qveris-finance
AI-powered financial data assistant for stock analysis and global market overview. Combines multiple QVeris data sources (TwelveData, Finnhub, Alpha Vantage, FMP) for company profiles, real-time quotes, fundamentals, valuation, analyst ratings, and news sentiment. Supports US market with extensible architecture for HK/CN.
Install via CLI (Recommended)
clawhub install openclaw/skills/skills/buxibuxi/qveris-financeQVeris Finance — AI 金融数据助手
基于 QVeris 工具生态的金融数据分析 Skill,聚合 TwelveData / Finnhub / Alpha Vantage / FMP 等专业数据源,通过一次对话获取结构化金融数据和分析摘要。
能力总览
| 模式 | 触发方式 | 说明 |
|---|---|---|
| 个股分析 | 分析 AAPL / analyze MSFT | 公司概况 · 行情 · 财务 · 估值 · 分析师 · 新闻情绪 |
| 市场速览 | 今日市场 / market overview | 美股指数 · 外汇 · 大宗商品 · 热点新闻 |
数据来源
所有数据通过 QVeris 工具网关获取。QVeris 聚合 1,000+ 数据供应商(含 TwelveData、Finnhub、Alpha Vantage、FMP 等),通过智能路由引擎自动选择最优供应商。本 Skill 不绑定任何特定供应商 — 每次调用由 QVeris discover 动态选择。
使用 QVeris 工具
本 Skill 通过 QVeris API 获取数据。检查可用调用方式并使用第一个可用的:
Tier 1 — MCP 原生工具(推荐):如果环境中有 qveris_discover / qveris_call 或 search_tools / execute_tool,直接使用。
Tier 2 — http_request 工具:调用 QVeris REST API。
POST https://qveris.ai/api/v1/search
Headers: Authorization: Bearer ${QVERIS_API_KEY}
Body: {"query": "...", "limit": 5}
POST https://qveris.ai/api/v1/tools/execute?tool_id=<tool_id>
Headers: Authorization: Bearer ${QVERIS_API_KEY}
Body: {"search_id": "<from search>", "parameters": {...}, "max_response_size": 20480}
Tier 3 — 脚本执行(本 Skill 自带脚本):
# 搜索工具
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs discover "stock quote real-time API" --limit 5
# 调用工具(需要先 discover 获取 discovery-id)
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs call twelvedata.quote.retrieve.v1.affbefe3 \
--discovery-id <id> \
--params '{"symbol": "AAPL"}'
# 查看工具详情
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs inspect twelvedata.quote.retrieve.v1.affbefe3
模式一:个股分析 (analyze)
触发条件
用户提到股票代码或公司名 + 分析意图:
"分析 AAPL"/"analyze NVDA"/"帮我看看苹果""MSFT 基本面怎么样"/"英伟达估值贵不贵"
工作流(5 步)
每步先通过 QVeris discover 搜索最优工具,按 success_rate 和 avg_execution_time_ms 选择排名最高的工具,然后 call 执行。 完整的 discover query 和预期字段定义在下方。如果 discover 无结果或首选工具失败,参考 references/tool-routing.md 中的已验证 tool_id 作为 fast-path。
Step 1: 公司概况
discover query: "company profile overview API"
selection: 选择 success_rate 最高、返回 name/sector/industry 等字段的工具
params: {"symbol": "<TICKER>"}
提取字段:name, exchange, sector, industry, employees, CEO, description(截取前 200 字)
Step 2: 实时行情
discover query: "stock quote real-time API"
selection: 选择支持单个 symbol 查询、返回 OHLCV + change 的工具
params: {"symbol": "<TICKER>"}
提取字段:close(当前价), change, percent_change, volume, fifty_two_week.high, fifty_two_week.low, datetime
重要:输出中必须标注行情时间戳(datetime 字段),数据可能有 15 分钟延迟。
Step 3: 估值与财务指标
discover query: "stock valuation ratios PE PB EV EBITDA API"
selection: 选择能返回 PE/PB/PS/ROE/EPS 等综合指标的工具(优先选一次返回多指标的工具)
params: {"symbol": "<TICKER>", "metric": "all"} (如工具支持 metric 参数)
max_response_size: 8192
该类工具通常一次返回完整的估值 + 盈利 + 增长 + 效率指标,无需单独调用财务报表。
提取字段(字段名因供应商而异,按语义匹配):
- 估值:PE (TTM), PB, PS, EV/FCF
- 盈利:EPS (TTM), EPS 增长率, 收入增长率
- 效率:ROE, ROA
- 市值:market capitalization
- 分红:dividend yield
- 风险:beta
注意:响应可能因数据量大被截断(返回 truncated_content)。从截断内容中提取上述字段即可,无需下载完整文件。
Step 4: 分析师评级
Metadata
Not sure this is the right skill?
Describe what you want to build — we'll match you to the best skill from 16,000+ options.
Find the right skillPaste this into your clawhub.json to enable this plugin.
{
"plugins": {
"official-buxibuxi-qveris-finance": {
"enabled": true,
"auto_update": true
}
}
}Related Skills
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OpenClaw stock analysis skill for US/HK/CN markets. Combines QVeris data sources (THS, Caidazi, Alpha Vantage, Finnhub, X sentiment) for quote, fundamentals, technicals, news radar, morning/evening brief, and actionable investment insights.
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Exclusive morning and evening briefing skill for listed company chairmen. Provides daily briefings from an executive decision-making perspective, covering stock price movements, industry policy updates, competitor intelligence, capital market sentiment, and regulatory announcement alerts. Morning briefings focus on pre-market outlook and risk warnings; evening briefings emphasize post-market review and next-day strategies. Data aggregated from multiple QVeris sources.