技术面 / 资金面 / 情绪面 → 多因子选股 → 交易计划。这里是最先落地的两个环节： 市场情绪分析（判断大盘环境）与多因子选股（筛选候选池）。
纯本地运行 · 数据由用户自己提供 · 不构成投资建议
基于四维度市场情绪评估模型对大盘环境做诊断：情绪极端度、趋势极端度、量能极端度、宽度极端度， 输出 0–100 综合评分及对应的市场状态（超买 / 偏强 / 中性 / 偏弱 / 超卖）。
情绪（涨停/跌停比、涨跌比）· 趋势（指数涨跌、MA20 偏离）· 量能（量比、成交额）· 宽度（新高/新低、大小盘分化）。 每个维度给分并汇总成综合评分。
输出市场状态标签 + 建议仓位 + 止损阈值，并生成 stock-planner 可直接读取的 --market 参数，衔接后续交易计划。
怎么用：准备一份大盘日度 CSV（日期 / 涨跌幅 / 涨停数 / 跌停数 / 上涨家数 / 下跌家数 / 成交额 / MA20 占比 / 新高 / 新低 / 平均涨跌），然后运行：
pip install -r requirements.txt python3 sentiment.py analyze --file market_data.csv
从 CSV 数据中按技术面 / 资金面 / 基本面条件筛选股票并综合评分排序， 是连接 fund-flow / market-signals 与 stock-planner 的桥梁。
按 RSI、均线信号、量比、主力资金、PE、PB、市值、价格、涨跌幅等条件筛选出符合要求的股票。
技术面(40%) + 资金面(30%) + 基本面(30%) 加权评分，输出候选池排名与操作建议（观望/谨慎/回避）。
对单只股票给出各维度评分明细，深入研究某只个股。另有 summary 摘要与 correlation 因子相关性。
怎么用：准备一只股票池 CSV（代码 / RSI / 均线信号 / 量比 / 主力资金 / PE / PB / 市值 / 涨跌幅），然后运行：
python3 screener.py filter --file stocks.csv --rsi-min 30 --rsi-max 70 python3 screener.py rank --file stocks.csv
不是。两个工具均为纯本地辅助分析：数据由用户自己提供，输出结果仅做筛选与参考，不构成任何形式的投资建议、买卖推荐或业绩承诺。
全部由用户自己准备 CSV 输入。工具不在线抓取行情、不收集用户数据，运行全程在本机完成。
不预示。历史数据分析不代表未来市场表现，市场存在不可预测的风险因素。投资有风险，入市需谨慎，重大决策请咨询持牌专业机构。
在 ClawHub 搜索安装（纯 Python，数据由用户自供），或直接复制安装命令：
Market Sentiment 市场情绪分析：
openclaw skills install @cqdev-ai/market-sentiment
Stock Screener 多因子选股：
openclaw skills install @cqdev-ai/stock-screener