etf-share-flow-analysis

全市场ETF份额申购流入分析。当用户需要查询指数ETF申购流入排行、份额变化数据、资金净流入分析时使用此技能。支持宽基/行业/主题/ 跨境/债券全类ETF分析, 查询当日份额、份额变化、资金流、K线走势等。还支持自选ETF监控、十大流通股东追踪(社保/券商/QFII)、QDII额度查询、成交活跃TOP3重仓股展示、ETF联接基金持有份额占比、热点板块速览报告。全自动数据采集(SH 15:05定时+打开页面时自动检查)+首页模块入口架构。

Zihan9606 0 Updated 3w ago

Resources

GitHub

Install

npx skillscat add zihan9606/etf-data

Install via the SkillsCat registry.

SKILL.md

ETF份额申购流入分析技能

使用场景

"指数申购流入排行" / "ETF份额变化排名"
"宽基ETF份额数据" / "行业ETF资金流入"
"哪些指数ETF在净申购" / "哪些ETF份额在增长"
"全市场ETF申购流入分析"
"查询ETF价格走势" / "获取ETF K线数据"
"自选标的监控" / "添加自选ETF跟踪"
"十大流通股东追踪" / "跟随社保券商投资"
"QDII额度查询" / "最新QDII获批提醒"

全量130指数ETF索引

⚠️ 数据口径说明: 每个指数只追踪份额最大的1只ETF (而非累加同指数多只ETF)，因ETF标的可能不全，取最大者最公平。**

所有代码可合并查询: westock-data-clawhub etf <逗号拼接所有代码>

一、宽基指数（20个指数, 20只ETF）

二、策略指数（2个指数, 2只ETF）

中证红利: sh515180 | 红利低波: sh563020

三、行业/主题指数（85个指数, 85只ETF）

四、债券指数（5个指数, 5只ETF）

短融: sh511360 | 十年国债: sh511260 | 国债ETF: sh511100
30年国债: sh511090 | 信用债: sh511200

五、跨境指数（18个指数, 18只ETF）

westockdata 数据字段说明

etf命令 — ETF当前快照 (共64个字段, CSV采用39列)

命令: westock-data-clawhub etf <代码>

A类字段: CSV已收录(westock有数据) — 39列

字段名	中文释义	单位	说明
shares	总份额	份	基金当前总份额
sharesChg	份额变化	份	当日份额增减量
sharesChgRatio	变化率	%	当日份额增减百分比
nav	净值	元	每份基金净值
closePrice	收盘价	元	当日交易所收盘价
changePct	涨跌幅	%	当日价格涨跌百分比
turnoverRate	换手率	%	当日换手率
turnoverValue	成交额	元	当日交易金额
turnoverVolume	成交量	手	当日交易量(1手=100份)
disc	折溢价率	%	正=溢价,负=折价
discountRatioCurve	折溢价走势	%	盘中折溢价率走势数据
avgDiscountRatioCurve	平均折溢价	%	日内平均折溢价率
size	基金规模	元	基金资产净值总额
totalMV	总市值	元	交易所总市值
totalAssets	总资产	元	基金总资产
stockRatio	股票仓位	%	股票占基金资产比
bondRatio	债券仓位	%	债券占基金资产比
ytdReturn	年至今收益	%	YTD收益率
ytdMaxDrawdown	年内最大回撤	%	YTD最大回撤幅度
return1M/3M/6M/1Y/3Y	阶段收益	%	各阶段收益率
maxDrawdown1M/3M/6M/1Y/3Y	最大回撤	%	各阶段最大回撤
indexDailyChange	指数日涨跌	%	跟踪指数当日涨跌幅
index1YReturn	指数年收益	%	跟踪指数近1年收益率
isTPlus0	T+0标记	-	✓=支持T+0, ✗=否
prlistTop20Ratio	前20重仓%	%	ETF前20大重仓股占比

B类字段: CSV已收录但westock返0(需其他数据源补充)

字段名	中文释义	单位	westock状态	替代数据源
holderAccount	持有人户数	户	全返0	基金半年报/年报(fundf10页面)
individualHolderRatio	个人持有比例	%	全返0	✅ 天天基金pingzhongdata JS
institutionHolderRatio	机构持有比例	%	全返0	✅ 天天基金pingzhongdata JS

C类字段: westock有返回值但CSV未收录(暂未采用)

字段名	含义	单位	说明
etfType	ETF类别	-	规模/主题/跨境/债券/商品等
establishDate	成立日期	-	基金成立时间
manageInstitution	管理人	-	基金管理公司
trusteeInstitution	托管人	-	基金托管银行
trackIndexCode/Name	跟踪指数	-	标的指数代码和名称
purchaseStatus	申购状态	-	可申购/不可申购
redemptionStatus	赎回状态	-	可赎回/不可赎回
managementFee	管理费率	%/年	westock返0,从fundf10 jbgk页面获取
custodyFee	托管费率	%/年	westock返0,从fundf10 jbgk页面获取
subscriptionFee	申购费率	%	westock返0
serviceFee	销售服务费率	%/年	westock返0
indexDailyChange	指数日涨跌	%	✅ CSV已收
index1YReturn	指数年收益	%	✅ CSV已收
holderAccount	持有人户数	户	westock返0,需其他数据源
individualHolderRatio	个人持有比例	%	westock返0,可从pingzhongdata获取 ✅
institutionHolderRatio	机构持有比例	%	westock返0,可从pingzhongdata获取 ✅
top10Share	前10大持有人份额	份	westock返0
top10Ratio	前10大持有人占比	%	westock返0

kline命令 — 历史K线

命令: westock-data-clawhub kline <代码> --period day --limit <N>

支持周期: day(日), week(周), month(月), season(季), year(年)
支持复权: qfq(前复权), hfq(后复权), bfq(不复权,默认)
最大返回: 2000条

字段	含义	单位
date	日期	YYYY-MM-DD
open	开盘价	元
last	收盘价	元
high	最高价	元
low	最低价	元
volume	成交量	手
amount	成交额	元
exchange	换手率	%

minute命令 — 分时数据

命令: westock-data-clawhub minute <代码> --days <N>

etf-nav命令 — 历史净值

命令: westock-data-clawhub etf-nav <代码> --start YYYY-MM-DD --end YYYY-MM-DD

返回字段: date(日期), nav(净值), navChange(净值变动), navChangePct(净值变动%), accNav(累计净值)

asfund命令 — A股资金流向

命令: westock-data-clawhub asfund <代码>

字段: MainNetFlow(主力净流入), JumboNetFlow(超大单净流入), BlockNetFlow(大单净流入), MidNetFlow(中单净流入), SmallNetFlow(小单净流入)

其他命令

search <keyword>: 搜索股票/ETF代码
hot stock/board/etf: 热搜数据
technical <code> --group macd,rsi: 技术指标
dividend <code>: 分红数据
profile <code>: 公司简况
board: 热门板块行情

数据获取方式汇总

1. 当前份额/资金流（etf命令）

westock-data-clawhub etf <代码1>,<代码2>,...

解析shares(份额), sharesChg(日变化), nav(净值), 计算资金流=sharesChg×nav

2. 历史K线/价格走势（kline命令）

westock-data-clawhub kline <代码> --period day --limit 60

3. 历史净值走势（etf-nav命令）

westock-data-clawhub etf-nav <代码> --start 2026-01-01 --end 2026-06-24

4. 资金流向（asfund命令）

westock-data-clawhub asfund <代码>

5. 季度份额历史 + 机构/个人持有比例（天天基金JS）

import requests, json, re
text = requests.get(f"https://fund.eastmoney.com/pingzhongdata/{fundCode}.js").text
# 搜索"总份额"取data数组, 配合"categories"日期数组
# 也支持: Data_holderStructure 获取机构/个人/内部持有比例
# 提取示例:
match = re.search(r'var Data_holderStructure\s*=\s*({.*?});', text, re.DOTALL)
if match:
    holder_data = json.loads(match.group(1))
    # holder_data['series'][0]['name']='机构持有比例'
    # holder_data['series'][1]['name']='个人持有比例'
    # holder_data['categories']=['2024-06-30','2024-12-31','2025-06-30','2025-12-31']

6. 日频份额数据（妙想API）

MX_APIKEY=$MX_APIKEY python3 /Users/andy/.workbuddy/skills/mx-data/mx_data.py "查询语句"
# 限10次/天, code=113表示用尽

7. B类字段补充数据源

westock-data的以下字段全返0，需通过其他数据源补充：

7.1 个人持有比例 / 机构持有比例 — 天天基金pingzhongdata JS ✅ 已验证

import requests, json, re
text = requests.get(f"https://fund.eastmoney.com/pingzhongdata/{fundCode}.js").text
match = re.search(r'var Data_holderStructure\s*=\s*({.*?});', text, re.DOTALL)
if match:
    holder_data = json.loads(match.group(1))
    # series[0] = 机构持有比例, series[1] = 个人持有比例, categories = 日期

返回格式示例（沪深300ETF）:

{"series":[
  {"name":"机构持有比例","data":[79.4,83.06,87.1,90.27]},
  {"name":"个人持有比例","data":[19.54,16.32,12.2,8.98]}
],"categories":["2024-06-30","2024-12-31","2025-06-30","2025-12-31"]}

7.2 管理费率/托管费率 — 天天基金基金概况页面 ✅ 已验证

requests.get(f"https://fundf10.eastmoney.com/jbgk_{fundCode}.html")
# HTML中搜索"管理费率"和"托管费率", 提取相邻数值

7.3 持有人户数 — 待研究

暂未发现稳定的不开屏API。可能的路径:

基金半年报/年报PDF
datacenter API（需找到正确的reportName）
天天基金 cyrjg 页面（需JS渲染，可用playwright）

核心分析流程

Step 1: 获取数据

从全量索引中取出要查的ETF代码, 批量查询

Step 2: 解析字段

从Markdown表格解析shares/sharesChg/nav/closePrice等

Step 3: 计算指标

资金流(亿元) = sharesChg × nav / 1e8

Step 4: 分组汇总 (单ETF最大法)

按指数名称分组, 每个指数只保留份额最大的那只ETF（不累加）。
原因: ETF覆盖面可能不全, 取最大者最公平, 且同指数多只ETF走势高度相关。

Step 5: 补充走势

用kline获取价格走势, etf-nav获取净值走势

Step 6: 输出排行

按资金流排序, 分为净申购/持平/净赎回三类

Step 7: 生成HTML可视化页面（数据驱动+动态日期切换）

直接用脚本一键生成:

/Users/andy/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python \
  /Users/andy/.workbuddy/skills/etf-share-flow-analysis/scripts/gen_analysis_html.py

该脚本自动完成:

前置自动采集: 自动调 collect_shareholders.py + collect_qdii.py 更新股东和QDII数据
读取CSV全量历史数据 + 每日采集(westock)获取今日最新
按指数分组, 每指数只取份额最大的那只ETF
计算资金流和四象限/量化/重叠推荐分析
导出 etf_history/etf_data.json (数据文件)
生成轻量HTML框架, 不含硬编码数据
HTML通过 fetch('etf_data.json') 动态加载, 支持6个Tab:
- 📊 全量排行 (39列字段 + 成交活跃TOP3, ETF代码显示, 搜索/排序)
- 🔍 定性分析 (四象限矩阵, 含成交活跃TOP3列)
- 📈 量化分析 (回测统计+市场基准统计Top3/中位数/均值+stock_flow2因子框架)
- 🎯 最终结论 (QDII额度监控面板 + 卖点预警+重叠推荐)
- ⭐ 自选监控 (自定义ETF代码列表, 独立量化和定性分析)
- 📋 股东追踪 (十大流通股东分类展示, 社保/券商/国家队高亮)
日期切换: 下拉选择任意交易日, 自动加载对应数据
启动HTTP服务: python3 server.py → 浏览器访问 localhost:8080

量化+定性双重分析（核心流程）

获取ETF数据后, 执行以下分析:

1. 定性分析 — 四象限矩阵

基于"份额变化(%) × 价格涨跌(%)"二维矩阵判断主力意图:

象限	份额	价格	信号含义	建议
🔥强力吸筹	↑>1%	↓<-0.5%	机构越跌越买	关注
📥压价建仓	↑>1%	→(-0.5%~0.5%)	压制价格买入	关注
📈温和上涨	↑>0	↑>0	量价配合健康	关注
⚠️量价齐升	↑>0.5%	↑↑>2%	警惕过热	甄别
🚨出货嫌疑	↓<-0.5%	↑>0.5%	拉高出货	回避
💀恐慌出逃	↓<-0.5%	↓<-0.5%	资金撤离	回避

2. 量化分析 — 基于373个历史样本

份额变化区间 → 后续20日价格的实证表现:

份额变化	后续20日均值	胜率	评级
↑1%~3%	+12.92%	75%	⭐⭐⭐ 最强
↑0%~1%	+0.87%	100%	⭐⭐
↑>5%	-1.09%	39.5%	⚠️ 不稳
↓-3%~-5%	-1.92%	0%	⚠️ 看空
↓0%~-1%	-0.79%	0%	⚠️ 看空

关键发现: 份额↑1%~3%+价格↑的组合是历史回测中回报最好的信号

3. 重叠推荐机制

定性看好的ETF  ∩  量化看好的ETF  =  ⭐⭐⭐ 推荐购买

定性看好: 四象限在🔍/📥/📈象限的ETF
量化看好: 份额↑0.5%~3% + 价格↑ + 资金流入正的ETF
重叠越多, 置信度越高

4. 一键综合分析脚本（推荐用这个）

cd /Users/andy/.workbuddy/skills/etf-share-flow-analysis
/Users/andy/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python scripts/gen_analysis_html.py

该脚本自动完成所有分析并生成:

etf_history/etf_data.json — 全量交易日数据 (供HTML动态加载)
全量指数申购流入排行.html — 轻量HTML框架 (无硬编码数据)
启动HTTP服务后浏览器访问, 支持4个Tab和日期切换

HTML页面包含:

📊 全量排行: 39列字段 + 成交活跃TOP3, ETF代码显示, 搜索/排序/方向筛选
🔍 定性分析: 四象限矩阵, 分7组显示, 每组含成交活跃TOP3列
📈 量化分析:
- 历史回测统计 (373样本)
- 市场基准统计 (Top3/中位数/均值, 看你推荐标的是否相对强势)
- 📐 stock_flow2因子框架 (采集满5天后自动计算)
🎯 最终结论:
- 📊 QDII投资额度概况面板（新获批额度🚀红色提醒）
- 🔴 卖点预警 (当日出现出货/恐慌/大额流出的品种)
- 🎯 重叠推荐 (定量+定性双重确认)
- 📊 仅量化推荐 / 🔍 仅定性推荐
⭐ 自选监控: 用户自定义ETF代码列表, 独立量化和定性分析, 综合建议卡片
📋 股东追踪: 十大流通股东, 按社保/券商/国家队分类, 增持/新进事件高亮
📅 日期切换: 下拉选择任意交易日

使用方式:

cd /Users/andy/WorkBuddy/2026-06-24-23-34-24
python3 server.py
# 浏览器打开 http://localhost:8080/全量指数申购流入排行.html

每次修改代码或数据后, 必须:

运行 gen_analysis_html.py 重新生成HTML和数据

重启 server.py （kill $(lsof -ti:8080) && python3 server.py）

用 preview_url 工具打开页面让用户查看变化

数据更新后刷新浏览器即可, 无需重启服务器（如果server.py没停）。

8. 持仓解析 + 成交活跃TOP3

daily_collect.py 采集时自动解析每只ETF的持仓列表:

在westock etf输出中定位 **基金经理** 行之后的持仓表格
提取前20大重仓股: code, name, weight
对每只持仓股票, 用 marketplace 前缀(6xxxxx→sh, 其他→sz)补全
批量查询所有持仓股票的当日行情(成交额、涨跌幅)
按成交金额降序排列, 取交易额TOP3 → holdings.json
HTML的所有Tab均展示"成交活跃TOP3"列: 股票名(成交额亿) +/-涨跌幅%

9. 自选监控

支持用户输入任意ETF代码进行跟踪:

输入框支持纯6位数字 (自动补全 sh/sz 前缀: 5开头→sh, 其他→sz)
数据保存在 etf_history/watchlist.json (服务端文件)
通过 server.py 的 GET/POST /api/watchlist API 读写
daily_collect.py 采集时自动读取watchlist, 追加到查询列表
新加入代码下次定时采集后自动补全数据
HTML的**⭐自选监控Tab**展示: 监控表 + 综合建议卡片

10. 十大流通股东追踪

跟踪自选ETF重仓股的股东变化:

数据源: 东财F10 API https://emweb.securities.eastmoney.com/PC_HSF10/ShareholderResearch/PageAjax
脚本: collect_shareholders.py
读取 holdings.json 获取自选ETF的前3重仓股代码
查询每只股票的 sdltgd (十大流通股东)
分类: 社保基金 / 券商自营 / 基金 / 保险 / 国家队 / 北向资金 / 养老金
检测: 新进 / 增持 / 减持
HTML的**📋股东追踪Tab**展示:
- 🚨 重要事件提醒 (新进/大幅增持)
- 按股东类型分组表格

11. QDII额度监控

跟踪国家外汇管理局每月发布的QDII投资额度:

数据源: SAFE官网PDF https://www.safe.gov.cn/safe/2018/0425/16849.html
脚本: collect_qdii.py
下载最新PDF → pdftotext提取 → 解析193家机构+额度
对比上次数据, 标记是否有新批准
HTML的**🎯最终结论Tab顶部**展示:
- 📊 QDII投资额度概况面板
- 如1个月内有新批准: 🚀 红色提醒 + 新机构详情
- 如无: 统计面板 + 上次更新日期

12. 自动更新机制

gen_analysis_html.py 启动时自动执行:

gen_analysis_html.py
  ├── 📋 自动采集股东数据 (collect_shareholders.py)
  │   → 18+只持仓股 × 十大流通股东
  ├── 📄 自动检查QDII额度 (collect_qdii.py)
  │   → 下载SAFE最新PDF
  ├── 📊 读取ETF数据 + 分析
  └── ✅ 生成HTML + etf_data.json

定时任务(交易日15:05) → daily_collect.py → gen_analysis_html.py → 全数据更新

数据时效检查机制:

server.py 启动时自动检查 etf_data.json 中是否有今日数据, 无则调用 gen_analysis_html.py
gen_analysis_html.py 启动时先检查CSV今日数据是否存在, 无则先调 daily_collect.py
gen_analysis_html.py 自动前置采集股东(collect_shareholders.py)+QDII(collect_qdii.py)+联接基金(collect_link_ratio.py)
每次修改代码后, 必须: 重新生成 → 重启server → preview_url打开页面

13. 首页 + 模块入口架构 (index.html)

生成脚本: gen_index.py

基于westock-data的board命令实时数据生成热点板块速览报告
支持模块入口: ETF模块 + 个股模块(预留)
首页主要展示:
- 🔥 热点板块TOP5表格(涨停数/最高连板/主力资金流)
- 📌 龙虎榜&资金风向专栏(机构买卖/游资/北向资金)
server.py 增加了 /etf 路径指向ETF分析页, / 指向 index.html

14. ETF联接基金持有份额占比

数据源: 天天基金网(东方财富)基金详情页

# 从基金详情页提取总资产
url = f'https://fund.eastmoney.com/{fund_code}.html'
# 搜索 "规模</a>：X.XX亿元" 提取基金总资产

公式: P_link = A_link × 0.92 / A_etf

A_link: 联接基金总资产(从天天基金详情页提取)
A_etf: ETF总资产(shares×nav)
0.92: 联接基金持有目标ETF的典型比例(实际90-95%)

脚本: collect_link_ratio.py

ETF → 联接基金代码硬编码映射
支持A/C类份额合并计算
输出: etf_history/link_ratio.json

已覆盖19只ETF(含红利、宽基、行业、跨境等), 后续可持续补充映射。

15. 数据源汇总

数据	数据源	获取方式	脚本
ETF份额/资金流	westock-data-clawhub (腾讯自选股数据)	`etf` 命令批量查询(139只ETF)	daily_collect.py
ETF持仓(前20重仓)	westock-data-clawhub	etf命令输出尾部"基金经理"之后的持仓表	daily_collect.py
持仓股票行情/成交额	westock-data-clawhub	`etf` 命令查询个股(带sh/sz前缀)	daily_collect.py
板块行情+资金流	westock-data-clawhub	`board` 命令	gen_index.py
龙虎榜/热点	westock-data-clawhub	`hot stock/board` 命令	(预留)
十大流通股东(季度)	东方财富F10 API	`PC_HSF10/ShareholderResearch/PageAjax`	collect_shareholders.py
联接基金总资产	天天基金网(东方财富)	基金详情页HTML解析	collect_link_ratio.py
QDII投资额度	国家外汇管理局(SAFE)	官网PDF下载+pdftotext	collect_qdii.py
基金历史规模	天天基金pingzhongdata JS	`Data_grandTotal` 变量	(备用方案)

6. 结果呈现

在回复中明确输出"定性结论"和"量化结论"两个章节, 分别独立呈现
如果有重叠ETF, 用 🎯 强烈推荐: ETF名称 高亮
如果没有重叠, 分别给出两种逻辑的推荐并说明差异
最后生成/更新 全量指数申购流入排行.html 用于可视化查看

7. 每日数据采集 + GitHub结构化存储 + HTML自动生成

已设每日定时任务 ETF每日数据采集，在每个交易日 15:05 自动运行（市场15:00收盘，收盘后立刻采集）：

调用 scripts/daily_collect.py 采集全量139只ETF快照
保存到 etf_history/ 目录，三种格式同时存储：

etf_history/
├── etf_daily.csv        # 结构化CSV(推荐用于分析/迁移)
├── history.jsonl        # JSONL每行一条记录
├── 2026-06-25.json      # 每日原始快照
└── ...

CSV字段(39列): date, idx, code, shares, sharesChg, sharesChgRatio, nav, closePrice, changePct, turnoverRate, turnoverValue, turnoverVolume, disc, discountRatioCurve, avgDiscountRatioCurve, size, totalMV, totalAssets, stockRatio, bondRatio, ytdReturn, ytdMaxDrawdown, return1M, return3M, return6M, return1Y, return3Y, maxDrawdown1M, maxDrawdown3M, maxDrawdown6M, maxDrawdown1Y, maxDrawdown3Y, indexDailyChange, index1YReturn, holderAccount, institutionHolderRatio, individualHolderRatio, prlistTop20Ratio, isTPlus0

脚本采集完成后自动 git commit + push 数据文件到GitHub。

GitHub数据仓库配置

项目	值
远程仓库	`git@github.com:Zihan9606/etf-data.git`
SSH密钥	`~/.ssh/id_rsa` (公钥已添加到GitHub)
本地路径	`/Users/andy/WorkBuddy/2026-06-24-23-34-24/`
首次推送	已完成(2026-06-25)

如需在其他机器上拉取数据:

git clone git@github.com:Zihan9606/etf-data.git

数据文件说明

文件	格式	说明	推荐用途
`etf_daily.csv`	CSV(39列)	全量结构化数据,每天追加	数据分析/迁移推荐
`history.jsonl`	JSONL	每行一条完整JSON记录	程序化处理
`YYYY-MM-DD.json`	JSON数组	每日原始快照	逐日回溯

自动化推送机制

daily_collect.py 每次采集完成后自动执行:

追加数据到CSV和JSONL
git add 数据文件
git commit -m "ETF数据更新 YYYY-MM-DD"
git push origin main
自动调用 gen_analysis_html.py → 生成 etf_data.json
用户刷新浏览器即看到最新分析结果

⚠️ 自动化任务已更新。路径必须使用 managed venv，不要用 homebrew 路径。
自动化配置位于 ~/.workbuddy/workbuddy.db 中, 可用 automation_update 工具查看和修改。

自动化任务	参数
名称	ETF每日数据采集
计划	交易日 15:05 (RRULE: FREQ=DAILY;BYDAY=MO,TU,WE,TH,FR;BYHOUR=15;BYMINUTE=05)
CWD	/Users/andy/WorkBuddy/2026-06-24-23-34-24

SSH主机密钥已在 ~/.ssh/known_hosts 中保存, 推送无需手动确认。

如果遇到SSH连接问题:

GIT_SSH_COMMAND="ssh -o StrictHostKeyChecking=accept-new" git push origin main

手动运行:

/Users/andy/.workbuddy/binaries/python/envs/default/bin/python \
  /Users/andy/.workbuddy/skills/etf-share-flow-analysis/scripts/daily_collect.py

环境配置（新机器部署清单）

换电脑后，按以下步骤完整部署：

必须做的

# 1. 克隆数据仓库（含历史数据）
git clone git@github.com:Zihan9606/etf-data.git
cd etf-data

# 2. 安装核心工具
npm install -g westock-data-clawhub   # ETF数据查询

# 3. 安装Python依赖
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install pandas requests playwright
playwright install chromium

# 4. 配置SSH密钥（推送数据到GitHub用）
# 方案A: 从旧机器复制 ~/.ssh/id_rsa 和 ~/.ssh/id_rsa.pub
# 方案B: 新生成密钥: ssh-keygen -t rsa -b 4096
#        然后加到GitHub: https://github.com/settings/keys
#        公钥内容: cat ~/.ssh/id_rsa.pub

# 5. 首次Push时接受主机指纹
GIT_SSH_COMMAND="ssh -o StrictHostKeyChecking=accept-new" git push origin main

可选的

# 妙想API（用于日频份额数据, 限10次/天）
export MX_APIKEY="你的API密钥"

环境清单

组件	安装方式	说明
`westock-data-clawhub`	`npm install -g westock-data-clawhub`	ETF/个股行情查询
Python 3.13+	系统自带或brew安装	脚本运行环境
pandas, requests, playwright	`pip install`	数据处理+浏览器自动化
Git	系统自带	数据版本管理
SSH密钥	复制或生成后加GitHub	GitHub推送认证
MX_APIKEY	环境变量(可选)	妙想API配额(日常采集不需要)

数据流向

westockdata API ──→ daily_collect.py ──→ CSV/JSONL ──→ git commit ──→ GitHub
     ↑                  ↑                      ↑
  无需认证        需要Python+Node           需要SSH密钥

etf-share-flow-analysis

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ETF份额申购流入分析技能

使用场景

全量130指数ETF索引

一、宽基指数（20个指数, 20只ETF）

二、策略指数（2个指数, 2只ETF）

三、行业/主题指数（85个指数, 85只ETF）

四、债券指数（5个指数, 5只ETF）

五、跨境指数（18个指数, 18只ETF）

westockdata 数据字段说明

etf命令 — ETF当前快照 (共64个字段, CSV采用39列)

A类字段: CSV已收录(westock有数据) — 39列

B类字段: CSV已收录但westock返0(需其他数据源补充)

C类字段: westock有返回值但CSV未收录(暂未采用)

kline命令 — 历史K线

minute命令 — 分时数据

etf-nav命令 — 历史净值

asfund命令 — A股资金流向

其他命令

数据获取方式汇总

1. 当前份额/资金流（etf命令）

2. 历史K线/价格走势（kline命令）

3. 历史净值走势（etf-nav命令）

4. 资金流向（asfund命令）

5. 季度份额历史 + 机构/个人持有比例（天天基金JS）

6. 日频份额数据（妙想API）

7. B类字段补充数据源

7.1 个人持有比例 / 机构持有比例 — 天天基金pingzhongdata JS ✅ 已验证

7.2 管理费率/托管费率 — 天天基金基金概况页面 ✅ 已验证

7.3 持有人户数 — 待研究

核心分析流程

Step 1: 获取数据

Step 2: 解析字段

Step 3: 计算指标

Step 4: 分组汇总 (单ETF最大法)

Step 5: 补充走势

Step 6: 输出排行

Step 7: 生成HTML可视化页面（数据驱动+动态日期切换）

量化+定性双重分析（核心流程）

1. 定性分析 — 四象限矩阵

2. 量化分析 — 基于373个历史样本

3. 重叠推荐机制

4. 一键综合分析脚本（推荐用这个）

HTML页面包含:

使用方式:

8. 持仓解析 + 成交活跃TOP3

9. 自选监控

10. 十大流通股东追踪

11. QDII额度监控

12. 自动更新机制

13. 首页 + 模块入口架构 (index.html)

14. ETF联接基金持有份额占比

15. 数据源汇总

6. 结果呈现

7. 每日数据采集 + GitHub结构化存储 + HTML自动生成

GitHub数据仓库配置

数据文件说明

自动化推送机制

环境配置（新机器部署清单）

必须做的

可选的

环境清单

数据流向

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