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name: "tiger-stock-strategy-analysis"
description: "股票量化策略分析工具：为 vnpy 量化软件提供策略分析和下单前审核。支持智能马丁格尔策略(openclaw-martin)、多信号权重评分趋势策略（Multi_Signal_Treand）、智能短期趋势策略(openclaw-trend)；可查询用户 redis 上的vnpy的量化交易账户信息、策略执行信息。无需 API key。"

tiger-stock-strategy-analysis

为 vnpy 量化系统提供策略分析，趋势预测，下单前审核！
当执行的策略是本技能涉及的策略类型，你必须打开相应策略类型的文档，了解策略的具体方法，而后思考。
如果用户要求分析的策略，不是本技能支持的策略类型，应该明确的提示给用户。

vt_symbol产品代码表，与盈透conid，对照查询

策略信息中的产品代码是 vnpy 专属格式的时候，如 265598.SMART ，对照此文档，获得股票名称，分类：

参考
scripts/vt\_symbol\_info.json

信息获取方法（缓存优先 + 增量更新）

尽量用如下外部技能获取股票的信息

1. 用到的相关的外部技能skill矩阵，（以 QQQ ETF 为标的）：

#	要使用的外部技能名称	可采用	可能的信息结果	备注
1	web_search	✅	Barchart, TradingView, TipRanks 数据聚合
2	yahoo-finance (yfinance)	✅	$711.23, MA50=$620.91, MA200=$607.31, YTD+40%	核心数据源
3	us-stock-analysis	✅	技术分析框架 + 指标解读	搭配 web_search
4	agent-reach (X/Twitter)	✅	QQQ Options/May OPEX 讨论	舆情分析
5	agent-reach (Reddit)	✅	r/ETFs/r/QQQ社区热度	社区情绪
6	deep-research-pro	✅	深度分析	基本面逻辑
7	multi-search-engine	✅	TradingView/TipRanks/Barchart交叉验证	多源确认
8	tavily	✅	指标，价格，综合信息	价格目标
9	qveris	✅	行情采集与信息手机	独立行情 API
10	ddg-search	✅	信息收集	DuckDuckGo HTML

1. 分析股票等的交易策略，必须获取的信息维度（10项）

序号	信息类型
1	真实公司名称/交易品种
2	最新财报或权威公开信息
3	近 7 天新闻
4	Reddit、X 等社交平台讨论
5	最近 24 小时真实成交区间
6	最近 3 个月价格区间
7	当前策略状态信息
8	当前持仓、方向、成本、资金占比
9	策略本次持仓的历史交易记录
10	市场环境、行业环境、事件风险

查询的信息存档

路径规则 : [工作区]/stock_data/[vt_symbol]/
分为每种技能获取的信息，对应不同的存档md文件

外部技能名称	文档名称	文档用途：以QQQ指数产品为例
web_search	web_search.md	归集Barchart、TradingView、TipRanks等平台数据聚合信息，用于美股相关公开数据检索采集
yahoo-finance（yfinance）	yahoo-finance.md	作为核心数据源，存储个股价格、50日均线、200日均线、YTD涨幅等实时行情数据
us-stock-analysis	us-stock-analysis.md	整理美股技术分析框架及各类技术指标解读逻辑，配合web_search做行情深度分析
agent-reach（X/Twitter）	agent-reach-twitter.md	采集X/Twitter平台QQQ期权、五月期权到期相关市场讨论，用于市场舆情分析归档
agent-reach（Reddit）	agent-reach-reddit.md	收录r/ETFs、r/QQQ等社区讨论内容与热度数据，记录美股社区情绪风向
deep-research-pro	deep-research-pro.md	整理个股及行业深度研究内容，沉淀基本面分析逻辑与投资逻辑框架
multi-search-engine	multi-search-engine.md	记录TradingView、TipRanks、Barchart多平台数据交叉验证方法与结果，保障信息准确性
tavily	tavily.md	汇总行情指标、标的价格、市场综合资讯，整理机构价格目标预测相关信息
qveris	qveris.md	独立行情API专用文档，归集行情自动采集、资讯信息抓取的接口规则与数据结果
ddg-search	ddg-search.md	留存DuckDuckGo网页检索原始HTML信息，用于泛市场资讯收集与原始素材归档

重要规则 :

• ✅ 存：外部信息、报告、分析结果
• ❌ 不存：策略的当前信息（持仓、成本等），因为不同策略要复用这些外部数据
  质量门槛 : 如果觉得信息收集不够全面或者质量较差， 不要写这个 md 文件

信息获取优先级（从高到低）

上下文中的策略状态信息

"如果策略在执行中，会在上下文中提供执行策略状态信息"

用外部技能联网查询分析的信息

Redis API 查询

如需要了解量化交易系统的持仓全貌，你可以从 redis api 查询整个量化交易系统的最新信息。

查询方式

详细用法见：docs/redis-info.md

注意：必须明确用户名，避免查错。

你支持如下量化交易策略类型

智能马丁格尔策略 (openclaw-martin)

• 核心逻辑: 基于亏损加仓的资金管理策略
• 风险控制: 设置止损线和最大仓位上限
• 适用场景: 震荡行情、反弹预期强的标的，或者指明此种策略的应用场景

具体见：

docs/Martingale-Grid-Trading-Strategy.md

多信号权重评分趋势策略 （Multi_Signal_Treand）

• 核心逻辑: 量化策略代码计算多信号并权重评分，高分开仓，止盈或止损离场
• 风险控制: 设置止损线
• 适用场景: 趋势、反弹，等明显具备趋势且持续数天到一个月的场景

具体见：

docs/Multi\_Signal\_Treand\_Strategy.md

智能短期趋势策略 (openclaw-trend)

• 核心逻辑: 结合技术指标判断短期走势
• 买入信号: 多头排列、成交量放大、突破关键位
• 卖出信号: 空头排列、跌破支撑、背离现象，或者指明此种策略的应用场景

具体见：

docs/Short-term-CCI-Trend-Strategy.md

输出

• 采用 json 格式返回结果，结构清晰
• 具体字段必须符合策略中的具体要求
• 要区分分析任务和下单前审核任务

安装

地址：
https://github.com/tiger3927/skill-tiger-stock-strategy-analysis.git

git克隆到到工作区目录下的skills目录下，克隆的目录改名，本技能目录必须为：tiger-stock-strategy-analysis

tiger-stock-strategy-analysis目录下应该有本SKILL.md，docs目录，scripts目录

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