技能介绍

解决短线冲高决策的盲区

在 A 股短线交易中，判断个股次日是否“冲高”往往依赖盘感或单一的技术指标。这种经验主义容易忽略散户情绪过热带来的砸盘风险，或是错过 72 小时内的关键消息催化。oaks-ashare-next-day-surge-analyzer 旨在用多因子量化模型替代主观猜测，为次日的高开或拉升概率提供有数据支撑的胜率评估。

五维因子与加权概率模型

该技能的核心在于将抽象的“盘感”拆解为可计算的因子。工作流分为三步：

数据检索与抓取：通过 surge_analyzer.py 拉取腾讯实时行情快照，并利用 WebSearch 检索东方财富股吧情绪、近 72 小时公告研报以及北向资金与游资动向。
多因子评分：对技术面（F_tech）、股吧情绪（F_sent）、消息催化（F_news）、资金流向（F_flow）和预期差（F_exp）五个维度进行 1.0-10.0 的客观打分。
概率计算与报告：调用加权对数 Sigmoid 公式计算 P_surge，引入大盘调节系数，并输出包含 A-D 胜率等级及支撑/压力位的 Markdown 报告。

适用边界与情绪抑制机制

模型并非万能，使用时需注意其边界。首先，当股吧情绪（F_sent）触及极度 FOMO（满屏喊涨停）时，模型会自动进行情绪抑制，提示次日“高开低走”的风险。其次，消息面的边际贡献具有时效性，超过 48 小时的旧闻权重会自然衰减。最后，预期差评估要求 Agent 具备较强的基本面理解能力，对于纯炒作无业绩支撑的妖股，其预测准确率会显著下降。