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疯牛涨停捕捉模型

疯牛涨停捕捉模型

行业专业 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_99eaa1ca/fengniu。

技能介绍

要解决的问题

涨停股次日是否连板,不能只看涨幅和封单。原始资料把问题收敛为:从当日涨停池里,剔除噪声票,按可回测的资金、辨识度和形态证据排序,找出更值得盯盘的候选标的。

技能如何工作

疯牛涨停 使用四维评分体系对涨停股打分,总分 100 分:

  • 资金强度(40 分):关注主力净流入、资金流占比和 EXPMA 成本线突破,资料中标注为最强预测因子。
  • 连板辨识度(30 分):根据连板数等级和 30 日内涨停历史区分老妖、二板和纯首板。
  • 技术形态(20 分):检查均线多头排列、布林上轨突破和 60 日线突破。
  • 量波共振(10 分):看量比、换手率和封板时间。

评分后输出 ≥80 强信号、60-79 中等信号和 <60 弱信号,并自动过滤 ST、上市不足 50 日新股及 10 日内连续 2 跌停标的。流程上依赖 akshare 获取涨停池、K 线、资金流向和个股信息,经 pandas 与 numpy 计算后生成终端表格、HTML 报告和 JSON 数据。

适用边界

该技能偏短线连板候选排序,不是长线估值工具。规则包含封板买入、回调建仓、2-2-2-4 仓位法、止损和止盈纪律,但实战仍需结合盘口、板块情绪和流动性。回测样本为 2026-04-29 至 2026-04-30 的 100 只涨停股,TOP20 平均次日涨幅 +4.94%,不能直接外推到所有市场状态。

使用场景

  • 收盘后从当日涨停池里筛选次日连板候选,并输出强中弱信号排序。
  • 用主力净流入、资金流占比和 EXPMA 突破判断涨停股资金强度。
  • 排除 ST、上市不足 50 日新股和 10 日内连续 2 跌停标的。
  • 把评分结果生成终端表格、HTML 报告和 JSON 数据,供复盘。

适合人员

  • 关注涨停连板的短线交易研究:收盘后快速排序次日候选并检查止损边界。
  • 使用 AKShare 做行情脚本的量化开发者:希望把资金流、K线和涨停池规则化。
  • 做股票复盘的记录者:需要生成 HTML/JSON 结果并核对评分维度。
  • 研究连板情绪周期的策略分析员:比较资金强度、辨识度和量波共振贡献。