量化 skills 分析+推荐,支持 A 股,港股,可能是 GitHub 最方便使用的量化 skills
33.5/100
综合分
5
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/23 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
自动兼容检查未通过:仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装。以下命令仍可尝试,但可能失败。
无法用 dsh 插件命令安装(仓库内无 dsh 插件清单)
git clone https://github.com/xiazhicheng/quant-risk.git按该仓库 README 的原生方式安装;若作者另行发布了 DSH 插件包,请以其文档为准
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:需留意
是什么
dsh 原生插件 · market
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 12 天前
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查需源码安装仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包quant-risk(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/28 23:37:55
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。
- · 包内无可扫 JS
- · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
扫描于 2026/11/3(0 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
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- 对话推荐A股港股标的
- 诊断持仓信号
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成Quant-Risk
零成本 · A股+港股 量化选股 AI 技能(Claude Code · Codex · ZCode 通用)
给 AI 装上「会看盘的助手」——对话就能推荐 A股/港股标的、分析单只股票、生成每日信号、诊断持仓。数据全部来自免费公开接口,零注册、零 API Key、零订阅,GitHub 下载即用。
✨ 特性
| | 说明 |
| 💰 零成本 | 行情/K线/资金流/公告/财务全部来自腾讯、东财、新浪、Yahoo 等免费公开接口,无需注册、无需 API Key、无任何付费墙 |
| ⚡ 下载即用 | 一行命令安装为 AI 技能,重启客户端即可对话使用;脚本依赖由 AI 首次运行时自动安装(几十 MB) |
| 🇨🇳 聚焦 A股+港股 | 波段推荐、单股分析、每日收盘工作流、回测闭环(美股已移出维护,旧价值评分为 legacy 兼容) |
| 📊 道氏波段评分 | 四维 100 分(日线趋势30 / 日线量价资金25 / 日线道氏20 / 30分钟道氏25),三档状态(🟢可布局 / 🟡谨慎 / 🟡观望),每只带触发价 + 止损 + 移动止盈(不预测目标价) |
| 📅 每日信号 | daily_run.py 一条命令跑完 A股+港股「扫池 → 规则裁决 → 决策凭证 → 冻结快照 → 报告」,无 LLM 依赖 |
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Quant-Risk 零成本 · A股+港股 量化选股 AI 技能(Claude Code · Codex · ZCode 通用) 给 AI 装上「会看盘的助手」——对话就能推荐 A股/港股标的、分析单只股票、生成每日信号、诊断持仓。数据全部来自免费公开接口,零注册、零 API Key、零订阅,GitHub 下载即用。 ✨ 特性 | | 说明 | | 💰 零成本 | 行情/K线/资金流/公告/财务全部来自腾讯、东财、新浪、Yahoo 等免费公开接口,无需注册、无需 API Key、无任何付费墙 | | ⚡ 下载即用 | 一行命令安装为 AI 技能,重启客户端即可对话使用;脚本依赖由 AI 首次运行时自动安装(几十 MB) | | 🇨🇳 聚焦 A股+港股 | 波段推荐、单股分析、每日收盘工作流、回测闭环(美股已移出维护,旧价值评分为 legacy 兼容) | | 📊 道氏波段评分 | 四维 100 分(日线趋势30 / 日线量价资金25 / 日线道氏20 / 30分钟道氏25),三档状态(🟢可布局 / 🟡谨慎 / 🟡观望),每只带触发价 + 止损 + 移动止盈(不预测目标价) | | 📅 每日信号 | daily_run.py 一条命令跑完 A股+港股「扫池 → 规则裁决 → 决策凭证 → 冻结快照 → 报告」,无 LLM 依赖 | | 🔌 MCP 工具 | 5 个确定性工具(analyze_stock / run_daily / run_recommend / backtest_stats / get_daily_report)供 AI 客户端直接调用 | | 🔒 免费源容错 | 免费接口高频访问会限流——数据缺失时系统宁可 BLOCK 不给假信号(fail-closed),限流恢复自动生效 | 快速开始 方式一:安装为 AI 技能(推荐,下载即用) macOS / Linux:一键安装到 ~/.claude/skills/quant-risk bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/xiazhicheng/quant-risk/main/scripts/install_skill.sh)" Windows(PowerShell) irm https://raw.githubusercontent.com/xiazhicheng/quant-risk/main/scripts/install_skill.ps1 | iex 其他客户端指定目标目录: Codex bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/xiazhicheng/quant-risk/main/scripts/install_skill.sh)" -- --dest ~/.codex/skills/quant-risk ZCode bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/xiazhicheng/quant-risk/main/scripts/install_skill.sh)" -- --dest ~/.agents/skills/quant-risk 装完后重启 AI 客户端,对话中直接说: 「推荐今日 A股+港股」 或 「帮我分析 600388」 首次执行时 AI 会自动 uv sync 安装依赖(几十 MB,约 1-3 分钟),之后即用。 手动同步:git clone https://github.com/xiazhicheng/quant-risk.git && cp -r SKILL.md scripts ~/.claude/skills/quant-risk/ 方式二:Docker 一键运行(零环境要求,脚本直跑) docker pull ghcr.io/xiazhicheng/quant-risk:latest docker run --rm -v $(pwd)/report:/app/report quant-risk daily --markets cn,hk # 每日信号 docker run --rm -v $(pwd)/report:/app/report quant-risk analyze 600388 # 单股分析 方式三:本机直接运行命令行(macOS / Linux / Windows) git clone https://github.com/xiazhicheng/quant-risk.git cd quant-risk bash install.sh # macOS/Linux:自动装 uv + Python 3.12 + 依赖 Windows: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install.ps1 uv run scripts/analyze_swing.py 600388 # 单股波段分析 💡 依赖说明:默认安装轻量依赖(约几十 MB),要求 Python 3.12+(安装脚本自动托管),无需任何 API Key。Semantica(可选):需要完整 RETE 影子裁决(审计溯源)时 uv sync --extra semantica(约 2.5GB);未安装时自动降级纯 Python 参考引擎,功能完整。 它能做什么(对话示例) | 你想做的事 | 对 AI 说 | 得到什么 | | 推荐今日标的 | 「推荐今日 A股+港股」 | TOP10 推荐表(四维评分+三档状态+评分要点)+ 逐只触发价/止损/移动止盈 | | 分析单只股票 | 「帮我分析 600388」 | 单股波段信号:四维评分/道氏结论/上车离场条件/三tab简介(简况/财务/看点/动态) | | 看每日信号 | 「跑一下每日信号」 | A股+港股每日报告 + 冻结快照 + 决策凭证 + 回测记录 | | 检查持仓 | 「结合我的持仓给投资建议」 | 持仓诊断 + 调仓建议(持有/止损/减仓/加仓) | | 查回测 | 「回测统计怎么样」 | T+5/10/20 胜率、按总分分段/状态分组统计 | 数据与成本(纯免费) | 数据类型 | 免费数据源(零鉴权) | | A股/港股行情 | 腾讯财经(主源,不封 IP)、东财 push2 | | A股日K | 腾讯(前复权)→ 新浪 → 百度 → TickFlow(兜底) | | 港股日K | 腾讯 → Yahoo | | 30分钟K线 | A股:Yahoo→东财→新浪→腾讯;港股:Yahoo→东财 | | 资金流 | 东财 push2his(分钟级,并发限流自动退避) | | 基本面/财务 | 东财 datacenter / F10 | | 公告 | 东财公告接口(A股)/ 腾讯公告(港股) | | 板块/题材 | 东财 F10 + 腾讯自选股 | ✅ 零成本承诺:不接任何付费数据源,不要求注册或 API Key。免费源高频访问有限流属正常现象——系统已内置并发控制与退避重试,限流期宁可输出「数据缺失」也不造假(fail-closed)。 波段评分体系(当前默认) A股与港股默认运行纯技术波段模式(策略 swing_band),持有时间不预设(高抛低吸,由离场信号自然决定;60 天仅作风控上界)。评分只用行情/成交量/资金/道氏摆动点(PE/ROE/负债率不参与评分),另设基本面门禁——评分完成后对候选+持仓后置评估(A股严:净利为负/负债率>70%/营收同比<-20%/ST退市;港股松:退市风险/负债率>80%;金融业豁免负债率规则),触发即从推荐剔除并标⛔:只否决不加分,财务数据缺失不否决。 | 维度 | 满分 | 依据 | | 日线趋势 | 30 | MA5/10/20/60 排列、价格位置、MACD 动能 | | 日线量价/资金 | 25 | 近5日涨跌、量比、主力资金流 | | 日线道氏 | 20 | 收盘价摆动点判趋势(高点/低点连续抬高=上升,只做多) | | 30分钟道氏 | 25 | 30m 摆动点确认短线入场(缺失或与日线冲突则观望) | 输出三档状态 + 可执行价格:🟢可布局(现价分批介入+回踩加仓)/🟡谨慎布局(回踩 MA5/MA10 企稳或放量突破前高,勿追高)/🟡观望(放量突破确认后再介入);每只带 ATR 动态止损(-5%~-11%)与移动止盈(跌破前低或自高点回撤离场,不预测目标价)。 道氏三步框架:①定方向=收盘价摆动点只做多;②验健康=涨放量/回调缩量 + A股三大指数同向(背离即禁新仓);③找信号=收盘价未跌破前低则持有,跌破离场。辅以三阶段定位(吸筹/公众参与/派发,缩量新高降级)。 风控自动拦截:ST/*ST/退市硬拦截,次新股警示,停牌/退市残留代码剔除,数据缺失 BLOCK。 常见问题(FAQ) Q1:安装后跑出来全是 BLOCK / 数据缺失,是不是装坏了? 不是。BLOCK:数据缺失 是免费数据源限流时的 fail-closed 正常行为(东财资金流/港股 30m 等高并发即限流),系统宁可拒绝也不给假信号。稍后重跑或分市场跑(--markets cn / --markets hk)即恢复。 Q2:要花钱吗?要 API Key 吗? 都不要。数据全部来自腾讯/东财/新浪/Yahoo 等免费公开接口,零注册、零 API Key、零订阅。 Q3:为什么默认不装 Semantica(2.5GB)? 官方全量包含 torch/faiss 等 AI 推理库,而本项目只用它的纯标准库 RETE。默认轻量安装(几十 MB)功能完整(Python 主裁决+自动降级);需要完整影子比对时 uv sync --extra semantica。 Q4:首次运行很慢 / 卡住? 首轮要拉全市场候选池(A股约 300 只 × 日K/30m/资金流),A股+港股串行约 1-5 分钟属正常;某数据源限流会有 WARN 日志,不影响其余标的。 Q5:Windows 兼容吗? 兼容。install.ps1 自动装 uv + Python 3.12 + 依赖,数据层均为 HTTP 免费接口,无平台特定依赖。 Q6:如何卸载? 删除 skill 目录即可(如 rm -rf ~/.claude/skills/quant-risk);依赖装在项目内 .venv/,不污染系统。 Q7:支持实盘交易吗? 不支持。本项目仅提供数据获取与风控分析,不连接任何交易接口。 Q8:持仓信息每次都要重新说吗? 不需要。提供过一次后自动保存到记忆系统,下次会话直接分析。 Q9:Yahoo 需要 API Key 吗? 不需要,代码自动获取 crumb。 高级用法(CLI) uv run scripts/daily_run.py # 每日收盘工作流(A股+港股) uv run scripts/analyze_swing.py 600388 # 单股波段分析(A股6位/港股5位) uv run scripts/analyze_swing.py 03968 # 港股示例 uv run scripts/recommend.py --market cn --rule-engine shadow # 全市场波段推荐(TOP10) uv run scripts/backtest_swing.py --report --days 5,10,20 # 回测统计(胜率/分数段/状态分组) uv run scripts/backtest_rotation.py --market cn --days 800 # 市场轮动回测(A股中证500成分) uv run scripts/backtest_rotation.py --market hk --days 600 # 市场轮动回测(港股成交额Top100) uv run scripts/backtest_multifactor.py --market cn --days 800 # 多因子回测(趋势55/波动25/成交额20+择时+止损止盈) uv run scripts/backtest_multifactor.py --market hk --days 600 # 多因子回测(港股,亏损过滤 fail-open) uv run scripts/backtest_trendgate.py --market cn --days 800 --commission 0.001 # 闸门动量(rotation×MA20择时闸门+70%敞口) uv run scripts/pit_check.py --market hk --candidates 500 --pool 100 --days 600 # Point-in-Time 池检验(前视偏差量化)bash uv run scripts/backtest_grid.py --code 510500 --spacing 0.02 --days 800 # 网格交易(A股宽基ETF,靠震荡市) uv run scripts/backtest_grid.py --code 03033 --lower 0.20 --upper 0.20 --commission 0.001 # 网格交易(港股 5 位代码,如南方恒生科技ETF) uv run scripts/backtest_dualengine.py # 双引擎组合(趋势×震荡,含权重扫描与ETF被动对照) uv run scripts/analyze_fit.py 002340 # 策略适配性诊断(这只票适合网格还是趋势) uv run scripts/analyze_fit.py --screen cn --top 20 # 批量筛查中证500:哪些适合做网格 uv run scripts/backtest_adaptive.py 002340 # 自适应切换回测(检验"先判定再切换"是否成立) uv run scripts/portfolio.py diagnose # 持仓诊断 uv run scripts/mcp_server.py # MCP server(stdio,供 AI 客户端) MCP 接入细节(stdio / Streamable HTTP / Docker 远程)与项目结构见仓库内 AGENTS.md。 Legacy(旧体系,仅兼容,非默认) - 价值评分 --mode value:六维基本面(50) + 缠论(30) + 热点(20) = 100 分(5:3:2),四大师对抗/产业链 Mermaid/芒格式逆向检验/镜子测试——保留供旧报告复现 - 持仓完整报告:portfolio_report.py(组合总览/产业链全景图/缠论深度/投委会辩论) - 美股:已移出维护范围(2026-08-31),--market us 为 legacy 兼容路径 更新 bash Skill 方式:重跑 install_skill.sh 即可覆盖更新 bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/xiazhicheng/quant-risk/main/scripts/install_skill.sh)" 仓库方式:git pull origin main 作者 土豆爸爸 — 公众号:土豆爸爸讲科普 赞赏 如果这个工具帮到了你的投研工作流,欢迎请作者喝杯咖啡 ☕ Disclaimer 本项目仅提供数据获取与风控分析工具,不构成任何投资建议。股市有风险,投资需谨慎。 License Apache License 2.0 — 自由使用,注明出处即可。
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