式界A股量化推荐

解决了什么问题

A股盘后选股最大的麻烦是信息散落：技术指标在行情软件里，资金流向在Level-2数据里，行业景气度要自己去翻研报，新闻舆情又散落在各个财经社区。手工把这六个维度凑齐并给每只股票打分，对大多数开发者或独立量化爱好者来说并不现实。这个技能把这整套流程压缩成一个可复用的 SKILL.md：给定一个股票池，它能按固定规则跑一遍多维度评分，输出一份结构化的选股报告，省去自己搭评分引擎的重复劳动。

核心能力与关键步骤

整个技能围绕 6 大评分模块 展开：

• 技术指标：动量分析，包括 MACD金叉、神奇九转、均值回归 三类信号
• 市场情绪：资金流向归类为激进买入、长期观察、高位震荡三种状态
• 大盘趋势：环境判断，区分逆势超跌与顺势过热
• 行业主题：行业景气度向上或向下
• 新闻舆情：重大/突发利好与利空的信息增益
• 行业优选：后分析环节对高频行业加分

工作流程分三步：

1. 初始化股票池，编辑 stock_pool.csv，写入股票代码、名称和行业分类
2. 运行每日盘后分析，技能按预设规则逐项打分
3. 输出报告，包括 TOP3 精选、4-10 名候选股、今日最有潜力行业板块，以及命中的加分标签

加分规则透明：MACD金叉 +3、神奇九转 +5、激进买入 +3、逆势超跌 +3、景气向上 +3、重大利好 +5、突发利好 +6、行业优选 +6。扣分侧同样明确：长期观察 -5、高位震荡 -5、顺势过热 -3、景气向下 -3、重大利空 -10、突发利空 -6。报告会过滤扣分项，只展示加分命中标签。

适用边界与注意点

这套工具本质上是一套规则驱动的评分引擎，不是预测模型。它依赖底层数据源的准确性和时效性，如果 stock_pool.csv 没有及时更新、行情或舆情数据存在延迟，打分结果会失真。

它的打分逻辑是静态规则的组合，不会自适应市场风格切换。在震荡市或结构分化的行情下，激进买入、高位震荡 等标签的统计特征会发生变化，需要使用者自行评估规则的适用性。另外，输出是给投资研究用的参考列表，不是下单建议——把评分当成买卖指令，是对这个工具最常见的误用。