Initial commit: Hermes Agent skills collection

- Trading skills (OKX, dividend, lottery, quantitative) - Creative skills (ASCII art, diagrams, video) - Development skills (GitHub, debugging, TDD) - Research skills (arXiv, blog monitoring) - Productivity skills (email, documents, notes) - MCP integration skills - Custom user skills
2026-07-05 02:31:15 -04:00
commit 6770bc9b9d
908 changed files with 239614 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,245 @@
+---
+name: tonghuashun
+description: "Use when user mentions '同花顺', 'THS', 'A股行情', 'A股财务', 'A股板块', 'A股排名', 'a股数据', or wants A-share stock market data (real-time quotes, K-lines, financials, board/concept analysis, market rankings). Provides A-share data via AKShare (同花顺/东方财富 sources). Cannot execute trades (同花顺无Linux API)."
+version: 1.0.0
+author: Hermes Agent
+license: MIT
+platforms: [linux, macos]
+metadata:
+  hermes:
+    tags: [trading, a-shares, stocks, data, china-market]
+    related_skills: [stock-analysis, longbridge-python-sdk]
+scripts:
+  - ths_query.py: "python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py {quote|kline|financial|board|rank|scan} [args]"
+requires:
+  - python3 + akshare (pip install akshare)
+  - pandas
+---
+
+# 同花顺 A股数据 Skill
+
+基于 **AKShare**（同花顺/东方财富数据源）的 A 股行情数据查询工具。**只做数据查询，不做交易执行**（同花顺无官方 Linux API）。
+
+## 数据源说明
+
+AKShare 是一个免费开源的 Python 金融数据接口库，底层数据源包括：
+- **同花顺 (THS)** — 财务数据、板块概念、排名、IPO、股东变动等
+- **东方财富 (EM)** — 实时行情、K线、个股信息
+- **新浪/腾讯** — 辅助行情源
+
+所有数据**免费**、**无需API Key**，直接从网页公开接口爬取。
+
+## 何时使用
+
+- 用户问 A 股行情："看看茅台多少钱"、"A股今天涨跌"
+- 用户问财务基本面："五粮液PE多少"、"宁德时代净利润"
+- 用户问板块："今天什么板块涨得好"、"AI概念股有哪些"
+- 用户要排名："连续下跌的股票"、"创新高的股票"
+- 用户要 A 股数据补充长桥 LongBridge 的覆盖
+
+## 核心函数速查
+
+### 1️⃣ 实时行情
+
+```python
+import akshare as ak
+
+# 方式A: 全市场行情（第一次调用慢~70s，后续有缓存）
+df = ak.stock_zh_a_spot_em()
+# 筛选特定股票
+df[df['代码'].isin(['600519','000858','000333'])][['代码','名称','最新价','涨跌幅','成交额','换手率']]
+
+# 方式B: 单只股票日K（快速 1-2s）
+df = ak.stock_zh_a_hist(symbol='600519', period='daily', 
+                         start_date='20260601', end_date='20260629', adjust='qfq')
+# 最新价=收盘价最后一列，涨跌幅也在里面
+```
+
+### 2️⃣ 同花顺财务数据
+
+```python
+# 财务摘要（利润表核心指标）
+df = ak.stock_financial_abstract_ths(symbol='600519')   # 旧版
+df = ak.stock_financial_abstract_new_ths(symbol='600519')  # 新版
+
+# 盈利能力
+df = ak.stock_financial_benefit_ths(symbol='600519')
+
+# 现金流
+df = ak.stock_financial_cash_ths(symbol='600519')
+
+# 资产负债
+df = ak.stock_financial_debt_ths(symbol='600519')
+```
+
+### 3️⃣ 主营业务
+
+```python
+df = ak.stock_zyjs_ths(symbol='600519')
+# 返回: 股票代码, 主营业务, 产品类型, 产品名称, 经营范围
+```
+
+### 4️⃣ 板块/概念
+
+```python
+# 行业板块名称列表
+df = ak.stock_board_industry_name_ths()  # 56个行业
+
+# 概念板块名称列表
+df = ak.stock_board_concept_name_ths()   # 373+个概念
+
+# 行业板块行情（含涨跌幅）
+df = ak.stock_board_industry_summary_ths()
+
+# 概念板块行情
+df = ak.stock_board_concept_summary_ths()
+
+# 板块历史K线
+df = ak.stock_board_industry_index_ths(symbol='白酒概念')
+df = ak.stock_board_concept_index_ths(symbol='AI手机')
+```
+
+### 5️⃣ 市场排名
+
+```python
+# 连续下跌
+df = ak.stock_rank_cxd_ths()    # 连续下跌
+df = ak.stock_rank_cxfl_ths()   # 连续下跌分类
+df = ak.stock_rank_cxg_ths()    # 连续上涨
+df = ak.stock_rank_cxsl_ths()   # 连续上涨分类
+
+# 量价
+df = ak.stock_rank_ljqd_ths()   # 量价齐跌
+df = ak.stock_rank_ljqs_ths()   # 量价齐升
+df = ak.stock_rank_lxsz_ths()   # 连续上涨(另一种)
+df = ak.stock_rank_lxxd_ths()   # 连续下跌(另一种)
+
+# 形态
+df = ak.stock_rank_xstp_ths()   # 向上突破
+df = ak.stock_rank_xxtp_ths()   # 向下突破
+df = ak.stock_rank_xzjp_ths()   # 向中间靠
+```
+
+### 6️⃣ 股东/管理层变动
+
+```python
+df = ak.stock_shareholder_change_ths(symbol='600519')    # 股东变动
+df = ak.stock_management_change_ths(symbol='600519')     # 高管变动
+```
+
+### 7️⃣ IPO
+
+```python
+df = ak.stock_ipo_ths()           # A股IPO一览
+df = ak.stock_ipo_benefit_ths()   # IPO受益股
+df = ak.stock_ipo_hk_ths()        # 港股IPO
+```
+
+### 8️⃣ 利润预测
+
+```python
+df = ak.stock_profit_forecast_ths(symbol='600519')  # 盈利预测
+```
+
+## 快速 CLI 工具
+
+项目已包含一个速查脚本 `~/.hermes/scripts/ths_query.py`，可直接在终端使用：
+```bash
+python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py quote 600519    # 实时行情
+python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py kline 600519 5   # 最近5天K线
+python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py financial 600519 # 财务摘要
+python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py board industry   # 行业板块排行
+python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py board concept    # 概念板块排行
+python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py rank cxd          # 连续下跌
+python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py scan             # 全市场速览
+```
+
+## 快速查询模板
+
+### 查单只股票行情
+
+```python
+import akshare as ak
+from datetime import datetime, timedelta
+
+code = '600519'  # 用户输入的股票代码
+today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
+# 往前取5天确保有数据
+start = (datetime.now() - timedelta(days=5)).strftime('%Y%m%d')
+
+df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=code, period='daily', 
+                         start_date=start, end_date=today, adjust='qfq')
+latest = df.iloc[-1]
+print(f"{latest['日期']} | {code} | 收盘: {latest['收盘']} | 涨跌: {latest['涨跌幅']}% | 成交额: {latest['成交额']/1e8:.2f}亿")
+```
+
+### 查板块涨跌排行
+
+```python
+import akshare as ak
+df = ak.stock_board_industry_summary_ths()
+top5 = df.head(5)  # 涨幅前5
+bot5 = df.tail(5)  # 跌幅前5
+```
+
+### 查财务数据（同比）
+
+```python
+df = ak.stock_financial_abstract_new_ths(symbol='600519')
+# 取最近一期
+latest = df.iloc[0]
+print(f"营收: {latest['营业总收入']} | 净利润: {latest['净利润']} | 净利同比: {latest.get('净利润同比增长率','N/A')}")
+```
+
+## 注意事项
+
+⚠️ 以下函数**下载全市场数据**，第一次调用较慢（30-70秒），但后续调用有缓存：
+- `stock_zh_a_spot_em()` — 全市场实时行情（5000+只）
+- `stock_board_industry_summary_ths()` — 行业板块行情
+- `stock_board_concept_summary_ths()` — 概念板块行情
+- `stock_rank_*_ths()` — 各种排名
+
+⚠️ 推荐策略：优先用 `stock_zh_a_hist()` 单只查询（1-2秒），全市场扫描用 `stock_zh_a_spot_em()` 一次性拉取。
+
+⚠️ 同花顺数据源偶尔会因反爬机制暂时不可用，建议备选东方财富数据源：
+- `ak.stock_zh_a_hist()` — 东方财富K线（稳定）
+- `ak.stock_zh_a_spot_em()` — 东方财富实时行情（稳定）
+
+## Common Pitfalls
+
+1. **代码格式**：A股代码直接传字符串（如 '600519'），不要加后缀
+2. **实时行情慢**：full_spot = `stock_zh_a_spot_em()` 第一次跑很慢，但Hermes会话中变量保持，可以复用
+3. **同花顺 vs 东方财富**：同花顺的财务/板块数据更全，东方财富的K线/行情更稳定，按需选择
+4. **无法交易**：同花顺没有Linux API，本skill只做数据查询
+5. **数字货币/期货**：AKShare也支持，但不是本skill重点
+6. **板块列名是'板块'不是'板块名称'**：`stock_board_industry_summary_ths()` 返回的列名是中文'板块'，不是'板块名称'。直接用 `df['板块']` 取，`ths_query.py` 已处理此问题
+7. **全市场扫描只跑一次**：`stock_zh_a_spot_em()` 拉全市场约70秒，跑完后 DataFrame 可重复筛选多只股票，不要每查一只就重新拉一次
+8. **🔴 系统全局代理会阻断AKShare请求**：如果系统设置了 `HTTP_PROXY`/`HTTPS_PROXY` 环境变量，`requests` 库会自动走代理，但代理（如 mihomo clash）可能不支持 HTTPS CONNECT 到东方财富/同花顺的 API 域名，导致 `ProxyError`。
+   **症状**：`requests.exceptions.ProxyError: HTTPSConnectionPool(host='push2his.eastmoney.com')`
+   **诊断**：`env | grep -i proxy`
+   **修复**：在 Python 中调用 AKShare 前清除代理变量：
+   ```python
+   import os
+   for k in ['http_proxy','https_proxy','HTTP_PROXY','HTTPS_PROXY']:
+       os.environ.pop(k, None)
+   ```
+   或在终端中 `unset http_proxy https_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY`。
+   或使用 Session 关闭代理：`s.trust_env = False`
+9. **`stock_financial_abstract_new_ths()` 返回长格式**：该函数返回长格式 DataFrame，列名为 `['report_date','report_name','report_period','quarter_name','metric_name','value','single','yoy','mom','single_yoy']`，`metric_name` 字段包含指标名称（如 `parent_holder_net_profit`），`value` 为数值。需筛选 `metric_name` 提取具体指标：
+   ```python
+   df = ak.stock_financial_abstract_new_ths(symbol='000333')
+   profit = df[df['metric_name'] == 'parent_holder_net_profit']
+   print(f"净利润: {profit.iloc[0]['value']}")
+   ```
+   如需宽格式，用旧版 `stock_financial_abstract_ths()`。
+
+## Reference Documents
+
+See `references/buy-point-analysis.md` for a complete A-share buy-point analysis framework (technical + valuation + financials + profit forecast + entry/stop/target strategy templates).
+
+## Verification Checklist
+
+- [ ] `pip show akshare` 确认已安装
+- [ ] 单只行情: `stock_zh_a_hist(symbol='600519')` 返回正常
+- [ ] THS财务: `stock_financial_abstract_ths(symbol='600519')` 返回正常
+- [ ] 板块: `stock_board_industry_name_ths()` 返回正常
@@ -0,0 +1,190 @@
+# A股买点分析框架
+
+综合技术面 + 估值 + 财务 + 盈利预测的完整分析模板。
+
+## 分析步骤
+
+### 1. 获取数据
+
+```python
+import akshare as ak
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from datetime import datetime, timedelta
+
+symbol = '000333'  # 股票代码
+today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
+start_1y = (datetime.now() - timedelta(days=365)).strftime('%Y%m%d')
+
+# K线（近1年）
+df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=symbol, period='daily',
+                        start_date=start_1y, end_date=today, adjust='qfq')
+```
+
+**⚠️ 代理问题**：如果系统有全局代理，AKShare 会报 `ProxyError`。
+先清除代理：
+```bash
+unset http_proxy https_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY
+```
+或 Python 内：
+```python
+for k in ['http_proxy','https_proxy','HTTP_PROXY','HTTPS_PROXY']:
+    os.environ.pop(k, None)
+```
+
+### 2. 技术面分析
+
+#### 价格位置
+```python
+current = df.iloc[-1]
+year_high = df['最高'].max()
+year_low = df['最低'].min()
+position = (current['收盘'] - year_low) / (year_high - year_low) * 100
+```
+
+#### 均线系统
+```python
+for m in [5, 10, 20, 60, 120]:
+    ma = pd.Series(df['收盘']).rolling(m).mean().iloc[-1]
+    dist = (current['收盘'] - ma) / ma * 100  # 偏离度
+```
+
+均线多头排列 = 短期在长期之上。偏离度 >5% 警惕回调，<-5% 可能超跌。
+
+#### ATR 波动率
+```python
+tr_list = []
+for i in range(1, len(df.tail(20))):
+    h_l = df.tail(20).iloc[i]['最高'] - df.tail(20).iloc[i]['最低']
+    h_pc = abs(df.tail(20).iloc[i]['最高'] - df.tail(20).iloc[i-1]['收盘'])
+    l_pc = abs(df.tail(20).iloc[i]['最低'] - df.tail(20).iloc[i-1]['收盘'])
+    tr_list.append(max(h_l, h_pc, l_pc))
+atr14 = sum(tr_list[-14:]) / min(14, len(tr_list))
+```
+
+#### 支撑阻力
+```python
+support20 = df.tail(20)['最低'].min()
+resist20 = df.tail(20)['最高'].max()
+support60 = df.tail(60)['最低'].min()
+resist60 = df.tail(60)['最高'].max()
+```
+
+#### 量能分析
+```python
+avg_vol_20 = df.tail(20)['成交量'].mean()
+latest_vol_ratio = df.iloc[-1]['成交量'] / avg_vol_20
+```
+量比 > 1.5 = 显著放量，< 0.5 = 缩量。
+
+#### MACD
+```python
+closes = df['收盘'].values
+ema12 = pd.Series(closes).ewm(span=12).mean().iloc[-1]
+ema26 = pd.Series(closes).ewm(span=26).mean().iloc[-1]
+dif = ema12 - ema26
+dea = pd.Series(pd.Series(closes).ewm(span=12).mean() - pd.Series(closes).ewm(span=26).mean()).ewm(span=9).mean().iloc[-1]
+```
+
+#### 近期趋势强度
+```python
+up_days = len(df.tail(20)[df.tail(20)['涨跌幅'] > 0])
+down_days = 20 - up_days
+recent_10_return = df.tail(10)['涨跌幅'].sum()
+recent_5_return = df.tail(5)['涨跌幅'].sum()
+```
+
+### 3. 估值分析
+
+```python
+# 东方财富实时行情含PE/PB/市值
+df_spot = ak.stock_zh_a_spot_em()
+row = df_spot[df_spot['代码'] == symbol].iloc[0]
+pe_dynamic = row['市盈率-动态']
+pb = row['市净率']
+market_cap = row['总市值']
+```
+
+### 4. 盈利预测
+
+```python
+df_fc = ak.stock_profit_forecast_ths(symbol=symbol)
+# 返回: 年度, 预测机构数, 最小值, 均值, 最大值, 行业平均数
+
+# 计算远期PE
+current_price = df.iloc[-1]['收盘']
+for _, r in df_fc.iterrows():
+    pe_fwd = current_price / r['均值']
+    print(f"{r['年度']}E PE: {pe_fwd:.1f}x")
+```
+
+### 5. 财务基本面
+
+**new API (长格式)**：
+```python
+df_f = ak.stock_financial_abstract_new_ths(symbol=symbol)
+profit = df_f[df_f['metric_name'] == 'parent_holder_net_profit'].iloc[0]
+yoy = profit['yoy']  # 同比增长率
+```
+
+**旧API (宽格式)**：
+```python
+df_f = ak.stock_financial_abstract_ths(symbol=symbol)
+```
+
+**现金流**：
+```python
+df_cf = ak.stock_financial_cash_ths(symbol=symbol)
+```
+
+**资产负债**：
+```python
+df_d = ak.stock_financial_debt_ths(symbol=symbol)
+```
+
+### 6. 买点策略模板
+
+#### 策略A：回踩均线建仓（稳健）
+```
+第一买点: MA20 ± 0.5
+止损: S60 - 1 (略低于中期支撑)
+目标: R20 (近20日高点)
+```
+
+#### 策略B：突破确认加仓（激进）
+```
+第一买点: 现价轻仓
+第二买点: 突破MA20后回踩确认
+止损: MA10下方
+目标: 前高
+```
+
+#### 策略C：等回调（最稳健）
+```
+买点: S20 ~ (S20 + 0.5 * ATR)
+止损: S60 - ATR
+目标: R20
+```
+
+### 输出格式
+
+简洁卡片式，用 emoji + 表格，避免大段文字。包含：
+- 📊 盘面概览（今日涨跌、量比、ATR）
+- 📈 均线位置（表格式）
+- 🎯 支撑阻力
+- 💰 估值（PE/PB + 远期PE）
+- ⚡ 催化剂 + ⚠️ 风险
+- 具体买点/止损/目标位
+
+### 数据源选择
+
+| 数据 | 推荐函数 | 速度 |
+|------|----------|------|
+| K线/行情 | `stock_zh_a_hist()` 东方财富 | 1-2s |
+| 实时行情含PE | `stock_zh_a_spot_em()` 东方财富 | ~70s(首) / 快(缓存) |
+| 财务摘要(新) | `stock_financial_abstract_new_ths()` | 2-3s |
+| 财务摘要(旧/宽) | `stock_financial_abstract_ths()` | 2-3s |
+| 盈利预测 | `stock_profit_forecast_ths()` | 2-3s |
+| 现金流 | `stock_financial_cash_ths()` | 2-3s |
+| 资产负债 | `stock_financial_debt_ths()` | 2-3s |
+| 主营业务 | `stock_zyjs_ths()` | 1-2s |