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institutional-flow-tracker

institutional-flow-tracker

github.com/nicepkg数据与数据库28895 次安装41 周前更新
代码仓库

关于 institutional-flow-tracker

通过 FMP API 分析 SEC 13F 季度申报,追踪机构持仓变化、筛选股票并研究特定投资者组合。适用于进行投资想法验证和持仓监控;数据存在申报延迟。

主要功能

  1. 01筛选机构持仓显著变化的股票
  2. 02分析单只股票的八季度持仓趋势
  3. 03追踪指定机构的投资组合变化
  4. 04生成持仓、买卖和集中度报告
  5. 05支持行业及市值筛选

适用场景

  1. 01验证投资想法是否得到机构买入支持
  2. 02监控持仓股票的机构增减仓
  3. 03筛查机构资金轮动的行业
  4. 04追踪指定基金的季度持仓变化

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/nicepkg/ai-workflow --skill institutional-flow-tracker

安装后在 Claude Code 中输入/institutional-flow-tracker确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

README.md
references/
13f_filings_guide.md
institutional_investor_types.md
interpretation_framework.md
scripts/
analyze_single_stock.py
track_institution_portfolio.py
track_institutional_flow.py

详细介绍

机构资金流追踪器

概述

此技能通过分析 SEC 的 13F 文件,追踪机构投资者的活动,以识别股票的「聪明资金」流入和流出。通过分析机构持仓的季度变化,你可以发现成熟投资者在股价大幅变动前正在增持的股票,也可以在机构减持时识别潜在风险。

**关键洞察:**机构投资者(对冲基金、养老基金、共同基金)管理着数万亿美元资金,并会进行广泛研究。他们集体买入或卖出的模式通常会领先于重大价格变动 1-3 个季度。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能:

  • 验证投资想法(检查聪明资金是否认同你的投资论点)
  • 发现新机会(寻找机构正在增持的股票)
  • 评估风险(识别机构正在退出的股票)
  • 监控投资组合(追踪机构对你所持资产的支持程度)
  • 关注特定投资者(追踪 Warren Buffett、Cathie Wood 等)
  • 分析行业轮动(识别机构正在将资金轮动至哪些领域)

请勿在以下情况下使用:

  • 寻找实时日内信号(13F 数据有 45 天的报告延迟)
  • 分析微型股(市值低于 1 亿美元且机构兴趣有限)
  • 寻找短期交易信号(时间范围低于 3 个月)

数据来源与要求

必需:FMP API 密钥

此技能使用 Financial Modeling Prep(FMP)API 访问 13F 文件数据:

设置:

# Set environment variable (preferred)
export FMP_API_KEY=your_key_here

# Or provide when running scripts
python3 scripts/track_institutional_flow.py --api-key YOUR_KEY

API 套餐要求:

  • **免费套餐:**每天 250 次请求(足以每季度分析 20-30 只股票)
  • **付费套餐:**适用于大规模筛选的更高限额

13F 文件提交时间表:

  • 每季度提交一次,须在季度结束后 45 天内提交
  • Q1(1 月至 3 月):须在 5 月中旬前提交
  • Q2(4 月至 6 月):须在 8 月中旬前提交
  • Q3(7 月至 9 月):须在 11 月中旬前提交
  • Q4(10 月至 12 月):须在 2 月中旬前提交

分析工作流

步骤 1:找出机构持仓显著变化的股票

运行主筛选脚本,查找机构活动显著的股票:

快速扫描(按机构持仓变化列出前 50 只股票):

python3 institutional-flow-tracker/scripts/track_institutional_flow.py \
  --top 50 \
  --min-change-percent 10

按行业筛选:

python3 institutional-flow-tracker/scripts/track_institutional_flow.py \
  --sector Technology \
  --min-institutions 20

自定义筛选:

python3 institutional-flow-tracker/scripts/track_institutional_flow.py \
  --min-market-cap 2000000000 \
  --min-change-percent 15 \
  --top 100 \
  --output institutional_flow_results.json

输出包括:

  • 股票代码和公司名称
  • 当前机构持股比例(占流通股比例)
  • 持有股数的环比变化
  • 持股机构数量
  • 机构数量变化(新增买家与卖家)
  • 主要机构持有人
  • 持仓总金额变化
步骤 2:深入分析特定股票

如需详细分析某只股票的机构持仓情况:

python3 institutional-flow-tracker/scripts/analyze_single_stock.py AAPL

生成内容:

  • 机构持仓的历史趋势(8 个季度)
  • 所有机构持有人的列表及其持仓变化
  • 集中度分析(前 10 大持有人占机构总持仓的比例)
  • 新建仓位、增持、减持和清仓情况
  • 季度资金流图表(净增持/减持股数)
  • 与行业平均机构持股比例的比较

需要评估的关键指标:

  • **持股比例:**机构持股比例越高(>70%),稳定性通常越强,但上涨空间有限
  • **持仓趋势:**持仓比例上升 = 看涨,下降 = 看跌
  • **集中度:**集中度较高(前 10 大持有人占比 >50%)= 如果他们卖出,则存在风险
  • **持有人质量:**是否有优质长期投资者(Berkshire、Fidelity)持有,而非动量基金
步骤 3:追踪特定机构投资者

追踪特定对冲基金或投资公司的投资组合动向:

# Track Warren Buffett's Berkshire Hathaway
python3 institutional-flow-tracker/scripts/track_institution_portfolio.py \
  --cik 0001067983 \
  --name "Berkshire Hathaway"

# Track Cathie Wood's ARK Investment Management
python3 institutional-flow-tracker/scripts/track_institution_portfolio.py \
  --cik 0001579982 \
  --name "ARK Investment Management"

CIK(中央索引键)查询:

分析输出:

  • 当前投资组合持仓(前 50 大仓位)
  • 本季度新增的仓位
  • 完全卖出的仓位
  • 现有仓位增减幅最大的项目
  • 投资组合集中度及行业配置变化
  • 其重点持仓的历史表现
步骤 4:解读与行动

阅读以下参考资料,了解解读指南:

  • references/13f_filings_guide.md - 了解 13F 数据及其局限性
  • references/institutional_investor_types.md - 不同投资者类型及其策略
  • references/interpretation_framework.md - 如何解读机构资金流信号

信号强度框架:

强烈看涨(考虑买入):

  • 机构持股环比增加 >15%
  • 机构数量增加 >10%
  • 优质长期投资者增持
  • 当前持股比例较低(<40%),仍有增长空间
  • 连续多个季度出现增持

温和看涨:

  • 机构持股环比增加 5-15%
  • 新买入者和卖出者并存,但净值为正
  • 当前持股比例为 40-70%

中性:

  • 持股变化极小(<5%)
  • 买入者和卖出者数量相近
  • 机构基础稳定

温和看跌:

  • 机构持股环比减少 5-15%
  • 卖出者多于买入者
  • 持股比例较高(>80%),限制新买入者入场

强烈看跌(考虑卖出/回避):

  • 机构持股环比减少 >15%
  • 机构数量减少 >10%
  • 优质投资者退出持仓
  • 连续多个季度出现减持
  • 集中度风险(最大持有人卖出大量持仓)
步骤 5:应用于投资组合

建立新仓位时:

  1. 对你的股票投资想法进行机构分析
  2. 寻找确认信号(机构也在增持)
  3. 如果出现强烈看跌信号,重新考虑或缩减仓位规模
  4. 如果出现强烈看涨信号,增强对投资论点的信心

持有现有仓位时:

  1. 在 13F 申报截止日期后进行季度审查
  2. 监控减持情况(预警系统)
  3. 如果机构正在退出,重新评估你的投资论点
  4. 如果机构普遍卖出,考虑减仓

筛选工作流集成:

  1. 使用 Value Dividend Screener 或其他筛选工具寻找候选标的
  2. 对优先候选标的运行 Institutional Flow Tracker
  3. 优先考虑机构增持的股票
  4. 避免机构减持的股票

输出格式

所有分析都会生成结构化的 Markdown 报告,并保存到代码库根目录:

文件名约定: institutional_flow_analysis_<TICKER/THEME>_<DATE>.md

报告章节:

  1. 执行摘要(主要发现)
  2. 机构持股趋势(当前与历史对比)
  3. 主要持有人及其变动
  4. 新买入者与卖出者
  5. 集中度分析
  6. 解读与建议
  7. 数据来源与时间戳

局限性和注意事项

数据滞后:

  • 13F 申报有 45 天的报告延迟
  • 持仓可能已在申报日期后发生变化
  • 将其作为确认指标,而非领先信号

覆盖范围:

  • 只有管理资产超过 $100M 的机构才必须申报
  • 不包括个人投资者和规模较小的基金
  • 国际机构可能不会提交 13F

报告规则:

  • 仅报告股票多头仓位(不包括空头、期权和债券)
  • 持仓为季度末时点快照
  • 某些持仓可能属于保密信息(延迟报告)

解读:

  • 相关性 ≠ 因果关系(即使机构买入,股票仍可能下跌)
  • 考虑整体市场环境和基本面
  • 结合技术分析和其他技能

高级用例

内幕人士 + 机构组合:

  • 寻找内幕人士和机构都在买入的股票
  • 两者信号一致时尤其有力

识别行业轮动:

  • 按行业追踪机构资金流总量
  • 在价格出现变化前识别早期轮动趋势

逆向投资机会:

  • 寻找机构正在卖出的优质股票(潜在价值标的)
  • 需要有强大的基本面信念

验证聪明资金动向:

  • 建立重大仓位前,检查聪明资金是否认同
  • 增强信心或发现被忽视的风险

参考资料

references/ 文件夹包含详细指南:

  • 13f_filings_guide.md - 13F SEC 申报的综合指南,介绍其内容、申报要求和数据质量注意事项
  • institutional_investor_types.md - 不同类型的机构投资者(对冲基金、共同基金、养老基金等)、其典型策略,以及如何解读其动向
  • interpretation_framework.md - 解读机构持股变化的详细框架、信号质量评估,以及与其他分析的整合方式

脚本参数

track_institutional_flow.py

用于筛选机构持股显著变化股票的主要脚本。

必填:

  • --api-key:FMP API 密钥(或设置 FMP_API_KEY 环境变量)

可选:

  • --top N:返回机构持股变化排名前 N 的股票(默认:50)
  • --min-change-percent X:机构持股的最小变化百分比(默认:10)
  • --min-market-cap X:最低市值(美元)(默认:1B)
  • --sector NAME:按特定行业筛选
  • --min-institutions N:机构持有人最低数量(默认:10)
  • --output FILE:输出 JSON 文件路径(默认:institutional_flow_results.json)
  • --sort-by FIELD:按 'ownership_change'、'institution_count_change'、'dollar_value_change' 排序
analyze_single_stock.py

深入分析特定股票的机构持股情况。

必填:

  • 股票代码(位置参数)
  • --api-key:FMP API 密钥(或设置 FMP_API_KEY 环境变量)

可选:

  • --quarters N:分析的季度数(默认:8,即 2 年)
  • --output FILE:输出 Markdown 报告路径
  • --compare-to TICKER:将该股票的机构持股与另一只股票进行比较
track_institution_portfolio.py

跟踪特定机构投资者的投资组合变化。

必填:

  • --cik CIK:该机构的 Central Index Key
  • --name NAME:报告中使用的机构名称
  • --api-key:FMP API 密钥(或设置 FMP_API_KEY 环境变量)

可选:

  • --top N:显示持仓排名前 N 的股票(默认:50)
  • --min-position-value X:纳入统计的最低持仓价值(默认:10M)
  • --output FILE:输出 Markdown 报告路径

与其他技能集成

价值股息筛选器 + 机构资金流:

1. Run Value Dividend Screener to find candidates
2. For each candidate, check institutional flow
3. Prioritize stocks with rising institutional ownership

美股分析 + 机构资金流:

1. Run comprehensive fundamental analysis
2. Validate with institutional ownership trends
3. If institutions are selling, investigate why

投资组合经理 + 机构资金流:

1. Fetch current portfolio via Alpaca
2. Run institutional analysis on each holding
3. Flag positions with deteriorating institutional support
4. Consider rebalancing away from distribution

技术分析师 + 机构资金流:

1. Identify technical setup (e.g., breakout)
2. Check if institutional buying confirms
3. Higher conviction if both align

最佳实践

  1. 季度审查: 设置 13F 申报截止日期的日历提醒
  2. 多季度趋势: 关注持续趋势(3 个或以上季度),而非一次性变化
  3. 质量胜于数量: Berkshire 增持的参考价值 > 100 家小型基金增持
  4. 关注背景: 下跌股票的机构持股上升,可能意味着价值投资者正在接下下跌中的刀
  5. 结合信号: 切勿孤立地使用机构资金流信号
  6. 更新数据: 每季度提交新的 13F 后重新运行分析

支持与资源


注意: 此技能面向长期投资者(3-12 个月期限)。对于短线交易,请结合技术分析和其他动量指标。

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