A 股研究与复盘工作台：数据获取 / 每日晨报 / 交易复盘三大技能，外加回测、选股、监控的脚本骨架。Agent 只做分析、不做交易；所有数字来自数据接口实际输出，拿不到就明说，绝不估算编造。

⚠️ 免责声明：本项目不含任何实盘下单能力，不构成投资建议。数据来自公开接口，可能存在延迟、缺失或错误，请自行核对。

目录

• 特性
• 快速开始
• 六个任务
• 技能
• 目录结构
• 数据源与已知限制
• 定时任务
• 安全与隐私
• 常见问题
• 许可证

特性

• 🧭 3 个 dsh 技能：ashare-data（数据获取）、ashare-report（每日晨报）、ashare-review（交易复盘），SKILL.md 格式，dsh 原生识别
• 📜 AGENTS.md 投资准则：铁律约束——不做买卖决策、禁用「目标价/必涨」措辞、数字必须来自脚本、数据拿不到就明说
• 🐍 Python 3.11 数据环境：akshare + pandas + backtrader + matplotlib + tabulate，版本锁定在 requirements.txt
• 📈 可复用脚本 scripts/morning_report.py：一条命令生成晨报，已处理数据源切换与代理绕过
• 🔒 默认脱敏：自选股 / 持仓 / 交割单等个人金融数据被 .gitignore，只提交 *.example 模板

快速开始

前置要求

• Python 3.11+（推荐 3.11，兼容老牌 backtrader）
• dsh（DeepSeek Harness CLI）
• git

安装

git clone https://github.com/sfeng49/ashare-agent.git
cd ashare-agent

# 一键初始化：建 venv、装依赖、生成数据文件、接好技能发现链接
./setup.sh

等价手动步骤：

python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
cp data/watchlist.example.txt data/watchlist.txt   # 换成你的自选股
cp data/positions.example.csv data/positions.csv
mkdir -p .dsh && ln -sfn ../skills .dsh/skills

让 dsh 识别技能

dsh 只扫描固定技能根目录（.dsh/skills、.agents/skills、~/.dsh/skills、~/.agents/skills），并不默认识别工作区顶层的 skills/。setup.sh 已创建项目级链接 .dsh/skills -> ../skills。

如需让技能在任意工作区可用，再执行：

ln -sfn "$(pwd)/skills" ~/.dsh/skills

跑第一个晨报

# 直接用脚本（不依赖 dsh）
.venv/bin/python scripts/morning_report.py --save

# 或在 dsh 中把工作区指向本目录后
执行 ashare-report

六个任务

这是工作台的完整玩法，每个任务都可用一句话在 dsh 里发起。

任务示例 prompt

读取 data/watchlist.txt 里的自选股，生成今日晨报：
1. 大盘：昨日三大指数涨跌幅、成交额、北向资金净流入
2. 自选股：昨日涨跌幅、换手率、是否放量（对比 20 日均量）
3. 消息面：每只自选股近 24 小时的新闻标题，按重要性排序
4. 异动标记：涨跌幅绝对值 > 5% 或成交量 > 20日均量 2 倍的，单独列出并说明可能原因
输出为 markdown，存到 output/daily/YYYY-MM-DD-morning.md，存前先给我看内容。

读取 data/reports/600xxx_2025年报.pdf：
【提取】营收/净利润近三年趋势、分业务营收占比、毛利率、经营性现金流 vs 净利润、
应收账款与存货周转率、商誉占净资产比例、有息负债率
【交叉验证】用 akshare 拉同行业市值相近 3 家做横向对比，指出明显偏离项
【找矛盾】对比管理层表述与实际财务数据，列出口径不一致处
【风险清单】按严重程度列出疑点，每条指明原文页码与对应数字
不要给投资建议，只呈现事实和疑点。

筛选全市场股票：近三年 ROE 连续 >15%、当前 PE(TTM) 低于行业中位数、
近一月北向持股比例上升；剔除 ST、次新、近 3 个月解禁高峰、近一年财务造假处罚/非标审计意见。
写成 scripts/screener.py，阈值做成常量放开头。跑一遍输出结果，并告诉我：
1) 每层各过滤掉多少只 2) 这套条件的明显缺陷在哪。

我的习惯：放量（成交量 > 5日均量1.5倍）突破 20 日均线买入，跌破 10 日均线卖出。
用 backtrader 回测：沪深300成分股，2020-01-01 至今，初始资金 10 万、单只最大仓位 20%、
手续费万三、印花税千一（卖出）、滑点 0.1%。
输出：年化、最大回撤、夏普、胜率、平均持仓天数、交易次数，并与同期沪深300定投对比。
再做敏感性测试：均线参数在 5/10/20/30/60 遍历，看参数是否落在“运气好”的点上。

写 scripts/monitor.py：交易时段每 5 分钟检查自选股，触发条件为涨跌幅 ±5%、
成交量突破今日均量3倍、上榜龙虎榜、发布公告；触发后推到 Server酱/钉钉（webhook 从环境变量读）；
同一只股同一类型事件 30 分钟内只推一次。先跑一次模拟（只打印不推送）给我看。

分析 data/trades/ 下过去一年的交割单：
1. 总体：胜率、盈亏比、平均持仓天数、总收益 vs 同期沪深300
2. 亏损归因：亏损最大的 10 笔共同点（买点/卖点/选股）
3. 行为模式：盈利单 vs 亏损单持仓天数、是否“拿不住盈利死扛亏损”、交易频率与收益相关性
4. 时间分布：什么时段/环境下胜率最低
5. 若一年前买入沪深300ETF 持有至今收益多少？主动交易创造了正 alpha 还是负 alpha？
直接、不留情面地陈述结论。

晨报示例输出

# A 股晨报 · 2026-08-17（周一）
> 生成时间：2026-08-17 11:54（盘中，数据为快照，会变动）
> 数据来源：akshare —— 日线/实时走 sina；个股新闻/北向资金走 eastmoney

## 一句话摘要
三大指数盘中多数上涨；600519 贵州茅台 盘中 -4.2% 领跌。

## 一、大盘
| 指数 | 收盘 | 涨跌幅 |
|---|---|---|
| 上证指数 | 3927.18 | +0.01% |
| 深证成指 | 14354.31 | +0.45% |
| 创业板指 | 3626.30 | +1.12% |
……

技能

目录结构

.
├── AGENTS.md                 # 全局投资准则（Agent 每次任务都读）
├── skills/                   # dsh 技能（SKILL.md）
│   ├── ashare-data/          # 数据获取
│   ├── ashare-report/        # 每日晨报
│   └── ashare-review/        # 交易复盘
├── data/
│   ├── watchlist.example.txt # 自选股模板（复制为 watchlist.txt）
│   ├── positions.example.csv # 持仓模板（复制为 positions.csv）
│   └── trades/               # 交割单（复盘用，见 README）
├── output/daily/             # 每日报告输出
├── scripts/morning_report.py # 可复用晨报脚本
├── setup.sh                  # 一键初始化
├── requirements.txt          # 依赖锁定
└── LICENSE                   # MIT

数据源与已知限制

约定：A 股代码 6 位不带前缀；日期 YYYYMMDD；历史行情默认前复权（adjust="qfq"）；akshare 接口名随版本变动，报错先查 inspect.signature 再调，不凭记忆硬猜。

定时任务

交易日早 8:30 自动生成晨报：

crontab -e
# 加入下面一行（替换成你的实际路径）
30 8 * * 1-5 cd ~/ashare-agent && .venv/bin/python scripts/morning_report.py --save >> logs/morning.log 2>&1

安全与隐私

• Agent 只做分析、不做买卖决策，最终判断由你本人做；AGENTS.md 已钉死这条铁律。
• 任何写/删文件、下单类操作必须先问你（AGENTS.md 铁律第 5 条）。
• 实盘下单接口物理隔离：easytrader 等不要放进本工作区，Agent 只输出「操作清单」，你手动去券商 App 下单。
• 脱敏：个人自选股/持仓/交割单/生成的报告均被 .gitignore，不会提交到公开仓库。
• 权限预设：dsh 建议用 workspace-write（审批 ask）而非 danger-full-access（审批 never），让危险操作真正走审批门禁。
• 幻觉抽检：定期随机挑报告里 5 个数字去交易软件核对，确认配置的可靠度量级。

常见问题

许可证

MIT