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stock-valuation-monitor — 股票和ETF估值监控工具

v2.0.1

基于PE、PB BAND和历史百分位评估估值区间（机会/风险），帮助投资者识别投资标的的估值水平。

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by @rockszq·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/3/11
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无害
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OpenClaw
安全
high confidence
代码、指令和依赖项与股票/ETF估值工具一致，不请求无关凭证或系统级权限。
评估建议
此技能用于股票/ETF估值，获取公开市场和历史数据，计算百分位/BAND，并可导出结果。安装前，请确认：（1）允许向东方财富、腾讯、 sina、AkShare发出网络请求；（2）在受控环境中运行代码以限制网络/文件访问；（3）仅安装必要的akshare/openpyxl；（4）自行或在沙盒中审查main.py；（5）固定依赖版本并在虚拟环境中运行以降低供应链风险。技能不请求机密信息或高级权限。...
详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称/描述（历史百分位、BAND分析、ETF溢价）与代码和SKILL.md一致。声明的依赖项（akshare、pandas、numpy、requests）和数据源（东方财富、腾讯、sina、AkShare）适合所述目的。
✓ 指令范围
SKILL.md 限制运行时行为为获取市场和历史数据、计算百分位、产生建议、导出JSON/CSV/Excel。它不指示读取无关系统文件、环境秘密或向金融数据源以外的意外端点传输数据。
✓ 安装机制
无安装规格（仅指令及包含的源文件）。依赖项是requirements.txt中列出的标准Python包；不使用任意下载或从URL提取的步骤。
✓ 凭证需求
技能不请求任何环境变量、凭证或配置路径。其网络使用（向公开金融API/akshare的请求）与估值分析的数据收集成比例。
✓ 持久化与权限
always为false，技能不请求持久/特权系统存在。没有迹象表明它修改其他技能或系统范围的代理设置。
安全有层次，运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发，无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv2.0.12026/3/10

移除文档和遗留文件；缓存键改为10分钟级精度；实现滑动窗口熔断器；使用akshare专用接口获取历史PE/PB；增加并发超时控制；新增健康检查接口和Excel导出。

● 无害

安装命令 点击复制

官方npx clawhub@latest install stock-valuation-monitor
镜像加速npx clawhub@latest install stock-valuation-monitor --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

股票和ETF估值监控工具，用于评估投资标的的估值水平，帮助投资者识别机会区间（低估）和风险区间（高估）。

功能特点

  • 多维度估值分析：支持PE（市盈率）、PB（市净率）估值指标
  • 历史百分位计算：基于5年历史数据计算PE/PB百分位
  • 估值区间评估：
- 机会区间（低估）：PE/PB百分位 < 30% - 合理区间：PE/PB百分位 30%-70% - 风险区间（高估）：PE/PB百分位 > 70%
  • BAND分析：计算PE/PB的20%/50%/80%分位数作为估值区间带
  • 批量查询：支持同时查询多只股票或ETF

使用方法

查询单只股票估值

``查询股票 300327 的估值 查询中颖电子的估值情况 评估 300327 的投资价值 
### 查询多只股票的估值
查询 300327、002594、600519 的估值 比较中颖电子、比亚迪、贵州茅台的估值水平 
### 查询ETF估值
查询 ETF 510300 的估值 评估沪深300ETF的投资价值 
### 获取估值提醒
监控 300327 的估值，低于机会区间提醒我 当 510300 进入风险区间时发出警告 ``

输出说明

SKILL返回以下信息：
  • 基本信息：股票名称、当前价格、总市值
  • PE估值：
- 当前PE（动态） - 历史PE百分位 - PE估值区间（最低/中位数/最高） - PE BAND（20%/50%/80%分位）
  • PB估值：
- 当前PB - 历史PB百分位 - PB估值区间（最低/中位数/最高） - PB BAND（20%/50%/80%分位）
  • 估值评估：
- 当前估值区间（机会/合理/风险） - 投资建议

估值区间定义

区间PE百分位PB百分位投资建议
机会区间（低估）< 30%< 30%积极关注，适合定投
合理区间30%-70%30%-70%持有观望
风险区间（高估）> 70%> 70%考虑减仓

数据源

  • 实时行情数据：东方财富
  • 历史财务数据：东方财富数据中心
  • 历史价格数据：AkShare

注意事项

  • 数据仅供参考，不构成投资建议
  • 估值分析基于历史数据，未来表现可能不同
  • 建议结合基本面分析和市场环境综合判断
  • 部分新上市股票可能历史数据不足，百分位计算可能不准确

依赖要求

  • Python 3.8+
  • akshare
  • pandas
  • numpy
  • requests

更新日志

v1.0.0 (2026-03-10)

  • 初始版本发布
  • 支持A股和ETF估值查询
  • 支持PE/PB历史百分位计算
  • 支持估值区间评估
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
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