继上次 A 股数据 SKILL 之后,我又搞了个 A 股模拟仓 SKILL,方便接入 Agent 模拟持仓炒股,势必要让 AI 帮我赚钱

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作者:should   
继 A 股数据 SKILL 之后,我又做了一个新能力:a-share-paper-trading。
这个 SKILL 的目标很直接——让 Agent 不只是“会分析”,还能在模拟仓里完成从选股、下单、持仓跟踪到复盘评估的一整套流程,先把策略在低风险环境里跑通,再决定是否进入实盘流程。
你可以把它理解为一个“策略试炼场”:
  • 先验证交易逻辑是否稳定,而不是靠感觉拍脑袋
  • 用一致的规则管理仓位、交易节奏和风险暴露
  • 持续观察策略表现,及时发现问题并迭代
  • 让研究、执行、复盘形成闭环,减少无效试错

    安装也很直接( https://clawhub.ai/shouldnotappearcalm/a-share-paper-trading ):
    clawhub install a-share-paper-trading
    如果这个方向对你有帮助,欢迎支持一下:
  • 点个 Star,让更多人看到这个项目 ( https://github.com/shouldnotappearcalm/a-share-skill )
  • Issue,告诉我你在实战里遇到的真实需求
  • 提交 PR,一起把 A 股 Agent 交易工具链做得更完整、更可靠

    这次也把几个常用选股/决策 SKILL 一起串起来:
  • a-share-strategy-mainboard-multi-swing-defensive
    主板流动性池 + 趋势回踩,给出买入参考和卖出信号,适合做日常候选池筛选。
  • macd-trend-resonance-stock-picker
    均线定方向、MACD 定节奏,输出 A/B/C/D 分级候选,适合盘前选强弱。
  • macd-second-golden-cross
    聚焦“底背离 + 零轴下二次金叉”修复结构,给出观察/试错/放弃三档决策,适合低位修复场景。



  • should
    OP
      
    结合 OpenClaw 、CC 等等的定时任务,让 Agent 自己决策进化自己的 Skill ,A 股自己的 Hermes
    LxxxW   
    我的建议不如加密
    a451697920   
    这块整体逻辑可以在迁移到美股不?
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