arXiv Artificial Intelligence· Xiangjing An, Zhibin Jiao, Aiting Chen·· 13 小时前AI 评分38
StockASkill：面向智能选股的本地方案 AgentSkill
StockASkill: A Local-First AgentSkill for Intelligent Stock Selection
AI 导读
StockASkill 是一个本地优先、全数据驱动的 AgentSkill，用 DuckDB 列式 OLAP 引擎承载 26 年、4244 万条历史价格与 186,432 份财务披露，覆盖中国 A 股、港股、美股与 ETF。
推荐理由模型分析
StockASkill 把 26 年、4200 万条行情与 18 万份财报装入本地 DuckDB，使 5400 多只股票的横截面筛选从 25 秒以上降到 0.5 秒内，并给出面向 LLM 工具调用的 JSON 流式接口。对量化研究者和 Agent 开发者，可参考其“本地数据+因子模型+CVaR 优化+整手量化”的端到端管线；但夏普 1.48、回撤降 85% 等结果来自 2018–2024 回测，实盘表现与容量仍需自行验证。
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