挂加深经济衰退预警
10Y - 2Y 利差利差扩大衰退风险缓解

分析顺序:

  1. SOFR/EFFR — 基准利率,了解美联储立场
  2. 10Y/2Y 国债收益率 — 利率走廊和经济预期
  3. 10Y-2Y 利差 — 衰退概率
  4. VIX — 市场情绪温度计
  5. NQ/ES 期货 — 盘前大盘方向
  6. SPY/QQQ/DIA — 三大指数
  7. 科技巨头(NVDA/AAPL/MSFT)— 主线
  8. 黄金/原油 — 宏观背景
  9. 给出综合判断

Cron 配置建议

频率内容适用场景
每15分钟NQ + ES 期货A股开盘前参考
每30分钟SPY + QQQ + VIX盘中监控
每小时科技巨头 + 黄金原油宏观背景
有问才查个股行情被动触发

快速查询命令

cd C:\Users\gold3\.openclaw\workspace\skills\us-stock-radar\scripts

# 美股主要指数+期货+大宗商品
python us_index.py

# 个股行情(传入股票代码)
python us_quote.py NVDA TSLA AAPL

# 科技巨头组合
python tech_giants.py

# 美股仪表盘(指数+巨头)
python dashboard.py

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

84.63%
按下载量换算467

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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