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Octagon Stock Price Change
ASecurity当需要某只股票从 1 日到 10 年乃至历史最高的多周期涨跌幅、判断动量与趋势一致性、做长短期对比时使用;通过 Octagon MCP 的 octagon-agent 按 Ticker 拉全周期收益统计并解读分类/年化/相对基准 alpha;不适用于实盘下单、逐笔 tick 高频或离线无 MCP。触发词:股价涨跌幅、多周期收益、年化收益、动量分析、近一年回报、octagon-agent
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- Added September 19, 2026
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100/100npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill octagon-stock-price-change --agent claude-codeAre you the author of Octagon Stock Price Change?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/findscripter-octagon-stock-price-change)---
name: octagon-stock-price-change
title: 多周期股价涨跌幅统计
description: 当需要某只股票从 1 日到 10 年乃至历史最高的多周期涨跌幅、判断动量与趋势一致性、做长短期对比时使用;通过 Octagon MCP 的 octagon-agent 按 Ticker 拉全周期收益统计并解读分类/年化/相对基准 alpha;不适用于实盘下单、逐笔 tick 高频或离线无 MCP。触发词:股价涨跌幅、多周期收益、年化收益、动量分析、近一年回报、octagon-agent
domain: 领域/fintech
triggers: [股价涨跌幅, 多周期收益, 年化收益, 动量分析, 近一年回报 10年累计回报, 趋势一致性, octagon-agent, AAPL 收益]
tags: [fintech, 股票收益, 涨跌幅, 动量, 年化收益, 相对强弱, mcp, octagon]
level: 入门
status: stable
agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli]
tools: [Octagon MCP, octagon-agent, npx, Node.js]
requires: []
related: [octagon-stock-quote, octagon-historical-market-cap, octagon-stock-grades, octagon-price-target-consensus]
combines_with: [octagon-equity-research-analyst, octagon-industry-performance-snapshot]
license: MIT
source: OctagonAI/skills
source_license: MIT
---
## 何时使用
当需要某只上市股票**跨多个时间周期的涨跌幅快照**时使用,一次返回 1 日 / 5 日 / 1 月 / 3 月 / 6 月 / 年初至今(YTD) / 1 年 / 3 年 / 5 年 / 10 年乃至历史最高(ATH) 的累计百分比收益。适合判断短期 vs 长期表现、识别动量与趋势一致性、做年化与相对基准的快速对比。
**不该用的边界:**
- 需要实盘下单、券商撮合、持仓调整——本条只读收益统计,不做交易。
- 逐笔 tick / 撮合级高频策略——返回的是周期累计收益,非分钟/秒级序列。
- 需要可回测的历史 OHLCV 时间序列——那是历史数据任务,转 `alpha-vantage-market-data`。
- 只想看当前价/市值/均线快照——用 `octagon-stock-quote`,本条聚焦的是多周期**收益率**。
- **离线 / 未配置 Octagon MCP** 的环境——依赖 `octagon-agent` 工具,无 MCP 无法取数。
- 结果供分析参考,不能替代完整尽调、风控与人工复核。
## 步骤
1. **确认 MCP 就绪**:环境已配置 Octagon MCP,`octagon-agent` 工具可见(Windows 需先装 Node.js / npx;配置见「指令」)。
2. **确定标的 Ticker**(如 `AAPL`、`MSFT`、`GOOGL`)。
3. **发起查询**:调用 `octagon-agent`,用自然语言点名要多周期涨跌幅统计。
4. **读取各周期收益**:短期(1日–3月)、中期(6月–1年)、长期(3年–10年/ATH)。
5. **解读**:按收益分类表评级 → 看趋势一致性与动量信号 → 必要时年化、算相对基准 alpha、算距 ATH 回撤。
6. (可选)追加多标的对比或指定周期的查询。
## 指令
**Octagon MCP 配置(Claude Desktop / Windsurf,`claude_desktop_config.json`):**
```json
{
"mcpServers": {
"octagon-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "octagon-mcp@latest"],
"env": { "OCTAGON_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
}
}
}
```
API Key 在 https://app.octagonai.co 注册后于 API Keys 菜单生成。**Windows** 需先装 Node.js(含 npx)。
**MCP 调用:**
```json
{
"server": "octagon-mcp",
"toolName": "octagon-agent",
"arguments": {
"prompt": "Get stock price change statistics for the symbol AAPL."
}
}
```
**查询模板:** `Get stock price change statistics for the symbol <TICKER>.`(数据源:`octagon-stock-data-agent`)
**周期分组与用途:**
| 分组 | 周期 | 看什么 |
|---|---|---|
| 短期 | 1日 / 5日 / 1月 / 3月 | 日内动量、周/月/季趋势 |
| 中期 | 6月 / YTD / 1年 | 半年动量、年内表现、年度回报 |
| 长期 | 3年 / 5年 / 10年 / ATH | 商业周期、市场周期、长期趋势、自上市总回报 |
**收益分类(评级):**
| 1 年收益 | 评级 | | 10 年收益 | 评级 |
|---|---|---|---|---|
| >50% | 卓越 | | >500% | 卓越 |
| 25–50% | 很强 | | 200–500% | 很强 |
| 10–25% | 强 | | 100–200% | 强 |
| 0–10% | 中性 | | 50–100% | 中性 |
| -10–0% | 偏弱 | | 0–50% | 低于平均 |
| <-10% | 差 | | <0% | 差 |
**趋势一致性 / 动量信号:**
| 形态 | 解读 |
|---|---|
| 各周期全为正 | 持续上升趋势 |
| 短期负、长期正 | 上升趋势中的回调 |
| 短期正、长期负 | 下降趋势中的反弹 |
| 各周期全为负 | 持续下降趋势 |
| 收益逐周期放大 / 收窄 | 动量加速 / 减速 |
| 周期间正负反转 | 趋势反转信号 |
**年化收益(长期收益做公平对比):**
```
年化收益 = (1 + 总收益)^(1/年数) - 1
```
例:10 年累计 1043.14% → (1 + 10.4314)^(1/10) - 1 ≈ **27.3% / 年**。年化 >25% 卓越、15–25% 很强、10–15% 强、7–10% 接近市场、<7% 低于市场。
**相对基准 alpha:**
```
Alpha = 个股收益 - 基准收益
```
例:AAPL 1 年 +18.42%,S&P 500 +10% → alpha **+8.42%** 跑赢。基准可取 S&P 500(大盘)、行业 ETF(行业)、同业(竞争位置)。
**距历史最高(ATH)回撤:**
```
回撤 = (ATH价 - 现价) / ATH价 × 100%
```
0–10% 接近高点、10–20% 调整、20–40% 熊市区、>40% 深度下跌。
## 示例
查询 `AAPL` 的典型返回:
| 周期 | 涨跌幅 |
|---|---|
| 1 日 | 4.06% |
| 5 日 | 4.80% |
| 1 月 | -0.37% |
| 3 月 | -0.13% |
| 6 月 | 33.42% |
| YTD | -0.37% |
| 1 年 | 18.42% |
| 3 年 | 79.03% |
| 5 年 | 100.02% |
| 10 年 | 1,043.14% |
| 历史最高(ATH) | 210,270.08% |
**解读**:长期复利极强(10 年 +1043%,年化约 27%,评级卓越),但近月小幅回调 → 典型「上升趋势中的盘整/回调」,属健康形态(长 > 短)。
**更多查询写法:**
```
# 多标的对比
Compare price change statistics for AAPL, MSFT, and GOOGL.
# 指定周期
What is the 1-year and 5-year return for TSLA?
# 年内表现
What is the year-to-date performance of NVDA?
# 长期成长
What is the 10-year cumulative return for AMZN?
# 趋势判断
Is MSFT in an uptrend or downtrend based on recent returns?
# 动量检查
Is NVDA showing positive momentum in the short-term?
```
## 注意事项
- **勿据单一周期下结论**:始终多周期交叉看,警惕长短期信号背离(如长正短负=趋势走弱,长 << 短=均值回归风险,全负=基本面问题)。
- **价格收益 vs 总收益**:返回多为价格涨跌幅,未计股息再投资;高股息股的总回报会更高。
- **长期收益要年化**才能跨标的/跨周期公平比较。
- **收益须放进基准与一致性的语境**:平滑 vs 剧烈波动的同样收益含义不同;脱离基准的绝对收益意义有限。
- **API Key 安全**:Key 通过 `OCTAGON_API_KEY` 环境变量注入,勿硬编码;遇限流降低查询频率。
- **结果定位**:供分析参考,不能替代尽调、回测与专家复核。
## 互见
- requires:(无)
- related:`octagon-stock-quote`(同源实时报价/均线快照,看价不看多周期收益)、`alpha-vantage-market-data`(程序化拉历史 OHLCV 做回测)、`market-breadth-analyzer`(从个股收益扩到市场广度/动量)、`octagon-equity-research-analyst`(同源股票研究编排)。
- combines_with:`octagon-stock-quote`(收益看趋势 + 报价看当前位置/均线)、`octagon-financial-growth-metrics`(价格收益对照营收/利润成长,看涨幅是否有基本面支撑)、`portfolio-risk-metrics`(多标的多周期收益汇入组合层风险/回报度量)。
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本条采编自 OctagonAI/skills(MIT 许可),已做中文适配重写。
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