方案背景图

「行情数据查询」是「龙虾部署大师」技能市场中的金融数据检索技能:它基于东方财富权威数据库,用自然语言查询行情、估值、资金流向、财务指标、企业信息、股东高管和关联关系等数据,并把结果整理成多 sheet Excel、文字说明和原始 JSON。

技能效果

查腾讯控股行情时,它返回最新价、当日涨跌幅和近五个交易日收盘价,还逐日标出放量与异常波动。

行情数据查询技能对话示例:腾讯控股最新价与近五日收盘异常标注

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查一组金融数据,为什么总是绕远路

要查某只股票的最新价、市盈率、主力资金,或某家公司的财务和股东结构,传统做法是在不同页面之间来回切换、手动复制再拼到表格里;指标口径、单位、时间范围每次都要重新对齐,数据多了还容易漏抄错抄。更麻烦的是直接问大模型——它的记忆可能停留在旧数据,时效性金融问题答得并不可靠。「行情数据查询」要解决的,是让查询走权威数据库、用自然语言一次问清,并把结果落成可直接分析的结构化文件。

自然语言提问 → 权威数据 → 结构化输出 自然语言问句证券/指标/时间 东方财富官方 API权威数据库 多 sheet Excel结果说明原始 JSON

这个技能能帮你查到什么

它覆盖的范围比单纯的价格查询更广。行情维度,可按自然语言查股票、指数、基金、债券和板块行情;公司维度,可获取上市与非上市公司的财务、融资和经营信息;关系维度,能解析证券主体、指标元信息以及企业、股东、高管、证券之间的关联关系。每次查询会同时产出三种产物:多 sheet Excel、多表说明文本和 API 原始 JSON,三者分别对应直接分析、快速阅读和留档复核。

行情价/估值/资金 公司财务/经营 关系股东/高管

用前须知

该技能需要 Python 和环境变量 MX_APIKEY;查询文本会发送至东方财富官方 API 域名 mkapi2.dfcfs.com,默认输出到本地工作区目录。技能内部会提醒避免超大范围查询,以减少模型上下文膨胀、提升数据时效性。它提供的是数据检索与整理,不构成投资建议,也不承诺数据的完整或准确无误,重要决策请以官方原始数据为准。

怎么用它

用法是把要查的证券、指标和时间范围用自然语言说清楚,不必关心调用哪个接口、字段叫什么。例如可以这样对它说:

可以这样对它说

  • "查腾讯控股最新价、涨跌幅和最近五个交易日收盘价,一起看清楚,异常的标出来。"
  • "东方财富这只股票当前的市盈率、主力资金和换手率是多少,按最新数据来。"
  • "把贵州茅台近一周的成交量、收盘价整理成表格,并保留单位,把样本标明。"

它适合这些场景:查询某只股票的最新价、近几日收盘价或市盈率等指标;分析上市公司的财务、主营业务、股东结构或高管信息;研究企业、股东、高管和证券之间的关联关系;以及在金融问题需要及时数据支撑、不想依赖模型记忆或旧数据时。适用于投资研究、金融数据分析、财务顾问、量化研究和需要快速获取结构化数据的业务人员。

大家常问

股票行情里的前复权、后复权和不复权有什么区别?

不复权保留每天真实成交价,除权除息日会留下跳空缺口;前复权以最新价为基准把历史价往下调,走势连续、适合看技术形态,但每次新除权都要重算;后复权以早期价为基准把后续价往上调,能反映长期累计涨幅。没有哪个最准,按分析目的选。

前复权后复权不复权区别——ClawBot 对话示例

Level2 行情和 Level1 行情的区别是什么?

Level1 是聚合后的基础行情,一般五档盘口、只显示各价位委托总量,按固定间隔(约 3 至 6 秒)推送快照,没有逐笔成交。Level2 数据更细,通常十档及以上,能看到逐笔成交的时间、价格、方向,更新接近毫秒级,数据量也远大于 Level1。

Level2和Level1行情区别——ClawBot 对话示例

行情数据为什么会有延时 15 分钟,实时行情和延时行情有什么不同?

15 分钟延时是数据授权制度安排,不是技术瓶颈:实时行情多为付费授权,延时行情作为公共信息免费开放。实时行情用连续流水逐笔推送、延迟在毫秒到秒级;延时行情按快照延后推送。两者频率可以相同,区别只在延迟窗口;历史行情则是静态的日/分钟线数据。

实时行情和延时行情区别——ClawBot 对话示例

股票行情里的成交量和成交额有什么区别?

成交量看成交的股数(单位是手,多按单边计),反映交投活跃度;成交额看成交的金额(成交价乘以股数,单位是元),同时反映价格和资金规模。关系是成交额约等于成交量乘以区间加权均价。两者来自同一撮合系统、同样口径,只是数量与金额两个维度。

成交量和成交额区别——ClawBot 对话示例

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想用上这个技能?

「行情数据查询」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。

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注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

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