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agentCLAWHUBUnverified

A股三层选股模型

A股三层选股模型 — 量化筛选 → 定性分析 → 择时操作。用于主动选股、持仓诊断、机会扫描。当用户说「选股」「帮我看看有哪些好股」「扫描市场」「符合什么条件才能买」「筛选强势股」时使用。 Skill: A股三层选股模型 Owner: danpian1 Summary: A股三层选股模型 — 量化筛选 → 定性分析 → 择时操作。用于主动选股、持仓诊断、机会扫描。当用户说「选股」「帮我看看有哪些好股」「扫描市场」「符合什么条件才能买」「筛选强势股」时使用。 Tags: latest:1.0.0 Version history: v1.0.0 | 2026-04-16T13:20:54.965Z | user 首发：量化筛选+定性分析+择时 Archive index: Archive v1.0.0: 6 files, 9911 bytes Files: references/analysis-framework.md (2960b), references/screening-rules.md (3327b), scripts/screen.py (6129b), skill-card.md (2216b), SK

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Oct 9, 2026

Version

1.0.0

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 2K downloads reported by the source. Last updated 10/9/2026.

Avoid when

  • Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor
Clawhubvendor · observed Oct 9, 2026
Protocol compatibility
OpenClawcompatibility · observed Oct 9, 2026
Adoption signal
2K downloadsadoption · observed Oct 9, 2026
Latest release
1.0.0release · observed Apr 16, 2026
Handshake status
UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s17c2b2kp4s4bwmymwmn3f13c984y3t4:a-stock-picker
  1. Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
  2. Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-danpian1-a-stock-picker/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

7,822 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: a-stock-picker
description: A股三层选股模型 — 量化筛选 → 定性分析 → 择时操作。用于主动选股、持仓诊断、机会扫描。当用户说「选股」「帮我看看有哪些好股」「扫描市场」「符合什么条件才能买」「筛选强势股」时使用。
---

# A股三层选股模型

基于「量化筛选 → 定性分析 → 择时操作」三层漏斗模型，从全市场5000+只A股中筛选出最优标的。

## 工作流程

### 第一层：量化筛选（机选）

读取 `references/screening-rules.md`，按以下5维度等权重筛选：

| 维度 | 条件 | 权重 |
|------|------|------|
| 市值 | 50~500亿 | 20% |
| 动量 | MA15 > MA60 | 20% |
| 换手 | 近5日均换手率 > 2% | 20% |
| MACD | MACD金叉且柱状体放大 | 20% |
| 位置 | 股价在筹码低位或突破密集区 | 20% |

**过滤规则：** 满足 ≥3/5 项 → 进入第二层

**数据获取：** 使用 AkShare 接口（参考 `references/akshare-guide.md`）

---

### 第二层：定性分析（人选）

对通过第一层的标的，逐只进行定性验证：

1. **基本面**：净利润增速 > 15%、ROE > 12%、无明显财务恶化
2. **行业**：属于政策支持主线（AI/半导体/军工/新能源/消费）
3. **催化**：近期有实质利好（订单/政策/业绩超预期/重组）
4. **筹码**：主力筹码集中，上方套牢盘不重
5. **龙头**：细分行业龙头或技术领先优势

**过滤规则：** 满足 ≥4/5 项 → 进入第三层

---

### 第三层：择时操作

对通过第二层的标的，给出具体操作方案：

- 买入区间（精确价格）
- 止损价（结构失效位）
- 第一目标价
- 仓位建议
- 风险等级（低/中/高）

---

## 执行顺序

1. 读取 `references/screening-rules.md` — 获取量化筛选参数
2. 读取 `references/analysis-framework.md` — 获取定性分析框架
3. 运行 `scripts/screen.py` — 执行全市场扫描（输出初筛名单）
4. 对初筛名单逐只做定性验证
5. 输出最终买入名单（含操作方案）

## 输出格式

```
## 初筛结果
[满足条件的标的列表]

## 定性验证
[每只标的的5维度评分]

## 买入名单（含操作方案）
| 股票 | 代码 | 行业 | 买入区间 | 止损 | 目标 | 仓位 | 风险 |
|------|------|------|---------|------|------|------|------|
```

## 数据来源

- 实时行情：`stock_zh_a_spot_em`（东方财富）
- 日线历史：`stock_zh_a_hist`（AkShare）
- 财务数据：`stock_financial_analysis_indicator`（如果能获取）
- 资金流：`stock_individual_fund_flow`（如果能获取）
- 筹码分布：`stock_cyq_em`（如果能获取）

详细接口用法见 `references/akshare-guide.md`

## 重要原则

- 量化初筛不选市值<50亿或>500亿的标的（流动性风险/壳价值）
- 只选有催化逻辑的标的，禁止盲目选"超跌"
- 择时方案必须带止损位，没有止损位的标的直接排除
- 每次选股输出不超过5只标的（聚焦）
- 如果市场整体趋势向下（如MA60空头排列），主动提示降低仓位

_meta.json

{
  "ownerId": "kn74vhchpx35xtw1shfjhxj77n84zgae",
  "slug": "a-stock-picker",
  "version": "1.0.0",
  "publishedAt": 1776345654965
}

references/analysis-framework.md

# 定性分析框架（第二层）

通过第一层量化的标的，逐只验证以下5个维度。

## 维度1：基本面（通过/不通过）

| 检查项 | 合格线 | 不合格信号 |
|--------|-------|-----------|
| 净利润增速 | 近2年复合增速 > 15% | 连续2年下滑 |
| ROE | 近1年 > 12% | < 8% |
| 毛利率 | 稳定或上升 | 连续3年下滑 |
| 资产负债率 | < 60% | > 80% |
| 经营性现金流 | 正 | 连续2年负 |

> 注：周期股（钢铁/煤炭/化工）可适当放宽，但需处于周期底部启动阶段

## 维度2：行业判断（通过/不通过）

| 检查项 | 说明 |
|--------|------|
| 行业空间 | 渗透率 < 60% 为佳 |
| 竞争格局 | 已形成龙头，或格局正在清晰化 |
| 政策支持 | 是否有实质性扶持政策 |
| 周期位置 | 处于周期哪个阶段 |

**加分行业（优先通过）：**
- AI算力/半导体设备（国产替代）
- 军工（订单驱动，确定性强）
- 新能源（渗透率提升中）
- 创新药（管线进展催化）

**降权行业（从严）：**
- 房地产产业链（下行趋势）
- 传统能源（周期顶点）
- 纯题材无业绩（谨慎）

## 维度3：催化逻辑（通过/不通过）

必须有至少1个实质催化，不能只有"超跌"或"估值低"：

| 催化类型 | 举例 | 优先级 |
|---------|------|-------|
| 业绩超预期 | 财报/预告净利润大超预期 | ⭐⭐⭐ |
| 政策利好 | 行业重磅政策文件 | ⭐⭐⭐ |
| 订单落地 | 大客户合同公告 | ⭐⭐⭐ |
| 技术突破 | 产品研发成功/量产 | ⭐⭐ |
| 重组并购 | 资产重组/引入战投 | ⭐⭐ |
| 机构调研 | 近1月有机构密集调研 | ⭐ |

## 维度4：筹码结构（通过/不通过）

使用东方财富筹码分布数据（`stock_cyq_em`）：

| 结构 | 信号 | 通过？ |
|------|------|-------|
| 低位单峰密集 | 主力吸筹充分，上方无套牢 | ✅ |
| 股价在筹码峰中部偏下 | 上涨空间大 | ✅ |
| 股价突破筹码峰上沿 | 拉升信号 | ✅（需放量确认）|
| 高位单峰密集 | 主力出货风险 | ❌ |
| 多峰套牢 | 上方抛压重 | ❌ |
| 筹码持续下移 | 主力在派发 | ❌ |

## 维度5：龙头属性（通过/不通过）

| 检查项 | 合格线 |
|--------|-------|
| 市占率 | 细分领域前三，或正在提升 |
| 技术壁垒 | 有专利/资质/品牌护城河 |
| 定价权 | 产品有提价能力 |
| 客户结构 | 分散，非单一客户依赖 |

## 综合评分

```
定性得分 = (基本面×0.25 + 行业×0.20 + 催化×0.25 + 筹码×0.15 + 龙头×0.15)
```

| 得分 | 结论 |
|------|------|
| ≥ 0.75 | 强烈推荐 |
| ≥ 0.60 | 合格，可关注 |
| < 0.60 | 排除 |

## 额外风险检查（任何一项触发，降级或排除）

- 大股东质押比例 > 70%
- 近3个月有大规模解禁
- 审计师更换或出具非标意见
- 涉及监管立案调查
- 核心管理层频繁离职

references/screening-rules.md

# 量化筛选规则（第一层）

## 硬性排除条件

以下任一条件触发，直接排除：

| 条件 | 排除原因 |
|------|---------|
| 市值 < 50亿 | 流动性差，庄股风险 |
| 市值 > 800亿 | 弹性不足 |
| 上市不满1年 | 数据不足，次新股波动大 |
| ST/*ST | 退市风险 |
| 净利润连续2年下滑 | 基本面恶化 |
| 负债率 > 80% | 财务风险过高 |

## 五维度筛选（通过 ≥3/5 进入第二层）

### 维度1：市值（20%）

| 分值 | 条件 |
|------|------|
| 满分 | 50亿 ~ 200亿 |
| 合格 | 200亿 ~ 500亿 |
| 不合格 | <50亿 或 >500亿 |

### 维度2：趋势动量（20%）

| 分值 | 条件 |
|------|------|
| 满分 | MA5 > MA15 > MA60（三线多头） |
| 合格 | MA15 > MA60（上升趋势） |
| 不合格 | MA15 < MA60（下降趋势） |

### 维度3：换手率（20%）

| 分值 | 条件 |
|------|------|
| 满分 | 近5日均换手率 > 5% |
| 合格 | 近5日均换手率 > 2% |
| 不合格 | 近5日均换手率 < 2% |

### 维度4：MACD信号（20%）

| 分值 | 条件 |
|------|------|
| 满分 | MACD金叉且柱状体连续3日放大 |
| 合格 | MACD金叉，柱状体开始放大 |
| 不合格 | MACD死叉或在零轴下方 |

### 维度5：筹码结构（20%）

| 分值 | 条件 |
|------|------|
| 满分 | 股价突破筹码密集区上沿，量能配合 |
| 合格 | 股价在筹码密集区内，偏中部或偏下 |
| 不合格 | 股价在筹码密集区上沿套牢（上方抛压重） |

## 加权总分计算

```
score = 0.2*D1 + 0.2*D2 + 0.2*D3 + 0.2*D4 + 0.2*D5
```

- score ≥ 0.7 → 优先关注
- score ≥ 0.5 → 合格
- score < 0.5 → 排除

## 行业偏好（加分项）

以下行业加权 +0.1：

| 行业 | 催化逻辑 |
|------|---------|
| AI/半导体 | 国产替代 + 政策支持 |
| 军工 | 订单确定性高 |
| 新能源车 | 渗透率提升 |
| 创新药 | 研发管线进展 |
| 高端制造 | 产业升级 |

## 市场环境修正

| 市场状态 | 修正系数 |
|---------|---------|
| 上证指数 MA60 多头 | ×1.0（正常做多） |
| 上证指数 MA60 空头 | ×0.7（降低仓位要求） |
| 指数在20日均线上方 | ×1.0 |
| 指数在20日均线下方 | ×0.8（谨慎） |
| 大盘当日跌幅 > 2% | ×0.6（系统性风险，降低频率） |

## PCB板块专项规则（第四波段）

### 板块定义
- 核心标的：沪电股份(002463)、深南电路(002916)、华正新材(603186)、生益科技(600183)
- 板块催化：AI服务器PCB需求爆发；谷歌TPU产业链驱动
- 波段属性：波段2（科技制造），属于四大主线之一

### 量化筛选标准
| 维度 | 满分条件 | 合格条件 | 权重 |
|------|---------|---------|------|
| 板块共振 | 板块内≥2只同期上涨 | 板块指数近3日上涨 | 20% |
| 趋势 | MA5>MA15>MA60 | MA15>MA60 | 20% |
| 量价 | 量比≥1.5 | 量比≥1.0 | 20% |
| MACD动能 | 5日涨幅>3% | 5日涨幅>0% | 15% |
| 位置质量 | 回踩均线买 | 股价在MA5上方 | 15% |
| 止损明确 | 前低止损清晰 | 有明确支撑位 | 10% |

### 操作指令模板（PCB专用）
```
买入区间：XX.XX～XX.XX元
止损：XX.XX元（跌破走）
目标一：XX.XX元（+X%）
目标二：XX.XX元（+X%）
仓位：X%（单票不超过20%）
持仓周期：X～X周
```

skill-card.md

## Description:

A股三层选股模型用于按量化筛选、定性分析和择时操作生成A股候选标的与操作方案。

This skill is ready for commercial/non-commercial use.

## Publisher:

[danpian1](https://clawhub.ai/user/danpian1)

### License/Terms of Use:

MIT-0

## Use Case:

External users and analysts use this skill to screen A-share equities, review candidate fundamentals and catalysts, and draft markdown stock-selection summaries with risk controls.

### Deployment Geography for Use:

Global

## Known Risks and Mitigations:

Risk: The skill can produce precise trading recommendations even when documented safeguards are not fully enforced.

Mitigation: Treat outputs as screening leads only; require independent financial review, source-data checks, and explicit confirmation of stop-loss and position-sizing assumptions before action.

Risk: Incomplete market scans or unavailable data can be presented as actionable candidate lists.

Mitigation: Review scan coverage, skipped symbols, data freshness, and failed data calls before using any shortlist.

## Reference(s):

- [A股三层选股模型 ClawHub page](https://clawhub.ai/danpian1/skills/a-stock-picker)
- [量化筛选规则](references/screening-rules.md)
- [定性分析框架](references/analysis-framework.md)
- [新浪财经行情接口](https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php)
- [腾讯行情K线接口](https://web.ifzq.gtimg.cn/appstock/app/fqkline/get)

## Skill Output:

**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, guidance]

**Output Format:** [Markdown tables and concise Chinese analysis, with optional terminal output from the screening script]

**Output Parameters:** [1D]

**Other Properties Related to Output:** [May include initial screening results, qualitative scores, buy ranges, stop-loss levels, targets, position sizing, and risk labels.]

## Skill Version(s):

1.0.0 (source: release evidence)

## Ethical Considerations:

Users should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.

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Record generated Oct 9, 2026.

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