aifinlab/a-share-autocorrelation
skills/a-share-autocorrelation/SKILL.md
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add aifinlab/finclaw a-share-autocorrelationInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
3
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
VirusTotalMulti-engine malware detection
70%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 4, 2026, 12:29 AM149.6s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- a-share-autocorrelation
- description:
- A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性分析
数据源
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
Workflow
Step 1: 获取K线收益率序列
Step 2: 计算自相关函数(ACF)
lag 1-20的自相关系数
Step 3: 偏自相关函数(PACF)
Step 4: Ljung-Box检验
检验序列是否存在显著自相关
Step 5: 输出
| 维度 | formal | brief | |------|--------|-------| | ACF/PACF | 完整图表 | 关键lag | | 检验 | LB统计量+p值 | 有无自相关 | | 含义 | 动量/反转判断 | 交易含义 | 默认风格：brief。
关键规则
- 正自相关=动量效应（涨了还会涨）
- 负自相关=反转效应（涨了会跌回）
- A股日频负自相关较明显（T+1导致的隔日反转）
- 周频/月频正自相关更显著（中期动量）
- 自相关结构是时间序列策略的基础
使用示例
示例 1: 基本使用
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json
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