akshare-trend-judgment

# AkShare A股趋势判断 Skill

## 数据来源

本 Skill 使用 **AkShare** 提供的 A 股公开市场数据接口，核心包括：

1. `stock_zh_a_hist`：获取沪深京 A 股历史日频行情，用于计算均线、收益率、波动率、回撤与突破信号。
2. `stock_zh_a_spot_em`：获取 A 股实时/最新股票列表与名称，用于证券代码校验和名称补全。

AkShare 官方文档说明，`stock_zh_a_hist` 可按股票代码、周期、日期区间与复权方式获取沪深京 A 股历史日频数据；`stock_zh_a_spot_em` 可获取 A 股市场行情快照与股票代码信息。数据源来自公开可访问的网站与行情页面，经 AkShare 封装后供 Python 调用。  
参考：AkShare 股票数据文档与数据说明。

## 功能

本 Skill 面向 **单只 A 股证券** 做规则化趋势判断，输出结构化结果，适合研究、投研辅助、风控预警和策略原型验证。

### 主要能力

- 拉取指定股票的历史日线行情
- 计算 MA5、MA10、MA20、MA60
- 计算 5/20/60 日收益率
- 计算 20 日年化波动率
- 计算近 60 日最大回撤
- 判断是否突破近 20 日高点或跌破近 20 日低点
- 综合规则输出趋势标签：
  - 强势上升趋势
  - 震荡偏强
  - 区间震荡
  - 震荡偏弱
  - 强势下降趋势
- 输出信号说明、趋势摘要与置信度

### 输出字段示例

- `symbol`: 股票代码
- `name`: 股票名称
- `as_of`: 截止日期
- `trend_label`: 趋势标签
- `confidence`: 置信度
- `close`, `ma5`, `ma10`, `ma20`, `ma60`
- `ret_5d`, `ret_20d`, `ret_60d`
- `annualized_volatility`
- `max_drawdown_60d`
- `signals`
- `summary`

## 使用示例

### 1. 安装依赖

```bash
pip install akshare pandas numpy
```

### 2. 运行脚本

```bash
python script/a_share_trend_judgment.py --symbol 600519 --start-date 20240101 --end-date 20260301
```

### 3. 输出到 JSON 文件

```bash
python script/a_share_trend_judgment.py \
  --symbol 000001 \
  --start-date 20240101 \
  --end-date 20260301 \
  --output result.json
```

### 4. 返回结果示意

```json
{
  "symbol": "600519",
  "name": "贵州茅台",
  "as_of": "2026-03-01",
  "trend_label": "震荡偏强",
  "confidence": 0.69,
  "close": 1688.0,
  "ma5": 1679.2,
  "ma10": 1662.8,
  "ma20": 1645.6,
  "ma60": 1602.3,
  "ret_5d": 0.0132,
  "ret_20d": 0.0528,
  "ret_60d": 0.1085,
  "annualized_volatility": 0.2214,
  "max_drawdown_60d": -0.0821,
  "breakout_20d_high": false,
  "breakdown_20d_low": false,
  "signals": [
    "收盘价位于 MA20 之上且 MA20 高于 MA60",
    "短中期均线呈多头排列"
  ],
  "summary": "贵州茅台 截至 2026-03-01 的趋势判断为“震荡偏强”。收盘价 1688.00，MA20 1645.60，MA60 1602.30，20日涨跌幅 5.28%，20日年化波动率 22.14%。"
}
```

## 交易说明

1. 本 Skill 基于 **公开行情数据 + 规则判断**，适合做趋势研究与辅助决策，不构成任何投资建议。
2. 趋势判断结果依赖历史数据，无法保证对未来价格行为的预测准确性。
3. A 股存在涨跌停、停牌、除权除息、极端波动、行业轮动与政策冲击等情形，可能导致趋势信号失真。
4. 不同复权方式（不复权、前复权、后复权）会影响均线和收益率计算结果；默认使用前复权 `qfq`。
5. 建议将本 Skill 与基本面、成交量、公告、行业景气度和风险控制模块联合使用。
6. 若用于程序化交易前置筛选，应增加：
   - 流动性过滤
   - 停牌/ST 过滤
   - 风险事件过滤
   - 交易成本与滑点建模

## License

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