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 1.22.5、涨 14%、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：

• pattern_labels：命中的 8 个经典形态标签（ breakout_initial/ silent_accumulation/ sector_initial_move/ bottom_first_rally/ gravestone_after_run/ low_vol_consolidation/ distribution_top/ 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）
• must_verify_before_buy：买入前必验项（含分时量价、大单监控、策略特定检查）
• devil_advocate_questions：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 must_verify_before_buy 才建仓

子命令#

1. 选股（PICK_BUY）#

sh

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 ═══ ## NEXT_STEP ═══： [STATE] / [DATA] / [TASK]，按 [TASK] S1~S6 执行。状态位 should_terminate / session_not_for_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 [TASK_TLDR] 段写明"第一个 action 不得是 terminate/show_output，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 NEXT_STEP 里出现 S-1.【数据降级告知】，第一个 action 必须是 ask_user，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）#

sh

python ${SKILL_DIR}/stockquant/scripts/stockquant.py sell-plan \
  <code>:<qty>/<avail>@<cost> [...]
# 例：sell-plan 000949:1200/800@7.97 002324:500/500@17.11

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 ═══ SELL_PLAN Phase 1/2 ═══： [REGIME_CLASSIFY] 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#

sh

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）#

sh

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