从零到一用 Cron+Web‑Fetch+OpenClaw 搭建全自动的 A 股行情提醒系统

摘要本文介绍如何利用OpenClaw的Cron和ollama_web_fetch功能实现A股行情自动化监控系统。系统通过Python脚本每5分钟抓取10支蓝筹股行情数据，计算技术指标(5日均线、RSI14等)，当出现超卖信号(RSI<30且价格低于20日均线)时自动推送提醒。配置过程包括：1)准备Web Fetch功能；2)编写行情抓取和分析脚本；3)设置Cron定时任务；4)测试验证。该

地下核武

416人浏览 · 2026-03-18 17:10:07

地下核武 · 2026-03-18 17:10:07 发布

背景

在 2020‑2025 年间，A 股的波动性大幅提升，传统的手动盯盘已难以满足快速决策的需求。借助 OpenClaw 的 Cron 与 ollama_web_fetch，我们可以把行情抓取、技术指标计算和策略触发全部自动化，形成 “看盘‑策略‑提醒” 的闭环。

1️⃣ 准备工作

开启 Web Fetch（已在网关配置 tools.web.fetch.enabled: true），确保可以访问公开行情接口。
确认 Token：gateway.auth.token 已经生成，后面调用系统事件时需要在 Header 中加入 Authorization: Bearer <token>。

选定股票（本文示例十支常见蓝筹）：

sh600519  # 贵州茅台
sh600036  # 招商银行
sh600030  # 中信证券
sh600887  # 伊利股份
sh600585  # 海螺水泥
sh600276  # 恒瑞医药
sh601166  # 兴业银行
sh600009  # 上海机场
sh600016  # 民生银行
sh601318  # 平安保险

2️⃣ 编写抓取脚本（Python 示例）

路径：~/workspace/scripts/a股_monitor.py

import json, os, urllib.request, datetime

# -------------------
# 配置（可通过环境变量注入）
# -------------------
SYMBOLS = [
    "sh600519","sh600036","sh600030","sh600887","sh600585",
    "sh600276","sh601166","sh600009","sh600016","sh601318"
]
BASE_URL = "https://qt.gtimg.cn/q="  # 腾讯行情接口（返回类似 v_sh600519="..."）

# -------------------
# 工具函数
# -------------------
def fetch(symbols):
    url = BASE_URL + ",".join(symbols)
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=8) as resp:
        raw = resp.read().decode("utf-8")
    # raw 示例：v_sh600519="1~贵州茅台~600519~1474.32~..."
    data = {}
    for line in raw.strip().split("\n"):
        if not line: continue
        key, val = line.split("=", 1)
        # 去掉前缀 v_ 并解析字段（第 4 项为最新价）
        fields = val.strip('"').split('~')
        code = fields[2]
        price = float(fields[3])
        high  = float(fields[5])
        low   = float(fields[6])
        prev_close = float(fields[4])
        data[code] = {"price":price,"high":high,"low":low,"prev":prev_close}
    return data

# -------------------
# 计算技术指标（示例：5日均线、RSI14）
# -------------------
def sma(prices, n):
    return sum(prices[-n:]) / n if len(prices) >= n else None

def rsi(closes, period=14):
    if len(closes) <= period:
        return None
    gains, losses = [], []
    for i in range(-period, 0):
        diff = closes[i] - closes[i-1]
        if diff > 0:
            gains.append(diff); losses.append(0)
        else:
            gains.append(0); losses.append(-diff)
    avg_gain = sum(gains) / period
    avg_loss = sum(losses) / period
    if avg_loss == 0:
        return 100
    rs = avg_gain / avg_loss
    return 100 - (100/(1+rs))

# -------------------
# 主函数 – 被 Cron 调用
# -------------------
def main():
    # 1. 抓取最新行情（一次请求返回全部 10 只）
    market = fetch(SYMBOLS)
    # 2. 简单历史缓存（本地 JSON）
    hist_path = os.path.expanduser('~/a股_history.json')
    try:
        with open(hist_path) as f:
            history = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        history = {sym: [] for sym in SYMBOLS}

    alerts = []
    for sym, data in market.items():
        price = data["price"]
        # 保存本次收盘价，保留最近 30 天（约 300 条）
        hist = history.get(sym, [])
        hist.append(price)
        if len(hist) > 300:
            hist = hist[-300:]
        history[sym] = hist

        # 计算指标
        sma5  = sma(hist, 5)
        sma20 = sma(hist, 20)
        cur_rsi = rsi(hist, 14)

        # 示例策略：
        #   - RSI < 30（超卖）
        #   - 当前价低于 20 日均线
        if cur_rsi is not None and cur_rsi < 30 and sma20 and price < sma20:
            alerts.append(f"{sym} 超卖信号：RSI={cur_rsi:.1f}, 价={price:.2f}, 20日均线={sma20:.2f}")

    # 3. 持久化历史
    with open(hist_path, 'w') as f:
        json.dump(history, f)

    # 4. 若有提醒，则通过系统事件推送（OpenClaw 会在当前会话弹出）
    if alerts:
        msg = "\n".join(alerts)
        # 系统事件 payload（OpenClaw 通过内部管道发送）
        # 这里直接 print，Cron job 会把它包装成 systemEvent
        print(msg)

if __name__ == "__main__":
    main()

要点：脚本自行维护本地 ~/a股_history.json（价格时间序列），避免每次请求都需要下载历史数据。Cron 只负责 每 5 分钟 执行一次 python3 a股_monitor.py，输出的文本会被 OpenClaw 捕获并转为 systemEvent，进而在聊天窗口里弹出提醒。

3️⃣ 在 OpenClaw 中创建 Cron Job

# 将脚本放到工作目录（已完成）
# 创建 cron，间隔 5 分钟（300000 ms）
cron add \
  --name "A股行情提醒" \
  --schedule "{\"kind\":\"every\",\"everyMs\":300000}" \
  --payload '{"kind":"systemEvent","text":"$(python3 ~/workspace/scripts/a股_monitor.py)"}' \
  --delivery '{"mode":"announce"}' \
  --sessionTarget "main"

解释：

schedule.kind = “every”，everyMs: 300000 → 每 5 分钟运行一次。
payload.kind = “systemEvent”, text 为脚本输出（使用 $(python3 …) 直接在 shell 中执行）。
delivery.mode = “announce” → 当触发时把文本直接推送到当前聊天窗口，等同于 HEARTBEAT 的提醒。
sessionTarget = “main” 必须使用 systemEvent（只能在主会话），因此提醒会在你当前的聊天对话里出现。

注意：如果你想把提醒发送到特定渠道（如 Feishu 群），把 delivery 改成 { "mode": "announce", "channel": "feishu", "to": "<group-id>" }。

4️⃣ 完整运行示例

# 手动测试一次（确保脚本可跑）
python3 ~/workspace/scripts/a股_monitor.py

# 查看 cron 列表确认已添加
cron list

# 等待 5 分钟后，聊天窗口会出现类似：
# sh600519 超卖信号：RSI=28.3, 价=1472.11, 20日均线=1480.45
# sh600276 超卖信号：RSI=26.7, 价=92.05, 20日均线=94.20

5️⃣ 常见问题 & 调优

场景	解决方案
抓取失败（403 / 429）	通过 `tools.web.fetch` 已自动加 `User-Agent`，若仍被限速，可在脚本里加 `time.sleep(1)` 限制请求频率；或者换用 `https://hq.sinajs.cn/list=`（新浪）作为备选。
指标计算偏差	本示例使用简化的 SMA、RSI 算法；若需要更精确的技术指标，建议引入 `pandas-ta`（需要在容器里 `pip install pandas-ta`），或借助外部 API 如 Alpha Vantage（需 API Key）。
提醒频繁	在脚本里加入去重：记录上一次触发的时间戳，仅在间隔 > 30 分钟时再次发送同一支股票的提醒。
跨平台部署	若想在 VPS 或云主机上长期运行，建议把脚本和 cron 放入 systemd service，或在 Kubernetes 中使用 `CronJob` 替代 OpenClaw 内置。

6️⃣ 小结 & 进一步拓展

全自动：抓取 → 计算 → 触发 → 推送，全部在 OpenClaw 中配置完成。
可定制：把策略换成 均线金叉、MACD 胜率、新闻情感 等，直接在 Python 脚本里实现。
多渠道：通过 delivery.channel 把提醒推送到 Feishu、Telegram、Discord 等任意已配置的渠道。
AI 辅助：后续可以让 OpenClaw 使用 text2vec 把每支股票的基本面信息向量化，再在提醒里加入 AI 生成的简短分析（如 “近期业绩提升，建议关注”。）