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ETF每日报告V2.4

user_861fb6c9
未分类 community v2.4.0 1 版本 100000 Key: 无需
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💾 15
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1
版本
#latest

概述

ETF 分析技能(v2.4 正式版)

版本: v2.4 (2026-04-19)

性能: 0.79 秒完成查询(提速 32 倍)

状态: ✅ 生产就绪

推荐脚本: etf_ranking_v2.4.py


🚀 核心优势

性能对比

版本耗时查询批次提速状态
----------------------------------
v2.125.36 秒62 批-稳定版
v2.2 Pro3.7 秒62 批6.8x备用
v2.34.53 秒62 批5.6x测试
v2.40.79 秒9 批32.0x⭐ 推荐

技术特性

  • 智能筛选: 只查询主流 ETF(830 只),减少 85% 请求
  • 空批次跳过: 自动记录并跳过历史空批次
  • 20 线程并发: 高效并行处理
  • 智能缓存: 5 分钟 TTL,避免重复查询
  • 错误重试: 失败自动重试 2 次
  • 数据筛选: 成交额>500 万自动过滤

📁 文件说明

文件版本状态说明
------------------------
etf_ranking_v2.4.pyv2.4生产版主力版本,0.79 秒
etf_ranking_pro.pyv2.4✅ 软链接指向 v2.4
etf_ranking.pyv2.1✅ 备用稳定版本,25 秒
etf_daily_report.pyv2.4✅ 已更新自动调用 v2.4
etf_ranking_v2.3.pyv2.3⚠️ 测试缓存版本

🎯 使用方法

快速查询(推荐)

# 查询前 15 名(默认)
python3 /root/.openclaw/skills/etf-analysis/scripts/etf_ranking_v2.4.py

# 查询前 10 名
python3 /root/.openclaw/skills/etf-analysis/scripts/etf_ranking_v2.4.py --top 10

# 查询前 20 名
python3 /root/.openclaw/skills/etf-analysis/scripts/etf_ranking_v2.4.py --top 20

Python API

import sys
sys.path.insert(0, '/root/.openclaw/skills/etf-analysis/scripts')
from etf_ranking_v2.4 import run

run(top_n=10)  # 查询前 10 名

输出文件

每次运行自动生成:

  • etf_ranking_YYYYMMDD_HHMMSS.txt - 文本报告
  • etf_data_YYYYMMDD_HHMMSS.csv - Excel 数据
  • etf_data_YYYYMMDD_HHMMSS.json - JSON 数据

📊 性能指标

测试环境: Linux, Python 3.11

测试数据: 830 只主流 ETF

指标v2.1v2.2v2.4提升
------------------------------
查询耗时25.36 秒3.7 秒0.79 秒32.0x
并发线程1010202x
查询批次62 批62 批9 批-85%
获取数据1,710 只1,710 只830 只精选
筛选后1,113 只1,113 只607 只高质量

🔧 配置说明

基础配置

from etf_ranking_v2.4 import ETFFetcher

fetcher = ETFFetcher(
    concurrency=20,      # 并发线程数
    max_retries=2,       # 最大重试次数
    cache_ttl=300        # 缓存时间(秒)
)
df = fetcher.fetch_all()

数据筛选

  • 成交额: > 500 万元
  • 筛选效果: 830 → 607 只 (保留 73.1%)
  • 覆盖范围: 主流宽基、行业、跨境 ETF

📈 更新日志

v2.4 (2026-04-19) - 方案 A+B 优化

  • 智能筛选活跃代码: 6,161 → 830 只(减少 85%)
  • 空批次跳过机制: 自动记录并跳过历史空批次
  • 20 线程并发: 提升至 20 线程
  • 性能突破: 25.36 秒 → 0.79 秒(32 倍提速)

v2.3 (2026-04-19) - 组合包 A

  • 增量更新 + 错误重试 + 简单缓存
  • 性能:4.53 秒

v2.2 Pro (2026-04-19)

  • 10 线程并发查询
  • 性能:3.7 秒

v2.1 (2026-04-18)

  • 数据质量筛选
  • 多数据源容错

💡 最佳实践

日常使用

# 每日收盘后查询(14:30)
python3 /root/.openclaw/skills/etf-analysis/scripts/etf_ranking_v2.4.py --top 20

自动化任务

# 设置每日 14:30 自动运行
30 14 * * 1-5 python3 /root/.openclaw/skills/etf-analysis/scripts/etf_ranking_v2.4.py

📝 技术细节

智能筛选策略

# 主流 ETF 代码前缀
MAINSTREAM_PREFIXES = [
    '510', '511', '512', '513', '515', '518',  # 上海
    '1599', '1590', '1591', '1592', '1593',    # 深圳
    '520', '560', '588'  # 其他主流
]

空批次追踪

  • 记录文件:empty_batches.json
  • 自动跳过历史空批次
  • 减少无效请求 70%

数据源

  • 主源: 腾讯财经 (qt.gtimg.cn)
  • 覆盖: ~830 只主流 ETF
  • 编码: GBK
  • 字段: 88 个(32=涨跌幅,35=成交额)

最后更新: 2026-04-19

维护: OpenClaw Agent

状态: ✅ 生产就绪

性能: 0.79 秒(32 倍提速)

版本历史

共 1 个版本

  • v2.4.0 Initial release 当前
    2026-04-19 21:17 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

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腾讯云安全 (Sanbu)

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