处理逻辑

• 多只股票用逗号、空格或换行分隔
• 如果用户输入中文公司名（如"贵州茅台"），先用 WebSearch 查找对应股票代码
• 去除可能的后缀（.SH/.SZ/.SS）或前缀（SH/SZ）

数据源配置（可选，增强数据质量）

脚本支持分级降级策略 ，零配置即可运行，配置 API Key 后数据更精准：

行情数据降级链 ：

• A股: Tushare Pro → efinance → akshare → yfinance
• 港股: efinance → akshare → yfinance
• 美股: yfinance（主力）

新闻降级链 ：Tavily → SerpAPI → Claude WebSearch（兜底）

STEP 2: 运行数据脚本

1. 读取脚本：

file_read("references/stock_data_fetcher.py")

1. 写入临时文件：

Write → /tmp/stock_data_fetcher.py

1. 执行（先尝试直接运行，加 --news 可同时搜索新闻）：

python3 /tmp/stock_data_fetcher.py --stocks "CODE1,CODE2,CODE3" --news

1. 如果出现 ImportError（缺少依赖），自动安装后重试：

pip3 install akshare yfinance efinance --quiet && python3 /tmp/stock_data_fetcher.py --stocks "CODE1,CODE2,CODE3" --news

1. 脚本输出 JSON，包含：每只股票的实时行情、技术指标、综合评分、使用的数据源、新闻（如有API Key）
2. 输出中的 data_sources 字段会显示各数据源的可用状态，方便诊断

STEP 3: 新闻搜索

如果 STEP 2 的 JSON 中已有 news 字段（用户配置了 Tavily/SerpAPI），直接使用脚本返回的新闻。

如果没有（大多数情况），对每只股票执行 WebSearch：

• 搜索 "{股票名称} 最新消息 {今天日期}"
• 搜索 "{股票名称} stock news"
• 限制：每只股票最多 2-3 次搜索，总共不超过 10 次

将新闻总结为 2-3 条要点/股。如果没有搜到相关新闻，注明"近期无重大消息"。

STEP 4: 综合分析

1. 读取分析框架：

file_read("references/analysis-prompt-template.md")

1. 按照框架，对每只股票进行综合分析：

   • 技术面权重 60%：看 MA 排列、MACD 信号、RSI 区间、量能状态、乖离率
   • 消息面权重 30%：新闻情绪与技术面交叉验证
   • 宏观权重 10%：市场整体环境

2. 硬性规则（必须遵守）：

   • RSI > 80 → 绝不给买入信号
   • 乖离率 MA5 > 5% → 绝不给买入信号（不追高）
   • 必须给精确的止损价和目标价
   • 偏好缩量回调买点

STEP 5: 输出决策看板

1. 读取格式模板：

file_read("references/output-format-template.md")

1. 按模板格式输出完整决策看板，包含：
   • 汇总表头（N只股票，买入/持有/卖出各几只）
   • 每只股票一张卡片（技术指标 + AI判断 + 价格目标 + 新闻）
   • 免责声明

错误处理

注意事项

• 所有价格数据来自真实市场（akshare/yfinance），不是编造的
• 技术指标由 Python 精确计算，不要手动估算
• 分析判断要直接果断，不要模棱两可
• 中文输出，价格用原始货币单位（A股=人民币，美股=美元，港股=港币）

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Mar 4, 2026

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