agentCLAWHUBUnverified
china-fund-strategy
中国基金/ETF年度走势分析与投资策略生成技能（增强版）：支持 AKShare 数据获取、增量分析、目录结构管理，生成包含年度统计、买卖时机分析、预估收益率、三种操作方案及风险管理建议的结构化报告。
OpenClaw
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62
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84
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1.5k
Updated
Oct 10, 2026
Version
0.1.1
Source
CLAWHUB
About
What it does, and when to use it.
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.5K downloads reported by the source. Last updated 10/10/2026.
Avoid when
- Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing
Public facts
Every fact links back to the source it came from.
- Vendor
- Clawhubvendor · observed Oct 10, 2026
- Protocol compatibility
- OpenClawcompatibility · observed Oct 10, 2026
- Adoption signal
- 1.5K downloadsadoption · observed Oct 10, 2026
- Latest release
- 0.1.1release · observed Aug 17, 2026
- Handshake status
- UNKNOWNsecurity
Install and run
Setup complexity: low.
clawhub skill install s17bacf0nyxmjtzfer65f0b6818cm0v1:china-fund-strategy- Install using `clawhub skill install s17bacf0nyxmjtzfer65f0b6818cm0v1:china-fund-strategy` in an isolated environment before connecting it to live workloads.
- No published capability contract is available yet, so validate auth and request/response behavior manually.
- Review the upstream CLAWHUB listing at https://clawhub.ai/qredsun-a11y/china-fund-strategy before using production credentials.
Contract: missing
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-qredsun-a11y-china-fund-strategy/snapshot"
Documentation
CLAWHUB
44,401 characters of source documentation, loaded on request.
Extracted files
5 files captured from the source.
SKILL.md
---
name: china-fund-strategy
description: "中国基金/ETF年度走势分析与投资策略生成技能（增强版）：支持 AKShare 数据获取、增量分析、目录结构管理，生成包含年度统计、买卖时机分析、预估收益率、三种操作方案及风险管理建议的结构化报告。"
---
# china-fund-strategy Skill
中国基金/ETF年度走势分析与投资策略生成技能（增强版）
## 目录结构
```
china-fund-strategy/
├── SKILL.md # 本文件，描述技能用途和使用方法
├── scripts/
│ ├── fund_strategy.py # 增强版脚本（支持 akshare、增量分析、目录管理）
│ └── fund_strategy_csv.py # CSV 版脚本（使用本地 CSV 数据源）
├── references/ # 可选：详细文档（按需加载）
└── assets/ # 可选：模板/资源/示例
```
## 核心功能
### 1. 自动目录管理
- 在 `./investment_analysis/<基金代码>/` 下创建工作目录（可通过环境变量 `FUND_ANALYSIS_BASE_PATH` 自定义基础路径）
- 每次分析自动创建日期子目录：`<基金代码>/YYYY-MM-DD/`
- 所有分析产物（中间数据、最终报告）均存放在对应日期目录中
- 同时在 `./investment_analysis/` 根目录保留一份兼容性报告（向后兼容）
### 2. 增量分析能力
- 自动检测并加载历史分析结果
- 在报告中提供“增量分析”章节，对比历史数据变化
- 支持基于历史分析优化投资策略建议
### 3. 多数据源支持
- **AKShare 接口**: 自动从 AKShare 获取基金历史行情数据（推荐）
- **本地CSV文件**: 支持 UTF-8 和 UTF-8-SIG 编码
- 智能降级：当 AKShare 不可用时可使用本地CSV
### 4. 完整分析流程
- 年度高低点、收益率、波幅计算
- 走势特点和季节性规律分析
- 买入/卖出时机分析框架
- 预估收益率情景分析
- 三种操作方案（保守型/平衡型/激进型）
- 风险管理建议
## 使用方法
### 基本使用（AKShare 数据源 - 推荐）
```bash
# 使用 AKShare 自动获取数据并分析
python3 scripts/fund_strategy.py <基金代码> <基金名称> --use-akshare
# 示例
python3 scripts/fund_strategy.py sz159768 "房地产ETF银华" --use-akshare
```
### 使用本地 CSV 文件
```bash
# 使用本地 CSV 文件分析
python3 scripts/fund_strategy_csv.py <CSV文件路径> [基金代码] [基金名称]
# 示例
python3 scripts/fund_strategy_csv.py investment_analysis/sz159768/sz159768.csv sz159768 "房地产ETF银华"
```
### 环境变量
- `FUND_ANALYSIS_BASE_PATH`: 指定投资分析数据的基础目录，默认为 `investment_analysis`（相对于当前工作目录）
### 输出位置
脚本将生成以下文件：
- 日期目录报告：`./investment_analysis/<基金代码>/YYYY-MM-DD/<基金代码>_analysis.md`
- 兼容性报告：`./investment_analysis/<基金代码>_analysis.md`（保持向后兼容）
## 工作流程
1. **首次分析**：
- 获取数据（AKShare 或 CSV）
- 执行年度分析
- 生成基础分析报告
- 保存至日期目录
2. **增量分析**（再次分析同一基金）：
- 自动加载历史分析结果
- 对比新旧数据变化
- 在报告中添加“增量分析”章节
- 基于历史模式优化策略建议
- 保存新报告至新日期目录
## 报告内容
生成的Markdown报告包含以下章节：
1. **基金基本信息**
- 分析日期、数据期间、交易天数
- 首日开盘价、最新价格、累计涨跌
- 历史分析次数和上次分析日期
2. **年度走势特点分析**
- 各年度高低点统计表（价格、日期、收益率、波幅）
- 长期表现、波动特征、季节性规律
3. **增量分析**（当有历史数据时）
- 数据变化：新增交易日数、价格变化、期间价格范围
- 策略调整建议：基于最新数据的具体操作建议
4. **买入时机分析**
- 历史低点回顾（包括距前一年高点跌幅、反弹幅度等指标）
- 最佳买入时机：左侧交易（抄底）、右侧交易（趋势跟随）、季节性策略
5. **卖出时机分析**
- 历史高点回顾（包括距前一年低点涨幅、持续天数、后续最大回撤等指标）
- 最佳卖出时机：目标收益率止盈、技术止盈信号、时间止盈策略
6. **预估收益率**
- 基于历史数据的情景分析（保守/中性/乐观/极端乐观）
7. **投资策略建议**
- 三种操作方案（保守型/平衡型/激进型）
- 适用人群和预期年化收益率说明
8. **风险管理**
- 仓位控制、单笔最大亏损、持仓时间、再评估周期、止损纪律等建议
9. **关键时间节点提醒**
- 每月末、季度末、半年度、年末等时间窗口的操作建议
10. **综合建议**
- 当前最优策略摘要和需要关注的风险信号
11. **免责声明**
- 本分析仅基于历史数据，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。
## 目录结构示例
分析 sz159768 后的目录结构（假设当前工作目录为项目根）：
```
/current/workdir/
├── investment_analysis/
│ └── sz159768/
│ ├── 2026-08-15/ # ← 首次分析目录
│ │ ├── raw_data_*.json # ← 中间数据
│ │ └── sz159768_analysis.md # ← 首次分析报告
│ └── 2026-08-16/ # ← 次日分析目录
│ ├── raw_data_*.json # ← 新数据
│ └── sz159_meta.json
{
"ownerId": "kn77s6j5we2hjb0rxcjhcrqbhd8cm8xa",
"slug": "china-fund-strategy",
"version": "0.1.1",
"publishedAt": 1786989459700
}investment_analysis/006021/006021_analysis.md
# 广发沪深300指数增强C (006021) 投资分析报告 **分析日期**: 2026-08-18 **数据期间**: 2018-06-29 至 2026-08-17 **交易日数**: 1964天 **上市首日开盘价**: 1.000元 **最新收盘价**: 1.880元 **累计涨跌**: 87.94% --- ## 一、年度走势特点分析 ### 1.1 年度高低点统计 | 年份 | 年度低点 | 低点日期 | 年度高点 | 高点日期 | 年度收益率 | 年度波幅 | |------|---------|----------|---------|----------|-----------|---------| | 2018 | 0.867 | 2018-12-27 | 1.020 | 2018-07-31 | -12.73% | 17.57% | | 2019 | 0.859 | 2019-01-03 | 1.282 | 2019-12-31 | 48.77% | 49.34% | | 2020 | 1.129 | 2020-03-23 | 1.873 | 2020-12-31 | 44.11% | 65.97% | | 2021 | 1.718 | 2021-08-20 | 2.156 | 2021-02-10 | -6.13% | 25.44% | | 2022 | 1.295 | 2022-10-31 | 1.758 | 2022-01-04 | -20.19% | 35.75% | | 2023 | 1.168 | 2023-12-20 | 1.509 | 2023-01-30 | -14.46% | 29.27% | | 2024 | 1.116 | 2024-02-02 | 1.482 | 2024-10-08 | 17.18% | 32.75% | | 2025 | 1.288 | 2025-04-07 | 1.674 | 2025-12-26 | 22.34% | 29.99% | | 2026 | 1.637 | 2026-03-23 | 1.986 | 2026-06-25 | 10.56% | 21.37% | ### 年度收益率走势图  ### 年度高低点走势图  ### 1.2 走势特点总结 1. **长期表现**: 近9年平均年化收益率为9.94% 2. **波动特征**: 年度波幅平均为34.16%，具有较高的波动性 3. **季节性规律**: 待分析具体数据 --- ## 二、 当前市场建议 **当前位置**: 1.880元 **历史分位**: 第95百分位 **判断**: 当前处于历史高位区域，需注意回调风险 --- ## 三、波动规律与季节性分析 ### 3.1 月度波动规律 | 月份 | 平均价格 | 月度收益率 | 波动幅度 | 交易天数 | |------|----------|------------|----------|----------| | 2025-09 | 1.599 | 1.60% | 4.77% | 22 | | 2025-10 | 1.636 | -0.74% | 4.33% | 17 | | 2025-11 | 1.632 | -1.97% | 5.40% | 20 | | 2025-12 | 1.640 | 2.41% | 4.21% | 23 | | 2026-01 | 1.728 | 1.62% | 2.49% | 20 | | 2026-02 | 1.727 | 3.63% | 3.89% | 14 | | 2026-03 | 1.706 | -5.41% | 6.91% | 22 | | 2026-04 | 1.760 | 7.48% | 8.99% | 21 | | 2026-05 | 1.862 | 1.11% | 4.11% | 18 | | 2026-06 | 1.894 | 6.17% | 9.54% | 21 | | 2026-07 | 1.832 | -9.16% | 11.03% | 23 | | 2026-08 | 1.829 | 7.43% | 7.11% | 11 | ### 月度波动模式图  ### 3.2 季节性规律 | 平均收益率 | 月份名称 | |------------|----------| | 0.48% | 1月 | | 3.30% | 2月 | | -2.36% | 3月 | | 2.02% | 4月 | | -0.34% | 5月 | | 4.12% | 6月 | | 0.34% | 7月 | | 0.61% | 8月 | | 1.28% | 9月 | | -2.13% | 10月 | | 0.98% | 11月 | | 1.73% | 12月 | ### 3.3 最佳/最差月份 **最佳月份（平均正收益最高）:** - 6月: 平均收益率 4.12% - 2月: 平均收益率 3.30% - 4月: 平均收益率 2.02% **最差月份（平均负收益最高）:** - 3月: 平均收益率 -2.36% - 10月: 平均收益率 -2.13% - 5月: 平均收益率 -0.34% --- ## 四、一年持有期基准 ### 4.1 一年持有期统计 - 分析周期: 365 个交易日 (约一年) - 总统计期数: 1600 个 - 盈利期数: 938 个 - 亏损期数: 662 个 - 胜率: 58.63% - 平均收益率: 13.99% - 最佳单期收益: 88.64% - 最差单期收益: -30.95% - 中位数收益: 10.27% ### 4.2 投资建议 - 一年持有期胜率一般，建议结合波段操作 - 长期持有预期正收益，年化约 13.99% --- ## 五、波段分析 ### 5.1 波段识别统计 - 识别出的转折点总数: 53 个 - 完整波段数量: 51 个 - 当前波段状态: 下降波段中 - 当前波段进度: 44.02% - 当前价格: 1.880元 - 起点价格: 1.986元 (2026-06-25 00:00:00) - 终点价格: 1.744元 (2026-07-30 00:00:00) - 当前价格距离最近高点回撤: 12.80% ### 5.2 历史波段表现 | 波段类型 | 起点日期 | 起点价格 | 终点日期 | 终点价格 | 振幅/回撤 | 持续天数 | |----------|----------|----------|----------|----------|-----------|-------
investment_analysis/006021/2026-08-18/006021_analysis_akshare.md
# 广发沪深300指数增强C (006021) 投资分析报告 **分析日期**: 2026-08-18 **数据期间**: 2018-06-29 至 2026-08-17 **交易日数**: 1964天 **上市首日开盘价**: 1.000元 **最新收盘价**: 1.880元 **累计涨跌**: 87.94% --- ## 一、年度走势特点分析 ### 1.1 年度高低点统计 | 年份 | 年度低点 | 低点日期 | 年度高点 | 高点日期 | 年度收益率 | 年度波幅 | |------|---------|----------|---------|----------|-----------|---------| | 2018 | 0.867 | 2018-12-27 | 1.020 | 2018-07-31 | -12.73% | 17.57% | | 2019 | 0.859 | 2019-01-03 | 1.282 | 2019-12-31 | 48.77% | 49.34% | | 2020 | 1.129 | 2020-03-23 | 1.873 | 2020-12-31 | 44.11% | 65.97% | | 2021 | 1.718 | 2021-08-20 | 2.156 | 2021-02-10 | -6.13% | 25.44% | | 2022 | 1.295 | 2022-10-31 | 1.758 | 2022-01-04 | -20.19% | 35.75% | | 2023 | 1.168 | 2023-12-20 | 1.509 | 2023-01-30 | -14.46% | 29.27% | | 2024 | 1.116 | 2024-02-02 | 1.482 | 2024-10-08 | 17.18% | 32.75% | | 2025 | 1.288 | 2025-04-07 | 1.674 | 2025-12-26 | 22.34% | 29.99% | | 2026 | 1.637 | 2026-03-23 | 1.986 | 2026-06-25 | 10.56% | 21.37% | ### 年度收益率走势图  ### 年度高低点走势图  ### 1.2 走势特点总结 1. **长期表现**: 近9年平均年化收益率为9.94% 2. **波动特征**: 年度波幅平均为34.16%，具有较高的波动性 3. **季节性规律**: 待分析具体数据 --- ## 二、 当前市场建议 **当前位置**: 1.880元 **历史分位**: 第95百分位 **判断**: 当前处于历史高位区域，需注意回调风险 --- ## 三、波动规律与季节性分析 ### 3.1 月度波动规律 | 月份 | 平均价格 | 月度收益率 | 波动幅度 | 交易天数 | |------|----------|------------|----------|----------| | 2025-09 | 1.599 | 1.60% | 4.77% | 22 | | 2025-10 | 1.636 | -0.74% | 4.33% | 17 | | 2025-11 | 1.632 | -1.97% | 5.40% | 20 | | 2025-12 | 1.640 | 2.41% | 4.21% | 23 | | 2026-01 | 1.728 | 1.62% | 2.49% | 20 | | 2026-02 | 1.727 | 3.63% | 3.89% | 14 | | 2026-03 | 1.706 | -5.41% | 6.91% | 22 | | 2026-04 | 1.760 | 7.48% | 8.99% | 21 | | 2026-05 | 1.862 | 1.11% | 4.11% | 18 | | 2026-06 | 1.894 | 6.17% | 9.54% | 21 | | 2026-07 | 1.832 | -9.16% | 11.03% | 23 | | 2026-08 | 1.829 | 7.43% | 7.11% | 11 | ### 月度波动模式图  ### 3.2 季节性规律 | 平均收益率 | 月份名称 | |------------|----------| | 0.48% | 1月 | | 3.30% | 2月 | | -2.36% | 3月 | | 2.02% | 4月 | | -0.34% | 5月 | | 4.12% | 6月 | | 0.34% | 7月 | | 0.61% | 8月 | | 1.28% | 9月 | | -2.13% | 10月 | | 0.98% | 11月 | | 1.73% | 12月 | ### 3.3 最佳/最差月份 **最佳月份（平均正收益最高）:** - 6月: 平均收益率 4.12% - 2月: 平均收益率 3.30% - 4月: 平均收益率 2.02% **最差月份（平均负收益最高）:** - 3月: 平均收益率 -2.36% - 10月: 平均收益率 -2.13% - 5月: 平均收益率 -0.34% --- ## 四、一年持有期基准 ### 4.1 一年持有期统计 - 分析周期: 365 个交易日 (约一年) - 总统计期数: 1600 个 - 盈利期数: 938 个 - 亏损期数: 662 个 - 胜率: 58.63% - 平均收益率: 13.99% - 最佳单期收益: 88.64% - 最差单期收益: -30.95% - 中位数收益: 10.27% ### 4.2 投资建议 - 一年持有期胜率一般，建议结合波段操作 - 长期持有预期正收益，年化约 13.99% --- ## 五、波段分析 ### 5.1 波段识别统计 - 识别出的转折点总数: 53 个 - 完整波段数量: 51 个 - 当前波段状态: 下降波段中 - 当前波段进度: 44.02% - 当前价格: 1.880元 - 起点价格: 1.986元 (2026-06-25 00:00:00) - 终点价格: 1.744元 (2026-07-30 00:00:00) - 当前价格距离最近高点回撤: 12.80% ### 5.2 历史波段表现 | 波段类型 | 起点日期 | 起点价格 | 终点日期 | 终点价格 | 振幅/回撤 | 持续天数 | |----------|----------|----------|----------|----------|-----------|-------
skill-card.md
## Description: Generates structured Chinese fund and ETF annual trend analysis reports with AKShare data retrieval, incremental analysis, directory management, annual statistics, buy and sell timing analysis, return scenarios, operating strategies, and risk guidance. This skill is ready for commercial/non-commercial use. ## Publisher: [qredsun-a11y](https://clawhub.ai/user/qredsun-a11y) ### License/Terms of Use: MIT-0 ## Use Case: Developers and external users use this skill to analyze Chinese fund or ETF history from AKShare or local CSV data and generate Markdown reports with historical performance, timing frameworks, return scenarios, and risk-management notes. ### Deployment Geography for Use: Global ## Known Risks and Mitigations: Risk: Unsafe path handling can write reports outside the intended output folder. Mitigation: Run the skill only in an isolated working directory or virtual environment, use normal fund-code inputs, and avoid untrusted environment variables or elevated filesystem permissions. Risk: Investment-report output can be unreliable, inconsistent, or incomplete. Mitigation: Treat generated reports as historical analysis rather than actionable financial advice, and have a qualified human review the results before relying on them. Risk: AKShare is an optional external dependency used for data retrieval. Mitigation: Pin AKShare before installing and prefer isolated environments for dependency installation and execution. ## Reference(s): - [Server-resolved source repository](https://github.com/qredsun-a11y/china-fund-strategy) - [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/qredsun-a11y/skills/china-fund-strategy) ## Skill Output: **Output Type(s):** [text, markdown, json, files, shell commands, configuration, guidance] **Output Format:** [Markdown reports with generated data files, chart images, and inline shell commands] **Output Parameters:** [1D] **Other Properties Related to Output:** [Reports are historical analyses and may include generated investment-strategy language that requires human review.] ## Skill Version(s): 0.1.1 (source: server release evidence) ## Ethical Considerations: Users should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.
Github ReposUpdated 19h agoRank 70
AionUi
Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!
MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 6mo agoRank 70
activepieces
AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
OPENCLAW
Github ReposUpdated 6mo agoRank 70
cherry-studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.
MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 7mo agoRank 70
CopilotKit
The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular
OPENCLAW
Machine-readable data
The same record, as JSON, for agents and crawlers.
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}Record generated Oct 10, 2026.