Requirements
- Target platform
- OpenClaw
- Install method
- Manual import
- Extraction
- Extract archive
- Prerequisites
- OpenClaw
- Primary doc
- SKILL.md
Tencent SkillHub · Developer Tools
Hk Ipo Research Assistant
港股 IPO 打新研究助手。抓取实时数据（孖展、基石、评级、暗盘、A+H折价、中签率），供 AI 分析判断。 触发词：港股打新、新股分析、IPO、孖展、保荐人、暗盘、中签率、基石投资者。 不适用：A 股打新、美股 IPO、基金申购。
skill openclawclawhub Free
港股 IPO 打新研究助手。抓取实时数据（孖展、基石、评级、暗盘、A+H折价、中签率），供 AI 分析判断。 触发词：港股打新、新股分析、IPO、孖展、保荐人、暗盘、中签率、基石投资者。 不适用：A 股打新、美股 IPO、基金申购。
⬇ 0 downloads ★ 0 stars Unverified but indexed
Install for OpenClaw
Quick setup
- Download the package from Yavira.
- Extract the archive and review SKILL.md first.
- Import or place the package into your OpenClaw setup.
Package facts
- Download mode
- Yavira redirect
- Package format
- ZIP package
- Source platform
- Tencent SkillHub
- What's included
- SKILL.md, references/aipo-api.md, references/analysis-guide.md, references/api-guide.md, references/ipo-mechanism.md, references/risk-preferences.md
Validation
- Use the Yavira download entry.
- Review SKILL.md after the package is downloaded.
- Confirm the extracted package contains the expected setup assets.
Install with your agent
Agent handoff
Hand the extracted package to your coding agent with a concrete install brief instead of figuring it out manually.
- Download the package from Yavira.
- Extract it into a folder your agent can access.
- Paste one of the prompts below and point your agent at the extracted folder.
New install
I downloaded a skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder and install it by following the included instructions. Tell me what you changed and call out any manual steps you could not complete.
Upgrade existing
I downloaded an updated skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder, compare it with my current installation, and upgrade it while preserving any custom configuration unless the package docs explicitly say otherwise. Summarize what changed and any follow-up checks I should run.
Trust & source
Release facts
- Source
- Tencent SkillHub
- Verification
- Indexed source record
- Version
- 0.1.1
Provenance
- Publisher
- Marvae
- Source page
- View original listing
- Canonical URL
- Open canonical page
Documentation
港股打新研究助手
数据来自第三方公开网站，不构成投资建议。
安装依赖
首次使用前安装 Python 依赖： cd <skill_dir> pip install -r scripts/requirements.txt 需要 Python 3.10+。
调用方式
所有命令通过 Python 调用： cd <skill_dir> python3 scripts/hkipo.py <命令> [参数] 以下文档中的命令（如 overview、analyze 02692）都省略了前缀，实际调用时加上 python3 scripts/hkipo.py。
快速开始
cd <skill_dir> # 当前招股一览 python3 scripts/hkipo.py overview # 一键分析（聚合多维度数据） python3 scripts/hkipo.py analyze 02692 # 单只股票分项查询 python3 scripts/hkipo.py aipo ipo-brief 02692 # 基本信息 python3 scripts/hkipo.py aipo margin-detail 02692 # 孖展明细 python3 scripts/hkipo.py aipo cornerstone 02692 # 基石投资者 python3 scripts/hkipo.py aipo rating-detail 02692 # 机构评级
概览类
命令说明overview当前招股 IPO 一览（格式化输出）calendar资金日历，按截止日期分组analyze <代码>一键分析（聚合基本面+孖展+基石+评级+保荐人历史）profile用户画像 + 当前 IPO 数据（读取用户画像，输出当前 IPO 数据供 AI 分析）
AiPO 数据（主力数据源）
命令说明aipo margin-list孖展列表（当前招股）aipo margin-detail <代码>单只孖展明细（13+券商）aipo rating-list新股评级列表aipo rating-detail <代码>单只评级明细（各机构打分）aipo ipo-brief <代码>IPO 基本信息（保荐人、发行价、市值、PE）aipo cornerstone <代码>基石投资者（名单、金额、锁定期、解禁日）aipo placing <代码>配售结果
暗盘数据
命令说明aipo grey-list暗盘历史列表aipo grey-today今日暗盘aipo grey-trades <代码> --date YYYY-MM-DD暗盘成交明细aipo grey-prices <代码> --date YYYY-MM-DD暗盘分价表aipo grey-placing <代码>暗盘配售详情aipo allotment中签结果列表aipo scroll市场滚动消息
排名统计
命令说明aipo bookrunner-rank --start-date --end-date账簿管理人排名aipo broker-rank --start-date --end-date券商参与度排名aipo stableprice-rank --start-date --end-date稳价人排名aipo summary --year 2025年度 IPO 统计aipo performance --year 2025年度表现统计aipo by-office --year 2025按注册地统计
历史数据（集思录）
命令说明jisilu list历史 IPO 列表（表格）jisilu list --json历史 IPO 列表（JSON）jisilu list --sponsor XX按保荐人筛选jisilu detail <代码>单只历史详情
估值计算
命令说明ah compare <代码> --price <发行价> --name <名称>A+H 折价计算
中签率预测
命令说明odds --oversub <倍数> --price <价格>中签率表格（甲/乙组各档）allotment --oversub <倍数> --price <价格>单次中签率预测
其他数据源
命令说明hkex active港交所活跃申请（含招股书链接）tradesmart listTradeSmart 数据futu list富途历史数据
市场情绪判断
命令说明hsi恒生指数当日表现（大盘情绪）sponsor保荐人历史排名（胜率、平均首日表现）sentiment sponsor-search --name <名称>查特定保荐人战绩etnet list保荐人排名（经济通数据，备用）etnet search --name <名称>查保荐人（经济通数据） 结合以下数据综合判断： 大盘情绪：HSI 涨跌反映整体风险偏好 保荐人战绩：胜率 >80% 的保荐人历史表现更好 孖展金额：>50亿热门，>100亿爆款 数据源 Fallback：AASTOCKS 挂了自动切换 etnet
输出格式
默认 JSON：aipo、jisilu --json、ah compare 格式化文本：overview、calendar、odds、jisilu list 加 --format table：aipo 命令可切换表格输出
分析要点
详见 references/analysis-guide.md，核心： 市场热度：孖展 >50亿 热门，>100亿 爆款 基石投资者：数量 + 质量 + 锁定期 保荐人：用 jisilu list --sponsor 查历史战绩 估值：PE 对比同行，A+H折价 >30% 有安全边际 中签率： 从 margin-detail 获取 oversubscription_forecast（预测超购倍数） 用 ./hkipo odds --oversub <倍数> --price <发行价> 生成表格 把表格给用户，让用户根据本金自己决定打几手
用户画像
使用 profile 命令： 运行 ./hkipo profile 如果没有配置，输出会告诉你需要问用户哪些问题 问用户：本金、风险偏好、是否用孖展、券商 把答案写入 scripts/config/user-profile.yaml 再次运行 profile 获取数据 配置文件 (scripts/config/user-profile.yaml)： capital: 22000 # 港币 risk: conservative # conservative/balanced/aggressive margin: never # never/cautious/active broker: longbridge
详细参考
references/analysis-guide.md — 分析框架详解 references/ipo-mechanism.md — 机制详解（回拨、红鞋、绿鞋） references/aipo-api.md — AiPO API 完整文档
Category context
Code helpers, APIs, CLIs, browser automation, testing, and developer operations.
Source: Tencent SkillHub
Largest current source with strong distribution and engagement signals.
Package contents
Included in package
6 Docs
- SKILL.md
- references/aipo-api.md
- references/analysis-guide.md
- references/api-guide.md
- references/ipo-mechanism.md
- references/risk-preferences.md