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stockquant

A股量化一站式：选股 + 持仓策略 + 个股分析（代码/名称查询，返回行?

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  • skill md SKILL.md 6,162 B

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SKILL.md

Stockquant Skill

A 股一站式：选股 / 持仓策略 / 个股分析。Python 只出数据 + 对象化 hint 矩阵，LLM 按 [TASK] 过程化推导决策。

⛔ 严禁 read_file 本脚本源码 / README（6000+ 行，浪费 context）；下面子命令复制即可。
⏱️ 所有 stockquant 命令必须带 timeout_sec=300（全流程含网络重试约 60~200s，默认 60s 会超时）。若引擎检测到你漏填仍会自动钳到 300s，建议显式写明。

六大策略引擎

引擎 思路 适用场景 默认启用
C 板块滞涨股 近 5 日板块涨幅 Top5 × 板块内涨幅后 40% 的滞涨股 板块轮动第二波补涨 ✅
D 主力资金累积 ⚠️ 5 日累计主力净流入>0 + 均线多头 + 健康换手 （反指信号 / 过拟合后期形态，默认关闭） ❌
E 60 日箱体突破 60 日窄箱（<25%）+ 放量突破箱体上沿 长期横盘后大级别启动 可选
F1 缩量横盘+首日突破 10 日盘整±3% + 今日量比 1.2~2.5、涨 1~4%、站上 MA20 捕捉启动 Day-1（避开追涨） ✅
F2 主力悄悄吸筹 5 日资金累积净流入 ≥ 0.3% 流通市值 + 5d 横盘 + 不满足均线多头 主力吸筹中期（D 的前置状态） ✅
F3 板块异动初动 板块今日涨幅 Top5 且过去 5 日不在 Top10 + 选板块内未启动成员 板块轮动 Day-1（避开 Day-3 追涨） ✅

⚠️ D 为何被默认关闭：历史回测 + 实盘复盘发现 D 的"经典信号"（资金+均线+换手共振）实际是主力派发末期的形态，往往出现在行情顶部。F2 是 D 的前置形态（主力吸筹中期），更有 alpha。用户可用 --strategy C,D,E 显式启用 D。

置信度 + 证据卡 + 魔鬼代言人

每个最终候选自动附带：

  • patternlabels：命中的 8 个经典形态标签（breakoutinitial/silentaccumulation/sectorinitialmove/bottomfirstrally/gravestoneafterrun/lowvolconsolidation/distributiontop/overheated_chase）
  • evidence_card：bullish / bearish / uncertain 三列中文信号（禁止只读一边）
  • confidence_label：HIGH（≥2 策略共振）/ MED（单策略 + 多看多）/ LOW（看空≥看多）/ CONFLICTED（F1+F2 互斥）
  • mustverifybefore_buy：买入前必验项（含分时量价、大单监控、策略特定检查）
  • deviladvocatequestions：自我挑战题，必须逐条回答后再下决定

LLM 决策铁律：

  1. CONFLICTED 直接放弃
  2. LOW 默认不入场
  3. MED 需 bullish ≥ 2 * bearish 才考虑
  4. HIGH 也要完成 mustverifybefore_buy 才建仓

子命令

1. 选股（PICK_BUY）

python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py recommend --capital <元> --market all --top 8

默认同跑 C / F1 / F2 / F3（不含 D、E）。读输出 ═══ ## NEXTSTEP ═══：[STATE] / [DATA] / [TASK]，按 [TASK] S1~S6 执行。状态位 shouldterminate / sessionnotfor_entry 命中即 terminate，不入场。重点读 ## 证据卡 / 形态 / 置信度 章节，不要只看 Top-N 表。

🚫 禁止跳过 S1~S6 直接 terminate：脚本输出 [TASKTLDR] 段写明"第一个 action 不得是 terminate/showoutput，必须先输出 S1 硬约束矩阵"。[TASK] S 段较长会被截断，TLDR 短而硬，必须遵守。
⚠️ 数据降级闸：若 NEXTSTEP 里出现 S-1.【数据降级告知】，第一个 action 必须是 askuser，不得静默进入 S0。

参数速查：--capital(默认 10000) --market(main/all/gem/star/sh/sz，默认 all) --top(默认 8，刻意偏小让 LLM 有足够注意力逐一验证) --strategy(C,D,E,F1,F2,F3 任意子集；默认 C,F1,F2,F3)。其他阈值已固化。

策略原理 / 三引擎流程图 / 统一打分公式 见 README.md §选股（PICK_BUY）。

2. 持仓策略（SELL）

python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py sell-plan \
  <code>:<qty>/<avail>@<cost> [...]
# 例：sell-plan 000949:1200/[email protected] 002324:500/[email protected]

参数：qty=总持仓 / avail=T+1 可卖 / cost=成本价（全部必填）；--target-yuan(默认 10000，单笔目标总价 ≈1万元控手续费占比)。

读输出 ═══ SELLPLAN Phase 1/2 ═══：[REGIMECLASSIFY] 表已给每只默认建议 --order，按 === NEXT_STEP === 提示走即可（默认拷贝 → 必要时按 S2/S3 微调或 override → 调 Phase 2 验证）。

策略原理 / 11 档 regime 流程图 / 震荡对冲 / 止损定价逻辑 见 README.md §持仓策略（SELL）。

3. 个股分析（ANALYZE）—— 用户主动查询

python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py analyze <query> [<query>...]
# 例：analyze 600519 茅台 比亚迪 002594

查询词：6 位代码 / 中文名（完整或简称，茅台 → 贵州茅台）。一次可传多只，同码自动 dedup，未匹配名回显在末尾不阻断。LLM 不要传任何 flag，参数已固化。

输出：大盘背景 + 每只个股的多维原始数据（基本/行情/日K/15分K/资金/板块/公告），末尾一段 ═══ ANALYSIS_HINT ═══ 给出解读框架。LLM 照着 hint 结合用户 prompt 分析即可；Python 不给买卖结论。

数据维度 / 解读框架 / 常见用户意图回答套路 见 README.md §个股分析（ANALYZE）。

4. Tushare Token 管理（按需调用，见 HINT 指令）

python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py tushare-token --set <TOKEN>
python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py tushare-token --skip
python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py tushare-token --status
python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py tushare-token --clear