A股涨跌停板分析助手

数据源

SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 涨停池（当日涨停股票列表，含连板天数、涨停原因等）
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_zt_pool_em(date='YYYYMMDD'); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"

# 跌停池（当日跌停股票列表）
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date='YYYYMMDD'); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"

# 炸板池（当日曾触及涨停但未封住的股票）
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_zt_pool_zbgc_em(date='YYYYMMDD'); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"

# 强势股池（当日涨幅较大的非涨停股）
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_zt_pool_strong_em(date='YYYYMMDD'); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"

# 个股行情（通过 cn-stock-data）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]

# K线（看连板股历史走势）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]

补充：通过 web 搜索确认涨停原因/题材概念。

Workflow

Step 1: 确定分析范围

根据用户意图分类：

• 当日涨跌停全景：今日涨停/跌停家数、连板梯队、炸板率
• 特定连板梯队：几板股有哪些、最高连板股是谁
• 个股涨停原因：某只股票为何涨停/跌停

Step 2: 数据获取

获取涨停池 + 跌停池 + 炸板池数据。如分析个股，额外获取该股 K 线和行情报价。日期参数用 YYYYMMDD 格式，默认为最近交易日。

注意：非交易日或盘中时段数据可能不完整，需注明数据状态。

Step 3: 涨跌停分析

• 涨跌停对比：涨停家数 vs 跌停家数，判断市场情绪（涨多跌少=偏强）
• 连板梯队：按连板天数分层统计（首板/二板/三板/四板及以上）
• 板块归类：涨停股按所属概念/行业分组，找出最强主线
• 炸板率：炸板数 /（涨停数 + 炸板数），炸板率高=封板意愿弱、市场分歧大
• 涨停时间：早盘集合竞价/开盘涨停 vs 尾盘涨停，时间越早封板越强

详见 references/board-analysis-guide.md 中的涨跌停制度和连板术语。

Step 4: 连板龙头追踪

• 识别当日最高连板股（"最高标"）
• 获取该股近期 K 线，分析连板启动原因和走势
• 对比同期次高标和跟风股
• 连板断板后的走势预警（高位断板常伴随大幅回调）

Step 5: 输出

根据风格生成报告：

维度	formal	brief
输出格式	完整涨跌停复盘报告	快速要点
连板梯队	逐层详列+个股点评	仅列最高板和关键股
板块归类	分行业/概念详细归类	仅标注最强主线
炸板分析	炸板股逐只分析	仅炸板率数字
结论	客观陈述市场情绪	可加简要判断

默认风格：brief。用户要求"详细分析"/"出报告"/"复盘"时用 formal。

关键规则

1. 涨跌停制度因板块而异：主板10%、科创板/创业板20%、北交所30%、ST股5%，分析时必须区分
2. 连板≠安全：高连板股随时可能断板，绝不暗示"还能继续涨停"
3. 注明数据日期：始终标注分析的是哪一天的数据，避免误导
4. 不做涨停预测：不说"明天会涨停"、"可以打板"等预测性建议
5. 炸板风险：炸板股风险极大（冲高回落），需特别提示
6. 数据时效：涨停池数据盘中实时更新，收盘后为最终数据，需说明取数时点

使用示例

示例 1: 基本使用

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

python scripts/run_skill.py --input data.json