同花顺热榜

解决什么问题

A股短线研究里，单看“某只股票热”容易被情绪带偏：热榜个股可能只是资金短暂聚集，板块未必有持续效应，个股也可能已经涨停买不到，或是资源型公司而非技术型公司。ths-hot-rank 想解决的是：在同花顺公开热度榜基础上，把“热度、板块强度、涨停结构、寡头属性、技术面”串成一条可复盘的分析链路，帮助工程师或研究者快速筛出值得进一步验证的候选池，而不是直接给买卖信号。

技能如何工作

技能默认读取同花顺A股热榜数据，支持 day 日榜和 hour 小时榜。核心流程分六步：先通过脚本拉取 TOP100 热榜，失败时再回退到公开 API；然后按 concept_tag 做板块分组，计算板块强度，并识别涨停与赚钱效应；接着做趋势筛选，过滤涨幅过低的噪音，同时标注涨停是否封死；再把热榜与 TechOligarch 技术寡头池交叉，排除 ResourceOligarch 和封死难买标的；随后调用 westock-data 做 MA、KDJ、RSI 等技术面确认；最后输出 Markdown 报告，包括板块强度总览、板块效应确认、板块明细、趋势向上候选、寡头交叉结果和双门槛终判。

适用边界

该技能适合做盘中快筛、收盘后复盘、板块热度归因，或把自己的股票池与热榜做交集验证。它依赖 Python 3.x，若缺少 westock-data 会跳过技术面深挖，若缺少 ontology 会跳过寡头池交叉。输出只是研究参考，不构成投资建议；高热度通常伴随高波动，涨停、炸板、板块退潮都可能改变结论。