Stock Analysis Pro — A股股票综合分析与交易决策

> 交易风格：稳健型 | 持仓周期：1周～6月 | 参考盈利空间：12%～30%

🚀 5分钟快速入门

第一次使用？按这3步走：

Step 1 — 选模式

Step 2 — 执行（最常用3个命令）

# ① 研究某个行业的TOP10股票（1分钟出结果）
python3 scripts/sector_researcher.py --sector 机器人

# ② 深度分析单只股票（30秒出完整报告）
python3 scripts/analyze.py 002896

# ③ 扫描你的监控池，检查买卖点信号
python3 scripts/monitor.py

Step 3 — 看结果

报告会自动输出评分（0-100分）+ 操作建议（🟢买/🟣轻仓/🟡观望/🟠减仓/🔴回避），按颜色行动即可。

> 📌 不需要记住所有命令。 直接告诉AI助手"帮我分析XX股票"或"研究XX行业"，它会自动调用对应功能。

🚨 新手必读：常见错误与避坑指南

> ⚠️ 以下错误新手最常犯，读完可避掉80%的坑。

❌ 常见错误 TOP 10

📋 FAQ 速查

Q1：综合评分多少分可以买入？

> 🟢 ≥75分可重仓，🟣 65~74分轻仓试探。但必须同时满足：筹码面≥60分且没有风险扣分项。

Q2：为什么同一只股票今天评分和昨天不一样？

> 评分基于当日收盘数据（价格、量能、资金流），每日更新是正常的。趋势性变化才值得行动，单日波动不必过度反应。

Q3：监控池应该放多少只股票？

> 建议20-50只。太少漏信号，太多噪音大。按行业分散配置，不要全放一个板块。

Q4：截图识别支持什么格式？

> 支持股票行情截图、自选股列表截图等任何含股票代码的图片。自动识别6位数字代码（沪市600/688、深市000/002/300/830）。

Q5：免费数据源会延迟吗？

> 新浪财经+东方财富实时数据盘中基本无延迟。收盘后15:30即可获取当日完整数据。若某数据源失败会自动切换备选源。

Q6：自动化任务会每天打扰我吗？

> 只在有信号时输出报告，无信号时静默。非交易日自动跳过。可自由暂停/恢复/删除。

Q7：分析报告里的"止损位"怎么设？

> 三种参考：① 买入日最低价（最紧）；② 关键支撑位；③ MA5/MA10均线。🟣轻仓用①，🟢重仓用③跌破减半。

Q8：什么是"三维共振"？怎么触发？

> 技术面≥70 + 筹码面≥70 + 事件面≥15 同时满足时，综合得分额外+10分。这是最强信号之一。

🛡️ 中立批判机制（Critical Neutrality Protocol）

> 核心原则：不讨好、不迎合、不附和。 当你向这个Skill征求意见时，它必须以对手盘视角审视你的判断，而非替你找理由。

什么时候激活

当你的提问包含以下模式时，自动激活：

• "你觉得这个判断对吗"
• "我该不该买/卖"
• "能不能加仓"
• "是否可以抄底"
• "这样分析对不对"
• "怎么看这个股票"
• 任何带有征求意见、请求确认、寻求认可性质的提问

五条铁律

回答框架模板

## 你的判断可能成立的前提
（列出需要什么条件才能让你的逻辑成立）

## 可能推翻你判断的因素
（反面因素、被忽略的风险、历史反例）

## 如果我是你的对手盘
（站在市场对立面：为什么有人愿意做你的对手交易）

## 综合概率判断
（概率区间，而非单一结论）

## 你需要确认的关键信息
（判断链条中最薄弱的环节，建议去验证什么）

禁止用语

以下表述在任何征求意见场景下不得出现：

• ❌ "你说得对" / "确实" / "我同意" / "完全正确" / "这个判断很准"
• ❌ "英雄所见略同" / "没问题" / "可以放心"

> 💡 为什么需要这个机制？ A股市场本质上是零和博弈——你的收益来自另一个参与者的损失。如果AI只迎合你的判断而不扮演对手盘角色，你永远无法看到自己逻辑中的盲点。

🎯 三大使用模式一览

📘 初级篇：常用功能（看完就能用）

> 目标：掌握最常用的3个功能，5分钟即可上手分析。

模式三｜行业研究 — 快速入门

一句话触发：告诉我"研究 XX 行业"，系统自动输出该行业当前上涨概率最大的 TOP10 股票。

支持行业（支持同义词自动匹配）：

使用示例：

用户：研究一下机器人行业
用户：帮我找AI算力产业链当前涨得最好的TOP10
用户：光伏行业有什么机会？
用户：分析一下医疗器械板块的优质标的

三层过滤架构：

第一层：股票池精选（行业产业链配置）
         ↓
第二层：五维分析（先判断上涨可能性）
        技术面22% + 基本面13% + 资金面18% + 事件面22% + 筹码面15%
         ↓
第三层：空间否决（上涨空间<12%一票否决）

命令调用：

# 列出所有预置行业
python3 scripts/sector_researcher.py --list

# 研究指定行业（默认输出TOP10）
python3 scripts/sector_researcher.py --sector 机器人

# 输出TOP15，只看B级及以上
python3 scripts/sector_researcher.py --sector AI算力 --top 15 --grade B

# JSON格式输出（程序化调用）
python3 scripts/sector_researcher.py --sector 新能源 --json

# 调试模式（显示完整评分明细）
python3 scripts/sector_researcher.py --sector 半导体 --debug

典型输出示例：

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  🔍  机器人行业研究 — 当前上涨概率 TOP10
  📅 2026-05-16 17:30
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  📊 扫描概况
  ────────────────────────────────────────────────────────────────
  扫描范围：31只（P0核心10 / P1本体7 / P2传感6 / P3视觉8）
  有效数据：30只
  通过三层过滤：11只
  最高综合评分：78分

  🏆 TOP10 上涨概率排行
  ────────────────────────────────────────────────────────────────
  1. 🟢 汇川技术(300124)  综合78分 目标¥85.2(+18%)
     评分：技术78/基本面72/资金65/事件55/筹码85
     催化：机器人核心零部件+伺服系统龙头

  2. 🟢 绿的谐波(688017)  综合75分 目标¥168.5(+22%)
     评分：技术72/基本面68/资金78/事件50/筹码80
     催化：精密减速器国产替代核心标的

  3. 🟣 柯力传感(603662)  综合71分  目标¥52.3(+15%)
     ...

  📈 行业评级：B（稳健机会）  📊 平均评分：68分

模式二｜个股分析 — 一句话触发

对AI助手说：

"帮我分析 002896"
"中大力德现在能买吗？"
"给我一份五维分析报告"

AI助手会自动执行七阶段分析，输出如下格式的报告：

# 📊 {股票名称}（{代码}）综合分析报告

## 🔵 综合结论
**建议**：🟢重仓买入 / 🟣轻仓试探 / 🟡持有观望 / 🟠减仓 / 🔴回避
**综合评分**：{score}/100
**核心逻辑**：{2-3句话说明主要理由}

## 📐 五维评分明细
（技术/基本面/资金/事件/筹码 各维度得分与权重）

## 📈 技术面 + 🎲 筹码面详解
## ⚠️ 风险提示
## 📌 操作建议（短线/中线/止损/目标位）

> 📌 技术细节在进阶篇，初级用户只需关注"综合结论"的颜色和"操作建议"即可。

截图识别 — 从图片批量导入股票

通过截图/图片（股票行情截图、板块截图、自选股列表截图等）一键识别并导入股票。

依赖：需安装 rapidocr_onnxruntime（首次运行会自动提示）：

pip install rapidocr_onnxruntime

快速使用

# 预览模式（仅识别，不写入）
python3 scripts/screenshot_parser.py screenshot.png

# 识别并加入监控池
python3 scripts/screenshot_parser.py screenshot.png --add --sector 半导体 --signal-type medium

# 指定监控池路径 + 输出JSON（程序化调用）
python3 scripts/screenshot_parser.py screenshot.png --add \
    --watchpool ~/.workbuddy/trading-analysis/watchpool.json \
    --sector 科技 --signal-type all --json

参数说明

OCR 识别规则

• 支持格式：沪市主板(600xxx)、科创板(688xxx)、深市主板(000xxx)、中小板(002xxx)、创业板(300xxx)、北交所(830xxx)
• 名称提取：当股票代码与公司名连续出现时自动提取（如"300750宁德时代" → 名称：宁德时代）
• 交易所推断：6开头自动归沪市(.SH)，其余归深市(.SZ)
• 置信度：rapidocr 返回 0.0~1.0，过低结果自动过滤

输出示例

📸 开始解析图片：my_stocks.png

  ✅ 600519.SH   置信度:100%  上下文:600519
  ✅ 300750.SZ  【宁德时代】 置信度:100%  上下文:300750宁德时代
  ✅ 688981.SH  【中芯国际】 置信度:100%  上下文:688981中芯国际

📋 共识别到 3 只股票
💡 提示：使用 --add 参数可将以上股票写入监控池

分析入口脚本（analyze.py）— 三种扫描模式

analyze.py 是本 Skill 的统一分析入口，支持三种扫描模式，按需选择，平衡速度与深度。

三种模式对比

⚡ 快速扫描模式

# 快速扫描监控池
python3 scripts/analyze.py --watchpool --quick-scan

# 快速扫描指定股票
python3 scripts/analyze.py --stocks 600519,000858,300750 --quick-scan

📊 标准扫描模式

# 标准扫描监控池（默认）
python3 scripts/analyze.py --watchpool

# 标准扫描指定股票
python3 scripts/analyze.py -c 600519,000858,300750

📝 详细分析模式

# 直接输入股票代码
python3 scripts/analyze.py 600519

# 指定历史K线天数
python3 scripts/analyze.py 600519 --days 120

命令行参数速查

股票监控池基础操作

当用户提到监控、盯盘、自动预警、买卖点提醒、监控池等词时，使用以下工作流：

监控池管理命令

# 查看监控池
python3 scripts/watchpool.py list

# 添加股票（基础）
python3 scripts/watchpool.py add 600519 --name 贵州茅台

# 添加股票（完整条件）
python3 scripts/watchpool.py add 600519 --name 贵州茅台 \
    --buy-rsi-below 40 --buy-ma-golden-cross \
    --sell-rsi-above 78 --sell-stop-loss 1500 --sell-target 2200

# 可用的买入条件参数：
#   --buy-rsi-below N        RSI 低于 N 触发买入（超卖，推荐 30-40）
#   --buy-ma-golden-cross    MA5 金叉 MA20 触发买入
#   --buy-macd-golden-cross  MACD 金叉触发买入
#   --buy-price-below PRICE  价格跌至 PRICE 触发买入
#   --buy-ma20-support       价格触及 MA20 支撑反弹触发买入

# 可用的卖出条件参数：
#   --sell-rsi-above N       RSI 高于 N 触发卖出（超买，推荐 70-80）
#   --sell-stop-loss PRICE   止损价（跌破触发紧急预警）
#   --sell-target PRICE      目标价（到达触发获利提醒）
#   --sell-ma-death-cross    MA5 死叉 MA20 触发卖出
#   --sell-price-above PRICE 价格涨至 PRICE 触发卖出

# 删除/暂停/启用
python3 scripts/watchpool.py remove 600519.SH
python3 scripts/watchpool.py disable 600519.SH
python3 scripts/watchpool.py enable 600519.SH

# 查看单只详情
python3 scripts/watchpool.py show 600519.SH

手动触发扫描

# 扫描全部监控池
python3 scripts/monitor.py

# 只显示有信号的股票
python3 scripts/monitor.py --signal-only

# 扫描单只股票
python3 scripts/monitor.py --code 600519.SH

# JSON 输出（供进一步处理）
python3 scripts/monitor.py --json

信号等级说明

自动任务说明

已配置两个定时任务（WorkBuddy Automation）：

• 早盘扫描：每个交易日 09:35 自动运行
• 午盘扫描：每个交易日 14:00 自动运行

如需手动触发，直接说"扫描监控池"或"检查买卖点信号"即可。

数据文件位置

📗 进阶篇：深度分析与精细化配置

> 目标：理解分析原理、掌握进阶工具、自定义监控策略。

标准分析工作流（七阶段）

> 当用户基于社会热点/政策/事件询问股票时，自动触发 Phase 0 叙事逻辑预判

Phase 0：叙事逻辑预判（热点事件分析）

参考 references/narrative_logic_analysis.md 执行五步法：

Step 1：定义事件本质（一句话概括核心变化）
         ↓
Step 2：列出"第一反应"股票（90%的人会想到什么）
         ↓
Step 3：问"然后呢？"推导传导链（至少到第三层）
         ↓
Step 4：问"还有谁？"寻找意外受益者
  （竞争对手/上下游/基础设施/替代品/错杀股）
         ↓
Step 5：判断"影响力纬度"
  量变（<3个月）→ 轻仓快进快出
  质变（>6个月）→ 重仓长期持有

自我检验清单：

• [ ] 我是否在"第一反应层"？→ 如果是，大概率是错的
• [ ] 我已经推导到第几层？→ 至少第三层才值得参与
• [ ] 这属于量变还是质变？→ 质变才值得重仓
• [ ] 如果我错了，止损点在哪里？→ 叙事错误时跌幅往往超30%

常见叙事陷阱（务必回避）：口罩陷阱/制裁陷阱/新品陷阱/战争陷阱/降价陷阱/政策陷阱/技术陷阱

Phase 0.5：事件催化剂扫描（未来30天）【v4.0新增】

分析给定股票在未来30天内可能受到的重大社会活动、舆论事件、政策公告影响。

六大事件类别：

1. 宏观经济数据 — CPI/PPI、PMI、GDP、社融等（定时冲击）
2. 政策会议公告 — 政治局会议、两会、博鳌论坛等（政策导向）
3. 行业大会展会 — 车展、医疗器械展、AI大会等（催化爆发）
4. 季节性消费节点 — 五一/618/十一/双11等（规律驱动）
5. 制度性时间规律 — 月末资金面、季末调仓、年报季等
6. 重大舆论风险事件 — 业绩地雷、退市新规、美股传导等

事件评分：综合得分 0-100，反映未来30天事件驱动潜力

参考 references/event_calendar_analysis.md 和 scripts/event_calendar.py

Phase 1：信息采集

并行调用以下数据源，收集足够的分析素材：

基本信息（用 neodata-financial-search）：

• 公司简介、行业地位、主营业务
• 最新财报（营收、净利润、毛利率、同比增长）
• 机构评级与目标价
• 近期重大公告/事件

行情与技术数据（用 data_fetcher.py 内置免费数据源）：

• 近 120 个交易日日线数据（open/high/low/close/vol）
• 当日实时行情快照（现价、涨跌幅、换手率、量比）
• 板块热度排名、个股资金流向、龙虎榜数据（东方财富接口）

资金面（用 neodata-financial-search）：

• 主力资金流向（近 5 日净买卖）
• 板块资金流向对比

Phase 2：技术面分析

基于日线数据，参考 references/technical_indicators.md v2.0 计算并解读：

1. 趋势判断：均线系统（MA5/10/20/60）多空排列、金叉/死叉、MA5斜率
2. 动量指标：RSI(14) 超买超卖区间；MACD DIF/DEA 柱状图方向；量化背离检测（顶背离/底背离）
3. 量价配合：成交量放量/缩量与价格趋势是否一致；A股特色（T+1修正、对倒识别、地量信号）
4. 关键价位：近期高低点支撑/压力位（精确到小数点后两位）
5. K线形态：是否有锤头、十字星、吞没等关键 K 线信号
6. 三周期评分：中期（均线/零轴方向）+ 中短期（金叉/量能）+ 短期热点（换手率）
7. 综合评分：技术面打分 0-100（参考评分标准见 references）

> v2.0 新增：量化背离检测（MACD DIF峰值/RSI顶底背离）、MA斜率游资加速识别、放量滞涨对倒检测、三周期独立评分。

Phase 3：基本面分析

参考 references/fundamental_framework.md v2.0 评估：

1. 成长性：营收/净利润 YoY 增速；是否连续 3 季度增长
2. 盈利质量：毛利率趋势；净利率是否改善；ROE 水平
3. 估值：PE（TTM）与行业均值比较；PB 与历史分位；行业特性修正
4. 资产负债：资产负债率是否合理；经营现金流是否健康
5. 财报风险检测：A股五大舞弊信号（货币资金双高/应收款异常/存货异常/现金流背离/商誉减值）；大股东质押风险
6. 综合评分：基本面打分 0-100（含行业调整 - 财报风险扣分）

> v2.0 新增：财报舞弊五大危险信号自动检测（康美药业/康得新模式）、行业特性评分修正（周期/消费/金融/医药/科技各有不同权重）、利润质量定量化。

Phase 4：资金与市场面分析

参考 references/capital_flow_framework.md 执行三周期资金面分析：

1. 中期（1~6个月）：
• 北向资金：近20日外资净买入趋势（判断机构建仓）
• 融资余额：近60日趋势（判断杠杆资金中期态度）
• 龙虎榜：机构专用席位出现（机构真金白银认可）
2. 中短期（7~30天）：
• 主力资金：近5日净流入/流出及占比（健康吸筹 > 15%）
• 板块共振：个股与所在板块资金同向净流入
• 融资余额变化：短期增加 = 杠杆助涨
3. 短期热点（1~7天）：
• 资金结构：超大单/大单/中单/小单净流入比例
• 换手率 + 流通市值：小盘高换手 = 游资最爱
• 板块联动：所属板块涨幅 Top 10 共振
4. 综合评分：资金面打分 0-100

> 详见 scripts/score_capital.py，可独立调用并输出完整资金面分析报告。

Phase 5：风险识别

参考 references/risk_checklist.md 和 market_behavior_analysis.md 逐项排查：

传统风险排查：

• ⚠️ 是否在近期涨幅 > 30%（高位风险）
• ⚠️ 大股东/高管是否有减持计划
• ⚠️ 是否有未决诉讼、监管处罚、问询函
• ⚠️ 是否面临商誉减值或集中到期债务
• ⚠️ 行业政策是否存在逆风
• ⚠️ 财报是否存在异常（应收款暴增、现金流差）

【v3.0新增】人性博弈风险排查（见 market_behavior_analysis.md）：

• ⚠️ 庄股风险评分（见量化筛选公式）：总分≥50分立即清仓，忽略一切其他信号
• ⚠️ 市场情绪温度：两融余额创历史新高 + 全民讨论股票 = 极度贪婪区域 → 减仓信号
• ⚠️ 概念炒作阶段：处于阶段3（顶部出货）时果断止盈，阶段4（崩盘）时远离
• ⚠️ 流动性黑洞信号：日均成交额<5000万持续超1个月 = 潜在仁东控股式崩盘
• ⚠️ 基本面造假红旗（存贷双高/经营现金流连续为负/审计换所）：疑似康美药业模式 → 回避
• ⚠️ 杠杆踩踏预警：两融余额/GDP比率异常高 + 量化产品净值大幅回撤 = 股灾前兆

Phase 6：综合决策与输出

五维决策矩阵 v2.0

综合公式：

综合得分 = 技术×0.22 + 基本×0.13 + 资金×0.18 + 事件×0.22 + 筹码×0.15 + 共振调整 - 风险扣分

共振调整（加分项，上限+10）：

• 技术≥70 + 筹码≥70 + 事件≥15 → +10（三维共振）
• 筹码≥60 + 量价洗盘信号（长下影/假跌破/缩量回调）→ +8

否决权（独立硬约束）：

• 筹码面<30分 → 综合得分封顶50分
• 获利盘>90% 且 低位峰锁定率<50% → 强制降档

建议阈值

> 执行纪律：

> - 🟣轻仓试探：止损=买入日最低价，破位即认错

> - 🟢重仓买入：止损=MA5，破位减半仓；跌破MA10清仓

> - 持仓股每日检查：低位峰3日内上移>20%→重新评分；获利盘突破85%→强制降档评估

输出报告格式

# 📊 {股票名称}（{代码}）综合分析报告

**分析时间**：{datetime}  
**当前价格**：¥{price}（{涨跌幅}%）

---

## 🔵 综合结论
**建议**：{🟢重仓买入 / 🟣轻仓试探 / 🟡持有观望 / 🟠减仓 / 🔴回避}  
**综合评分**：{score}/100  
**核心逻辑**：{2-3句话说明主要理由}

---

## 📐 五维评分明细

| 维度 | 得分 | 权重 | 贡献 | 详情 |
|------|------|------|------|------|
| **技术面** | {tech} | 22% | +{contrib} | {要点} |
| **基本面** | {fund} | 13% | +{contrib} | {要点} |
| **资金面** | {capital} | 18% | +{contrib} | {要点} |
| **事件面** | {event} | 22% | +{contrib} | {要点} |
| **筹码面** | {chip} | 15% | +{contrib} | {要点} |
| **共振加分** | +{bonus} | - | +{bonus} | {条件} |
| **风险扣分** | -{risk} | - | -{risk} | {条件} |
| **合计** | - | 100% | **{total}** | |

---

## 📈 技术面（{score}/100）
- 趋势：{多头/空头/震荡}，均线{多头排列/空头排列/纠缠}
- RSI(14)：{值}（{超买/正常/超卖}）
- MACD：{金叉/死叉/即将金叉}
- 关键位：支撑 ¥{x}，压力 ¥{y}
- 量价：{放量上涨/缩量阴跌/...}

## 🎲 筹码面（{score}/100）
- 估算获利盘比例：{pct}%
- 筹码集中度：{高度集中/较为集中/偏分散}
- 筹码峰位置：{上方无峰/下方支撑峰/穿越主峰/上方套牢峰}
- 筹码锁定性：{高位锁定/部分松动/高位放量松动}
- 长线资金：{社保/险资新进/基金>5%/大股东增持}

> 注：完整筹码数据需接入Level2筹码分布API

## ⚠️ 风险提示（条件触发式扣分，上限-30）
{列出已识别的风险因子，如无则写"暂无明显风险"}

---

## 📌 操作建议
- **短线（1-2周）**：{具体建议}
- **中线（1-3月）**：{具体建议}
- **止损参考**：¥{止损价}（跌破均线/支撑位/买入日最低价）
- **目标位参考**：¥{目标价}

> ⚠️ 以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。

三类买卖信号体系

本 Skill 定义了三类独立的买入信号，分别对应不同的持股周期和操作逻辑，可在监控池中按需配置。

第一类：中期买入信号（Medium-Term）📈

持股周期：1 ~ 6 个月

核心逻辑：机构在相对低位建立底仓，价值回归 + 趋势确认后入场

触发条件（需满足 ≥2 个）：

• ✅ RSI < 40（超卖，价格处于相对低位）
• ✅ 价格距一年最低点 < 15%（历史相对低位）
• ✅ MACD 底背离（价格创新低，MACD 未跟随）
• ✅ MACD 零轴下方金叉（绿柱翻红，空转多）
• ✅ 量能异动：近10日均量较前10日萎缩 > 30%（主力吸筹）
• ✅ 均线趋近聚合（MA5/20/60 离散度 < 3%，筑底整理）
• ✅ 均线多头排列雏形（MA5 > MA20 > MA60）

操作指引：

第二类：中短期买入信号（Short-Term Momentum）⚡

持股周期：7 ~ 30 天

核心逻辑：量能筑底完成 → K线全面调整到位 → MACD 翻红点前后 → 波段买入

触发条件（需满足 ≥2 个）：

• ✅ 近5日均量 < 20日均量 × 50%（量能极度萎缩，筑底完成）
• ✅ 今日成交量 > 昨日成交量 × 200%（放量启动 100%+）
• ✅ MACD 零轴附近金叉（DIF 上穿 DEA，零轴附近或上方）
• ✅ MACD 红柱持续放大（DIF 角度陡峭，动能加速）
• ✅ RSI 回调至 45~60（强势股特征，未破超卖）
• ✅ 价格突破近20日高点（创短期新高）
• ✅ 均线多头排列（MA5 > MA10 > MA20）

操作指引：

第三类：短期热点信号（Hot Money）🔥

持股周期：1 ~ 7 天

核心逻辑：舆论爆点 → 事件催化 → 资金快速涌入概念股 → 追涨龙一/龙二 → 连板溢价

触发条件（需满足 ≥2 个）：

• ✅ 今日涨停/接近涨停（涨幅 ≥ 9.5%）
• ✅ 封板率 ≥ 80%（封单坚决）
• ✅ 流通市值 < 80亿（小盘，游资拉升成本低）
• ✅ 换手率 15~30%（游资充分换手，活跃区间）
• ✅ 所属板块热度 Top 10
• ✅ 近5日涨幅 5~30%（有资金持续运作）
• ✅ 量价齐升：量增 > 50% + 价涨 > 5%

卖出纪律：

操作指引：

热点板块扫描工具

# 全市场热点板块扫描（显示 Top10）
python3 scripts/hot_scanner.py

# 分析个股的热点因子
python3 scripts/hot_scanner.py --stock 300750 --sector 新能源

# JSON 输出（程序化调用）
python3 scripts/hot_scanner.py --json

三类信号信号等级一览

中期储备池（筑底/启动检测）

自动捕获每日中期强烈买入信号，跟踪筑底进程，检测启动时机。

# 从扫描结果自动添加强烈买入信号到储备池
python3 scripts/reserve_pool.py add-from-scan

# 扫描储备池（筑底/启动检测）
python3 scripts/reserve_pool.py scan

# 通过monitor.py集成扫描（一步完成：添加+扫描）
python3 scripts/monitor.py --reserve-add

# 仅扫描储备池（不自动添加新股票）
python3 scripts/monitor.py --reserve

# 查看储备池列表
python3 scripts/reserve_pool.py list

# 查看单只详情（含状态变化历史）
python3 scripts/reserve_pool.py show 002640.SZ

# 将已启动的股票提升到主监控池
python3 scripts/reserve_pool.py promote 002640.SZ

# 手动添加股票
python3 scripts/reserve_pool.py add 002640.SZ --name 跨境通

# 储备池统计
python3 scripts/reserve_pool.py stats

储备池状态说明：

多股对比模式

当用户要求对比多只股票时（如"比较A和B哪个更值得买"），对每只股票分别完成 Phase 1-5，然后生成对比表格：

仓位建议模式

当用户提到具体仓位（"我有10万，该怎么配置"）时，额外提供：

• 建仓比例建议：基于综合评分和风险等级
• 分批建仓策略：是否一次建仓或分2-3批
• 组合分散建议：如涉及多只股票

📕 高级篇：自定义与扩展

> 目标：理解技术架构、自定义配置、扩展功能、自动化部署。

技术架构（v4.0 重构）

目录结构

~/.workbuddy/
├── skills/                      ← Skill 代码（可打包发布）
│   └── trading-analysis/
│       ├── SKILL.md              ← Skill 入口定义
│       ├── scripts/              ← Python 包
│       │   ├── __init__.py       ← 包入口，公开 API
│       │   ├── config.py         ← 全局配置中心 ⭐
│       │   ├── analyze.py        ← 统一分析入口
│       │   ├── data_fetcher.py   ← 免费行情获取
│       │   ├── event_calendar.py ← 事件扫描器
│       │   ├── signal_detector.py
│       │   ├── technical_calc.py
│       │   ├── score_capital.py
│       │   ├── score_fundamental.py
│       │   ├── watchpool.py      ← 监控池管理
│       │   ├── monitor.py        ← 监控池扫描
│       │   ├── reserve_pool.py   ← 中期储备池管理（筑底/启动检测）
│       │   ├── hot_scanner.py
│       │   ├── tdx_adapter.py     ← TDX 数据适配器 ⭐v4.2
│       │   └── screenshot_parser.py
│       └── references/           ← 分析框架文档
│
└── trading-analysis-data/        ← 用户数据（发布后独立保留）⭐
    ├── watchpool.json            ← 监控池
    ├── reserve_pool.json         ← 中期储备池（强烈买入信号自动捕获）
    ├── signal_history.json       ← 信号历史
    ├── analysis_cache.json       ← 分析缓存
    ├── config/user_config.json   ← 用户配置
    └── logs/                     ← 运行日志

> 发布要点：打包发布时只需包含 trading-analysis/ 目录，.workbuddy/trading-analysis-data/ 由 config.py 自动创建，数据不随代码迁移丢失。

数据存储策略

全局配置中心（config.py）

所有脚本统一从 config.py 读取路径，任何路径修改只需改一处：

from config import SKILL_DIR, DATA_DIR, WATCHPOOL_FILE, get_logger, load_user_config

# 获取 logger
logger = get_logger("my_script")

# 读取用户配置
cfg = load_user_config()

# 检查发布状态
from config import get_info, publish_checklist
print(get_info())
print(publish_checklist())

包级 API（可直接 import）

import sys
sys.path.insert(0, "~/.workbuddy/skills/trading-analysis/scripts")
from trading_analysis import (
    analyze_stock,    # 分析单只股票
    scan_events,      # 扫描未来事件
    scan_watchpool,   # 扫描监控池
    add_to_watchpool, # 添加到监控池
    get_watchpool,    # 获取监控池
    migrate_data,     # 执行数据迁移
    get_config_info,  # 配置信息
)

旧数据迁移

v4.0 首次运行时会自动将旧版本数据（~/.workbuddy/trading-analysis/）迁移到新目录（~/.workbuddy/trading-analysis-data/），原文件保留备份。迁移一次性完成，之后无需重复。

定位与分工

本 Skill 是交易决策的调度层，三层数据源按序自动选择：

TDX 数据源详解（v4.2 新增）

通达信通过 WorkBuddy MCP 连接器接入，提供免费数据源不具备的基本面增强数据：

工作流：

WorkBuddy Agent 扫描前
  → 调用 TDX MCP tdx_quotes 批量获取 PE/PB/EPS
  → 写入 ~/.workbuddy/trading-analysis-data/cache/tdx_quotes.json
  → analyze.py 自动读取缓存，增强 _calc_fund_score

缓存策略：盘中 5 分钟有效，盘后 4 小时有效。超过有效期自动提示刷新。

亏损股票一票否决：TDX 检测到 PE<0（亏损企业）时，基本面评分 -15 分，EPS≤0 再 -10 分。结合标准门槛≥60，有效过滤亏损股。

辅助数据源：a-stock-data（信息层增强）

> 当需要以下 A股信号层/资金面数据（a-stock-data 覆盖更全）时，加载 a-stock-data skill，调用对应 Python 函数。

核心数据对照表

调用方式

1. 读取 ~/.workbuddy/skills/a-stock-data/SKILL.md 获取函数详细说明
2. 用 Bash 执行对应 Python 函数（依赖已安装在 managed venv）
3. Python 路径：/Users/smbn/.workbuddy/binaries/python/envs/default-py39/bin/python3

本技能调用建议

• 当需要 龙虎榜席位明细、北向资金分钟级、题材归因、融资融券明细 时，优先调用 a-stock-data
• 替换/增强现有的 neodata-financial-search 和 westock-data 信号层数据
• 分析流程 Phase 4（资金面分析）中，用 a-stock-data 获取更细颗粒度的资金流向数据

触发场景

以下情形必须加载本 Skill：

• 用户询问某只或多只股票该不该买/卖/持有
• 用户要求进行个股分析、综合分析、投资分析
• 用户提到仓位、加仓、减仓、止损、止盈、建仓
• 用户询问买点、卖点、支撑位、压力位
• 用户想了解一只股票的基本面、技术面、估值情况
• 用户表达选股、排雷、筛选意图

自动化任务设置

安装本 Skill 后，可让 AI 助手帮你创建两个自动化任务，实现每日自动监控。

可用自动化任务

创建方式

对 AI 助手说：「帮我设置股票分析自动化任务」

AI 助手会读取 scripts/setup_automations.py 中的配置，调用 automation_update 工具自动创建上述两个任务。

前置准备

1. 确保已通过截图或手动方式向监控池添加股票
2. 如需自定义板块列表，编辑 scripts/my_board_set.py 中的 MY_BOARD_SET 字典
3. 非交易日自动化会自动跳过，不会误触发

查看/管理自动化任务

# 让 AI 助手执行
「查看我的自动化任务列表」
「暂停/恢复股票监控自动化」
「删除板块资金流向自动化」

性能优化说明

2026-05-16 优化：引入分级扫描模式解决耗时问题

参考资源

• references/technical_indicators.md — 技术指标计算方法与解读标准 v2.0（含背离检测、A股特色）
• references/fundamental_framework.md — 基本面评估框架与评分标准 v2.0（含财报舞弊检测、行业修正）
• references/capital_flow_framework.md — 资金面三周期分析框架 v2.0（北向/融资/主力资金）
• references/risk_checklist.md — 风险排查清单
• references/sector_pe_reference.md — 各行业市盈率参考区间
• references/market_behavior_analysis.md — 【v1.1】 A股人性博弈深度研究：市场主力风险冲击散户12种核心手法、散户7大认知偏差、市场情绪温度计、量化筛选公式
• references/narrative_logic_analysis.md — 【v3.2升级】 叙事逻辑分析框架v3.2：量变质变核心定义（量变=更多同类 vs 质变=不这样做就不行）、三大触发机制（法规强制/技术切换/格局断层）、五识别信号、三大量变陷阱、六大新案例（EDR/液冷/SiC/Type-C/N型/L3）、七问决策模板
• references/period_methodology.md — 【新建】 三周期方法论：中期（1~6月）/ 中短期（7~30天）/ 短期热点（1~7天）各应使用哪些分析方法、不该使用哪些
• references/event_calendar_analysis.md — 【v4.0新建】 未来30天重大事件分析框架：六大类别（宏观/政策/行业大会/季节性/制度规律/风险事件）+ 四维评估模型 + 事件驱动交易策略，避免方法错配导致错误判断

测试样板：中大力德（002896.SZ）五维决策矩阵分析

测试时间: 2026-05-16 14:21

📌 综合结论

📐 五维评分明细

🏷️ 三类信号

📈 技术面分析（78/100）

均线状态：MA5=78.55 / MA20=73.67 / MA60=76.13 → 纠缠整理
RSI(14)：67.6  （健康）
MACD DIF=1.0954  DEA=-0.0673  零轴附近

评分构成：
  趋势层: +10  (MA5上穿MA20、股价>MA20且MA20走平向上)
  动量层: +0
  MACD层: +10  (MACD零轴上方多头)
  波动层: +8   (ATR处于半年低位)
  量价配合层: +0

🎲 筹码面评估（100/100）

估算获利盘比例：51.9%
  筹码集中度: +30   (高度集中，低换手+价格窄幅波动)
  获利套牢结构: +5  (中高位置)
  筹码峰位置: +8    (穿越主要筹码峰，变盘临界点)
  筹码锁定性: +8    (部分锁定)
  长线资金锁仓: +5  (中小市值低换手)

📌 操作建议

• 短线：可考虑建仓，目标持有7~30天
• 中线：分批建仓，止损¥74.15，目标¥100.75
• 首仓建议：20~30%

免责声明

本 Skill 产出的分析报告仅供参考，不构成投资建议。

股票投资具有较高风险，过往表现不代表未来收益，请结合自身风险承受能力做出决策。