Mx Stocks Screener

选股 / 选板块 / 选基金

通过自然语言查询进行选股，数据来自于妙想大模型服务，支持以下类型：

A股、港股、美股 基金、ETF、可转债、板块 密钥来源与安全说明 本技能仅使用一个环境变量：EM_API_KEY。 EM_API_KEY 由东方财富妙想服务（https://AI.eastmoney.com/mxClaw）签发，用于其接口鉴权。 在提供密钥前，请先确认密钥来源、可用范围、有效期及是否支持重置/撤销。 禁止在代码、提示词、日志或输出文件中硬编码/明文暴露密钥。 功能范围 基础选股能力 按股价、市值、涨跌幅、市盈率等财务/行情指标筛选 按技术信号筛选（如连续上涨、突破均线等） 按主营业务、主要产品筛选 按行业/概念板块筛选成分股 获取指数成分股 推荐股票、基金、板块 按多种复合条件（如且、或、非、排序等）的逻辑组合筛选 A股进阶查询（部分场景）

除基础选股外，还支持A股上市公司的以下查询场景：

高管信息、股东信息 龙虎榜数据 分红、并购、增发、回购 主营区域 券商金股

注意：上述仅为部分示例，实际支持的条件远多于列举内容

查询示例 类型 查询 select-type 选A股 股价大于500元的股票、创业板市盈率最低的50只 A股 选港股 港股的科技龙头 港股 选美股 纳斯达克市值前30、苹果产业链美股 美股 选板块 今天涨幅最大板块 板块 选基金 白酒主题基金、新能源混合基金近一年收益排名 基金 选ETF 规模超2亿的电力ETF ETF 选可转债 价格低于110元、溢价率超5个点的可转债 可转债 前提条件

• 注册东方财富妙想账号

访问 https://AI.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取API_KEY。

• 配置 令牌

# macOS 添加到 ~/.zshrc，Linux 添加到 ~/.bashrc 导出 EM_API_KEY="your_API_key_here"

然后根据系统执行对应的命令：

macOS：

source ~/.zshrc

Linux：

source ~/.bashrc

• 安装依赖

pip3 安装 httpx --user

快速开始

• 命令行调用

python3 {baseDir}/scripts/获取_data.py --查询 股价大于100元，主力流入，成交额排名前50 --select-type A股

输出示例

CSV: /path/to/miaoxiang/mx_stocks_screener/mx_stocks_screener_9535fe18.csv 描述: /path/to/miaoxiang/mx_stocks_screener/mx_stocks_screener_9535fe18_description.txt 行数: 42

参数说明：

参数 说明 必填 --查询 自然语言查询条件 ✅ --select-type 查询领域 ✅

• 代码调用

导入 a同步io from pathlib 导入 Path from scripts.获取_data 导入 查询_mx_stocks_screener

a同步 def mAIn(): 结果 = awAIt 查询_mx_stocks_screener( 查询="A股半导体板块市值前20", selectType="A股", 输出_dir=Path("miaoxiang/mx_stocks_screener"), ) if "error" in 结果: print(结果["error"]) else: print(结果["csv_path"], 结果["row_count"])

a同步io.运行(mAIn())

输出文件说明 文件 说明 mx_stocks_screener_<查询ID>.csv 全量数据表，列名为中文（由返回的 columns 映射），UTF-8 编码，可用 Excel 或 pandas 打开 mx_stocks_screener_<查询ID>_description.txt 数据说明：查询内容、行数、列名说明等 环境变量 变量 说明 默认 MX_STOCKS_SCREENER_输出_DIR CSV 与描述文件的输出目录（可选） miaoxiang/mx_stocks_screener EM_API_KEY 妙想智能选股工具 API 密钥（必备） 无 常见问题

错误：请设置 EM_API_KEY 环境变量

请访问 https://AI.eastmoney.com/mxClaw 获取API_KEY。 配置EM_API_KEY环境变量

如何指定输出目录？

导出 MX_STOCKS_SCREENER_输出_DIR="/path/to/输出" python3 {baseDir}/scripts/获取_data.py --查询 "查询内容" --select-type "查询领域"