GearVoid/StockSight-Skill

O que StockSight-Skill faz?

Habilidade de análise de anomalias em ações pronta para agentes de IA, cobrindo ações A, HK e EUA, com relatórios em Markdown/HTML.

Visão Geral

O StockSight-Skill permite que agentes de IA detectem anomalias, outliers e padrões incomuns em séries temporais de ações dos mercados chinês A (ações A), de Hong Kong (HK) e dos EUA. Ele gera relatórios legíveis em Markdown ou HTML, facilitando a interpretação visual e textual dos resultados.

Recursos

• Análise por ticker: Suporta tickers de diferentes mercados (ex.: 600519.SH, 0700.HK, AAPL).
• Período customizável: Defina data de início e fim para a análise.
• Métricas de anomalia: Desvio padrão, médias móveis, volatilidade, e detecção de picos.
• Saída flexível: Relatórios em Markdown (para integração com ferramentas de texto) ou HTML (para visualização rica).
• Pronto para agentes: Integra-se com Claude Code, Cursor, Codex, e outros agentes via comandos ou scripts.

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/GearVoid/StockSight-Skill.git
   cd StockSight-Skill
   

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Configure as variáveis de ambiente (opcional, se usar fontes de dados premium):

   • STOCKSIGHT_API_KEY: Chave de API para fontes de dados financeiros.
   • OUTPUT_FORMAT: markdown (padrão) ou html.

Uso

Linha de comando

Execute a análise diretamente:

python stock_sight.py --ticker AAPL --start 2023-01-01 --end 2023-12-31

Ou especifique o formato de saída:

python stock_sight.py --ticker 0700.HK --start 2023-06-01 --end 2023-12-31 --format html

Como habilidade de agente

Para agentes de IA, configure o comando como uma ferramenta:

{
  "name": "stock_sight_analyse",
  "description": "Analisa anomalias em ações para um ticker e período.",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "ticker": { "type": "string", "description": "Ticker da ação (ex.: AAPL, 0700.HK, 600519.SH)" },
      "start_date": { "type": "string", "description": "Data de início (YYYY-MM-DD)" },
      "end_date": { "type": "string", "description": "Data de fim (YYYY-MM-DD)" },
      "format": { "type": "string", "enum": ["markdown", "html"], "default": "markdown" }
    }
  }
}

Exemplo de Relatório

Abaixo está um exemplo de saída em Markdown para AAPL:

# Relatório de Anomalias - AAPL
**Período**: 2023-01-01 a 2023-12-31

## Métricas
- **Média móvel (20 dias)**: 175.30
- **Desvio padrão**: 8.45
- **Volatilidade anualizada**: 22.1%

## Anomalias Detectadas
| Data       | Preço   | Variação | Tipo        |
|------------|---------|----------|-------------|
| 2023-07-26 | 197.50  | +2.3%    | Pico positivo |
| 2023-10-27 | 168.20  | -3.1%    | Queda anômala |

## Gráfico (HTML)
*Se o formato for HTML, um gráfico interativo será gerado.*

Suporte a Mercados

Mercado	Exemplo de Ticker	Fonte de Dados
Ações A (China)	600519.SH	Yahoo Finance
Hong Kong	0700.HK	Yahoo Finance
EUA	AAPL	Yahoo Finance

Contribuição

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Licença

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