aifinlab/a-share-regime-detection
skills/a-share-regime-detection/SKILL.md
A股市场状态/牛熊识别量化。当用户说"市场状态"、"regime"、"牛市还是熊市"、"现在是什么市"、"震荡市"、"趋势市"、"牛熊判断"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据，量化识别当前市场状态。支持研报风格（formal）和快速分析风格（brief）。
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add aifinlab/finclaw a-share-regime-detectionInstall 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, 12:07 AM148.6s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- a-share-regime-detection
- description:
- A股市场状态/牛熊识别量化。当用户说"市场状态"、"regime"、"牛市还是熊市"、"现在是什么市"、"震荡市"、"趋势市"、"牛熊判断"时触发。基于 cn-stock-data 获取K线数据，量化识别当前市场状态。支持研报风格（formal）和快速分析风格（brief）。
A股市场状态/牛熊识别量化
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: 获取大盘数据
获取主要指数（上证/沪深300/创业板）K线 + 成交量 + 资金流。
Step 2: 多维度状态判断
- 趋势维度：MA20/MA60/MA120 排列（多头/空头/缠绕）
- 波动维度：历史波动率分位（高波/低波）
- 成交维度：成交量相对均值（放量/缩量）
- 情绪维度：涨跌家数比/涨停数/跌停数
Step 3: 状态分类
- 牛市（趋势上行+放量+情绪高涨）
- 熊市（趋势下行+缩量+情绪低迷）
- 震荡市（无明显趋势+量能一般）
- 转折期（指标矛盾+波动放大）
Step 4: 历史状态回溯
标注过去 N 年的市场状态序列，统计各状态持续时间。
Step 5: 输出
| 维度 | formal | brief | |------|--------|-------| | 当前状态 | 多维度评分 | 一句话判断 | | 信号详情 | 各指标明细 | 关键信号 | | 历史对比 | 类似状态历史 | 无 |
默认风格：brief。
关键规则
- 单一指标判断市场状态不可靠——需多维度综合
- 市场状态转换往往不是突变而是渐进的
- A 股政策市特征明显——政策转向往往是状态转折点
- 成交量是判断市场状态的领先指标
- 不同状态适用不同策略（趋势市用动量，震荡市用均值回归）
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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