前言¶
做投研工具的人通常面临两个选择：要么写一个脚本，数据源、指标、回测各写一遍，维护成本高；要么依赖平台 API，key 管理、额度、访问受限都要考虑。stock-researcher 走的是第三条路——把行情获取、量化分析、市场体制识别、知识库读写打包成一个 Skill，核心零依赖（纯 stdlib），数据源用免费接口。下面介绍这个 Skill 的定位、能力和用法。
这是什么¶
stock-researcher 是一个面向通用 SKILL.md 格式的智能投研工具，当前版本 9.8.0，由社区发布者 @user_814dbe54 维护，分类为 professional，发布在 SkillHub。
它解决的问题是：把股票、基金、期货、债券、商品、可转债、货币基金等多资产的分析流程标准化，覆盖 12 个全球市场，同时支持把分析结果存档到个人知识库、再回读用于离线量化预测。数据源使用腾讯 + 东方财富（免费、无 Key），akshare 作为可选补充。
官方地址：
https://api.skillhub.cn/user_814dbe54/aistockresearcher
SkillHub 页面：
https://www.skillhub.cn/skills/user_814dbe54/aistockresearcher
核心能力¶
数据与市场覆盖¶
- 数据源：腾讯 + 东方财富（免费无 Key），akshare 可选。
- 覆盖 12 个全球市场，支持股票、基金、期货、债券、可转债、货币基金、商品等资产。
- 零依赖核心，纯标准库实现，不需要安装额外依赖。
- 标签
requires_api_key=false，即不强制 API Key。 - 官方测试用例 691 个。
三大支柱（v9.0 引入）¶
- 深度板块：RPS、宽度、离散度、主题、轮动周期。
- 深度指数：体制、波动率、结构、内含、真实 PE-PB 分位。
- 体制感知预测：体制条件化权重、信号共识、宏观情景概率加权、校准；通过
regime="auto"一键开启。
量化与预测¶
- v9.3 增强：历史形态匹配预测（股票/基金/期货通用）、基金 NAV 预测、期货置信区间/仓位/展期收益。
- v9.4 高级量化统计 + 语音交互：
advanced_stats一站式体检，包含滚动、回撤、仓位、统计检验、归因；另有零依赖语音指令。 - v9.8 知识库双向交互：存档 + 回读离线量化。
知识库 12 适配器（v9.8）¶
12 个适配器分为三类：
- 本地：本地兜底库、Obsidian、思源笔记、Logseq。
- 云端：IMA、语雀、飞书知识库、Notion。
- RAG：Dify、RAGFlow、FastGPT、MaxKB。
交互是双向的：
- 存档：
--kb-save <code>，内嵌机读 JSON，把分析结果写入知识库。 - 回读：
--kb-quant <词>，离线量化预测，从知识库读取历史分析。 --kb-target与语音均可指定适配器。- 凭证走环境变量，前缀分别为 RAGFLOW / FASTGPT / MAXKB / YUQUE / FEISHU / NOTION / SIYUAN / LOGSEQ；IMA 和 Dify 沿用 v9.7 变量名。零新依赖，零明文落盘。
合规与速度¶
- v9.6 标红限制固化：国内直连代理防护（导入即装直连 opener），并加入「评分≠盈利保证」免责声明。
- 行情 + K 线并行获取，速度提升。
安装与启用¶
stock-researcher 按 SKILL.md 通用格式分发。在已安装 SkillHub 客户端的环境里，通过官方地址获取：
https://api.skillhub.cn/user_814dbe54/aistockresearcher
Skill 名称为 stock-researcher，坐标为 @user_814dbe54/aistockresearcher。启用后通过触发词唤起，例如「股票」「行情」「分析」「预测」「量化」「知识库」「Obsidian」等。完整的触发词列表见官方页面。
典型用法¶
基础查询¶
直接说「腾讯 行情」或「黄金 价格」，Skill 会通过腾讯/东方财富数据源返回行情。
深度分析¶
用触发词如「RPS」「板块轮动」「指数估值」「市场体制」「波动率体制」「情景分析」「预测校准」，进入深度板块/指数/体制感知预测流程。
高级统计¶
调用 advanced_stats，一次拿到滚动夏普、回撤剖析、Kelly 仓位、跟踪误差、信息比率、JB 检验、归因等结果。
知识库存档与回读¶
存档一份分析：
--kb-save <code>
之后离线回读并做量化预测：
--kb-quant <词>
需要指定适配器时使用 --kb-target；语音交互里同样可以指定适配器。
语音指令¶
v9.4 起支持零依赖语音指令，可用语音查询、语音预测，与键盘输入等价。
适用场景与注意¶
适合：
- 想在自己的笔记/知识库体系里做量化分析的研究者。
- 需要多市场、多资产覆盖，且不想维护多个数据源脚本的人。
- 关注市场体制、板块轮动、指数估值的主动管理者。
限制与坑：
- 数据源为免费接口，稳定性和历史数据深度不如付费行情，做严肃回测前需要自行校验数据质量。
- 知识库适配器的凭证通过环境变量传入，不同适配器前缀不同，配置前需要确认环境变量名。
- v9.6 已加入免责声明：评分与历史表现不等于盈利保证，实际使用需要自己做风控。
- 官方数据测试为 691 个用例，但覆盖范围有限，边缘品种和冷门市场可能缺数据。
小结¶
stock-researcher 的价值在于把「行情 + 量化 + 体制识别 + 知识库读写」整合到一个零依赖 Skill 里，12 个知识库适配器让分析结果可以沉淀下来再复用。如果你已经在用 Obsidian、语雀或 Dify 这类工具管理研究笔记，这个 Skill 的双向交互会比较有用。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_814dbe54/aistockresearcher
