股票多级观察池管理器

任务目标

本 Skill 用于构建和维护股票投资决策辅助工具，实现四级观察池的自动化管理。

• 核心能力: 四级池 CRUD、行情采集、预警监控、盘后复盘
• 触发场景: 日常自选股管理、止损预警检查、定期复盘、筛选新标的
• 使用限制: 仅供辅助决策，不构成投资建议

前置准备

环境依赖

pip install akshare>=1.12.0 pandas>=1.5.0 sqlalchemy>=2.0.0 python-dateutil>=2.8.0

数据目录

首次执行自动创建 ./data/stock_pools.db (SQLite 数据库)

操作步骤

1. 池管理基础操作

添加股票到池

# 基础添加
python scripts/cli.py add --pool 1 --code 000001 --name 平安银行 --reason "银行龙头，低估值"

# 带数据刷新
python scripts/cli.py add --pool 1 --code 000858 --name 五粮液 --reason "白酒龙头" --refresh

查询池状态

# 查看特定池
python scripts/cli.py query --pool 3

# 查看单只股票详情
python scripts/cli.py query --code 000001

# 列出所有池
python scripts/cli.py list

移动股票

# 从二级池移动到三级池，设定买卖参数
python scripts/cli.py move --code 000858 --to 3 --buy-point 150 --stop-loss 140 --target1 180

更新股票信息

# 更新价格/持仓
python scripts/cli.py update --code 000858 --price 155.5 --holding 100

# 更新风控参数
python scripts/cli.py update --code 000858 --stop-loss 145 --target1 175

移除股票

python scripts/cli.py remove --code 000858 --reason "触发止损，强制淘汰"

2. 数据刷新

# 刷新一级池
python scripts/cli.py refresh --pool 1

# 刷新所有池
python scripts/cli.py refresh

3. 预警监控

# 检查所有预警
python scripts/cli.py alerts --format markdown

# 检查四级池预警
python scripts/cli.py alerts --pool 4

# 检查单只股票
python scripts/cli.py alerts --code 000858

预警颜色规则:

• 🔴 红色: 价格<止损位 | PE>80 | 负债率>70%
• 🟡 黄色: 价格接近目标位 | PE 50-80
• 🟢 绿色: 价格≤理想买点 | ROE>20%
• 🔵 蓝色: 正常持有/跟踪

4. 盘后复盘

# 日度复盘
python scripts/cli.py review --type daily --format markdown

# 周度复盘
python scripts/cli.py review --type weekly --format markdown

# 月度复盘
python scripts/cli.py review --type monthly --format markdown

5. 池维护

# 执行池维护检查
python scripts/cli.py maintenance

# 筛选检查
python scripts/cli.py screening --pool 1 --code 000001

6. 记录操作

python scripts/cli.py record --code 000858 --operation "买入" --price 160 --quantity 100

自然语言交互示例

查询类

用户: "查看三级池里有哪些股票？"
智能体: 执行 python scripts/cli.py query --pool 3

用户: "宁德时代当前的技术形态是什么？"
智能体: 查询股票详情后分析技术指标

用户: "四级池今天有触发止损的吗？"
智能体: 执行 python scripts/cli.py alerts --pool 4

操作类

用户: "把股票代码000001加入一级池，入选理由是'银行龙头，破净'"
智能体: 执行 python scripts/cli.py add --pool 1 --code 000001 --reason "银行龙头，破净"

用户: "将五粮液从二级池移动到三级池，理想买点设为150元，止损位140元"
智能体: 执行 python scripts/cli.py move --code 000858 --to 3 --buy-point 150 --stop-loss 140

用户: "记录今日操作：买入茅台100股，成交价1600元"
智能体: 执行 python scripts/cli.py record --code 600519 --operation "买入" --price 1600 --quantity 100

系统类

用户: "立即执行盘后复盘"
智能体: 执行 python scripts/cli.py review --type daily --format markdown

用户: "运行本周的全量观察池维护"
智能体: 执行 python scripts/cli.py maintenance

四级池说明

筛选规则

一级池标准

• 非 ST/*ST
• 总市值 >= 50亿
• 上市年限 > 3年

二级池标准

• 近3年 ROE均值 > 10%
• 毛利率稳定或提升
• 负债率 < 60%

强制淘汰条件

• 净利润同比下滑 > 50%
• 价格跌破止损位
• 连续5日成交额 < 5000万

使用示例

示例1: 新建观察池

场景: 用户想建立自己的股票观察体系
输入: 将宁德时代(300750)加入一级池
预期产出: 股票成功添加到池1，返回确认消息
关键要点: 需要确认股票代码正确，可通过 --refresh 自动获取股票名称

示例2: 升级股票

场景: 将符合条件的股票从一级池升级到二级池
输入: 把ROE>15%的股票从一级池移到二级池
预期产出: 筛选出符合条件的股票并完成移动
关键要点: 需要先执行筛选检查，确认满足二级池标准

示例3: 设置交易计划

场景: 为核心池股票设置完整的交易参数
输入: 宁德时代设置买入价195、止损140、目标180
预期产出: 股票参数更新，可在预警中生效
关键要点: 止损位应低于买入价8-10%，目标位高于买入价10-20%

资源索引

• 脚本: 见 scripts/cli.py (命令行入口，解析指令并调用各模块)
• 脚本: 见 scripts/pool_manager.py (池管理核心，CRUD与持久化)
• 脚本: 见 scripts/data_fetcher.py (数据采集，封装akshare)
• 脚本: 见 scripts/screener.py (筛选器，执行入池/淘汰规则)
• 脚本: 见 scripts/alerter.py (预警监控，检查止损/买点/目标位)
• 脚本: 见 scripts/review.py (盘后复盘，生成日/周/月报)
• 参考: 见 references/data_model.md (数据库Schema与字段说明)
• 参考: 见 references/screening_rules.md (筛选规则与淘汰机制详解)
• 参考: 见 references/workflow_schedule.md (工作流时序与调度配置)

注意事项

• akshare 为开源库，数据仅供参考，存在延迟可能
• 预警触发后需用户确认再执行实际交易
• 每日收盘后建议执行一次完整复盘
• 池维护会自动执行淘汰检查，无需手动触发
• 所有价格/比例参数需为有效数字