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- 70 skills with code and documentation - Add .gitignore (ignore __pycache__, output/, temp/, venv/) - Clean up test intermediates and caches
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# 股票实时价格查询技能
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## 技能概述
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这是一个专门用于查询股票实时价格的专业技能，确保所有股票分析都基于准确的市场价格数据。
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## 核心功能
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1. **多市场支持**：A股、港股、美股等主要市场的股票价格查询
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2. **实时数据源**：使用多个可靠的数据源确保准确性
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3. **自动验证**：交叉验证多个数据源，确保价格准确性
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4. **错误处理**：当无法获取准确价格时，明确告知而非猜测
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## 使用方法
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### 查询单个股票
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```python
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get_stock_price("00700.HK") # 腾讯控股港股
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get_stock_price("600519.SH") # 贵州茅台A股
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get_stock_price("AAPL.US") # 苹果美股
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```
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### 批量查询
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```python
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stock_codes = ["00700.HK", "09868.HK", "001309.SZ", "01088.HK"]
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prices = get_stock_prices(stock_codes)
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```
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## 数据源优先级
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1. **官方交易所数据**（最高优先级）
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- 港交所 (HKEX) - 港股
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- 上交所/深交所 - A股
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- 纳斯达克/纽交所 - 美股
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2. **权威金融数据提供商**
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- Yahoo Finance
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- Google Finance
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- Bloomberg
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- Reuters
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3. **国内金融数据平台**
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- 东方财富
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- 同花顺
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- 雪球
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## 错误处理机制
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### 当无法获取准确价格时：
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- **绝不猜测或估算**
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- **明确告知数据不可用**
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- **建议替代查询方式**
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- **记录错误以便改进**
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### 数据验证规则：
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- **价格合理性检查**：排除明显异常的价格（如小数点错误）
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- **时间戳验证**：确保是最新交易日的数据
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- **多源一致性**：至少两个数据源价格差异不超过5%
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## 实现细节
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### 股票代码标准化
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```python
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def standardize_stock_code(code):
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"""
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标准化股票代码格式
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00700 -> 00700.HK (港股)
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600519 -> 600519.SH (A股)
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001309 -> 001309.SZ (A股创业板)
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AAPL -> AAPL.US (美股)
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"""
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# 实现代码标准化逻辑
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pass
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```
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### 多源数据查询
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```python
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def query_multiple_sources(code):
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"""同时查询多个数据源"""
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sources = [
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query_yahoo_finance,
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query_google_finance,
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query_eastmoney,
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query_xueqiu
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]
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results = []
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for source in sources:
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try:
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price = source(code)
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if price and is_reasonable_price(price):
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results.append(price)
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except Exception as e:
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log_error(f"Source {source.__name__} failed: {e}")
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return validate_and_return_price(results)
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```
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## 质量保证
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### 必须遵守的原则：
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1. **准确性第一**：宁可不返回结果，也不返回错误结果
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2. **透明度**：明确说明数据来源和时间戳
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3. **一致性**：同一只股票在不同查询中返回相同结果
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4. **实时性**：确保数据是最新的交易日价格
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### 验证清单：
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- [ ] 股票代码格式正确
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- [ ] 数据源可靠且最新
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- [ ] 价格在合理范围内
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- [ ] 多源数据一致性验证
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- [ ] 错误处理机制完善
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## 触发条件
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当用户需要进行任何股票相关的分析、建议或操作时，必须首先使用此技能查询准确的实时价格，然后再进行后续分析。
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**禁止行为：**
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- ❌ 凭记忆或印象给出股票价格
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- ❌ 使用过时的价格数据
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- ❌ 在没有验证的情况下进行价格推测
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- ❌ 混淆不同市场的价格（如美股ADR vs 港股）
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## 示例使用场景
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**场景1：自选股分析**
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```
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用户：分析我的自选股
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步骤：1. 识别自选股代码 → 2. 查询每个股票的实时价格 → 3. 基于准确价格进行分析
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```
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**场景2：持仓优化建议**
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```
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用户：给我持仓操作建议
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步骤：1. 读取持仓文件 → 2. 查询每个持仓股票的当前价格 → 3. 计算准确盈亏 → 4. 给出操作建议
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```
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**场景3：新股票评估**
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```
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用户：评估德明利是否值得买入
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步骤：1. 查询德明利(001309.SZ)实时价格 → 2. 获取历史价格区间 → 3. 基于准确数据给出建议
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```
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## 技术实现要求
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### 依赖库
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```bash
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pip install yfinance requests beautifulsoup4 pandas
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```
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### 主要函数
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```python
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def get_realtime_stock_price(stock_code: str) -> dict:
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"""
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获取股票实时价格
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Args:
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stock_code: 标准化股票代码 (e.g., "00700.HK", "600519.SH")
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Returns:
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{
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"code": "00700.HK",
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"price": 552.00,
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"currency": "HKD",
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"timestamp": "2026-03-11 16:00:00",
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"source": "Yahoo Finance",
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"previous_close": 553.50,
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"change_percent": -0.27
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}
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"""
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pass
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```
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## 维护和更新
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- **定期验证数据源**：每月检查各数据源的可用性
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- **错误日志记录**：记录所有查询失败的情况，持续改进
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- **用户反馈集成**：根据用户指出的错误快速修正
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- **新市场支持**：根据需求扩展支持更多交易市场
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## 与其他技能的集成
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此技能应作为以下技能的前置条件：
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- `stock-analysis`：股票分析技能
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- `portfolio-management`：投资组合管理技能
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- `trading-strategy`：交易策略技能
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**执行流程：**
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1. 用户请求股票相关信息
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2. 自动调用 `stock-price-query` 技能获取准确价格
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3. 基于准确价格执行后续分析
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4. 如果价格查询失败，暂停后续分析并告知用户 |