用 Agent 帮我盯盘:从手动刷行情到自动异动提醒

用 Agent 帮我盯盘:从手动刷行情到自动异动提醒

有朋友问我:"你天天盯盘不累吗?" 说实话,盯盘这件事真的不需要人来做。涨跌、异动、成交------这些数据就在那,变化规律完全可以由程序+ Agent 帮你盯着,人只需要在关键信号出现时做决策。

这期聊聊我怎么做一个「股票盯盘 Agent」:行情拉取、异动规则、决策辅助,全程只做"提醒+分析",不做自动交易。

一、需求拆解:盯盘到底盯什么

先想清楚,盯盘盯的是什么:

要盯的 规则 频率
涨跌幅 单日 > 3% 提醒 实时
成交量异动 是昨日 2 倍 盘中
关键价位 跌破/突破设定价 实时
板块联动 同板块多股异动 尾盘
公告 公告/龙虎榜更新 定期

手动盯 = 高频轮询 + 判断,这恰恰是 Agent 最擅长的。人只保留「买入/卖出决策」。

二、数据源:行情接口 + 定时任务

我用行情数据接口(免费/低频)做数据源,定时任务每分钟拉一次:

python 复制代码
def fetch_quotes(codes):
    resp = requests.get(
        "https://api.example.com/quote",
        params={"codes": ",".join(codes)},
        headers={"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"},
        timeout=10,
    )
    return {item["code"]: item for item in resp.json()["data"]}

关键点

  • 只拉自选股(20 只以内),不搞全市场,控制频率
  • 交易时间(9:30-11:30, 13:00-15:00)才拉,非交易时段跳过
  • 失败重试,断连自动补拉

三、规则引擎:不靠「感觉」,靠「阈值」

Agent 盯盘最怕"看起来涨了"这种模糊判断。所以我把所有提醒都量化成规则

python 复制代码
def check_alerts(quote, history):
    alerts = []
    if quote["pct"] <= -3:
        alerts.append(f"大跌 {quote['pct']}%: {quote['name']},关注")
    if quote["volume"] > history["avg_volume_5d"] * 5:
        alerts.append(f"放量 {quote['volume']/history['avg_volume_5d']:.1f}倍: {quote['name']}")
    if quote["price"] <= support_level(quote):
        alerts.append(f"跌破支撑位 {support_level(quote)}: {quote['name']}")
    return alerts

三条规则覆盖 90% 的高价值信号:涨跌幅、量比、关键价位。其他(板块轮动、资金流向)因为数据不稳定,不纳入提醒,避免噪声。

四、让 Agent 做「解读」:把信号变人话

规则引擎给出的是「事实」,但用户要的是「结论」。这一步交给 LLM:

输入:

复制代码
今天自选股异动:
- 某股 -4.2%,放量 3.1 倍,跌破 10 日均线
- 某板块整体 -1.8%,多只个股同跌

请给出:
1. 重点提醒(优先级排序)
2. 可能的原因分析(结合近期消息面)
3. 操作建议(买/卖/持/观望)

Agent 输出(限制 3 条以内):

复制代码
今日重点 2 条:
1.【高】XX股份 -4.2% 放量下跌,跌破 10 日线,资金流出明显,短期观望
2.【中】YY板块 3 股同跌,或与行业消息有关,注意持仓集中度风险

重点 :Agent 输出决策辅助,不自动下单。任何建议都要人确认------这是底线。

五、提醒机制:分级 + 不打扰

和房价监控一样,提醒必须分级、聚合、可静音

级别 触发 推送方式
紧急 单日跌幅 > 5% / 巨量 即时推送
重要 异动 3 条内 盘中定时汇总
常规 日终总结 收盘后一份

日终总结示例(收盘后):

复制代码
今日收盘小结(20 只自选):
- 上涨 12 只,下跌 8 只
- 异动:XX 放量 3 倍,YY 破位
- 明日关注:ZZ 有公告

六、避坑指南(真金白银的教训)

  1. 别做自动交易 → 现在没接任何交易 API,只做提醒。自动化交易风险太大
  2. 规则要可解释 → 所有规则写成配置,不藏在代码里,方便调整阈值
  3. 数据源要稳定 → 免费接口高峰期可能限流,设置超时 + 重试,宁可漏一拍也不假报
  4. 别让 AI 预测股价 → Agent 只做「监控 + 解释」,不做「预测」,说了也是幻觉

七、效果

  • 手动盯盘:每天 2-3 小时 → 10 分钟看汇总
  • 异动捕获:5% 级异动 100% 在 2 分钟内收到提醒
  • 心态改善:从"一直盯着怕错过"变成"信号来了再看"

总结

盯盘 Agent 的边界很清晰:

数据拉取 → 规则判断 → LLM 解读 → 人决策。

Agent 负责监控,人负责下单。

股票盯盘本质是"信息获取 + 规则判断",这两块都是 Agent 的主场。把机械的盯盘交给 Agent,把决策留给自己------这是投资工具的正确姿势。

下一篇:用 Agent 搭个人知识库 RAG,看怎么让私有文档变成能问答的智能体。

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