Industry Research Skill#

行业深度研究，10个维度结构化输出。

工作流程#

Step 0: 预检——多源股价交叉核对#

⚠️ 每次报告发布前必须执行，防止单一数据源错误（如代码错误）导致全报告失真。

核对流程：

1. 搜索个股实时价格时，至少用两个不同数据源交叉验证：
   • 数据源A：腾讯行情 https://qt.gtimg.cn/q=sz{代码}
   • 数据源B：东方财富K线 https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?secid=0.{代码}
2. 若两个数据源的价格差异超过5%，需排查代码是否正确
3. 若发现代码错误，立即修正 stock_filter.py 中的预定义股票池

Step 1: 确认研究对象#

用户输入行业/商品名称，确认为单一商品（如"硫酸"、"铜"、"原油"），非行业整体。

Step 2: 价格走势#

使用 web_search 和 web_fetch 搜集：

• 近期价格走势（2025年至今）
• 当前价格水平及同比/环比变化
• 价格历史区间（近52周、5年、历史高点/低点）

优先数据源：AP News、BBC、NPR（英文主流媒体）→ 中文媒体（界面新闻、彭博中文、东方财富）作为辅助。

搜索关键词模板： {商品} price trend 2025 2026、 {商品} 价格上涨 原因

Step 3: 成因分析#

从搜索结果中提取价格上涨/下跌的核心驱动因素，归类为：

• 供给侧（产能、进口、库存、检修）
• 需求侧（下游行业景气度）
• 政策/地缘政治因素
• 成本端传导

Step 4: 上下游产业链#

梳理上游原料及占比、下游用途及消费占比。使用表格输出。

Step 5: 重大新闻#

提取最近3-6条重大新闻，每条附来源。关注：产能变化、政策动向、地缘事件、进出口限制。

Step 6: A股上市公司#

使用 scripts/stock_filter.py 筛选主营业务涉及该商品的上市公司：

bash

python scripts/stock_filter.py <商品关键词>

输出：公司名称、股票代码、主营收入占比（%）、毛利润占比（%）、该商品产能。

若脚本不可用，用 web_search 手动搜索"A股 {商品} 上市公司"。

Step 7: 受益/受损分析#

基于Step 6数据，分析：

• 受益：商品价格上涨 → 利润弹性大的公司（原料自给率高、产能大、营收占比高）
• 受损：商品价格上涨 → 成本压力大的公司（外购原料、营收占比低）

使用弹性估算公式：

利润弹性 ≈ 价格变动幅度(%) × 产量 × 营收占比

Step 8: 投资机会与风险#

综合以上分析，给出：

• 明确受益标的（高弹性）
• 稳健型标的（全产业链/资源自给）
• 风险提示（价格高位、政策风险、地缘缓和）

Step 9: 换手率分析#

针对Step 8中明确受益的前3名公司，补充最近30个交易日的换手率数据。

数据获取：

bash

python scripts/stock_turnover.py <股票代码> 30

输出指标：

• 最近30个交易日累计换手率（%）
• 超过5%换手率的天数
• 表格格式：公司 | 代码 | 30日累计换手率 | >5%换手天数 | 活跃度

判断标准：

• 累计换手率>100%：高度活跃 ⚠️
• 累计换手率30-100%：正常活跃
• 累计换手率<30%：相对冷清

• 5%天数>10天：主力频繁活动

Step 10: K线形态 + 均线排列分析#

针对Step 8中明确受益的前3名公司，补充技术面分析。

数据获取：

bash

python scripts/kline_pattern.py <股票代码> 15

K线形态检测：

• 锤子线/吊颈线、射击之星、吞没（阳包阴/阴包阳）、早晨/黄昏之星、乌云盖顶、大阳/大阴线（放量）
• 每种形态标注：日期、类型、看多/看空信号、含义

均线多头/空头排列判断（基于5日、10日、20日均线）：

• 多头排列：5日均线>10日均线>20日均线，且价格站于5日均线上方 → 上升趋势
• 空头排列：5日均线<10日均线<20日均线，且价格处于5日均线下方 → 下降趋势
• 震荡/混合：均线纠缠、反复交叉 → 趋势不明

输出格式：

text

### {公司名}({代码})
**均线排列**：{多头/空头/震荡} | MA5={价格} MA10={价格} MA20={价格}
**K线形态**：共检测到N个信号
- {日期} [{WE/BE}] {形态名称} — {含义}
**综合判断**：{基于技术面的短期趋势描述}

输出格式#

text

# {商品} 行业深度研究报告
> 数据来源：xxx | 报告日期：2026年x月x日

## 一、价格走势
## 二、成因分析
## 三、上下游产业链
## 四、重大新闻
## 五、A股相关上市公司
## 六、受益/受损分析
## 七、投资机会与风险
## 八、重点公司换手率分析（近30交易日）
## 九、技术面分析（前3重点公司）
⚠️ 免责声明

免责声明模板#

⚠️ 以上内容仅供参考，不构成投资建议。数据来源于公开资料，部分为公司历史披露数据，请以公司公告为准。投资有风险，入市需谨慎。

已知商品研究案例#

• 硫酸（2026年4月）：硫磺酸、冶炼酸工艺；铜陵有色/江西铜业/华尔泰受益；钛白粉企业受损
• 镍（2026年4月）：不锈钢+电池双赛道；华友钴业/格林美/容百科技受益；不锈钢厂受损
• 宠物食品（2026年4月）：A股纯度最高标的乖宝宠物(301498)；消费升级+品牌溢价逻辑；换手率正常无异动
• 铜（2026年4月）：紫金矿业/洛阳钼业/铜陵有色受益；铜加工企业受损

升级方向（预留）#

• ✅ 第九模块已添加：换手率分析
• ✅ 第十模块已添加：K线形态+均线排列分析
• 添加 akshare 实时价格API支持（当前网络数据源不稳定）
• 添加财报数据自动抓取（营收/毛利占比精确计算）
• 添加期货/现货升贴水分析
• 支持多商品对比研究