Tai Alpha 股票分析 — 数据收集、VectorBT 回测（RSI/MACD/布林带）、信念评分、可选机器学习。持久化为 SQLite（默认路径 tai_alpha_output/tai_alpha…）
Tai Alpha Stock
功能概述
Tai Alpha Stock是一项面向实际任务的技能，主要用于教会文件:/设置(README,USERFLOW,MOD是一项围绕特定任务主题设计的实用技能。它会根据用户给出的目标、输入材料和运行环境，组织必要的处理步骤，调用适合的工具或接口，并把执行结果整理成便于检查和继续使用的形式。
核心要点
- 使用时需要先确认任务范围、关键参数、依赖条件与期望输出，再依照技能定义的流程逐步执行，避免遗漏重要信息。
- 该技能适合纳入可重复的自动化工作流，也可用于单次任务处理；
- 完成后应核对结果的完整性、准确性和可用性，并根据实际反馈调整配置、输入或后续步骤。
使用与执行
涉及外部服务、账号权限和敏感数据时。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Tai Alpha Stock
官方文档：/setup（含 README、USERFLOW、MODULE_STRUCTURE 及各类指南）。
镜像路径：setup/docs/core/SKILL.md。
智能体（Agents，支持 Cursor / Claude Code / OpenClaw）：setup/docs/core/AGENTS.md —— 根级存根文件 AGENTS.md 与 CLAUDE.md。
工作流树
- 单只标的分析：
python scripts/analyze.py TICKER→ 启动完整分析流水线；结果行默认存入 SQLite 数据库（可通过--db-path指定路径）。 - 角色与市场适配：
--persona id或--persona-all；--market auto|us|hk|cn；--lang zh-CN|zh-HK（详见 setup/docs/guides/PERSONA_ECOSYSTEM_GUIDE.md）。 - 速度与深度控制：
--fast跳过机器学习环节并启用轻量级数据采集；--depth lite|standard|deep（参见 setup/README.md 中的能力矩阵）。 - 批量分析：
python scripts/batch.py TICKER1 TICKER2（可选参数：--fast、--depth）。 - 组合分析：
python scripts/portfolio.py TICKER ... - 定时任务：
python scripts/cron.py（依赖环境变量TAI_ALPHA_HOTLIST，可选配置TAI_ALPHA_TELEGRAM_WEBHOOK）。 - 预警系统：
python scripts/alerts.py（监控列表存储于 SQLite 中）。 - 自定义 / 机器学习 / 行业分析：
scripts/custom.py、scripts/ml.py、scripts/sector.py - 分红与异动扫描：
scripts/dividends.py、scripts/hot_scanner.py（详见 setup/README.md）。 - 运行记录检查：
python scripts/report.py --run-id N或python scripts/score.py --run-id N（scoreCLI 支持--deep-risk参数）。
文档
- setup/docs/guides/DISCLAIMER_AND_LIMITATIONS.md
- setup/docs/guides/STRATEGIES.md
- setup/docs/database/SQLITE.md
- setup/docs/core/AGENT_GUIDE.md
- setup/docs/guides/PERSONA_ECOSYSTEM_GUIDE.md
- setup/docs/guides/CHINESE_AUDIENCE_GUIDE.md
相关项目（灵感来源）
- openclaw/stock-analysis skill
- UZI-Skill
测试
pip install -e ".[dev]" pytest tests/unit tests/integration -v python setup/tools/check_structure.py
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