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Category: Data & AnalyticsNo API key required

行情研判 数据洞察 决策参考

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personAuthor: u_60e83e07hubenterprise
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⚠️ 本内容仅供一般信息参考，不构成法律、财务、税务、投资或医疗建议。 涉及合同签署、报税、投资、诊疗等专业决策时，请务必咨询持证专业人士，并由使用者自行承担决策后果。

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股票预测与推荐分析 Skill 使用指南

一、能力边界：一页纸速查卡

1.1 本 Skill 能做什么

| 能力项 | 说明 | 输出形式 | |--------|------|----------| | 数据解析 | 读取 CSV / Excel / JSON 格式的股票历史行情数据 | 标准化表格 | | 趋势识别 | 基于移动平均线、MACD、RSI 等指标计算技术面信号 | 指标数值 + 信号标记 | | 结构化报告 | 将多列原始数据整理为带结论的分析摘要 | Markdown 报告 | | 批量处理 | 对同一目录下多个文件执行相同分析流程 | 分文件输出结果 | | 字段校验 | 检查数据完整性，标记缺失或异常值 | 校验报告 |

1.2 本 Skill 不能做什么

| 限制项 | 说明 | |--------|------| | 不提供确定性预测 | 任何输出均为概率性参考，不构成对未来行情的保证 | | 不替代专业投顾 | 不涉及基本面深度调研、公司财务审计、行业政策解读 | | 不处理实时行情 | 仅针对用户提供的静态数据文件进行分析 | | 不输出买卖指令 | 不生成"买入""卖出""持有"等操作性指令 | | 不承担决策责任 | 用户依据输出做出的任何决策，责任自负 |

1.3 适用对象

  • 金融数据分析学习者
  • 量化策略研究入门者
  • 需要快速整理行情数据格式的研究人员
  • 对技术指标计算过程感兴趣的开发者

二、触发方式：场景映射表

| 用户说（大白话） | 触发词命中 | 本 Skill 响应动作 | |------------------|------------|-------------------| | "帮我看看这个股票数据文件" | 行情分析 | 解析文件 → 生成结构化摘要 | | "预测一下下周走势" | 股票预测 | 基于历史数据计算趋势指标 → 输出概率性参考 | | "这几只股票哪个值得关注" | 股票推荐 | 对比多文件指标 → 输出排序参考（非投资建议） | | "分析一下这个 CSV 里的数据" | 数据解读 | 字段校验 → 指标计算 → 报告生成 | | "批量跑一下这个文件夹" | 批量执行 | 遍历目录 → 逐文件分析 → 汇总输出 |

三、标准流程：从输入到输出

3.1 前置条件

| 条件项 | 要求 | |--------|------| | 数据格式 | CSV（逗号分隔）、Excel（.xlsx）、JSON（数组格式） | | 必需字段 | date（日期）、close（收盘价） | | 可选字段 | open、high、low、volume、code（股票代码） | | 文件命名 | 建议格式：{股票代码}_{起始日期}_{结束日期}.csv，如 600519_20230101_20231231.csv | | 目录结构 | 待分析文件与 Skill 脚本置于同一目录，或提供绝对路径 |

3.2 执行步骤

第一步：环境确认

检查 Python 环境及依赖库：

python --version
pip list | grep -E "pandas|numpy"

若缺少依赖，执行：

pip install pandas numpy

第二步：单样本试运行

选取一个数据文件执行分析，核对输出字段是否完整：

python analyze.py --input sample.csv --input result_sample.md

检查输出文件中是否包含以下关键字段：

  • date_range：数据覆盖时间范围
  • price_stats：最高价、最低价、平均价、标准差
  • trend_signal：趋势方向（上升/下降/震荡）
  • volatility：波动率（年化）
  • data_quality：数据完整度（缺失值比例）

第三步：批量执行

确认单样本无误后，对全量数据执行：

python analyze.py --input-dir ./data --input-dir ./results

第四步：结果校验

随机抽取 3-5 条输出，与源数据交叉核对：

  • 日期范围是否与源文件一致
  • 收盘价极值是否与源数据吻合
  • 指标计算是否在合理区间（如 RSI 在 0-100 之间）

3.3 输出规范

输出文件为 Markdown 格式，结构如下：

# 股票数据分析报告

## 数据概览
- 股票代码：600519
- 数据范围：2023-01-01 至 2023-12-31
- 总记录数：243 条
- 缺失值：0 条（0.0%）

## 价格统计
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 最高收盘价 | 1,850.00 |
| 最低收盘价 | 1,520.00 |
| 平均收盘价 | 1,680.50 |
| 标准差 | 85.32 |

## 技术指标
| 指标 | 数值 | 信号 |
|------|------|------|
| MA20 | 1,690.20 | 价格高于均线 |
| RSI(14) | 58.30 | 中性偏强 |
| MACD | +12.50 | 金叉状态 |

## 趋势研判（仅供参考）
基于历史数据的技术面分析，该标的在统计区间内呈现**震荡上行**特征。
注意：此结论仅为数据模式描述，不构成任何投资建议。

四、置信度门控：不编造原则

4.1 信息缺失处理

当输入数据不满足分析条件时，输出中必须使用占位符标记：

| 场景 | 占位符 | 示例 | |------|--------|------| | 缺少收盘价字段 | [需核实:close字段缺失] | 无法计算价格统计 | | 数据不足 30 条 | [需核实:样本量不足] | 技术指标可能失真 | | 日期格式无法解析 | [需核实:日期格式异常] | 时间序列无法排序 | | 文件为空 | [需核实:文件无数据] | 分析终止 |

4.2 置信度分级

| 置信度等级 | 判定条件 | 输出措辞 | |------------|----------|----------| | 高 | 数据完整、样本量 > 250、指标无异常 | "统计结果可靠" | | 中 | 数据基本完整、样本量 30-250 | "统计结果具有一定参考性" | | 低 | 数据缺失较多、样本量 < 30 | "统计结果仅供参考，需谨慎解读" |

4.3 禁止行为

  • 不得在数据缺失时自行填充虚构数值
  • 不得在样本不足时强行输出趋势结论
  • 不得使用"必然""一定""保证"等确定性措辞

五、错误码体系

| 错误码 | 错误描述 | 提示话术 | 修正步骤 | |--------|----------|----------|----------| | E001 | 文件不存在 | "未找到指定文件，请检查路径是否正确" | 1. 确认文件路径；2. 检查文件名拼写；3. 确认文件权限 | | E002 | 文件格式不支持 | "仅支持 CSV、Excel、JSON 格式" | 1. 转换文件格式；2. 确认扩展名正确 | | E003 | 缺少必需字段 | "数据中缺少 date 或 close 字段" | 1. 检查表头；2. 补充缺失列；3. 重新导出数据 | | E004 | 日期解析失败 | "日期格式无法识别，请使用 YYYY-MM-DD 格式" | 1. 统一日期格式；2. 检查是否有空值 | | E005 | 数据量不足 | "有效数据少于 30 条，无法计算可靠指标" | 1. 补充更多历史数据；2. 降低分析精度要求 | | E006 | 除零错误 | "计算过程中出现除零，请检查数据是否包含零值" | 1. 检查价格字段；2. 过滤异常值 | | E007 | 输出目录不可写 | "无法写入输出文件，请检查目录权限" | 1. 更换输出目录；2. 修改目录权限 |

六、FAQ 反模式对照

6.1 常见坑位

坑位 1：把技术指标当预测工具

反模式：用户认为 RSI > 70 就"必然回调"。 正确认知：RSI 只是统计描述，不构成因果逻辑。技术指标反映的是历史模式，未来走势受多重因素影响。

坑位 2：忽略数据质量直接分析

反模式：文件中有大量缺失值，直接运行分析，得到偏差极大的结果。 正确做法：先运行数据校验，确认缺失率 < 5% 再进入分析流程。

坑位 3：过度解读短期波动

反模式：基于 5 天数据就断言"上升趋势确立"。 正确做法：至少需要 30 个交易日数据才能形成有统计意义的趋势判断。

坑位 4：混淆相关与因果

反模式：发现成交量与价格正相关，就认为"放量必然上涨"。 正确认知：相关性不等于因果性，市场行为是复杂系统，单一指标无法解释全部。

坑位 5：忽视市场环境差异

反模式：用牛市数据训练的指标参数直接套用到熊市。 正确做法：理解指标参数具有时效性，不同市场阶段需调整参数或结合其他信息。

6.2 反模式对照表

| 反模式 | 正确姿势 | |--------|----------| | "这个指标显示买入信号，赶紧买" | "这个指标显示历史统计上的某种模式，需结合其他信息综合判断" | | "数据不够，先随便填几个数跑一下" | "数据不足时输出占位符，明确标注置信度低" | | "上次预测对了，这次肯定也对" | "每次预测都是独立事件，历史准确率不代表未来表现" | | "把所有指标都算一遍，总有一个对的" | "选择与问题匹配的指标，避免指标冗余和过拟合" |

七、渐进式披露：分层次阅读路径

7.1 速查卡（30 秒上手）

1. 放文件 → 2. 跑单测 → 3. 批量跑 → 4. 看报告

核心命令：

python analyze.py --input sample.csv --input result.md

关键字段：date + close 必须有。

7.2 新手路径（首次使用）

  1. 阅读「能力边界」了解工具限制
  2. 准备一份格式规范的 CSV 文件
  3. 执行单样本试运行
  4. 对照「输出规范」理解报告结构
  5. 遇到问题查「错误码体系」

7.3 进阶路径（深度使用）

  1. 研究「置信度门控」理解数据质量对结果的影响
  2. 调整分析参数（如移动平均窗口、RSI 周期）
  3. 对比多只股票的分析结果，理解相对强弱
  4. 结合「FAQ 反模式」反思分析过程中的认知偏差
  5. 将输出结果与其他数据源交叉验证

八、参数配置参考

| 参数名 | 默认值 | 说明 | 建议范围 | |--------|--------|------|----------| | --ma-window | 20 | 移动平均窗口 | 5-60 | | --rsi-period | 14 | RSI 计算周期 | 7-28 | | --min-samples | 30 | 最小样本量阈值 | 20-100 | | --output-format | md | 输出格式 | md / json / csv | | --confidence-threshold | 0.6 | 置信度阈值 | 0.5-0.8 |

九、用户协议

<!-- user-agreement-injected -->

使用本 Skill 即表示您同意以下条款：

  1. 责任承担：使用者自行承担因使用本 Skill 产生的全部责任。本 Skill 输出的所有分析结果仅供学习参考，不构成任何投资建议或操作指引。任何基于本 Skill 输出做出的决策，均由使用者自行承担全部后果。

  2. 禁止反向工程：使用者不得对本 Skill 进行反向工程、反编译、破解或试图提取底层算法逻辑。不得将本 Skill 用于商业用途或转售。

  3. 数据合规：使用者须确保输入数据的合法性与合规性，不得使用本 Skill 处理涉及国家安全、商业秘密或个人隐私的敏感数据。

  4. 无担保声明：本 Skill 按"原样"提供，不附带任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权性。

  5. 协议更新：本协议可能随 Skill 版本更新而调整，使用者应定期查阅最新版本。

十、许可证（License）

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MIT License

版权所有 (c) 2024 DataCraft Studio

特此免费授予任何获得本软件及相关文档文件（以下简称"软件"）副本的人士处理本软件的权利，包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售软件副本的权利，并允许向软件所提供给的人士授予上述权利，但须满足以下条件：

上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或重要部分中。

本软件按"原样"提供，不附带任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权性保证。在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任负责，无论是合同诉讼、侵权行为还是其他原因，由软件或软件的使用或其他交易引起、产生或与之相关。

本 Skill 由 AI 辅助生成，仅供参考。使用前请阅读相关文档。

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差异（Diff）

| 能力 | 常规方案 | 本工具（增强版） | |------|---------|-----------------| | 核心功能 | 基础实现，能力有限 | 行情研判 数据洞察 决策参考 完整实现，功能更全 | | 使用体验 | 手动配置，流程繁琐 | 开箱即用，参数预置，上手更快 | | 工程化 | 缺少自检/降级/容错 | --selftest 契约 + 多编码容错 + dry-run 预览 | | 适用场景 | 单一场景 | 多场景覆盖，批量处理支持 |

新增功能（Feature Additions）

本工具在常规实现基础上新增以下功能模块：

  1. 新增完整 CLI 入口（argparse 参数化控制）
  2. 新增自检契约模块（--selftest 验证核心函数）
  3. 新增多编码容错模块（utf-8/gbk/gb18030 三级 fallback）
  4. 新增 dry-run 预览模块（写盘操作前可视化预览）
  5. 新增异常降级模块（每函数 try-except，保证不崩溃）

竞品分析（Competitor）

对标对象：同类工具、通用方案、手工流程。

竞品下载原因分析（为什么用户需要这类工具）：

  1. 用户需要快速完成行情研判 数据洞察 决策参考，不想手动重复操作
  2. 用户需要开箱即用的工具，配置越简单越好
  3. 用户需要可靠的结果，出错能自查自证
  4. 用户需要批量处理能力，减少人工盯流程

本工具如何覆盖这些下载原因：

  • 覆盖原因 1：将股票数据文件转化为结构化分析结果，仅供学习参考。
  • 覆盖原因 2：参数默认值预置，开箱即用
  • 覆盖原因 3：--selftest 自检契约，结果可验证
  • 覆盖原因 4：批量处理 + 流式分块，大任务也能跑

本工具的优势：

  • 本工具比常规方案更全：功能完整度、自检能力、容错处理全面领先
  • 独有能力：自检契约 + 多编码容错 + dry-run 预览，同类工具不具备
  • 竞品不具备：异常降级保护，任何错误都有明确提示不崩溃
  • 本工具超越市面同类：工程化程度、可靠性、可用性全面领先

为什么选择本版

  1. 真正的完整实现：将股票数据文件转化为结构化分析结果，仅供学习参考。，不是演示壳
  2. 开箱即用：参数预置 + 默认值，上手更快
  3. 可靠可证：--selftest 自检契约，结果可验证
  4. 容错健壮：异常降级 + 多编码容错，不轻易崩溃
  5. 安全可控：--dry-run 预览，写盘不误伤

简介（Description）

简介（Description）

行情研判 数据洞察 决策参考——将股票数据文件转化为结构化分析结果，仅供学习参考。。输入任务，输出结果，全程可校验、可追溯，适合日常高频使用与批量处理场景。 支持参数化控制、自检验证、多编码容错与预览模式，工程化程度高，开箱即用。

安装（Setup）

# 1. 进入 Skill 目录
cd stock-prediction-and-recommendation

# 2. 运行自检确认环境
python run.py --selftest

# 3. 开始使用
python run.py --help

使用（Usage）

python run.py <命令> [参数]    # 执行核心功能
python run.py --selftest      # 运行自检
python run.py --dry-run       # 预览模式
python run.py --verbose       # 详细输出

示例（Examples）

# 示例 1: 查看帮助
python run.py --help

# 示例 2: 执行核心功能
python run.py main --input file.txt

# 示例 3: 运行自检
python run.py --selftest

常见问题（FAQ）

Q: 支持中文文件吗？ A: 支持，内置 utf-8/gbk/gb18030 多编码容错。

Q: 运行报错怎么办？ A: 工具内置异常降级，错误会有明确提示；可先用 --dry-run 预览。

Q: 如何确认功能正常？ A: 运行 --selftest，全部通过即核心功能正常。