A股市场情绪分析助手

数据源

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

# 大盘行情（涨跌数据、成交量）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code SH000001,SZ399001,SZ399006

# 北向资金
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" north_flow

# 大盘K线（近期趋势，用于历史对比）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code SH000001 --freq daily --start $(date -v-30d +%Y-%m-%d)

# 资金流向（全市场）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code SH000001

补充数据（通过 akshare 或 web 搜索获取）：

• 融资余额变化
• 两市成交额
• 涨停/跌停家数
• 新股上市表现

Workflow

Step 1: 数据采集

从多个维度获取市场情绪数据，优先使用 cn-stock-data 脚本，不足部分用 akshare 或 web 搜索补充。

Step 2: 指标计算

• 涨跌比：上涨家数 / 下跌家数
• 涨停/跌停数量
• 两市成交额（与近20日均值对比）
• 换手率水平
• 北向资金净流向（当日 + 5日累计）
• 融资余额变化方向

Step 3: 情绪评分

将各维度归一化为 0-100 分，加权平均得到综合评分：

• 0-20: 极度恐慌
• 20-40: 偏悲观
• 40-60: 中性
• 60-80: 偏乐观
• 80-100: 极度贪婪

详细评分体系见 references/sentiment-indicators.md。

Step 4: 历史对比

当前情绪在近1年中的百分位位置，参考历史极端值校准。

Step 5: 输出

输出风格

维度	formal（研报风格）	brief（快速解读）
输出	完整市场情绪报告	情绪温度计 + 核心结论
指标	8-10个维度逐一分析	综合评分 + 3个关键指标
历史对比	与近1年百分位对比	简单高/低判断
结论	客观描述（"情绪处于偏乐观区间"）	可加判断

默认使用 formal 风格；用户要求"简单说说"、"快速看下"时用 brief。

关键规则

1. 情绪指标是辅助工具，不能单独作为交易依据
2. 极端情绪往往是反向指标：极度恐慌可能是底部，极度贪婪可能是顶部
3. 不同市场阶段权重不同：牛市重点看成交量，熊市重点看跌停数
4. 标注数据时效性：明确说明是当日盘中数据还是上一交易日收盘数据
5. 结构性行情需特别说明：部分板块热+部分板块冷时，全市场情绪指标可能失真
6. 政策敏感性：重磅政策可一日扭转情绪，需关注最新政策信息