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
- 01筛选机构持仓显著变化的股票
- 02分析单只股票的八季度持仓趋势
- 03追踪指定机构的投资组合变化
- 04生成持仓、买卖和集中度报告
- 05支持行业及市值筛选
适用场景
- 01验证投资想法是否得到机构买入支持
- 02监控持仓股票的机构增减仓
- 03筛查机构资金轮动的行业
- 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.mdreferences/13f_filings_guide.mdinstitutional_investor_types.mdinterpretation_framework.mdscripts/analyze_single_stock.pytrack_institution_portfolio.pytrack_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:
- 在此搜索:https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar
- 或使用 FMP API 机构搜索
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:
- 对你的股票投资想法进行机构分析
- 寻找确认信号(机构也在增持)
- 如果出现强烈看跌信号,重新考虑或缩减仓位规模
- 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:
- 在 13F 申报截止日期后进行季度审查
- 监控减持情况(预警系统)
- 如果机构正在退出,重新评估你的投资论点
- 如果机构普遍卖出,考虑减仓
筛选工作流集成:
- 使用 Value Dividend Screener 或其他筛选工具寻找候选标的
- 对优先候选标的运行 Institutional Flow Tracker
- 优先考虑机构增持的股票
- 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:
- 执行摘要(主要发现)
- 机构持股趋势(当前与历史对比)
- 主要持有人及其变动
- 新买入者与卖出者
- 集中度分析
- 解读与建议
- 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
- 季度审查: 设置 13F 申报截止日期的日历提醒
- 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
- 质量胜于数量: Berkshire 增持的参考价值 > 100 家小型基金增持
- 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
- 结合信号: 切勿孤立地使用机构资金流信号
- 更新数据: 每季度提交新的 13F 后重新运行分析
支持与资源
- FMP API 文档:https://financialmodelingprep.com/developer/docs
- SEC 13F 申报数据库:https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&type=13F
- 机构投资者数据库:https://whalewisdom.com(提供免费层级)
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。