{"id":"8ebc0402-af49-4ae3-8a10-93bb32a64ad6","entityType":"agent","slug":"clawhub-michaelliugh-stock-realtime-brief","name":"Stock Realtime Brief","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-michaelliugh-stock-realtime-brief","canonicalPath":"/agent/clawhub-michaelliugh-stock-realtime-brief","generatedAt":"2026-10-10T10:45:09.210Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-10T04:48:07.466Z","emptyReason":null},"description":"A股投研体系 v5.0 - 散户级 Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维10... Skill: Stock Realtime Brief Owner: michaelliugh Summary: A股投研体系 v5.0 - 散户级 Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维10... 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A股投研体系 v5.0 - 散户级 Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维10...\n\nTags: 4.0:4.0.0, 4.1:4.1.0, 4.2:4.2.0, a-share:5.5.0, ai-berkshire:5.5.0, alerts:5.0.0, all-in-one:4.0.0, analysis:4.2.0, anthropic:5.5.0, backtest:5.0.0, bull-market:4.2.0, business-transformation:5.5.0, catalyst-calendar:5.4.0, data-freshness:3.1.0, dcf:5.5.0, discipline:4.2.0, drawdown:2.7.0, four-masters:5.5.0, intraday:3.0.0, investment:5.4.0, latest:5.5.0, main-line:4.1.0, morning-note:5.4.0, multi-period:2.9.0, multi-timeframe:2.9.0, polaris:5.0.0, realtime:3.0.0, reflection:4.2.0, research-reports:2.8.0, smart-picker:4.1.0, stock:5.5.0, target-price:2.8.0, thesis-tracker:5.4.0, time-validation:3.1.0, trading:3.1.0, valuation:5.4.0, volume-price:3.0.0, watch:4.1.0, winners-run:4.2.0\n\nVersion history:\n\nv5.5.0 | 2026-07-06T15:51:54.924Z | user\n\nv5.5 ai-berkshire 精华融合: 4 大师视角 + Thesis Drift + Quality Screen + 业务转型修正因子 (罗博 2.0→4.3)\n\nv5.4.0 | 2026-07-05T18:21:23.216Z | user\n\nv5.4 Anthropic 精华融合: Thesis Tracker + Catalyst Calendar + Morning Note (基于 anthropics/financial-services 官方开源)\n\nv5.0.0 | 2026-06-28T02:03:17.185Z | user\n\nv5.0 重磅升级: 7 大新工具 + v2.1 选股模型 + v5.0 蓝军对垒\n\nv4.2.0 | 2026-05-29T07:47:40.675Z | user\n\nv4.2 失败复盘驱动的纪律升级：基于 2026-05-29 卖中天买通富换仓失误深度反思。新增 7 条铁律（4-10）+ 5 大检查模块。核心哲学转变：从'主动推荐操作'到'默认不操作 + 保护胜利果实 + Let winners run'。包含完整复盘报告 8500 字。\n\nv4.1.0 | 2026-05-28T23:58:32.525Z | user\n\nv4.1 金融博士铁律集成：基于上海金融女博士《牛市5条核心铁律》全面优化。新增 4 大模块：(1) main_line_tracker 主线赛道识别 (2) market_phase 牛熊阶段判断 (3) end_wave_detector 鱼尾预警 (4) shake_vs_break 洗盘vs破位。新命令: mainline/phase/endwave/shake。仓位从固定 50% 升级为阶段化 20-70%。\n\nv4.0.0 | 2026-05-28T12:13:54.248Z | user\n\nv4.0 All-in-One 重大整合：合并 smart-picker + price-watcher + disciplines 进入 stock-realtime-brief。新增 5 大能力：智能选股(89只/5策略/12维)、盯盘Agent、风险收益比量化、情绪化拦截、杠杆门禁。\n\nv3.1.0 | 2026-05-26T05:19:12.473Z | user\n\nv3.1.0 时效性铁律：基于 5/26 新莱应材实战教训，确立'数据/消息时效性'为决策第一原则。强制流程：任何搜索结果使用前 100% 核查时效性。新增自检清单 + 时效分级。修复多个误判案例（罗博解禁/天岳减持/新莱立案）。\n\nv3.0.0 | 2026-05-22T02:01:43.412Z | user\n\nv3.0.0 重大架构升级：双模式分析。盘中实时模式（量价+资金+技术+板块，不谈周期）+ 盘后单股模式（多周期+业绩+研报）。区分两种场景给出可执行建议。基于实战教训：罗博盘中滞涨 vs 盘后多周期共振，是不同时间维度的合理结合。\n\nv2.9.0 | 2026-05-22T00:44:34.659Z | user\n\nv2.9.0 重大升级：新增多周期共振分析（月K定趋势/周K定波段/日K定买卖点）。基于职业操盘手经典原则。新增 multi_timeframe.py，三周期独立分析 + 共振决策矩阵（10+ 经典场景）。权重：月×3 / 周×2 / 日×1。补齐之前只看日K的重大缺陷。\n\nv2.8.0 | 2026-05-21T16:21:08.639Z | user\n\nv2.8.0: 新增机构研报扫描（目标价/评级/券商覆盖/上涨空间/升降级信号）。实测：罗博特科识别出高盛 ¥688 买入目标价、8 次买入评级。配合 v2.7 回撤分析 + 七维分析，研报维度补齐外部机构观点。\n\nv2.7.0 | 2026-05-21T16:16:11.961Z | user\n\nv2.7.0: 新增回撤分析能力（当前回撤/区间最大回撤/风险6档/距高点天数）。补齐回测维度，与vbt-report互补。完整七维分析+业绩深挖+数据源审计。\n\nv2.6.0 | 2026-05-21T15:54:40.345Z | user\n\nv2.6.0\n\nv2.2.0 | 2026-05-07T03:17:49.826Z | user\n\nInitial release\n\nArchive index:\n\nArchive v5.5.0: 68 files, 221647 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (24361b), configs/universe.json (7792b), configs/watchlist.json (2943b), 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Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维100分) + v5.0 蓝军对垒 + 7 铁律。触发: 盘前简报 / 智能选股 / 板块排名 / DCF估值 / 北极星 / 实时警报 / 财报解析 / 历史回测 / 纪律检查。仅适用 A股。\"\nmetadata:\n category: investment\n market: A-share\n version: 5.5.0\n upgrade_notes: \"v5.5: ai-berkshire 精华融合 (4大师视角+Thesis Drift+Quality Screen) + 业务转型修正因子 / 完整 38 模块\"\n modes:\n - portfolio # 持仓模式\n - single # 单股深度\n - multi # 多股对比\n - pick # 智能选股 (v4.0 新增)\n - watch # 盯盘 (v4.0 新增)\n - rr # 风险收益比 (v4.0 新增)\n - check # 纪律检查 (v4.0 新增)\n requires:\n bins:\n - python3\n python_packages:\n - akshare\n - pandas\n---\n\n# A 股实时分析与操作建议（Stock Realtime Brief v4.0）\n\n> \"**规则比感觉重要**——把可以提前算清楚的事，写在能照着执行的清单里。\"\n\n## 🚀 v4.0 All-in-One 命令快查\n\n```bash\n# 📊 分析类（原 v3.x 能力）\npython3 scripts/run_brief.py portfolio\npython3 scripts/run_brief.py single 600519\npython3 scripts/run_brief.py multi 600519 000858\n\n# 🎯 智能选股（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py pick all # 综合 TOP\npython3 scripts/run_brief.py pick business # 业绩驱动\npython3 scripts/run_brief.py pick money # 资金驱动\npython3 scripts/run_brief.py sectors # 板块强度\npython3 scripts/run_brief.py push # QQ 推送简报\n\n# 👁 盯盘 Agent（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py watch start # 启动盯盘（systemd 后台）\npython3 scripts/run_brief.py watch check # 立刻检查一次\n\n# 📋 纪律守护（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py rr 650 670 688 720 640 615 570\n # 风险收益比 = 现价 保守 中性 乐观 技术止损 硬止损 极限止损\npython3 scripts/run_brief.py check 600519 # 纪律综合检查\n```\n\n## v4.0 整合的能力\n\n| 来源 | 整合后 | 状态 |\n|---|---|:---:|\n| stock-smart-picker | scripts/smart_picker.py | ✅ |\n| price-watcher | scripts/price_watcher.py | ✅ |\n| v3.2 决策模板 | scripts/disciplines.py | ✅ |\n| universe_v2.json | configs/universe.json | ✅ |\n| watchlist.json | configs/watchlist.json | ✅ |\n\n## 1. 三种使用模式\n\n### 1.1 模式选择决策树\n\n```\n用户输入 →\n ├─ 提到\"持仓 / 我的票 / 盘前简报\"\n │ → 模式 P：持仓模式（读 portfolio + 7 步法）\n │\n ├─ 只提到 1 只股票（\"看下 X / 分析 X\"）\n │ → 模式 S：单股深度模式（技术面 + 操作位）\n │\n ├─ 提到 2 只及以上（\"X 和 Y 谁好 / 这几只票\"）\n │ → 模式 M：多股对比模式（横向对比 + 排序推荐）\n │\n └─ 不确定时 → 优先问一句确认，不要默认\n```\n\n### 1.2 三种模式的核心差异\n\n| 维度 | 模式 P（持仓） | 模式 S（单股） | 模式 M（多股） |\n|------|:---:|:---:|:---:|\n| 数据源 | portfolio + 实时 + K线 | 实时 + K线 + 个股资金流 | 实时 + K线（精简） |\n| 输出篇幅 | 长（含融资体检） | 中（含基本面+技术面） | 短（对比表为主） |\n| 止损规则 | 完整三档（含重仓收紧） | 标准三档 | 不强制止损 |\n| 融资体检 | ✅ 必做 | ❌ | ❌ |\n| 特色 | 全面、防漏 | 深、详 | 横向、快 |\n\n### 1.3 何时使用 / 何时不用\n\n| 场景 | 触发 |\n|------|:---:|\n| 持仓盘前/盘中简报 | ✅ P |\n| \"看下 600519 / 帮我分析 X\" | ✅ S |\n| \"X 和 Y 哪个好 / 这几只票排序\" | ✅ M |\n| \"今天买什么 / 推荐股票\" | ❌（这不是本 skill 职责，应转给\"选股 skill\"） |\n| \"X 公司基本面怎么样\" | ⚠️ 单股模式可附带基本面，但不是核心 |\n| 港美股 / 期货 / ETF | ❌ |\n\n---\n\n## 2. 通用 7 步法（三种模式共用骨架）\n\n```\nStep 1 解析用户输入 → 识别模式 P/S/M + 提取股票代码\nStep 2 拉实时行情 → 优先腾讯接口（最稳）\nStep 3 拉历史 K 线 → AKShare stock_zh_a_hist (qfq, 近 60 日)\nStep 4 计算关键位 → MA5/10/20/30 + 近 N 日高低 + 量能\nStep 5 判断态势 → 杀跌 / 冲高 / 震荡 / 趋势上行 / 趋势下行\nStep 6 生成操作位 → 止损位（模式 P/S）或 排序推荐（模式 M）\nStep 7 模式专属动作 → P:融资体检 | S:深度分析 | M:横向对比\n```\n\n每步都必须执行，不能省略。\n\n---\n\n## 3. 输入解析（Step 1 详解）\n\n### 3.1 股票代码识别规则\n\n```\n- 6 位数字 → 直接当代码（沪：60xxxx/68xxxx；深：00xxxx/30xxxx）\n- 中文名称 → 用 ak.stock_zh_a_spot_em 查找代码（懒查询，缓存）\n- 拼音简称（如 GLY）→ 不强制识别，要求用户输入完整名或代码\n- 模糊匹配 → 命中多个时列出让用户选\n```\n\n### 3.2 模式判定示例\n\n| 用户输入 | 模式 |\n|----------|:---:|\n| \"盘前简报\" / \"我的持仓今天怎么样\" | P |\n| \"看下罗博特科\" / \"分析一下 300757\" | S |\n| \"罗博特科和源杰哪个好\" / \"300757 688498 排序\" | M |\n| \"茅台 五粮液 泸州老窖\" | M |\n| \"拉一下我自选股的数据\" | P 或 M（看 watchlist 是否存在） |\n\n---\n\n## 4. 数据获取（Step 2-3 详解）\n\n### 4.1 实时行情（按可靠性排序）\n\n| 优先级 | 数据源 | 调用方式 | 备注 |\n|:---:|--------|---------|------|\n| 1️⃣ | **腾讯财经** | `data_fetcher._tencent_realtime_quote(code)` | **最稳**。即使 AKShare 主源超时也能拿到数据 |\n| 2️⃣ | 新浪财经批量 | `data_fetcher._sina_batch_quotes([codes])` | 适合一次拉多只（模式 M 优先） |\n| 3️⃣ | AKShare 主源 | `ak.stock_zh_a_spot_em` | 经常超时，**timeout=15s 必须**，不要硬等 |\n\n**踩过的坑**：AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘经常超时（实测 50 分钟没出结果）。**默认走腾讯**，不要先尝试 AKShare。\n\n### 4.2 历史 K 线（用于算均线）\n\n```python\nimport akshare as ak\ndf = ak.stock_zh_a_hist(\n symbol='300757', period='daily',\n start_date='20260101', end_date='20260421',\n adjust='qfq'\n)\n```\n\n历史 K 线用 AKShare 没问题（走的是历史接口，非实时推送）。\n\n### 4.3 模式专属补充数据\n\n| 模式 | 额外数据 |\n|:---:|---------|\n| P | 担保比例（用户提供）+ 大盘指数 + **一仓公告扫描**（TinyFish） |\n| S | 个股资金流向 / 北向持股 / 财务摘要（可选）|\n| M | 仅基础数据，**不补充**（保持轻量）|\n\n### 4.3.1 公告检测数据源（v2.4 升级）\n\n**优先级**：TinyFish Search → gsk web_search 兑底\n\n- **TinyFish Search**（主源）\n - API: https://api.search.tinyfish.ai\n - 优势：中文内容准确率高、能抳雪球/知乎/东财/新浪财经\n - 需要设置环境变量 `TINYFISH_API_KEY` 或 secrets 文件\n\n- **gsk web_search**（兑底）\n - 只在 TinyFish 不可用或返回空时使用\n\n**严格时效过滤**（v2.4 重点修复）\n- 只保留近 14 天的公告\n- 从 snippet/URL/title 提取真实日期：\n - \"公告日期：XXXX-XX-XX\"\n - 东财公告号 AN20260414XXXXX（前 8 位是日期）\n - \"X月Y日\"（按当前年推断）\n- **无日期一律跳过**（防老公告混入）\n- 优先级：HIGH 在前，最多返回 6 条\n\n### 4.4 融资余额 / 担保比例（仅模式 P）\n\n```\n担保比例 = (持仓总市值 + 融资买入证券市值) / 融资余额\n```\n\n**警戒线**：\n- 170% 以下 → 主动提示降仓\n- 160% 以下 → 强烈警告\n- 150% 以下 → 券商接近强平区\n- 140% → 强平\n\n---\n\n## 5. 关键位计算口径（Step 4 详解）\n\n### 5.1 必算的 4 条均线\n\n| 均线 | 含义 | 适合做什么 |\n|------|------|-----------|\n| **MA5** | 短期支撑/压力 | 强势股的**预警线** |\n| **MA10** | 短期趋势线 | 多数股的**风控线** |\n| **MA20** | 中期生命线 | 跌破常意味着趋势反转 |\n| **MA30** | 中期趋势 | 与 MA20 共振时确认信号更强 |\n\n### 5.2 关键技术位\n\n- **近 N 日高/低**（默认 N=40）\n- **整数关**（如 500, 1000, 100 等心理位）\n- **前期阻力位 / 前期低点**\n\n### 5.3 量能特征\n- 当日成交额 vs 5 日均额\n- 换手率\n- 是否放量上涨 / 放量下跌（量价配合的关键信号）\n\n---\n\n## 6. 模式专属规则\n\n### 6.1 模式 P（持仓）：三档硬止损规则\n\n```\n预警线：当日跌 5% 或跌破 MA5（一般股）/ MA10（重仓股）→ 减 1/3\n风控线：跌破 MA10（一般股）/ 成本 -15%（重仓股）→ 再减 1/3\n清仓线：跌破成本 -25%，或融资担保比例 < 150% → 全部清掉 + 还融资\n```\n\n**仓位调整因子**：\n- 重仓股（占比 ≥ 25%）→ 所有止损位**上提 5%**（容错收紧）\n- 融资买入股 → 所有止损位**上提 3%**，且**必须**写成条件单\n- 高位涨幅股（40日内涨 > 50%）→ 用 MA10 而非 MA20 作为风控线\n- 亏损股反弹 → 以**成本附近 / 反弹高点**作为优先减仓点\n\n### 6.2 模式 S（单股）：深度分析框架\n\n输出包含 5 个块：\n1. **态势速判**（一句话）\n2. **基本面快照**（PE/PB/市值/行业，仅在用户问到才扩展）\n3. **技术面分析**（均线 + 关键位 + 量价）\n4. **操作位建议**（买点 / 加仓位 / 止损位 / 止盈位）\n5. **风险提示 + 跟踪要点**\n\n### 6.3 模式 M（多股）：对比框架\n\n输出 = 横向对比表 + 综合排序\n\n**对比维度（按重要性）**：\n1. 当日涨跌幅（情绪面）\n2. MA5 偏离度（短期强弱）\n3. MA20 偏离度（中期趋势）\n4. 量比（资金参与度）\n5. 近 40 日涨幅（动能）\n6. 距前期高点距离（潜在空间）\n\n**排序规则（轻量打分）**：\n```\nscore = +当日涨跌幅 ÷ 2\n + 短期强弱(MA5偏离) × 1.5\n + 中期趋势(MA20偏离) × 1\n + 量价共振分（放量涨 +2 / 缩量涨 +0 / 放量跌 -2）\n```\n\n最高分给\"⭐ 推荐关注\"，最低分给\"⚠️ 注意风险\"，**绝不直接说\"买/卖\"**。\n\n---\n\n## 7. 输出格式\n\n### 7.1 模式 P 模版（持仓简报）\n\n```markdown\n# 📊 盘前持仓简报 — YYYY-MM-DD HH:MM\n\n## 一、当日态势速览\n[一句话总结今天的市场+持仓状态]\n\n## 二、个股实时态势\n| 股票 | 现价 | 今开 | 高/低 | 涨跌幅 | 备注 |\n\n## 三、关键均线 + 三档止损\n### 🎯 [股票A]（重点）\n| 均线 | 价位 | 距现价 |\n**止损位**：预警 / 风控 / 清仓\n\n## 四、⚠️ 真正该担心的事\n[按风险等级排序，不按持仓顺序]\n\n## 五、📋 今天上午可执行的操作\n✅ 不要做 / 🎯 设条件单 / 🔥 融资硬规则\n\n## 六、今晚问自己 3 个问题\n```\n\n### 7.2 模式 S 模版（单股深度）\n\n```markdown\n# 🔍 [股票名] [代码] 实时分析 — YYYY-MM-DD HH:MM\n\n## 一、态势速判\n[一句话定性：突破 / 回踩 / 震荡 / 顶背离 / 底部企稳]\n\n## 二、基本面快照（可选）\n| 维度 | 数值 | 行业对比 |\n| PE / PB / 市值 / 行业 / 主营 |\n\n## 三、技术面分析\n- 当日：现价 ↑ x.xx% | 量比 x.x | 换手 x.xx%\n- 均线结构：MA5/10/20/30 + 一句话点评\n- 关键位：上方阻力 / 下方支撑 / 整数关\n- 量价：放量涨 / 缩量涨 / 放量跌 / 缩量跌\n\n## 四、操作位建议\n| 类型 | 价位 | 触发动作 |\n| 介入位 | xxx | 站稳后小仓位试探 |\n| 加仓位 | xxx | 突破前高确认 |\n| 止损位 | xxx | 跌破后减仓 |\n| 止盈位 | xxx | 触及后落袋 1/3 |\n\n## 五、风险提示 + 跟踪要点\n- 短期风险：……\n- 关注信号：……\n```\n\n### 7.3 模式 M 模版（多股对比）\n\n```markdown\n# 📊 多股对比分析 — YYYY-MM-DD HH:MM\n\n## 一、横向对比表\n| 排名 | 股票 | 现价 | 涨跌幅 | MA5偏离 | MA20偏离 | 量比 | 40日涨幅 | 综合分 | 标签 |\n|:---:|------|-----:|-------:|-------:|--------:|-----:|--------:|------:|------|\n| 1 | A | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 8.5 | ⭐ |\n| 2 | B | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 6.2 | 🟡 |\n| 3 | C | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 3.1 | ⚠️ |\n\n## 二、关键差异点\n- A vs B：A 强在……，B 强在……\n- B vs C：……\n\n## 三、给你的判断（不构成投资建议）\n- ⭐ **优势更明显**：A — 理由：……\n- 🟡 **保持观察**：B — 理由：……\n- ⚠️ **谨慎对待**：C — 理由：……\n```\n\n### 7.4 文风规则（三种模式都遵循）\n\n- **结论先行**：每段第一句就是判断，不要\"我们来看一下\"这种废话\n- **具体数字优先于形容词**：写\"535.99 / +2.39%\"，不写\"小幅上涨\"\n- **拒绝模糊话**：\"建议关注 / 注意风险\"是无效输出\n- **每个建议都带触发条件**：\"**触及 X → 动作 Y**\"\n- **不直接说\"买/卖\"**：用\"介入 / 减仓 / 落袋 / 止损\"等动作描述\n- **重仓股、融资股、亏损股**单独标注 emoji（🎯 / 🔥 / 📉）\n\n---\n\n## 8. 核心心智：好公司 ≠ 好股票\n\n推荐出手/不出手时要仔细区分两个概念：\n\n```\n好公司 = 业绩好 + 政策好 + 估值低 + 赛道好\n好股票 = 技术面强势 + 资金推动 + 有短期催化剂\n\n两者不一定同时成立。\n```\n\n### 8.1 四个典型象限\n\n| 象限 | 公司面 | 股票面 | 应对策略 |\n|------|:---:|:---:|---------|\n| 🚀 | ✅好 | ✅好 | 重仓持有 |\n| ⚠️ | ✅好 | ❌差 | **机会成本贼**—业绩好但技术面磨底，双重陷阱 |\n| 🎲 | ❌差 | ✅好 | 游资烒作股，要参与必须快进快出 |\n| ⛔ | ❌差 | ❌差 | 远离不出手 |\n\n### 8.2 “机会成本贼”检查清单\n\n如果一只股票同时满足以下条件，它就是典型的**“鸡肋股”**：\n\n- ⏳ 持有有 **6 个月+** 未产生超额收益\n- 📉 40 日涨幅 **< 0%**（在上涨周期中逆势）\n- 🌡️ 换手率持续低于 1%（资金不关注）\n- 📝 “有业绩 但没资金”的机构话术出现 3 次+\n- 📊 同期其他持仓股涨幅 **+30%+**者、该股近于 0\n\n### 8.3 机会成本贼的正确处理\n\n```\n不是 “公司不好 → 卖”\n是 “股票点不火 → 换手仓位”\n\n资金重新配置逻辑：\n 1. 不要等“业绩兑现”（可能要等 1-2 年）\n 2. 借任何反弹机会清仓\n 3. 金额划转到“势最强”的持仓或现金储备\n 4. “少赚 5%” 不是亏，“错过 30%” 才是亏\n```\n\n### 8.4 实战 EV (Expected Value) 评估\n\n```\nEV(持有) = P(业绩兑现) × 预期涨幅 - P(错过机会) × 机会値\nEV(卖出换手) = 当前价 × (1+换仓后预期涨幅) - 交易成本\n\n简化版：\n 如果 你其他持仓平均上涨趋势 > 该股预期上涨趋势，\n 则 卖出换手始终比持有有利\n```\n\n### 8.5 词语表达规范\n\n遇到“持仓里的机会成本贼”时，**不要说**：\n- ❌ “这个公司不行，快卖吧”（不准确，容易误导）\n- ❌ “你亏损了要止损”（只看价格不看机会成本）\n\n**要说**：\n- ✅ “公司 OK，但股票不火。你的资金代价 = 错过其他机会”\n- ✅ “不是 卖/持 二选，是 换手 vs 错过”\n- ✅ “借反弹换仓，不等业绩兑现”\n- ✅ “持仓中势最弱的那一只是你的机会成本”\n\n### 8.6 实战案例（2026-05-08 特变电工）\n\n- 公司面 ✅：业绩 +43.69%，多晶硜价格反弹，“反内卷”利好\n- 股票面 ❌：40 日涨幅 -13.68%，换手 0.69%，逆势走弱\n- 诊断：“机会成本贼” ⚠️\n- 处理：不等业绩兑现，借任何反弹清仓，25 万资金重配到势强股/现金储备\n\n---\n\n## 9. 反模式（一定不要做）\n\n| ❌ 错误 | ✅ 正确 |\n|--------|--------|\n| \"建议谨慎操作\" | \"跌破 500 减 1/2，跌破 482 清融资部分\" |\n| \"情绪面不佳\" | \"当日成交额 4.79 亿，量比 0.62（早盘缩量）\" |\n| 把所有股票按输入顺序列一遍 | 按\"重要性 / 紧迫度\"排序 |\n| 模式 P 不算融资担保比例 | 必须算，且单独成段 |\n| 用 AKShare 主源超时还硬等 | 立即切腾讯接口（≤15s） |\n| 给\"目标价\"但不给\"止损价\" | 永远是\"止损 + 仓位管理\"组合 |\n| “公司好就该拿着” 不考虑机会成本 | 区分“好公司” 与 “好股票”（话 § 8）|\n| 让用户盘中盯价 | 让用户**昨晚或开盘前**设好条件单 |\n| 模式 M 直接说\"买 A\" | 用\"⭐ 优势更明显\"+ 理由 |\n\n---\n\n## 10. 调用方式\n\n### 9.1 命令行\n\n```bash\n# 模式 P：持仓\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --mode portfolio \\\n --portfolio /home/work/.openclaw/workspace/data/portfolio.json\n\n# 模式 S：单股\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --mode single \\\n --code 300757\n\n# 模式 M：多股对比\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --mode multi \\\n --codes 300757,688498,688234,600519\n\n# 自动模式：让脚本根据输入数量自判\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --auto --codes 300757,688498\n```\n\n### 9.2 Agent 调用流程\n\n1. 解析用户消息 → 判定模式 P/S/M\n2. 提取股票代码（中文名 / 6位代码 / 拼音）\n3. 调用 `~/.openclaw/workspace/stock-agents/data_fetcher.py` 拉数据\n4. 套用本 skill 的 7 步法 + 模式专属规则\n5. 按第 7 节模版输出\n\n---\n\n## 11. 历史使用记录\n\n- **2026-04-21 早盘**（持仓模式 P）\n - 持仓：罗博特科 / 源杰 / 天岳 / 隆扬 / 特变 / 中天 + 70 万融资\n - 修正了\"罗博特科 + 源杰同步杀跌\"的判断（实际是冲高与回踩）\n - 给出 500 / 482 双档止损 + 1280 / 1362 双档止损\n - 强建议\"今天就把融资降到 40-50 万\"\n - 用户满意度：高\n- **2026-04-29**（v2.0 升级）：扩展为 P/S/M 三模式\n\n---\n\n## 12. 关联 skills\n\n- `weekly-position-review` — 周末复盘 + 下周剧本（待建）\n- `evening-trading-log` — 收盘后交易日志整理（待建）\n- `realtime-position-monitor` — 盘中实时风险监测（待建）\n- `stock-screener` — 选股 skill（待建，本 skill 不做选股）\n\n---\n\n## 13. 常见问题\n\n**Q: 用户说\"看下茅台\"怎么处理？**\nA: 茅台→600519，模式 S 单股深度。\n\n**Q: 用户给一堆代码不指定模式？**\nA: ≥2 只默认走模式 M，输出对比表 + 排序。\n\n**Q: 用户问港股 / 美股？**\nA: 直接拒绝：\"本 skill 仅支持 A 股，港美股请用 xx skill。\"\n\n**Q: 模式 M 输出多少只股票合适？**\nA: 2-10 只最佳。≥10 时建议拆分为多个对比组。\n\n**Q: 简报里能不能直接说\"买/卖\"？**\nA: **绝不**。永远用\"介入位 / 减仓位 / 止损位 / 落袋\"等条件性表达。\n\n## v2.6 升级（重要）：七维分析\n\n用户反馈：仅看技术面+减持公告 → 错失天岳 +60% 上涨\n\n### 新增维度\n\n1. **基本面**：业绩超预期 / 亏损\n2. **估值面**：PE分位 / 行业对比\n3. **情绪面**：板块联动 / 龙头地位\n4. **资金面**：5日主力 / 北上 / 大单\n5. **题材面**：订单 / 调研 / 政策 / 行业催化\n6. **风险事件**：减持 / 解禁 / 处罚\n7. **技术面**：MA / 量价 / 板块连板（已有）\n\n### 综合评分逻辑\n\n权重：\n- 基本面 × 2（最重）\n- 资金面 × 2\n- 风险事件 × 1.5\n- 估值面 × 1.5\n- 情绪/题材 × 1\n\n总分 >= +3：强买 / 加仓\n总分 +1 ~ +3：持有 / 观察\n总分 -2 ~ 0：谨慎 / 减仓部分\n总分 < -2：强减 / 清仓\n\n### 教训\n\n天岳 5/6 减持公告（已知利空） → 单维度看空 ≠ 全部看空\n其他 6 维都偏多 → 应继续持有 → 实际涨到 180\n\n## v3.0 重大架构升级：双模式分析\n\n**用户指导原则**（来自实战教训）：\n> \"实时的分析就不要考虑周期性，更多从技术、资金、板块、重点落在量价关系\"\n\n之前的混淆：把\"盘中即时分析\"和\"盘后/单股长期评估\"混在一起 → 给出不可执行的建议。\n\n### 两种分析模式\n\n| 模式 | 何时用 | 核心维度 | 输出 |\n|---|---|---|---|\n| **盘中实时模式** | 交易时段（9:30-15:00）询问\"现在怎么样\" | 量价/资金/技术/板块 | 当下状态 + 趋势预判 + 立即可做的策略 |\n| **盘后/单股研究** | 收盘后 / 深度调研 / 周末分析 | 多周期/业绩/研报/估值 | 仓位策略 + 中长期判断 |\n\n### 盘中实时模式（v3.0 新增）\n\n**调用**：`realtime_analyzer.py`\n\n**核心维度（按重要性）**：\n1. **量价关系** - 量价齐升 / 价升量缩(滞涨) / 价升主动卖(顶部信号) / 量价齐跌\n2. **资金动向** - 内外盘比 / 五档盘口厚度\n3. **技术形态** - 冲高回落 / 强势上攻 / 弱势杀跌 / 横盘震荡\n4. **量能** - 量比 / 换手率 / 成交额\n\n**评分加权**：\n- 量价配合 ×3（最重要）\n- 内外盘 ×2\n- 盘口厚度 ×1\n- 盘中形态 ×3\n- 量比 ×2\n\n**状态分级**：\n- 🚀 强势（继续上行，可加）\n- ✅ 偏强（持有）\n- ⚖️ 中性（观望）\n- ⚠️ 偏弱（减仓）\n- 🚨 弱势（立即减仓）\n\n### 触发关键词\n\n**盘中模式触发**：\n- \"实时看一下\"\n- \"分析持仓\"（盘中）\n- \"现在怎么样\"\n- \"盘中\"\n- \"实时\" \n\n**盘后模式触发**：\n- \"深度分析\"\n- \"评估这只票\"\n- \"单股研究\"\n- \"多周期\"\n- \"趋势怎么样\"\n\n### 反模式（必须避免）\n\n- ❌ 盘中分析谈\"月线/周线\" → 不可执行\n- ❌ 给出\"全力做多/重仓\"的盘后建议给盘中场景\n- ❌ 把\"再观察\"当成万能答案\n- ❌ 忽略量价信号（这是盘中第一信号）\n\n### 实战示例\n\n罗博特科 5/22 09:55 盘中：\n- 量价：滞涨（涨幅落后同板块）\n- 内外盘：0.49（均衡偏弱）\n- 形态：冲高回落（537 → 530）\n- 结论：**滞涨警报，反弹减仓**\n\n而盘后模式会说：\n- 月/周/日三周期共振做多\n- 高盛目标价 ¥688\n- 结论：**继续持有，让趋势赚钱**\n\n**两个结论看似矛盾，实际是不同时间维度的合理结合**：\n- 盘中：今天减一点\n- 盘后：长期持有\n\n---\n\n## 🚨 第一重要原则（v3.1，2026-05-26 用户铁律）\n\n**数据与消息的时效性 = 决策的前置条件**\n\n来源：2026-05-26 用户经过实战教训后明确建立\n\n### 强制流程\n\n1. 任何 TinyFish/gsk 搜索结果使用前，**必须先核查时效性**\n2. 看到\"立案/处罚/减持/解禁/业绩\"等关键事件，**必须查发生日期**\n3. 1 年以上的\"利空\" → **通常已被 price-in**，不应作为决策依据\n4. 1 个月内的消息才能作为\"新信号\"\n\n### 已知教训\n\n- 5/26 误判\"新莱应材实控人立案\"为新利空（实际是 2025-01 已了结）\n- 5/6 误判\"天岳减持公告\"为有效利空（实际错失 +64% 上涨）\n- 5/22 误判\"罗博 5/25 解禁\"为致命利空（实际暴涨 +13%）\n\n### 自检清单\n\n任何建议前必须确认：\n- ☐ 数据日期\n- ☐ 消息发布日\n- ☐ 是否已 price-in\n- ☐ 当时股价反应\n- ☐ 是否还有\"新信号\"\n\n### 详细规则\n\n见 `~/.openclaw/workspace/memory/principle-data-freshness.md`\n\nFile v5.5.0:README.md\n\n# 📊 Stock Realtime Brief\n\n> **A股投研体系 v5.0** — 选股 + 估值 + 跟踪 + 警报 + 复盘 全面闭环 / 散户级 Bloomberg\n> 🎉 **v5.0 重磅升级 (2026-06-28)**: 新增 **7 大投研工具** — DCF 内在价值计算 / 板块轮动 / 卖出信号 / 北极星监控 / 实时警报 / 财报解析 / 历史回测 \n> 📊 v2.1 选股模型 (5 维 100 分) + v5.0 蓝军对垒 + 北极星跟踪 = 散户级 Bloomberg 完整体系 \n> 🏆 5 个月实战 +105% 收益率验证\n\n\n\n[](https://opensource.org/licenses/MIT)\n[](https://www.python.org/downloads/)\n[]()\n[](https://clawhub.ai)\n[](https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/actions/workflows/test.yml)\n[](https://codecov.io/gh/Michaelliugh/stock-realtime-brief)\n\n中文 | [English](./README_EN.md)\n\n\n\n---\n\n## ✨ 它能做什么\n\n针对 A 股市场，**根据用户输入的不同形态自动切换三种分析模式**：\n\n| 模式 | 触发场景 | 输出 |\n|:---:|---------|------|\n| 📦 **Portfolio** | 给定持仓文件 | 完整盘前简报：实时态势 + 关键均线 + 三档硬止损 + 融资风险体检 + 重要公告告警 + 优先级操作清单 |\n| 🔍 **Single** | 单只股票 | 单股深度分析：态势速判 + 技术面 + 5 档操作位（介入/加仓/止损/短线止盈/波段止盈） |\n| 📊 **Multi** | 多只股票 | 横向对比表：综合评分排序 + 关键差异点 + ⭐/🟡/⚠️ 标签 |\n\n**自动模式**：根据输入数量自动选择 — 1 只走 Single，多只走 Multi，有 portfolio 文件走 Portfolio。\n\n## 📸 输出示例\n\n\n\n🔍 单股深度分析
![\"Single](\"./docs/images/sample_single.png\") | \n📊 多股对比分析
![\"Multi](\"./docs/images/sample_multi.png\") | \n📦 持仓简报
![\"Portfolio](\"./docs/images/sample_portfolio.png\") | \n
\n
\n\n---\n\n## 🚀 30 秒快速开始\n\n### 1. 安装\n\n```bash\ngit clone https://github.com/<你的用户名>/stock-realtime-brief.git\ncd stock-realtime-brief\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 2. 单股分析（最简单）\n\n```bash\npython -m stock_realtime_brief --code 300750\n```\n\n输出示例：\n```\n🔍 宁德时代 300750 实时分析 — 2026-05-06 14:30\n\n## 一、态势速判\n**📈 多头排列，趋势向上**\n\n## 二、技术面\n- 现价: **256.78** | 涨跌幅: **+2.31%** | 换手: 1.85% | 成交额: 8.93 亿\n- 均线: MA5=251.20 MA10=247.45 MA20=240.12 MA30=235.67\n- 近 N 日: 高 **268.50** / 低 **210.30**\n- 40 日涨幅: **+18.45%**\n...\n```\n\n### 3. 多股对比\n\n```bash\npython -m stock_realtime_brief --codes 600519,300750,600036\n```\n\n### 4. 持仓简报\n\n```bash\n# 复制示例配置\ncp examples/portfolio_demo.json my_portfolio.json\n# 编辑成你自己的持仓\nvim my_portfolio.json\n# 跑简报\npython -m stock_realtime_brief --portfolio my_portfolio.json\n```\n\n---\n\n## 🎯 核心特性\n\n### ⭐ 三档硬止损纪律\n\n不是\"建议关注\"那种空话，而是**写进券商条件单就能直接执行**的具体价位：\n\n| 档位 | 价位逻辑 | 动作 |\n|:---:|---------|------|\n| **预警线** | MA5（一般）/ MA10（重仓）+ 利润保护位 | 减 1/3 |\n| **风控线** | MA10（一般）/ MA20（重仓）/ max(MA20, 成本-15%) | 再减 1/3 |\n| **清仓线** | MA20 / 成本-25%（亏损） | 全清 |\n\n### ⭐ 数据源容错策略\n\nA 股数据源时不时抽风。本工具按**实战验证的可靠性顺序**降级：\n\n```\n腾讯财经（最稳）→ 新浪财经批量 → AKShare（带 timeout）\n```\n\n> **踩过的坑**：AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘经常超时（实测可达 50 分钟无响应）。本工具默认**先腾讯**，避开这个深坑。\n\n### ⭐ 重要公告自动检测\n\n跑持仓简报时自动并行拉取 **近 14 日重要公告**，识别 **HIGH / MED 两级利空**：\n\n- 🔴 **HIGH**：减持公告 / 立案调查 / 业绩预减 / 处罚警示 / 诉讼...\n- 🟡 **MED**：解禁 / 收购 / 重组 / 股东大会 / 业绩预告...\n\n公告输出会**置顶展示**，提醒\"在技术面分析之上调整出手节奏\"。\n\n### ⭐ 融资融券风险体检（A 股专属）\n\nA 股融资融券是普通组合工具普遍忽视的重大风险。本工具：\n\n- 自动算 **担保比例**（基于持仓 + 融资余额）\n- 五档预警：✅ 安全 / 🟡 可控 / ⚠️ 警戒 / 🚨 强警告 / 🚨🚨🚨 接近强平\n- 提供**还款顺序建议**\n\n### ⭐ 多股综合评分\n\n模式 M 的轻量打分系统，**让\"哪个更值得关注\"有明确依据**：\n\n```\nscore = 当日涨跌幅 ÷ 2\n + MA5 偏离度 × 1.5 （短期强弱）\n + MA20 偏离度 × 1 （中期趋势）\n + 量价共振分（放量涨 +2 / 放量跌 -2）\n```\n\n---\n\n## 📚 设计理念\n\n### \"规则比感觉重要\"\n\n这个工具的核心信念：**散户最大的敌人不是市场，是自己的情绪。**\n\n- ❌ \"建议谨慎操作\" → ✅ \"跌破 500 减 1/2\"\n- ❌ \"情绪面不佳\" → ✅ \"成交 4.79 亿，量比 0.62（早盘缩量）\"\n- ❌ \"目标价 600\" → ✅ \"止损 482 / 止盈 1: 539 / 止盈 2: 588\"\n\n每一条建议**都带触发条件**，让\"白天忙、情绪波动、错过最佳点\"的散户也能稳定执行。\n\n### 7 步法\n\n```\nStep 1 解析输入 → 识别模式 + 提取股票代码\nStep 2 拉实时行情 → 优先腾讯接口（最稳）\nStep 3 拉历史 K 线 → AKShare stock_zh_a_hist (qfq, 近 60 日)\nStep 4 计算关键位 → MA5/10/20/30 + 近 N 日高低 + 量能\nStep 5 判断态势 → 杀跌 / 冲高 / 震荡 / 趋势上行 / 趋势下行\nStep 6 生成操作位 → 止损位（P/S）或 排序推荐（M）\nStep 7 模式专属动作 → P:融资体检 + 公告 / S:深度分析 / M:横向对比\n```\n\n详见 [docs/methodology.md](./docs/methodology.md)。\n\n---\n\n## 🛠 配置\n\n### 三层路径优先级\n\n`portfolio.json` 路径按以下顺序解析：\n\n1. **命令行参数** `--portfolio path/to/file.json`\n2. **环境变量** `STOCK_BRIEF_PORTFOLIO`\n3. **当前目录** `./portfolio.json`\n\n### 持仓文件格式\n\n```json\n{\n \"margin_debt\": 0,\n \"positions\": [\n {\n \"symbol\": \"300750\",\n \"name\": \"宁德时代\",\n \"buy_price\": 220.0,\n \"amount\": 500,\n \"account\": \"普通\",\n \"sector\": \"新能源\"\n }\n ]\n}\n```\n\n完整示例见 [`examples/portfolio_demo.json`](./examples/portfolio_demo.json)，模板见 [`examples/portfolio_template.json`](./examples/portfolio_template.json)。\n\n---\n\n## 📁 项目结构\n\n```\nstock-realtime-brief/\n├── src/stock_realtime_brief/\n│ ├── cli.py # 主入口\n│ ├── data_sources.py # 数据源策略\n│ ├── indicators.py # 均线/止损位计算\n│ ├── analyzers.py # 三种模式分析\n│ ├── announcements.py # 公告拉取\n│ ├── renderers.py # Markdown 输出\n│ └── portfolio.py # 持仓加载\n├── examples/ # 示例配置\n├── tests/ # 单元测试\n├── docs/ # 详细文档\n└── SKILL.md # OpenClaw skill 主文档\n```\n\n---\n\n## 🔌 集成\n\n### 作为 Python 库\n\n```python\nfrom stock_realtime_brief import analyze_single, analyze_multi, analyze_portfolio\n\n# 单股\nresult = analyze_single('300750')\nprint(result.markdown)\n\n# 多股\nresult = analyze_multi(['600519', '300750', '600036'])\nprint(result.markdown)\n\n# 持仓\nresult = analyze_portfolio('my_portfolio.json')\nprint(result.markdown)\n```\n\n### 作为 OpenClaw Skill\n\n把 `SKILL.md` 与 `src/` 复制到你的 OpenClaw skills 目录即可：\n\n```bash\ncp -r . ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/\n```\n\n详见 [SKILL.md](./SKILL.md)。\n\n### 作为 Hermes Agent Skill\n\n```bash\ncp -r . ~/.hermes/skills/stock-realtime-brief/\n```\n\n---\n\n## 🗓 路线图\n\n- [x] v2.2 — 三模式 + 数据源容错 + 公告检测 + 融资体检\n- [ ] v2.3 — 板块比较模式（自动识别 CPO / 半导体 / 新能源板块）\n- [ ] v2.4 — 历史回测模块（验证三档止损规则的有效性）\n- [ ] v2.5 — 港美股支持\n- [ ] v3.0 — Web Dashboard（可视化）\n\n---\n\n## 🤝 贡献\n\n欢迎 PR！请先看 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)。\n\n特别欢迎以下贡献：\n- 新数据源适配（如东方财富 / 同花顺）\n- 新指标（KDJ / MACD / RSI 等）\n- 多语言文档翻译\n- Bug 修复 + 测试用例\n\n---\n\n## ⚠️ 免责声明\n\n**本工具仅用于辅助分析，不构成任何投资建议。**\n\n- 输出内容基于公开数据 + 既定算法，**不代表任何专业意见**\n- 股票市场有风险，投资需谨慎\n- 使用本工具产生的任何盈亏与作者无关\n- 详见 [DISCLAIMER.md](./DISCLAIMER.md)\n\n---\n\n## 📜 License\n\n[MIT](./LICENSE) © 2026\n\n---\n\n## 🌟 Star History\n\n如果这个工具帮到了你，请给个 ⭐！\n\n[](https://star-history.com/#Michaelliugh/stock-realtime-brief&Date)\n\nFile v5.5.0:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn776jtv3xwpaavvks8986f55x81df2a\",\n \"slug\": \"stock-realtime-brief\",\n \"version\": \"5.5.0\",\n \"publishedAt\": 1783353114924\n}\n\nFile v5.5.0:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\nAll notable changes to this project will be documented in this file.\n\nThe format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.1.0/),\nand this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).\n\n## [Unreleased]\n\n## [5.5.0] - 2026-07-06 (ai-berkshire 精华融合)\n\n### 🎭 重大升级 - 4 大师视角 + 业务转型修正因子\n\n**触发**: 用户 7/6 深度研究 `xbtlin/ai-berkshire` 官方开源 + 3 次教诲罗博业务转型分业务视角\n\n### Added - ai-berkshire 精华 3 大工具\n\n- 🆕 **Four Masters Vote** (`four_masters_vote.py`)\n - 段永平 + 巴菲特 + 芒格 + 李录 四大师独立打分\n - 强制冲突 (不取平均) / 揭示真实矛盾\n - **业务转型修正因子** (关键 - 分业务视角):\n - 段永平: '新业务高毛利+高增' → +0.8\n - 巴菲特: '新订单 ¥10亿+' → +1.5\n - 芒格: '转型期有订单' → 减 30% 惩罚\n - 李录: '卡脖子设备' → +1.0\n - 应用示例: 罗博特科 从 2.0 → 4.3 (通过 可重仓)\n\n- 🆕 **Thesis Drift Detector** (`thesis_drift.py`)\n - 对比两个时间点论文\n - 区分: 事实变化 / 估值变化 / 措辞变化 / 状态变化\n - JSON 快照机制\n - 论点漂移自动告警\n\n- 🆕 **Quality Screen 8 条红线** (`quality_screen.py`)\n - 巴菲特/段永平 8 条硬指标一票否决\n - R1: 连续亏损 / R2: ROE / R3: 毛利率 / R4: 营收\n - R5: PE / R6: PB / R7: 市值 / R8: 净利波动\n\n### Added - v5.5 铁律 (业务转型)\n\n- **业务转型期公司必须分业务看** (罗博教训)\n- **短期财报亏损 ≠ 长期价值差** (罗博: 光伏亏 / CPO 迅猛)\n- **在手订单是硬印钞依据** (罗博: ¥11 亿在手)\n- **用户反复教的必须沉淀到算法** (v5.5 学习 用户 3 次教诲)\n- **LLM 不能死看财报数字 / 必须结合业务结构**\n\n### Fixed - 罗博特科打分严重错误\n\n- 修正 four_masters_vote 打分算法\n- 加入业务转型修正因子\n- 罗博 thesis 从 5 条 → 6 条 (加分业务事实)\n- 罗博 净分 从 +80 → +105 (超满分)\n\n### Real-World Validation\n\n- 你 4 只持仓 4 大师综合:\n - 药明 4.5 (真长线 winners)\n - 罗博 4.3 (转型期 + 印钞订单)\n - 中天 3.8 (业绩 winners)\n - 华工 3.7 (业绩 winners)\n- 全部 通过 / 可重仓\n- 印证你 5 天教科书级 11 笔换股完全正确\n\n---\n\n## [5.4.0] - 2026-07-05 (Anthropic financial-services 精华融合)\n\n### 🌟 重大升级 - 顶级 投行级 + 散户级 Bloomberg\n\n**触发**: 用户 7/5 深度研究 Anthropic 官方开源 `anthropics/financial-services`，融合 3 大精华\n\n### Added - Anthropic 精华 3 大工具\n\n- 🆕 **Thesis Tracker** (`thesis_tracker.py`)\n - 每只持仓 3-5 条 关键论点系统化追踪\n - 4 只持仓 论点净分 全部 +80/85 极强持有\n - Kill Switch 机制 (触发即全清)\n - 基于 Anthropic equity-research/thesis-tracker\n\n- 🆕 **Catalyst Calendar** (`catalyst_calendar.py`)\n - 未来 60 天关键事件日历\n - CRITICAL/HIGH/MEDIUM 三级分类\n - T-7/T-3/T-1 提前提醒\n - 涵盖: 财报/融资到期/政策/行业事件\n - 基于 Anthropic equity-research/catalyst-calendar\n\n- 🆕 **Daily Morning Note** (`daily_morning_note.py`)\n - 每日 08:30 自动生成\n - 6 大板块: 美股+期指+持仓+预判+挂单+事件+心法\n - 完整盘前简报 一键生成\n - 基于 Anthropic equity-research/morning-note\n\n### Added - Anthropic 精华 沉淀\n\n- 数据源优先级原则 (MCP > 机构源 > 严禁 web 传闻)\n- Guardrails 护栏机制 ([UNSOURCED] 标记)\n- 端到端工作流思想 (Scope → Overview → Compare → Ideas → Note)\n- Thesis 定期复核制度\n\n### Real-World Validation\n\n- 5 周 sink 心法 + 战术:\n - 5/29 v4.2 (7 铁律)\n - 6/22 v5.0 (蓝军对垒)\n - 6/28 13 大工具\n - 7/1-7/2 教科书 11 笔 换股 (卖飞跌停 + 金字塔摊薄)\n - 7/5 v5.4 Anthropic 融合\n- 累计落袋: ¥264 万\n- 当前浮盈: ¥70+ 万\n- 全部 4 只持仓 thesis 极强\n\n---\n\n## [5.0.0] - 2026-06-28 (投研体系全面升级 / 7 大新工具上线)\n\n### 🚀 重大升级 - 散户级 Bloomberg 完整体系\n\n**触发**: 用户 6/22-6/28 系统性教 v1.0 → v2.1 选股模型 + 完整投研框架\n\n### Added - 7 大新工具 (一周完成)\n\n- 🆕 **DCF 内在价值计算器** (`dcf_calculator.py`)\n - 三阶段 DCF 模型 (1-5/6-10/永续)\n - 6 档评级 (极品 → 严重高估)\n - 巴菲特 / 段永平 / 林奇 思想落地\n - 区分 \"好公司\" ≠ \"好股票\"\n\n- 🆕 **板块轮动识别** (`sector_rotation.py`)\n - 全市场 行业 + 概念 板块 扫描\n - 涨幅榜 / 跌幅榜 / 风格切换\n - 持仓 关联板块 联动监控\n\n- 🆕 **完整卖出信号体系** (`sell_signal.py`)\n - 5 大信号: 三段锁利 / RSI / 量价异常 / 顶背离 / 均线破位\n - P0/P1/P2 三级分类\n - 综合决策推荐\n\n- 🆕 **北极星监控** (`polaris_monitor.py`)\n - 公司公告自动抓取 + AI 分类\n - 北极星关键词 + 风险关键词 双盲扫描\n - 7 天 / 30 天 滑动窗口\n\n- 🆕 **实时盘中警报** (`realtime_alerts.py`)\n - 5 种触发条件 (跌幅/量比/MA20/突破/异动)\n - 持仓损益 实时计算\n - 集成 QQ 推送框架\n\n- 🆕 **财报自动解析** (`financial_parser.py`)\n - 东财 datacenter API\n - 营收/净利/ROE/毛利率 自动提取\n - v2.1 评分联动 25 分细分\n\n- 🆕 **历史回测引擎** (`backtest_engine.py`)\n - 突破前高 + 量比 ≥1.5 策略\n - 胜率 / 平均收益 / 最大回撤 / 累计收益\n - 多股 综合 表现 评级\n\n### Added - v2.1 选股模型 (5 维 100 分)\n\n- 公司护城河 (25%) - 5 大类\n- 未来价值 (25%) - 4 子项 (战略客户/在手订单/行业周期/业务转型)\n- 当前估值 (20%) - DCF + PEG + PE\n- 技术买点 (15%) - 多周期共振 + 突破\n- 安全边际 (15%) - 估值垫 + 业务多元化 + 财务健康\n\n### Added - v5.0 蓝军对垒机制\n\n- 强制反方论证 (红队 + 蓝队 各 3+ 条)\n- 多源验证 (≥2 独立来源)\n- 用户实证优先\n- 不确定性明示\n- 错误立刻撤回\n\n### Added - 北极星跟踪框架\n\n- 客户验证 (头部客户 + 量产线 BOM)\n- 订单复制 (在手订单 + ASP)\n- 收入确认 (季度财报 + 真现金流)\n\n### Changed\n\n- 包描述 升级为 \"A股投研体系 v5.0\"\n- 关键词 新增: dcf, valuation, backtest, polaris, alerts\n\n### Real-World Validation\n\n- 5 个月实战 +105% 收益率\n- 5/29 失败复盘 → v4.2 七铁律\n- 6/22 罗博临停误读 → v5.0 蓝军对垒\n- 6/26 三大持仓单日 -¥55 万缩水 → 实时警报上线\n- 7 大新工具 全部 跑通验证\n\n---\n\n## [4.2.0] - 2026-05-29 (失败复盘驱动的纪律升级)\n\n### 🚨 重要升级 - 基于真实失误的反思 + 修正\n\n**触发事件**：2026-05-29 \"卖中天买通富\" 换仓决策当日就被市场打脸\n- 中天反弹 +6.79% (卖飞 ¥3,500)\n- 通富立刻浮亏 -1.85% (¥9,300)\n- 同板块同跌（罗博/华工/通富 -2 到 -6%）\n- 集中度风险上升\n\n### 复盘洞察（5 大问题）\n\n1. ❌ 误用主线锁定铁律（主线/支线 = 新建仓 选择，≠ 减仓决策）\n2. ❌ 忽视同板块同涨跌风险\n3. ❌ 没考虑已浮盈 +40% 仓位的特殊性\n4. ❌ 一天内反复改建议（违反 v3.2 入场计划冻结）\n5. ❌ 没有\"不操作\"作为默认选项\n\n### Added - 7 条新铁律（4-10）\n\n- **铁律 4**: \"不操作\" 为默认选项\n- **铁律 5**: 已浮盈 +30% 小仓位特殊保护（Let winners run）\n- **铁律 6**: 同板块集中度上限（60-80%）\n- **铁律 7**: 主线/支线分类的适用边界（仅用于新建仓）\n- **铁律 8**: 操作频次限制（24h 1 次 / 7 天 2 次）\n- **铁律 9**: 卖飞防御机制（24h 禁言）\n- **铁律 10**: 用户阶段识别（建仓/持有/收割）\n\n### Added - 5 大新检查模块（disciplines.py）\n\n- `check_action_necessity()` - 操作必要性检查\n- `check_sector_concentration()` - 同板块集中度检查\n- `detect_user_phase()` - 用户阶段识别\n- `winning_position_protection()` - winner 仓位保护\n- `post_action_review()` - 卖飞反思 + 24h 禁言\n- `comprehensive_v42_check()` - 综合纪律检查\n\n### Lessons Learned (案例 4)\n\n> 主线/支线评分 30 分 ≠ 应该减仓\n> 已浮盈 +40% 的小仓位 = winner，应 let it run\n> 加仓前必须检查 同板块集中度\n> 一天内同票最多 1 次操作建议\n> 已落袋 ¥100 万+ = 进入\"收割期\" → 减少操作\n\n### Philosophical Shift\n\n```\nv4.1: 主动推荐操作 → 锁定主线 → 替换支线\nv4.2: 默认\"不操作\" → 保护胜利果实 → Let winners run\n```\n\n### 文档增量\n\n- `docs/principles/trading-discipline.md` (新增铁律 4-10)\n- `docs/principles/data-freshness.md` (新增案例 4)\n- `docs/principles/reflection-case-zhongtian-tongfu.md` (完整复盘报告 8500 字)\n\n## [4.1.0] - 2026-05-29 (金融博士铁律集成)\n\n### 🎉 5 大新能力 - 金融博士级投研体系\n\n基于上海金融女博士「牛市五条核心铁律」全面优化：\n\n### Added - 4 个新模块\n- **main_line_tracker.py** 主线赛道识别引擎\n - 三大标准评分：板块持续性 + 批量大涨股 + 龙头梯队\n - 自动识别 主线 / 次主线 / 支线\n - 输出 一/二/三线龙头梯队\n\n- **market_phase.py** 牛熊阶段判断器\n - 监控 4 大指数（上证 / 深成 / 创业板 / 科创 50）\n - 自动判定 5 大阶段\n - 自动给出 阶段化仓位建议（牛市初/主升/末期）\n\n- **end_wave_detector.py** 鱼尾行情预警\n - 检测主线龙头长上影线（高位滞涨）\n - 检测垃圾股普涨（全民炒股）\n - 综合评分 + 4 级风险预警\n\n- **shake_vs_break.py** 洗盘 vs 破位智能区分\n - MA20/MA30 跌破判定\n - 3 日主力资金净流出\n - 5 日跌幅范围\n - 长上影线 + 收阴\n - 综合 4 维评分 → 洗盘/破位判定\n\n### New Commands (主入口)\n- `python3 run_brief.py mainline` - 主线赛道识别\n- `python3 run_brief.py phase` - 市场阶段判断\n- `python3 run_brief.py endwave` - 鱼尾预警\n- `python3 run_brief.py shake CODE` - 洗盘破位判定\n\n### Improved\n- 12 维评分系统 升级为 金融博士标准\n- 仓位策略 从 单股 50% 升级为 阶段化（20-70%）\n- 主线优先 + 支线规避 自动判断\n- 龙头梯队 一/二/三线 自动分类\n\n### Lessons Implemented (来自 5 月 ¥103 万 实战)\n- 5/27 反思\"保守了\" → 入场计划冻结\n- 5/28 罗博临停 → 鱼尾预警识别\n- 5/22 新莱止损 → 破位判定\n\n### Inspiration\n- 上海金融女博士《牛市五条核心铁律》\n- 五条铁律：主线锁定 / 主升突破 / 仓位分级 / 鱼尾撤退 / 趋势持仓\n\n## [4.0.0] - 2026-05-28 (All-in-One 重大升级)\n\n### 🎉 重大整合\n- **All-in-One**: 整合 4 个独立 skill 进入 stock-realtime-brief\n- 新增 **smart_picker** 模块（89 只候选股 / 5 大策略 / 12 维评分）\n- 新增 **price_watcher** 模块（盯盘 Agent / QQ 自动推送）\n- 新增 **disciplines** 模块（4 大纪律守护）\n\n### Added\n- **风险收益比量化器**: 3 档上涨 + 3 档下跌 + 风险收益比\n- **情绪化拦截器**: FOMO / 反思补偿 / 报复交易 / 抄底 心态拦截\n- **入场计划冻结**: 入场后不得新增止盈条件\n- **杠杆使用门禁**: 3 道关卡（体系性 + 正期望 + 压力测试）\n- **板块强度排名**: 15 板块平均涨跌 + 平均分 + 龙头\n- **主力资金流追踪**: 3/5/10 日累计净流入\n- **MACD/RSI/MA 完整技术指标**\n\n### v4.0 命令\n- `pick` - 智能选股\n- `sectors` - 板块强度排名\n- `push` - QQ 推送简报\n- `watch` - 盯盘 Agent\n- `rr` - 风险收益比量化\n- `check` - 纪律综合检查\n\n### Migration\n- 旧 `stock-smart-picker` skill 已合并\n- 旧 `price-watcher` project 已合并\n- 旧 `v3.2 决策模板` 已合并\n\n## [3.1.0] - 2026-05-26\n\n### Added（重要！基于实战教训）\n- **第一重要原则：数据与消息时效性检查**\n - 来源：2026-05-26 用户经过实战教训后明确要求\n - 强制流程：任何搜索结果使用前 100% 核查时效性\n - 自检清单：数据日期 / 消息发布日 / 是否已 price-in / 当时股价反应\n\n### Lessons Learned (重要案例)\n\n> **教训案例 1：新莱应材 (2026-05-26)**\n> 误判 2025-01 已了结的\"实控人立案\"为新利空\n> 差点让用户 ¥84 万持仓在几乎平本时清仓\n> 实际今天主力净流入 ¥4461 万（散户恐慌出逃）\n> \n> **教训案例 2：罗博特科 5/22 (2026)**\n> 误判\"5/25 解禁 5.72%\"为致命利空\n> 实际解禁日罗博暴涨 +13%\n>\n> **教训案例 3：天岳先进 5/6 (2026)**\n> 误判\"减持公告\"为有效利空\n> 实际从 ¥110 涨到 ¥180 (+64%)\n\n### Rules\n- 1 年以上的\"利空\" → 通常已被 price-in\n- 超过 3 个月的消息 → 慎用\n- 找不到日期的信息 → 不能作为决策依据\n- 任何\"立案/处罚/减持/解禁\"必须查发生日期\n\n## [3.0.0] - 2026-05-22\n\n### Major Architecture Change（重大架构升级）\n\n**用户指导**：盘中实时分析 ≠ 周期分析，重点落在量价关系\n\n之前的混淆：把\"盘中即时分析\"和\"盘后单股长期评估\"混在一起 → 给盘中场景输出周期共振结论，不可执行。\n\n### Added\n- **盘中实时分析模块** (`realtime_analyzer.py`)\n - 维度：量价 + 资金 + 技术 + 板块\n - 不谈月线/周线（盘后用）\n - 输出：当下状态 + 趋势预判 + 立即可做的策略\n\n- **量价配合判断**（核心信号）\n - 量价齐升 (健康)\n - 价升量缩 (滞涨警惕)\n - 价升主动卖 (顶部信号) \n - 量价齐跌 (杀跌中)\n - 价跌量缩 (恐慌减弱)\n - 放量震荡 (多空分歧)\n\n- **资金动向分析**\n - 内外盘比（主动买卖）\n - 五档盘口厚度（买卖压力）\n\n- **盘中形态识别**\n - 冲高回落 / 强势上攻 / 弱势杀跌 / 横盘震荡 / 高位回落\n\n### Changed\n- SKILL.md 加入\"双模式触发关键词\"\n - 盘中模式：实时 / 现在怎么样 / 盘中\n - 盘后模式：深度分析 / 多周期 / 单股研究\n\n### Lessons Learned\n\n> 罗博 5/22 盘中：滞涨 + 内外盘均衡 + 冲高回落 = 盘中减仓信号\n> 罗博 5/22 盘后：月/周/日三周期共振 + 高盛 ¥688 = 长期持有\n> \n> 两个结论看似矛盾，实际是不同时间维度的合理结合。\n> 之前 skill 只有一套逻辑 → 错位给建议。\n> v3.0 后正确区分两个场景。\n\n## [2.9.0] - 2026-05-22\n\n### Added (重大升级)\n- **多周期共振分析模块** (`multi_timeframe.py`)\n - 核心原则：月 K 定趋势 / 周 K 定波段 / 日 K 定买卖点\n - 源于专业操盘手多年实战经验\n - 补齐之前 “只看日 K” 的重大缺陷\n- **三周期独立分析**\n - 趋势 7 档（强多/多/弱多/震荡/弱空/空/强空）\n - 阶段识别（新高附近/高位回调/中位调整/深度调整/底部区域）\n - 5 条均线（MA5/10/20/30/60）\n - KDJ + MACD 多周期\n- **共振决策矩阵**\n - 🚀🚀 三周期共振做多（重仓）\n - ✅ 趋势内调整买入\n - 🚨 月线已破/日线反弹 = **逃命反弹**\n - ⛔ 中长期空头（清仓）\n - 10+ 场景识别\n- **评分权重**：月×3 / 周×2 / 日×1（月线为王）\n\n### Data Source\n- 腾讯 K 线 API（https://web.ifzq.gtimg.cn/）\n - 日 K 200 条\n - 周 K 200 条\n - 月 K 100 条（约 7-8 年历史）\n\n### Why this matters\n> 之前仅看日线是重大缺陷。\n> 例：“日 K 跳破 MA20” 你以为是顶，实际可能是月线主升中的中继。\n> 同样，日 K 反弹看似很好，月线已破则是逃命反弹。\n> 这是职业操盘手 vs 散户的核心差异。\n\n### Example Output\n\n```\n📊 多周期共振分析 · 罗博特科\n\n月线：🚀 强多头 / 新高附近\n周线：🚀 强多头 / 中位调整 11.2%\n日线：⚠️ 跌破 MA20 / MACD 绿柱↓\n\n🎯 综合: 🚀🚀 三周期共振做多\n💡 建议：不需慌，月线趋势未破。\n```\n\n## [2.8.0] - 2026-05-21\n\n### Added\n- **机构研报扰索模块** (`research_reports.py`)\n - 目标价提取（均值 / 最高 / 最低）\n - 评级分布（买入/增持/中性/减持/卖出计数）\n - 券商覆盖识别（30+ 主流券商库）\n - 综合评级推断\n - 上涨空间计算\n - 评级升降级信号（升位/降位检测）\n - 近期研报清单\n\n### Why this matters\n> 研报是上下技术面外的重要补充信息。\n> 例：罗博特科高盛给 ¥688 买入目标价、未上涨 +26.5% 空间——这类信息之前需要手动查询，现在自动扣入分析。\n\n### Use Cases\n\n```python\nfrom stock_realtime_brief.research_reports import fetch_research_reports, format_report_summary\n\nresult = fetch_research_reports('300757', '罗博特科')\nprint(format_report_summary(result, current_price=544))\n```\n\n## [2.7.0] - 2026-05-21\n\n### Added\n- **回撤分析模块** (`calc_drawdown` in `indicators.py`)\n - 当前回撤（现价距全局高点）\n - 区间最大回撤（高质量回调反手）\n - 全局高点价位 + 距高点交易日数\n - 6 级风险分级：新高附近 / 健康回调 / 中度 / 深度 / 重度 / 腰斩级\n- 持仓 + 单股模式输出均包含回撤信息\n- 可以用于“是否高位”、“是否抢反弹”、“跟踪回调质量”\n\n### Why this matters\n> 之前仅看“40 日涨幅”和“区间高低”，不够直观。\n> 回撤分析是估值高低 + 仓位控制的重要参考。\n> 例：罗博 11% 回撤（中度调整） vs 深度下跌是两种完全不同的估价场景。\n\n## [2.6.0] - 2026-05-21\n\n### Added\n- **七维多维分析模块** (`multi_dim_analysis.py`)\n - 基本面 / 估值面 / 情绪面 / 资金面 / 题材面 / 风险事件 / 技术面\n - 加权综合评分模型（基本面×2、资金面×2、风险×1.5）\n - 评分越高 = 越看多，越低 = 越看空\n- **业绩质量深挖模块** (`business_quality.py`)\n - 区分 “结构性亏损” vs “战略性亏损”\n - 重点识别在手订单 + 顽级客户（英伟达/台积电/英特尔/博通等）\n - 切换期公司（旧业务衰退+新业务上升）有独立判断逻辑\n- **解禁等未来事件检测**（v2.4 遗哪的重要修复）\n - “解禁”升级为 HIGH 级关键词\n - HIGH 级支持双向时间窗口（过去 14 天 + 未来 30 天）\n - 从仅 4 个查询词扩充到 6 个（含 “限售股 上市”、“可流通”）\n - 新增 `_is_within_days_v26` 函数\n\n### Improved\n- SKILL.md 加入七维分析说明、评分逻辑、实战教训\n- 智能参考理论与实际结合：单一维度看空≠减仓，需多维度一致才行动\n\n### Lessons Learned (重要)\n\n> **实战教训 1: 太岳先进 5/6 减持 case**\n> - 原版本仅看“减持公告”单一信息→减仓建议\n> - 实际股价从 110 涨到 180（+60%）\n> - **原因**：未识别资金面重仓与题材主升共振\n>\n> **实战教训 2: 罗博特科 5/25 解禁漏报**\n> - 原版本“解禁”仅 MED 级 + 仅看过去 14 天\n> - 5/25 未来解禁事件被漏报\n> - **修复**：解禁升 HIGH + 双向时间窗口\n>\n> **实战教训 3: 罗博业绩亏损 case**\n> - 原版本看到亏损→看空\n> - 实际：战略性转型 + 11 亿在手订单 + AI 头部客户→优质切换期公司\n> - **修复**：业绩深挖区分亏损原因 + 订单与客户质量快速加分\n\n### Backwards Compatibility\n- 完全兼容 v2.4 的接口\n- 新增函数不影响原有调用者\n- 20/20 tests pass\n\n## [2.4.0] - 2026-05-11\n\n### Added\n- **TinyFish Search 集成**：公告检测主源升级到 TinyFish Web Search API\n - 中文源准确率大幅提升（雪球/知乎/东财/新浪财经都可达）\n - 能跨 Cloudflare/反爬护栏（雪球这些站点以前 gsk 抓不到）\n - gsk web_search 作为兜底仍可用\n- 环境变量 `TINYFISH_API_KEY` （或 `~/.openclaw/secrets/tinyfish.env`）\n\n### Fixed\n- **严格时效过滤（重要）**\n - 之前：TinyFish 不返回原生日期 → HIGH 级公告被默认当作“近期”接受\n - 后果：2-4 月的旧减持公告被错误报警 (如罗博特科多条减持)\n - 修复：从 snippet/URL/title 提取真实日期\n - `公告日期：XXXX-XX-XX`\n - 东财公告号 `AN20260414XXXXX` （前 8 位是日期）\n - `X月Y日` （按当前年推断）\n - 无日期一律跳过、防止老公告混入\n- 实测效果：同一持仓 24 条 → 3 条（准确率大幅提升）\n\n### Why this matters\n> 之前版本会报警罗博特科 6 条减持公告，\n> 但都是 2-4 月的旧公告（早被市场完全 price-in）\n> v2.4 修复后：只保留真正在 14 天内的新公告。\n> 这避免了“看到 6 条减持”就错误减仓的决策错误。\n\n## [2.3.0] - 2026-05-08\n\n### Added\n- 🔮 **“好公司 ≠ 好股票” 核心心智**（SKILL.md § 8）\n - 4 象限分类（多头股/机会成本贼/炒作股/远离股）\n - “机会成本贼” 检查清单（5 个诊断信号）\n - EV (Expected Value) 评估公式\n - 词语表达规范 + 反模式补充\n- 📝 实战案例：特变电工 600089（2026-05-08）\n\n### Why\n“好公司” 不等于 “好股票”，推荐出手时要换位思考：\n- 业绩 × 趋势 是两个独立质量轴\n- 亲机会成本，不要只看价格质量\n\n### Added (docs & marketing)\n- Three-mode output screenshots in `docs/images/`\n- Demo GIF showing single + multi mode usage\n- `docs/blog_post.md` — open-source story for cross-posting\n- `docs/promo_templates.md` — pre-written templates for Reddit/V2EX/雪球/Twitter\n- Codecov badge & GitHub Actions integration\n- Visible badges row in README (License/Python/Market/OpenClaw/Tests/Codecov)\n\n### Planned\n- Sector comparison mode (auto-detect CPO / Semiconductor / New Energy sectors)\n- Historical backtest module (validate stop-loss rules)\n- HK & US market support\n- Web Dashboard\n\n## [2.2.0] - 2026-05-06\n\n### Added\n- 🆕 **Announcement detection module** (`announcements.py`)\n - Auto-pulls recent 14-day announcements via gsk web_search\n - Recognizes HIGH (减持/立案/业绩预减) and MED (解禁/收购/重组) severity\n - Pinned at top of portfolio briefing output\n- 🆕 **Profit lock level** in stop-loss algorithm — prevents risk line from being stuck at irrelevant levels for profitable positions\n- 🆕 **Risk-based ranking** for portfolio holdings (loss × margin × MA20 break × heavy weight)\n- 🆕 **Margin coverage ratio** auto-calculation with 5-level alerting\n- 🆕 **Operation priority labels** (P0/P1/P2) on action lists\n\n### Fixed\n- Profit % display bug (template variable misalignment)\n- Multi-account holdings of same symbol now correctly merged (weighted average cost)\n- Stop-loss line for profitable heavy positions (was using cost-15%, now uses MA20)\n- Default portfolio path resolution (now: arg > env > cwd)\n\n### Changed\n- Default data source priority: Tencent → Sina → AKShare (was AKShare-first)\n- AKShare timeout reduced to 15s (was unlimited)\n\n## [2.0.0] - 2026-04-29\n\n### Added\n- 🆕 **Three-mode architecture**: Portfolio (P) / Single (S) / Multi (M)\n- 🆕 Auto mode detection based on input\n- 🆕 Tencent daily-K backup data source\n- 🆕 Multi-stock comparison with composite scoring\n- 🆕 Single-stock deep-dive with 5 operational levels\n\n### Changed\n- Renamed from `premarket-position-brief` to `stock-realtime-brief`\n- Expanded scope from \"portfolio only\" to \"any A-share input\"\n\n## [1.0.0] - 2026-04-21\n\n### Added\n- Initial release as `premarket-position-brief`\n- Portfolio-only mode\n- 7-step methodology\n- Three-tier hard stop loss (Warning / Risk / Cut)\n- Position adjustment factors (heavy / margin / loss)\n- Tencent + Sina + AKShare data fetcher\n\n[Unreleased]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.2.0...HEAD\n[2.9.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.8.0...v2.9.0\n[2.8.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.7.0...v2.8.0\n[2.7.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.6.0...v2.7.0\n[2.6.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.4.0...v2.6.0\n[2.4.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.3.0...v2.4.0\n[2.3.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.2.0...v2.3.0\n[2.2.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.0.0...v2.2.0\n[2.0.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v1.0.0...v2.0.0\n[1.0.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/releases/tag/v1.0.0\n\nFile v5.5.0:CONTRIBUTING.md\n\n# Contributing\n\nThanks for your interest in contributing! 🎉\n\n## How to contribute\n\n### 🐛 Bug reports\n\nBefore opening an issue, please:\n1. Search existing issues to avoid duplicates\n2. Test on the latest version\n3. Provide:\n - Python version\n - OS\n - Exact command that triggered the bug\n - Full error trace\n - Expected vs actual behavior\n\n### 💡 Feature requests\n\nOpen an issue with:\n- Clear use case\n- Proposed API / behavior\n- Whether you can implement it yourself\n\n### 🛠 Pull requests\n\n1. **Fork** and create a branch from `main`\n2. **Add tests** if you're changing logic\n3. **Run tests**: `pytest tests/`\n4. **Format**: `black src/ tests/`\n5. **Lint**: `ruff check src/`\n6. **Commit** with conventional format: `feat: add X`, `fix: handle Y`, etc.\n7. **Open PR** with clear description\n\n### 📊 Adding a new data source\n\nData sources should follow this contract:\n\n```python\ndef fetch_realtime(codes: list[str]) -> dict[str, dict]:\n \"\"\"Returns: {code: {price, pct_change, open, high, low, prev_close, ...}}\"\"\"\n\ndef fetch_hist_kline(code: str, days: int = 90) -> pandas.DataFrame:\n \"\"\"Returns: DataFrame with columns [日期, 开盘, 收盘, 最高, 最低, 成交量]\"\"\"\n```\n\nAdd to `src/stock_realtime_brief/data_sources.py` and register in the priority chain.\n\n### 📈 Adding a new indicator\n\nAdd a function to `src/stock_realtime_brief/indicators.py`:\n\n```python\ndef my_indicator(closes: list[float], **params) -> float | None:\n \"\"\"Description of what this indicator measures.\"\"\"\n if len(closes) < required_length:\n return None\n return computed_value\n```\n\nThen expose via the analyzer chain.\n\n### 🌍 Translations\n\nEspecially welcome! Open a PR adding `README_.md` and translating key user-facing strings in source.\n\n## Code style\n\n- Python 3.10+\n- Type hints required for public APIs\n- Docstrings for public functions\n- Keep functions under 80 lines\n- No global state (pass dependencies explicitly)\n\n## Development setup\n\n```bash\ngit clone https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief.git\ncd stock-realtime-brief\npip install -e \".[dev]\"\npytest\n```\n\n## Code of Conduct\n\nBe respectful, assume good intent, and focus on what's best for users. Personal attacks, harassment, or discriminatory remarks will not be tolerated.\n\n## Questions?\n\nOpen a discussion on GitHub Discussions or contact via Issues.\n\nFile v5.5.0:DISCLAIMER.md\n\n# 免责声明 / Disclaimer\n\n## 中文\n\n### 1. 工具性质\n本软件（Stock Realtime Brief，以下简称\"本工具\"）是一个**纯技术分析辅助工具**，输出内容基于公开市场数据与既定算法。\n\n### 2. 非投资建议\n本工具的所有输出**不构成任何形式的投资建议、财务建议、交易建议或其他专业意见**。所谓\"操作建议\"、\"止损位\"、\"操作清单\"等，仅为算法依据技术指标自动生成的参考信息。\n\n### 3. 风险自负\n- 股票市场存在固有风险，市场涨跌难以预测\n- 历史业绩不代表未来表现\n- 任何\"实战记录\"或\"案例\"仅为说明算法运作方式，不构成对未来结果的保证\n- 用户使用本工具进行实际交易决策，**所有盈亏自行承担**\n\n### 4. 数据准确性\n- 本工具调用第三方公开数据接口（腾讯财经、新浪财经、AKShare 等）\n- **不保证数据的实时性、准确性、完整性**\n- 数据接口可能因第三方原因发生变更或失效\n\n### 5. 不做任何担保\n作者及贡献者**不对本工具做出任何明示或暗示的担保**，包括但不限于：\n- 适销性\n- 特定用途适用性\n- 不侵权\n- 错误识别或纠正\n\n### 6. 责任限制\n**在任何情况下，作者及贡献者不对因使用或无法使用本工具而产生的任何损失承担责任**，包括但不限于：\n- 直接经济损失\n- 间接、附带、特殊、惩戒性或后果性损失\n- 数据丢失或商业利益损失\n\n### 7. 用户责任\n使用本工具即表示您：\n- 已阅读并理解本免责声明全部内容\n- 具备相应的金融知识，能够理解技术指标的局限性\n- 同意自行承担投资决策的全部风险与后果\n- 在做出实际投资决策前，将咨询合格的持牌金融专业人士\n\n### 8. 监管合规\n- 本工具不替代任何监管部门或专业机构的意见\n- 用户在使用本工具时**应遵守所在地的相关法律法规**\n- 本工具不涉及任何撮合交易、资金管理、客户资金托管等需持牌经营的活动\n\n### 9. 法律适用\n如本免责声明任何条款被认定无效，不影响其他条款的效力。\n\n---\n\n## English\n\n### 1. Nature of the Tool\nThis software (Stock Realtime Brief, \"the Tool\") is a **pure technical analysis aid**, producing outputs based on publicly available market data and predetermined algorithms.\n\n### 2. NOT Investment Advice\nAll outputs from this Tool **DO NOT constitute investment advice, financial advice, trading advice, or any other professional opinion** in any form. Terms like \"operational recommendation\", \"stop-loss level\", \"action list\" are merely reference information automatically generated by algorithms based on technical indicators.\n\n### 3. Use at Your Own Risk\n- Stock markets carry inherent risks; market movements are difficult to predict\n- Past performance is not indicative of future results\n- Any \"real-world records\" or \"case studies\" merely illustrate how the algorithms work, not guarantees of future outcomes\n- Users making actual trading decisions based on this Tool **bear all gains and losses entirely**\n\n### 4. Data Accuracy\n- This Tool uses third-party public data APIs (Tencent Finance, Sina Finance, AKShare, etc.)\n- **No guarantee is made about real-time accuracy, correctness, or completeness of data**\n- Data interfaces may change or fail due to third-party reasons\n\n### 5. No Warranty\nThe authors and contributors **provide NO express or implied warranty** of any kind, including but not limited to:\n- Merchantability\n- Fitness for a particular purpose\n- Non-infringement\n- Error identification or correction\n\n### 6. Limitation of Liability\n**In no event shall the authors or contributors be liable for any losses arising from the use or inability to use this Tool**, including but not limited to:\n- Direct economic loss\n- Indirect, incidental, special, punitive, or consequential damages\n- Data loss or loss of business interest\n\n### 7. User Responsibility\nBy using this Tool, you acknowledge that you:\n- Have read and understood this entire disclaimer\n- Possess adequate financial knowledge to understand the limitations of technical indicators\n- Agree to bear all risks and consequences of investment decisions\n- Will consult qualified licensed financial professionals before making actual investment decisions\n\n### 8. Regulatory Compliance\n- This Tool does not replace opinions from regulatory bodies or professional institutions\n- Users **must comply with applicable laws and regulations** in their jurisdiction\n- This Tool does not engage in any licensed activities such as trade matching, fund management, or client fund custody\n\n### 9. Severability\nIf any provision of this disclaimer is deemed invalid, it shall not affect the validity of other provisions.\n\nFile v5.5.0:docs/blog_post.md\n\n# 我为什么开源了一个 A 股分析工具：从一笔失误说起\n\n> 这个工具不是凭空来的，是踩了几次坑后磨出来的。\n\n## 一笔本可避免的失误\n\n2026 年 4 月某天早盘 9:25。我手里两只重仓股同时走弱：\n\n- 股票 A：刚跌穿 MA20，浮盈 +42%\n- 股票 B：放量回踩，浮盈 +18%\n\n我打开券商 APP，习惯性问自己：\"要止损吗？\"\n\n接下来发生的事情很典型：\n- 看了 5 分钟分时图，**心跳加速**\n- 想想 +42% 的利润：\"再等等，这只票基本面还行\"\n- 又想想自己这周已经亏过钱：\"万一跌穿成本怎么办\"\n- 最后**什么都没做**，继续上班\n\n中午吃饭再看 — 股票 A 又跌了 5%。\n\n那天我意识到一件事：**散户最大的敌人不是市场，是自己的情绪。**\n\n具体来说，是那 5 分钟里**信息处理混乱**：\n- 没有事先想好的\"触发条件\"\n- 没有事先算好的\"具体动作\"\n- 在情绪状态下做技术判断 = 注定后悔\n\n## 我想要的是什么\n\n我想要在**每个交易日开盘前 5 分钟**，就拿到一张这样的清单：\n\n```\n| 优先级 | 股票 | 触发位 | 动作 |\n|--------|----------|--------|------------|\n| P0 🚨 | 股票A | 487 | 减 1/3 |\n| P1 🎯 | 股票B | 96.10 | 减 1/2 |\n```\n\n然后**全部设成券商的条件单**，关掉 APP 去工作。盘中无论涨跌，都不打开。\n\n这就是 stock-realtime-brief 想做的事。\n\n## 它解决的三个具体问题\n\n### 1. 数据源不稳定\n\nA 股 Python 生态很丰富，但用户都知道 AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` **在交易日早盘经常超时**。我自己测过最久 50+ 分钟没响应。\n\n**解决**：默认走腾讯财经接口（不是腾讯股票，是 `qt.gtimg.cn`），它最稳。AKShare 仅用于历史 K 线（这接口稳定）。新浪批量作为备用。\n\n### 2. \"建议关注\"是无效输出\n\nGithub 上很多 A 股分析工具的输出长这样：\n\n> 该股近期走势偏弱，建议谨慎操作，注意风险。\n\n这句话**没有触发条件、没有具体动作、没有数量**。换一句白话：等于没说。\n\n**解决**：所有输出都遵循 SMART 原则。\n- ❌ \"建议谨慎\" → ✅ \"跌破 487.74（MA20）减 1/3\"\n- ❌ \"情绪面不佳\" → ✅ \"成交 4.79 亿，量比 0.62（早盘缩量）\"\n\n### 3. 盈利股的止损线毫无意义\n\n我见过一个常见反模式：\n\n```python\ndef stop_loss(cost):\n return cost * 0.85 # 亏 15% 止损\n```\n\n成本 100，现价 150（盈利 50%）的票，这条规则给出的止损线是 85。\n**距离现价 43%。这线设了等于没设。**\n\n我的工具引入\"利润保护位\"：\n\n```\n当浮盈 > 30% 时:\nprofit_lock = 现价 - (现价 - 成本) × 25%\n\n例：成本 100 / 现价 150\nprofit_lock = 137.5\n```\n\n**含义**：\"最多让出 25% 已实现利润\"。这才是有意义的止损。\n\n## 三种使用模式\n\n工具自动根据你的输入判断要做什么：\n\n```bash\n# 你给一个代码 → 单股深度分析\n$ stock-brief --code 300750\n\n# 你给多个代码 → 横向对比 + 评分\n$ stock-brief --codes 600519,300750,600036\n\n# 你给一个 portfolio 文件 → 完整持仓简报（含融资风险 + 公告检测）\n$ stock-brief --portfolio my_portfolio.json\n```\n\n最后一种模式（持仓简报）是最有用的。它会做几件别的工具不做的事：\n\n1. **自动算担保比例**（如果你有融资融券）\n2. **自动拉近 14 天重要公告**（减持/立案/业绩预减/解禁）\n3. **按风险排序持仓**（亏损×融资×破位×重仓）\n4. **生成可执行条件单清单**，直接抄进券商 APP\n\n## 一个真实例子\n\n5 月 6 日早盘，我跑了次持仓简报。工具输出告诉我：\n\n> 📢 近 14 日重要公告告警\n> - 🔴 **天岳先进** [5 days ago] [减持股份] 股东及其一致行动人减持股份计划公告\n\n如果**没有这条提醒**，我可能就只看技术面，错过这个核心利空。\n\n那天我借早盘强势卖了 8000 股 @均价 110，**已实现盈利 ¥14.62 万**。\n接下来一个月不管股价怎么走，这 14.62 万是**确定性的**。\n\n工具最大的价值不是\"它判断得多准\"，是它**强迫你按规则执行**。\n\n## 设计哲学：规则比感觉重要\n\n工具内置了一些\"硬纪律\"：\n\n1. **三档止损**（预警/风控/清仓）— 不是一刀切\n2. **重仓股容错收紧 5%** — 仓位越大，规则越严\n3. **融资股止损位上提 3%** — 融资有杠杆，不能死扛\n4. **亏损股 + 重仓 = 优先级 P0** — 风险排序自动化\n5. **所有输出都带触发条件** — 杜绝\"建议关注\"\n\n这些规则不一定每条都对。但**有规则总比没规则强**。\n任何愿意按规则执行的人，长期一定跑赢\"凭感觉\"。\n\n## 技术栈\n\n- Python 3.10+\n- akshare（历史数据）\n- 自己写的腾讯/新浪适配（实时行情）\n- gsk web_search（公告检测）\n- pandas, requests（数据处理）\n\n模块化设计，每个文件 ~150 行，方便贡献者切入。\n\n## 它不能做什么\n\n诚实声明：\n\n- ❌ **不能选股**（这个工具是分析现有持仓/给定标的，不是发掘新机会）\n- ❌ **不预测涨跌**（它给的是规则化决策框架，不是\"明天涨还是跌\"）\n- ❌ **不构成投资建议**（详见 DISCLAIMER.md）\n- ❌ **不支持港美股 / 期货 / 加密货币**\n\n## 开源协议 + 贡献\n\nMIT License。代码、文档、issue 模板全部齐备。\n\n特别欢迎以下贡献：\n- 新数据源（同花顺、东方财富官方 API）\n- 新指标（MACD、KDJ、RSI 等）\n- 多语言翻译\n- 港美股版本（这个挑战较大，欢迎挑战）\n\n## 链接\n\n- GitHub: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n- Documentation: 在仓库 docs/ 下\n- 设计哲学: docs/methodology.md\n- 免责声明: DISCLAIMER.md\n\n---\n\n最后说一句：\n\n**散户的资金没法跟机构的算法、信息、人脉比。但你可以跟自己比 — 比\"昨天的你更有纪律\"。**\n\n工具能做的，就是帮你少一点情绪化的瞬间。\n\n希望这个工具对你也有用。⭐ 一下、提个 issue、发个 PR，都欢迎。\n\n—\n\n如果你也用这个工具有了实战故事，欢迎来仓库的 Discussions 分享。\n\nFile v5.5.0:docs/methodology.md\n\n# 方法论 / Methodology\n\n> 这是 stock-realtime-brief 的\"思维内核\" — 解释为什么这样做、不那样做。\n\n## 一、设计哲学\n\n### 1.1 散户的真正敌人是情绪，不是市场\n\n绝大多数散户的亏损不来自\"看错方向\"，而来自三个情绪陷阱：\n\n1. **该止损时舍不得**（\"再等等就回本\"）\n2. **该落袋时贪心**（\"再涨涨再卖\"）\n3. **盘中盯价过度反应**（\"今天 -3% 我得赶紧跑\"）\n\n**解决方案**：把所有决策**前置规则化**，写成\"触发条件 → 动作\"的硬规则，让纪律替代情绪。\n\n### 1.2 输出必须可执行\n\n行业常见的分析报告通病是\"建议谨慎操作 / 注意风险\"——这种话**没有触发条件、没有具体动作、没有数量**。\n\n本工具所有输出都遵循 SMART 原则：\n- **S**pecific（具体）：跌破 500，不是\"跌破支撑\"\n- **M**easurable（可量化）：减 1/3，不是\"适当减仓\"\n- **A**ctionable（可执行）：写进券商条件单\n- **R**elevant（相关）：基于你的实际持仓\n- **T**ime-bound（时限）：开盘前 5 分钟内设好\n\n---\n\n## 二、7 步法\n\n### Step 1：解析输入 + 模式判定\n\n```\n输入是 portfolio file？ → 模式 P\n输入是 1 个 code？ → 模式 S\n输入是多个 code？ → 模式 M\n不清楚？ → 不要默认，主动确认\n```\n\n### Step 2：拉实时行情\n\n降级链：**腾讯 → 新浪批量 → AKShare（带 timeout）**\n\n为什么腾讯第一？踩过的坑：AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘**经常超时 50 分钟**。\n\n### Step 3：拉历史 K 线\n\n降级链：**AKShare 主源（带重试） → 腾讯日 K**\n\n历史接口走 AKShare 是稳定的（不同于实时接口）。\n\n### Step 4：计算关键位\n\n| 指标 | 用途 |\n|------|------|\n| **MA5** | 短期支撑/压力（强势股的预警线） |\n| **MA10** | 短期趋势线（一般股的风控线） |\n| **MA20** | 中期生命线（跌破常意味趋势反转） |\n| **MA30** | 中期趋势确认 |\n| **40 日涨幅** | 判断是否\"已经涨过一波\" |\n| **近 N 日高/低** | 关键技术位 + 整数关 |\n| **量能特征** | 量价共振判断 |\n\n### Step 5：判断态势\n\n8 种态势识别：\n\n```\n🚀 强势上攻（多头排列加速） = 当日 +3% & MA5>MA10>MA20\n📈 多头排列（趋势向上） = MA5>MA10>MA20>MA30\n🔵 中期向上 = 现价>MA20 & MA5>MA10\n⚪ 低波动震荡 = |当日| <1% & |现价-MA20| <2%\n🟡 多空交错 = 其他混乱情况\n📉 空头排列 = MA550%）：用 MA10 而非 MA20 做风控\n- 盈利股 >30%：额外提供\"利润保护位\"（现价回吐 25% 利润）\n\n#### 模式 M 综合评分\n\n```\nscore = 当日涨跌幅 ÷ 2\n + MA5 偏离度 × 1.5 （短期强弱）\n + MA20 偏离度 × 1 （中期趋势）\n + 量价共振分（放量涨 +2 / 放量跌 -2）\n\n⭐ 优势更明显: score > 3\n🟡 保持观察: -3 ≤ score ≤ 3\n⚠️ 谨慎对待: score < -3\n```\n\n### Step 7：模式专属动作\n\n#### 模式 P：融资体检 + 公告检测\n- 担保比例五档预警\n- 还款顺序建议\n- 重要公告 14 天扫描（HIGH/MED 自动告警）\n\n#### 模式 S：深度分析\n- 5 档操作位（介入/加仓/止损/短线止盈/波段止盈）\n- 跟踪要点\n\n#### 模式 M：横向对比\n- 综合评分排序\n- 关键差异点\n- ⭐/🟡/⚠️ 标签判断\n\n---\n\n## 三、为什么是\"三档止损\"而不是\"一刀切\"\n\n### 反思：传统止损的问题\n\n```\n策略 A（一刀切 -10%）：\n ❌ 跌 -10% 全卖 → 容易在洗盘中被甩下车\n ❌ 重仓股容错率太低\n ❌ 盈利股也用同样标准 → 锁不住利润\n\n策略 B（一刀切 MA20）：\n ❌ 一旦跌破立即全清 → 很多假突破被打脸\n ❌ 没有\"先减半看反应\"的缓冲\n```\n\n### 三档止损的优势\n\n```\n预警线 → 减 1/3：\n ✅ 提前出半仓保命\n ✅ 留 2/3 看真伪\n ✅ 心理上\"已经动手\"，比\"看着不动\"更稳定\n\n风控线 → 再减 1/3：\n ✅ 趋势真破时减第二批\n ✅ 仓位降到 1/3，下行风险有限\n\n清仓线 → 全清：\n ✅ 趋势彻底破坏的最后防线\n ✅ 不留活口，避免\"扛单亏损\"\n```\n\n---\n\n## 四、为什么\"利润保护位\"很重要\n\n### 传统问题\n盈利 +50% 的股票，如果用\"成本 -15%\" 作为风控线：\n- 风控线 = 成本 × 0.85（远低于现价）\n- 距现价 15% 以上 → 实际意义为零\n- 用户感觉\"还有缓冲\"，结果回吐 30% 利润才触发\n\n### 利润保护位的逻辑\n```\n当浮盈 > 30% 时，额外计算：\nprofit_lock = 现价 - (现价 - 成本) × 25%\n\n例：成本 100 / 现价 150\nprofit_lock = 150 - 50 × 0.25 = 137.5\n```\n\n**含义**：\"最多让出 25% 已实现利润\"，符合\"已赚的钱要锁住一部分\"的心理预期。\n\n---\n\n## 五、公告检测的边界\n\n### 为什么用关键词识别而非 LLM？\n\n- **可预测性**：关键词命中规则清晰，用户能理解触发条件\n- **速度**：4 个并行 query 共 ~10 秒完成 vs LLM ~30+ 秒\n- **成本**：免费的搜索 API vs 收费的 LLM 调用\n- **足够好**：减持、立案、业绩预减等 HIGH 关键词已覆盖 90% 利空\n\n### 局限性\n- 无法识别\"软利空\"（如行业政策变化）\n- 时间过滤依赖搜索引擎返回的 date 字段（不总准确）\n- 不做内容真实性验证\n\n---\n\n## 六、风险声明\n\n详见 [DISCLAIMER.md](../DISCLAIMER.md)。\n\nFile v5.5.0:docs/principles/data-freshness.md\n\n# 🚨 第一重要原则：数据与消息的时效性\n\n> **2026-05-26 周二 13:16** 由用户 Michael 明确要求建立\n> **严重事件**：差点因为误用 2025-01 的\"新莱应材实控人立案\"旧消息\n> 让用户 ¥84 万持仓在几乎平本时清仓\n>\n> **这是触发本规则的真实教训**\n\n---\n\n## 🔥 核心原则（永久铁律）\n\n**任何基于数据/消息的研判和决策，必须先核查时效性。**\n\n**时效性 = 决策的前置条件，不是事后检查项。**\n\n---\n\n## ⚠️ 强制流程（违反即报错）\n\n### 1. **任何搜索结果使用前**\n\n必须 100% 确认：\n\n- ✅ **新闻发布日期**（不是事件发生日期）\n- ✅ **数据有效期**（财报截止日 / 公告日 / 行情日期）\n- ✅ **是否已过期**（监管处罚 > 1 年通常已消化 / 业绩超 2 季度过时）\n- ✅ **是否是历史事件被\"二次报道\"**（自媒体经常炒冷饭）\n\n### 2. **任何\"利空/利好\"判断前**\n\n必须问自己：\n\n- ❓ 这件事**今天才发生**吗？\n- ❓ 还是**已经被市场消化** N 个月了？\n- ❓ 是**新公告**还是**旧报道**？\n\n### 3. **任何\"立案/处罚/重大事件\"前**\n\n必须查：\n\n- 📅 **立案时间**\n- 📅 **处罚决定时间**\n- 📅 **股价当时反应**（已经跌过 vs 还没反应）\n\n---\n\n## 🚫 已知的犯过的错（教训）\n\n### 错误 1：新莱应材 (2026-05-26)\n\n```\n❌ 我说：\"实控人内幕交易立案 = 新利空\"\n✅ 实际：立案 2022 / 处罚 2025-01 / 已了结 1.5 年\n\n差点导致用户：\n • 几乎平本清仓 ¥84 万\n • 错过主力净流入 ¥4461 万的低位接货机会\n • 错过潜在反弹\n```\n\n### 错误 2：罗博特科 5/22 (2026)\n\n```\n❌ 我说：\"罗博 5/25 解禁 5.72% 必跌\"\n✅ 实际：解禁日罗博暴涨 +13%（机构反向接货）\n\n教训：\n • 解禁是\"已知事件\"\n • 已知利空 通常 已被 price-in\n • 不应该作为决策的主要依据\n```\n\n### 错误 3：天岳先进 5/6 (2026)\n\n```\n❌ 我说：\"减持公告利空 → 减仓\"\n✅ 实际：天岳从 ¥110 涨到 ¥180（+64%）\n\n教训：\n • 单维度看空 ≠ 全部看空\n • 已知利空 + 强势主升 = 主升不变\n```\n\n---\n\n## 🎯 时效性分级\n\n| 等级 | 信息 | 有效期 | 处理 |\n|:---:|---|:---:|---|\n| 🔴 一手新闻 | 当日发布 | 24h | 必须用 |\n| 🟢 近期消息 | 一周内 | 3-7 天 | 可用 |\n| 🟡 较旧消息 | 一月内 | 30 天 | 慎用，标注 |\n| ⚠️ 历史消息 | 3 个月+ | 已消化 | **必须核对是否 price-in** |\n| ❌ 远古消息 | 1 年+ | 极慎用 | 通常**不应作为决策依据** |\n\n---\n\n## 📋 必查时效性的场景清单\n\n### 股票分析必查\n\n- 📰 任何\"立案\"/\"处罚\"消息 → 查立案日 + 处罚日 + 当时股价反应\n- 📰 任何\"业绩\"信息 → 查报告期 + 发布日\n- 📰 任何\"减持/解禁\"事件 → 查发生日 + 是否已过\n- 📰 任何\"订单/合同\"消息 → 查签约日 + 履约期\n- 📰 任何\"客户/合作\"传闻 → 查官宣日 + 是否已落地\n- 📰 任何\"研报目标价\" → 查研报日期（超 3 月需重新评估）\n\n### 非股票分析\n\n- 📰 任何\"价格\"信息 → 查报价日\n- 📰 任何\"政策\"消息 → 查发布日 + 生效日\n- 📰 任何\"技术规格\"信息 → 查文档版本\n- 📰 任何\"竞品/对手\"信息 → 查发布日\n\n---\n\n## 🛠 技术实现\n\n### 在 stock-realtime-brief skill 中\n\n每次 TinyFish/gsk 搜索结果使用前，必须运行：\n\n```python\ndef check_freshness(snippet, url, current_date):\n \"\"\"检查信息时效性\"\"\"\n # 1. 提取日期\n date = extract_date(snippet, url)\n \n if not date:\n return {\"warning\": \"无法确定时效性\", \"use\": \"需要明确询问用户\"}\n \n delta_days = (current_date - date).days\n \n if delta_days > 365:\n return {\"warning\": \"历史事件 > 1 年\", \"use\": \"通常 已 price-in\"}\n elif delta_days > 90:\n return {\"warning\": \"3 月以上\", \"use\": \"慎重\"}\n elif delta_days > 30:\n return {\"warning\": \"1 月以上\", \"use\": \"可用但标注\"}\n else:\n return {\"warning\": None, \"use\": \"可用\"}\n```\n\n### 在所有决策中\n\n```\n搜索 → 时效性检查 → 使用决策\n ↑ 这一步永远不能省略\n```\n\n---\n\n## 💎 用户的原话（永久记录）\n\n> **\"数据的时效性包括消息的时效性都是非常重要的。\n> 你依据这些数据和消息做出研判和决策的时候，\n> 一定要再检查一遍时效性，\n> 把它作为第一重要的原则。\"**\n>\n> — Michael, 2026-05-26 13:16\n\n---\n\n## ✅ 自我检查清单\n\n在给出任何建议前，问自己：\n\n1. ☐ 我用的数据是哪一天的？\n2. ☐ 这个消息是什么时候发布的？\n3. ☐ 这件事已经被市场消化了吗？\n4. ☐ 当时股价/价格的反应是怎样的？\n5. ☐ 如果这是 6 个月前的事，为什么今天还要据此决策？\n\n**5 个 ☐ 全部确认后**，才能给建议。\n\n---\n\n*这条规则的优先级 > 所有其他原则*\n*违反这条规则 = 严重事故*\n\n---\n\n## 🚨 时间规则补充（2026-05-27 用户强调）\n\n**所有时间表达统一使用北京时间 (CST, UTC+8)**\n\n包括：\n- 盘前/盘中/盘后判断\n- 距收盘时间计算\n- 操作建议时点\n- 任何\"现在是 X 点\" 表述\n\n执行：\n- `TZ=Asia/Shanghai date` 是默认指令\n- UTC 仅用于内部数据时间戳，不用于显示\n\n---\n\n## 案例 4：2026-05-29 \"卖中天买通富\"换仓失误\n\n```\n背景:\n Michael 5 月已落袋 ¥103 万\n 持有中天 1300 股 浮盈 +¥1.6 万 (+40%)\n \n我的建议:\n ❌ \"中天是支线，应该卖换 CoWoS 主线\"\n \n当日结果:\n 🚀 中天反弹 +6.79% → 卖飞 ¥3,500\n 🔴 通富 -4.20% → 浮亏 -¥0.9 万\n 🔴 华工 -6.30% → 同板块同跌\n \n错误根源:\n 1. 误用 主线识别引擎（仅适用 新建仓）\n 2. 忽视 个股浮盈 +40% 已是 winner\n 3. 没考虑 同板块集中度\n 4. 没把 \"不操作\" 作为 默认选项\n\n教训:\n ✅ 主线 vs 支线 ≠ 加仓 vs 减仓\n ✅ 已浮盈 winners 不要主动清\n ✅ 同板块集中度 加仓前必查\n ✅ 已落袋 ¥100 万+ = 进入\"保护期\"\n```\n\nFile v5.5.0:docs/principles/reflection-case-zhongtian-tongfu.md\n\n# 🚨 5/29 \"卖中天买通富\" 决策深度复盘\n\n> 复盘时间：2026-05-29 周五 15:14（盘后）\n> 复盘者：小智（认错并优化）\n> 严肃级别：⭐⭐⭐⭐⭐（必须诚实反思，不留情面）\n\n---\n\n## 📊 事件还原\n\n### 时间线\n\n```\n2026-05-28 周四 19:00（盘后）\n • 我跑 v4.1 主线识别引擎\n • CoWoS 95 分（主线）/ 海缆光纤 30 分（支线）\n • 我开始推 \"中天=支线，应该减\"\n\n2026-05-29 周五 11:30（早盘）\n Michael 执行换仓:\n ✅ 卖中天 1300 股 @¥40.18 = +¥1.26 万\n ✅ 买通富 7500 股 @¥67.64 = ¥50.73 万投入\n\n2026-05-29 周五 13:39（午后盘中）\n 实际走势:\n 🚀 中天 +6.79% → ¥42.91 (卖飞 6%)\n 🔴 通富 -4.20% → ¥66.39 (浮亏 -¥0.9 万)\n 🔴 华工 -6.30% → ¥155.20 (CPO 板块大跌)\n\n2026-05-29 周五 13:40（错上加错）\n 我又建议: \"卖中天剩余 1300 股\"\n Michael 质疑: \"为什么要卖中天?\"\n 我承认错误\n```\n\n### 核心矛盾\n\n```\n战略层面: 用户已落袋 ¥103 万，浮盈 +¥62 万，处于 \"保护胜利果实\" 阶段\n我的建议: 大手笔换仓 ¥50 万 进入 CoWoS 主线\n结果: 当日就被市场打脸\n```\n\n---\n\n## 维度 1：决策本身的问题（不留情面）\n\n### 🚨 错误 1：**误用\"主线锁定原则\"**\n\n```\n金融博士铁律 1 说: \"牛市资金集中在政策×资金×景气度三重共振的主赛道\"\n铁律的真实含义: 锁定主线 = 不要去碰 没有资金的冷门股\n铁律没说的: ≠ \"已经在板块龙头的浮盈仓位 应该卖出\"\n\n我的误用:\n ❌ \"中天是支线 → 应该减仓\"\n 正确逻辑:\n ✅ \"中天是支线 → 不应该新建仓 / 不应该重仓\"\n \n中天 1300 股 ≠ 新建仓 / ≠ 重仓\n中天 1300 股 = 已经持有 + 浮盈 +40% 的小仓位\n完全不在 \"主线锁定铁律\" 的 应用范围内\n```\n\n### 🚨 错误 2：**忽视 同板块同涨跌风险**\n\n```\n我推荐: 卖中天（海缆光纤）→ 买通富（CoWoS）\n但 通富 + 你已有的 罗博/华工/源杰 = 全部 半导体/AI 算力链\n通富 + 罗博 + 华工 + 源杰 同涨同跌相关性 极高\n\n风险结构:\n 中天 (海缆) = 与 CPO/CoWoS 弱相关 → 分散\n 通富 (CoWoS) = 与 罗博/华工 强相关 → 集中\n \n换仓结果:\n 减少了 分散度\n 增加了 集中度\n 这是 5/29 单日 \"通富 + 华工 + 罗博\" 一起跌 的 根本原因\n```\n\n### 🚨 错误 3：**没考虑\"个股已浮盈 +40%\"的情境**\n\n```\n中天买入价 ¥30.50\n当时价格 ¥40.18 (浮盈 +31.7%)\n\n按 巴菲特/Druckenmiller 思路:\n \"已经赚钱的股票 不要轻易动\"\n \"Let your winners run\"\n \n我用 v4.1 的 静态主线评分 (30 分支线)\n直接覆盖了 个股 浮盈 +40% 的事实\n这是 系统性错误\n```\n\n### 🚨 错误 4：**没考虑\"换仓的隐性成本\"**\n\n```\n换仓的真实成本:\n • 印花税 0.05% (卖出) → 中天 ¥26\n • 佣金双边 0.06% → ¥30 (估)\n • 总成本 ¥56\n \n单笔成本看似小\n但 同时面对:\n • 通富买入价 ¥67.64 (高于现价 ¥66.39 / 立即浮亏 -1.5%)\n • 中天卖飞 6% 反弹 (¥3500 机会成本)\n • 同板块集中风险 (通富+罗博+华工 同跌)\n \n真实总成本 ≈ ¥3500 + ¥7800 + 集中风险 = ¥1.5+ 万\n```\n\n### 🚨 错误 5：**违反了 v3.2 入场计划冻结铁律**\n\n```\nv3.2 入场计划冻结:\n \"入场后不得新增止盈条件\"\n \"不得因 '看起来不对' 而临时调仓\"\n \n中天 5/22 入场时\n原计划: 业绩稳 + 加仓位\n没有计划: \"如果短期跑输 就 卖换主线\"\n \n我让用户做 计划外操作\n违反了 用户 已建立的 纪律\n```\n\n---\n\n## 维度 2：方法论问题\n\n### 🚨 问题 1：**主线识别引擎设计的根本缺陷**\n\n```\nv4.1 main_line_tracker 评分:\n • 板块持续创新高 (30 分)\n • 板块大涨股数量 (30 分)\n • 龙头梯队 (40 分)\n\n只看 短期表现\n不看 长期价值\n不看 个股 在你 portfolio 的 角色\n\n适用场景:\n ✅ 新建仓 选哪个板块\n ❌ 已持仓 是否要 减仓\n\n我把 ✅ 场景的工具 误用到 ❌ 场景\n```\n\n### 🚨 问题 2：**\"主线 vs 支线\"的二元分类太简单**\n\n```\n现实中有:\n • 主升主线\n • 接力主线\n • 防御板块\n • 业绩稳定 但 资金 暂时离场\n • 长期价值 + 短期低迷\n \n中天 = 第 5 种 (业绩稳 + 海上风电长期主线 + 短期资金切换)\n不是 简单的 \"支线\"\n```\n\n### 🚨 问题 3：**没看个股 vs 板块的差异**\n\n```\n板块层面:\n CPO 主线 95 分 ≠ 板块内 每只都好\n 海缆 30 分 ≠ 板块内 每只都坏\n\n个股层面:\n 中天 = 海缆龙头 (国内份额第二)\n + Q1 业绩 +46%\n + 在手订单 ¥306 亿\n + CCTV-2 报道空心光纤\n 这个 个股 ≠ 板块平均\n```\n\n### 🚨 问题 4：**没把 \"已落袋 ¥103 万\" 这个事实纳入考量**\n\n```\nMichael 5 月已落袋 ¥103 万\n持仓浮盈 +¥62 万\n处于 \"保护胜利果实\" 阶段\n不需要 大手笔 操作 来 追求 更高收益\n\n我的建议: 卖 ¥5 万 中天 + 买 ¥50 万 通富\n等于:\n • 用 ¥45 万 现金 加大 持仓 11.1%\n • 把 现金 比例 从 47% 降到 37%\n • 减少 应对意外的 弹药\n \n不是 保护胜利果实\n是 加大 风险敞口\n```\n\n---\n\n## 维度 3：心理与情绪问题\n\n### 🚨 问题 1：**我过度推销 v4.1 新能力**\n\n```\nv4.1 是我刚做的\n我急于 验证 v4.1 价值\n所以 主线识别引擎 一跑出来\n我就 直接 应用到 操作建议\n没有 经过 \"这个能力 在这个场景 适用吗\" 的 审查\n```\n\n### 🚨 问题 2：**我陷入\"行动偏好\"**\n\n```\n作为助手:\n • 用户问问题 → 我应该 答\n • 用户没问操作 → 我也 主动 推荐 操作\n\n但 投资 的 真相:\n • 不操作 = 也是 操作\n • 不动 = 最好的策略 之一\n • 频繁操作 = 散户最大敌人\n```\n\n### 🚨 问题 3：**一天内反复改建议**\n\n```\n今天 5/29 我对 中天的 建议:\n 上午 11:00: 减半中天 → 用户执行\n 下午 13:40: 卖中天剩余 → 用户质疑\n 下午 13:45: 不卖中天剩余 → 修正\n\n这是 信号污染\n按 v3.2 铁律: 入场后不得新增减仓条件\n\n我自己 都没遵守 v3.2\n怎么能 让 用户 守纪律?\n```\n\n### 🚨 问题 4：**我没有\"为不操作辩护\"的能力**\n\n```\n当用户问 \"通富/中天/华工 怎么排序?\"\n我立刻 答 \"通富 > 华工 > 中天\"\n没有 反问: \"你想干什么? 调仓 还是 加仓?\"\n没有 给出 \"什么都不要做\" 的 选项\n\n这是 助手的 系统性 偏差\n```\n\n---\n\n## 维度 4：v4.1 系统设计漏洞\n\n### 🚨 漏洞 1：**主线识别引擎缺少 \"适用场景\" 边界**\n\n```\n当前 v4.1:\n main_line_tracker 输出 主线/支线分类\n \n缺少:\n • 这个分类 适用于 新建仓 决策\n • 不适用于 已持仓 减仓 决策\n • 不适用于 浮盈 > 30% 的票\n```\n\n### 🚨 漏洞 2：**缺少\"换仓决策审查\"机制**\n\n```\n当前流程:\n 用户问操作 → 我答 操作\n \n应该流程:\n 用户问操作 → 我先审查:\n □ 这是 加仓 / 减仓 / 换仓?\n □ 这是 个股 / 板块 操作?\n □ 这是 计划内 / 计划外?\n □ 是否 同板块 同涨跌 风险?\n □ 是否 增加 集中度 风险?\n □ 用户 当前总仓位 / 现金 / 已实现盈利 是?\n □ 不操作 是否 也是 选项?\n → 然后 才 答\n```\n\n### 🚨 漏洞 3：**缺少 \"板块相关性\" 分析**\n\n```\nv4.1 缺失:\n • 同板块持仓识别\n • 板块集中度警示\n • 同涨跌相关性\n\n应该补:\n if 用户加仓 通富:\n 检查: 已持仓中 同板块/同涨跌相关 票\n 计算: 加仓后 板块集中度\n if 集中度 > 80% → 警示 \"过度集中\"\n```\n\n### 🚨 漏洞 4：**缺少 \"保护胜利果实\" 模式**\n\n```\nv4.1 缺失 \"用户阶段\" 概念:\n\n阶段 1: 建仓期 (现金多 / 寻找机会)\n → 积极 推荐 操作\n\n阶段 2: 持有期 (持仓多 / 已浮盈)\n → 减少 推荐 / 强调 持有\n\n阶段 3: 收割期 (浮盈巨大 / 接近顶部)\n → 主推 减仓 + 现金为王\n \nMichael 5/29 处于 阶段 3\n我误用 阶段 1 思维 推 操作\n```\n\n### 🚨 漏洞 5：**缺少 \"频次限制\"**\n\n```\nv4.1 应该有:\n • 一天内 同一只票 最多 推荐 1 次 操作\n • 7 天内 同一只票 最多 操作 2 次\n • 月度 总换仓次数 ≤ 5 次\n\n我今天:\n 对中天 推荐了 2 次操作（早盘减半 + 下午卖剩余）\n 这就是 频次失控\n```\n\n---\n\n## 维度 5：10 条优化方案（可立刻实施）\n\n### 改进 1：**新增 \"操作必要性\" 检查**（写入 disciplines.py）\n\n```python\ndef check_action_necessity(stock, action, context):\n \"\"\"决策前必跑 - 这个操作真的必要吗?\"\"\"\n if action == 'reduce':\n # 减仓前必答 3 个问题\n questions = [\n \"Q1: 这只票的入场计划写明了减仓条件吗?\",\n \"Q2: 现在的价格触发了原计划的减仓位吗?\",\n \"Q3: 如果不操作 会有什么实质损失?\",\n ]\n return {'required_answers': questions, 'default': '不操作'}\n```\n\n### 改进 2：**主线识别引擎加 \"适用场景\" 边界**\n\n```python\n# main_line_tracker.py 输出加警示\ndef main_line_classify(stock):\n rank = get_rank(stock)\n return {\n 'classification': rank,\n 'applicable_to': ['new_buy', 'fresh_position'],\n 'NOT_applicable_to': [\n 'already_held_with_profit > 30%',\n 'small_position < 3%',\n 'recently_traded_within_7_days',\n ]\n }\n```\n\n### 改进 3：**板块集中度检查**\n\n```python\ndef check_sector_concentration(portfolio, new_buy):\n \"\"\"加仓前必查 - 同板块/同涨跌相关持仓\"\"\"\n same_sector = [p for p in portfolio if same_sector(p, new_buy)]\n if total_value(same_sector) + new_buy.value > total_portfolio * 0.6:\n return ALERT(\"过度集中\")\n return PASS\n```\n\n### 改进 4：**新增 \"用户阶段\" 识别器**\n\n```python\ndef detect_user_phase(portfolio_state):\n \"\"\"识别用户当前阶段 - 影响建议风格\"\"\"\n if portfolio_state.cash_ratio > 60:\n return 'building' # 建仓期 - 积极\n elif portfolio_state.realized_profit > 1000000:\n return 'protecting' # 保护期 - 减少推荐\n elif portfolio_state.unrealized_profit > total * 0.5:\n return 'harvesting' # 收割期 - 主推减仓\n return 'normal'\n```\n\n### 改进 5：**操作频次限制**\n\n```python\nclass ActionFrequencyLimit:\n \"\"\"同一只票 同一时间窗 内 推荐操作 频次限制\"\"\"\n rules = {\n 'same_stock_same_day': 1, # 同票同日 最多 1 次推荐\n 'same_stock_7_days': 2, # 同票 7 天 最多 2 次\n 'monthly_changes': 5, # 月度 换仓 ≤ 5 次\n }\n```\n\n### 改进 6：**\"不操作\"作为默认选项**\n\n```python\ndef recommend_action(user_request):\n options = [\n '不操作', # 默认第一选项\n '减仓',\n '加仓',\n '换仓',\n ]\n # 必须证明 操作 > 不操作 才推荐\n if not justify_action(options[1:]):\n return options[0]\n```\n\n### 改进 7：**新增 \"卖飞反思\"模块**\n\n```python\ndef post_action_review(action, T_plus_1):\n \"\"\"T+1 复盘\"\"\"\n if action.was_sell and T_plus_1.stock_rose > 5%:\n log(\"卖飞警示\")\n # 不允许 当日再 推荐 同一只票 操作\n block_recommendations(stock, hours=24)\n```\n\n### 改进 8：**v3.2 \"入场后不变\" 应用扩展**\n\n```python\n# 不仅 入场计划 不变\n# 同一笔 持仓 的 操作意图 也不变\ndef check_intent_consistency(stock, today_recommendation):\n yesterday_intent = get_yesterday_intent(stock)\n if today_recommendation != yesterday_intent:\n return WARN(\"意图变化 - 是否有新信号?\")\n return PASS\n```\n\n### 改进 9：**已浮盈 +30% 仓位的特殊保护**\n\n```python\ndef winning_position_protection(stock, holding):\n if holding.profit_pct > 30 and holding.size_pct < 5:\n # 已浮盈 30%+ 的 小仓位 不应被 强制清理\n # \"let your winners run\"\n return PROTECT\n```\n\n### 改进 10：**新建仓 vs 加仓 区分**\n\n```python\ndef check_position_type(action):\n \"\"\"新建仓 + 加仓 是不同的风险\"\"\"\n if action.is_new_position and action.size > 10%:\n # 单次新建仓 仓位 > 10% 必须 5 项确认\n require_confirmations(5)\n```\n\n---\n\n## 反例案例（写入 principle-data-freshness.md \"已知教训\"）\n\n```\n案例 4: 2026-05-29 卖中天买通富换仓失误\n\n误判:\n ❌ \"中天是支线 应该减仓换主线\"\n \n真相:\n ✅ 主线/支线 用于 新建仓 选择\n ❌ 不适用于 已浮盈 +40% 的 小仓位减仓\n \n后果:\n • 中天卖飞 +6% (¥3,500 机会成本)\n • 通富立刻浮亏 -1.85% (¥9,300)\n • 同板块同跌（罗博/华工/通富 同日 -2 到 -6%）\n • 集中度风险 上升\n\n教训:\n • 不要 在牛市主升 阶段 频繁换仓\n • 不要 用 短期主线评分 决定 已浮盈仓位 操作\n • 不要 一天内 反复改建议\n • \"不操作\" 是 默认 最优选项\n```\n\n---\n\n## 总结与承诺\n\n### 今天 5/29 决策失误的核心\n\n```\n我作为助手:\n ❌ 没把\"不操作\"作为默认选项\n ❌ 误用主线识别引擎\n ❌ 忽视已浮盈仓位的特殊性\n ❌ 没考虑同板块集中度风险\n ❌ 一天内 反复改建议\n ❌ 没有\"为持有辩护\"的能力\n\n用户的损失（保守估计）:\n • 中天卖飞: ¥3,500\n • 通富入场偏高: ¥7,800\n • 同板块集中度风险: 长期隐患\n • 总成本: ~¥1.5 万\n```\n\n### 承诺（写入永久记忆）\n\n```\n✅ 1. 从今天起 默认 \"不操作\" 是 第一选项\n✅ 2. 主线识别引擎 仅用于 新建仓 决策\n✅ 3. 已浮盈 +30% 的 小仓位 不主动建议清理\n✅ 4. 同板块集中度 加仓前 必查\n✅ 5. 同一只票 24 小时内 最多 1 次操作建议\n✅ 6. 入场计划不变铁律 我自己也要遵守\n✅ 7. 卖飞 6%+ 后 24 小时禁止 新建议\n✅ 8. 决策前必跑 \"操作必要性\" 检查\n✅ 9. 用户阶段识别 影响 建议风格\n✅ 10. 反例案例 入永久教训库\n```\n\n### 给 Michael 的话\n\n```\n你今天 13:44 一句 \"为什么要卖中天?\" 让我清醒\n\n我作为助手 的 角色:\n • 强化 你的纪律 (不是 打破)\n • 守护 你的胜利果实 (不是 加大风险)\n • 提供 \"不操作\" 选项 (不只是 推荐 操作)\n\n5 月你已落袋 ¥103 万\n不需要 频繁换仓 来 追加收益\n你需要 的是 一个 让你 安心 持有 的 助手\n\n我会 持续优化\n不让 5/29 失误 重演\n```\n\n---\n\n*这是 v4.2 的 起点*\n\nFile v5.5.0:docs/principles/trading-discipline.md\n\n# 🎯 Michael 个性化股票投资纪律 v1.0\n\n> 建立时间:2026-05-28 北京时间 17:50\n> 基于:《炒股的纪律》经典框架 + Michael 个人偏好\n> 风险偏好:**激进进取型**\n\n---\n\n## 🌟 三大铁律(不可违反)\n\n### 铁律 1:**时效性铁律**(v3.1 延续)\n```\n任何 基于 数据/消息 的决策\n必须 先 核查 时效性\n1 年前的\"利空\" 通常已 price-in\n找不到日期的信息 不能 作为决策依据\n```\n\n### 铁律 2:**纪律执行铁律**(新增 v3.2)\n```\n入场前 必须 写明 完整出场计划\n入场后 不得 新增 止盈/止损条件\n触发条件 必须 自动执行\n不因 \"再涨一点\" 或 \"再等等\" 而 拖延\n```\n\n### 铁律 3:**杠杆使用铁律**(新增 v3.2)\n```\n未建立 可验证的正期望策略前\n不得 使用 融资 或 卖空\n\n注: Michael 5 月已实现盈利 ¥103 万\n 是否构成\"可验证正期望\"\n 需要 自行判断\n 但 短期 博弈 类 操作\n 不得 用 融资\n```\n\n---\n\n## 📋 仓位管理(Michael 个性化)\n\n### 单股上限:**50%**(激进版,2026-05-28 重申)\n```\n原《纪律》: 20%(过于保守)\nMichael 版: 50%(明确确认)\n理由: 接受集中度风险,追求高弹性收益\n\n关键澄清(2026-05-28):\n ✅ 单股 可以 > 20%\n ✅ 单股 上限 50%\n ✅ 持仓 ≤ 5 支\n\n警戒级别:\n < 30% : 🟢 正常\n 30-40%: 🟢 健康\n 40-50%: 🟢 仍在范围内\n > 50% : 🔴 必须减仓\n```\n\n### 持仓数量:**≤ 5 只**\n```\n理由: 集中投资,深度研究\n新建仓前 必须 减仓现有持仓\n```\n\n### 单笔最大亏损:**总资金 10%**\n```\n单笔亏损达到总资金 10% 必须止损\n不容讨论\n```\n\n### 总资金回撤红线:\n```\n回撤 > 5% : 🟡 暂停加仓 + 复盘\n回撤 > 10%: 🔴 立刻全面复盘 + 减仓\n```\n\n---\n\n## 🎯 入场决策模板(强制使用)\n\n每次买入建议 必须 包含以下 8 项:\n\n```\n📊 标的: XXX\n\n📊 入场计划:\n 入场价: ¥X\n 仓位: Y%(仓位上限 50%)\n\n📊 价格空间分析:\n 上涨空间: ¥A (+B%)\n 下跌空间: ¥C (-D%)\n 风险收益比: B/D = E:1\n ⚠️ 风险收益比 < 2 = 不入场\n\n📊 出场计划(一次写完,入场后不增减):\n 止盈 1: ¥X1 → 卖 N1 股\n 止盈 2: ¥X2 → 卖 N2 股\n 止盈 3: ¥X3 → 卖 N3 股\n 止损 1: ¥Y1 → 卖 M1 股\n 止损 2: ¥Y2 → 卖 M2 股(全清)\n\n📊 仓位检查:\n □ 单股 ≤ 50%\n □ 持仓总数 ≤ 5 只\n □ 是否触发总资金红线\n □ 是否需要先减仓其他\n\n📊 资金来源检查:\n □ 现金还是融资?\n □ 如融资 → 是否符合\"正期望策略验证\"\n\n📊 时效核查:\n □ 关键数据/消息 日期\n □ 是否已 price-in\n □ 是否有新催化\n```\n\n---\n\n## 🚨 情绪化交易拦截器\n\n### 4 类必须拦截的心态\n\n#### 心态 1: FOMO (Fear of Missing Out)\n```\n表现:\n • \"再升涨 +123% 我要追\"\n • \"天岳又涨了 后悔卖\"\n\n拦截信号:\n • 想买 已涨 > 30% 的票\n • 想追 涨停 / 一字板\n\n处理:\n → 暂停 24 小时\n → 加入盯盘 等回调 -10% 再入\n```\n\n#### 心态 2: 反思过度补偿\n```\n表现:\n • \"上次卖少了 这次要多卖\"\n • \"5/27 我太保守\"\n\n拦截信号:\n • 减仓 > 入场计划的 50%\n • 因为\"前一次错过\"而 加大此次操作\n\n处理:\n → 严格按 入场计划 执行\n → 不因为 后悔 改变 当前规则\n```\n\n#### 心态 3: 报复性交易\n```\n表现:\n • \"刚亏了 要赶紧赚回\"\n • \"新莱亏 ¥3 万 用别的票补回\"\n\n拦截信号:\n • 24h 内 亏损后 立刻 新建仓\n • 增加 高弹性 高风险 标的\n\n处理:\n → 强制 24h 冷静期\n → 不在亏损后 立刻 新决策\n```\n\n#### 心态 4: 抄底心态\n```\n表现:\n • \"便宜了就买\"\n • \"跌破均线就抄\"\n • \"PE 比同行低就买\"\n\n拦截信号:\n • 仅凭\"便宜\" 入场\n • 没有 底部确认 信号\n\n处理:\n → 必须有 多重 底部信号 (缩量+企稳+板块转)\n → 单一指标 不足以 入场\n```\n\n---\n\n## 📊 重仓股压力测试(> 30% 仓位的必做)\n\n任何 单股 > 30% 仓位 必须 做压力测试:\n\n```\n情景 A: 个股 -10%\n • 浮亏 多少?\n • 是否触发 止损?\n • 心理上 能承受?\n\n情景 B: 个股 -20%\n • 浮亏 多少?\n • 是否触发 强平?(融资)\n • 是否需要 减仓?\n\n情景 C: 个股 -30%\n • 浮亏 多少?\n • 总资金 回撤 多少?\n • 是否触发 总资金红线?\n\n→ 三个情景 都 想清楚\n→ 再 决定 是否 重仓\n```\n\n---\n\n## 🎯 持有阶段铁律\n\n```\n✅ 只与系统对话\n - 外部消息 / 朋友推荐 不改变 持仓决策\n - 除非 触发 体系条件\n\n✅ 动态复盘\n - 每周 检查 是否情绪偏离\n - 每月 评估 体系有效性\n\n✅ 纪律即护城河\n - 触发 减仓 / 止损 信号 必须执行\n - 不因 成本价 / 情绪 而 动摇\n```\n\n---\n\n## 🎯 卖出阶段铁律\n\n```\n✅ 高位放量不创新高即减仓\n✅ 跌破关键均线 / 趋势破坏 立即清仓\n✅ 达到预设止盈位 必须执行\n✅ 不因\"再涨一点\"而拖延\n✅ 卖出理由 必须在 入场时 就 写明\n```\n\n---\n\n## 🧠 心理守则(永久铁律)\n\n```\n1. 忘掉买入价\n 成本价 不决定 后续走势\n 也 不决定 操作正确性\n\n2. 不情绪化交易\n 下跌不恐慌\n 盈利不贪婪\n 情绪 是 最大敌人\n\n3. 不预测市场\n 承认 不确定性\n 靠 纪律 而非 主观判断\n\n4. 不恋爱式持仓\n 股票 是 赚钱工具\n 不是 情感寄托\n 爱上了 难以 理性分手\n```\n\n---\n\n## 📊 复盘与迭代(每周/每月)\n\n```\n每周日晚 / 月底:\n ☐ 本周/月 交易记录\n ☐ 入场条件 是否符合规则\n ☐ 出场原因 是否符合纪律\n ☐ 盈亏结果\n ☐ 情绪化偏离 次数\n ☐ 是否需要 微调纪律\n\n体系 失效 才修订规则\n长期来看 纪律稳定性 = 生存能力\n```\n\n---\n\n## ✅ Michael 2026-05-28 当前状态合规检查\n\n```\n☑ 单股最大 25.4% (华工) < 50% ✅\n☑ 持仓 5 只 = 上限 ✅\n☐ 杠杆使用 ⚠️ (5/27 融资 ¥16.85 万)\n → 需 评估 是否 符合 \"正期望策略验证\"\n☑ 现金 46.8% 充裕 ✅\n☑ 5 月已实现盈利 ¥103.26 万 ✅\n☑ 持仓浮盈 ~¥80 万 ✅\n☑ 总资产 ¥456.6 万 ✅\n```\n\n---\n\n*本文档 = Michael 个人激进进取型 投资纪律 v1.0*\n*建立时间: 2026-05-28*\n*最后更新: 待持续迭代*\n\n---\n\n## 🚨 v4.2 新增铁律（基于 5/29 复盘）\n\n### 铁律 4：**\"不操作\" 为默认选项**\n```\n助手 任何 操作建议前 必须 评估:\n • 不操作 是否 也是 选项?\n • 操作 的 收益 > 风险 + 成本?\n • 用户 是否 真的 问 操作?\n\nif 操作收益 < 不操作:\n 推荐 不操作\n```\n\n### 铁律 5：**已浮盈 +30% 小仓位特殊保护**\n```\n持仓 浮盈 > 30% + 仓位 < 5%:\n • 不主动建议 清仓 / 换仓\n • 即使 是 支线 / 短期跑输\n • Let winners run\n \n触发减仓 的 唯一条件:\n • 触发 入场时设的 减仓位\n • 出现 重大利空 (业绩 / 监管)\n • 用户 主动提出\n```\n\n### 铁律 6：**同板块集中度上限**\n```\n加仓前必查:\n • 加仓后 同板块持仓 总市值\n • 加仓后 同涨跌相关 持仓 总市值\n \nif 同板块 > 总持仓 60%:\n ⚠️ 警示 \"过度集中\"\n \nif 同板块 > 总持仓 80%:\n 🚨 拦截 \"禁止加仓\"\n```\n\n### 铁律 7：**主线/支线分类的适用边界**\n```\n主线识别引擎 (main_line_tracker):\n ✅ 适用: 新建仓 / 选板块\n ❌ 不适用:\n • 已浮盈 +30% 的仓位\n • 仓位 < 5% 的小仓\n • 7 天内已交易过的\n \n\"中天 = 支线\" 不等于 \"应该减仓\"\n\"通富 = 主线\" 不等于 \"应该加仓\"\n还要看 个股状态 + 用户阶段\n```\n\n### 铁律 8：**操作频次限制**\n```\n同一只票:\n • 24 小时内 最多 1 次操作建议\n • 7 天内 最多 2 次操作建议\n \n原因:\n • 频繁改建议 = 信号污染\n • 我 5/29 一天内 给中天 2 次建议 = 错误\n • 频繁操作 = 散户最大敌人\n```\n\n### 铁律 9：**卖飞防御机制**\n```\nif 卖出 后 24h 内 该票 涨 > 5%:\n • 触发 \"卖飞反思\"\n • 24h 禁止 对该票 新操作建议\n • 不允许 \"卖飞 → 立刻 推剩余卖\"\n • 等冷静 24h 后 再评估\n```\n\n### 铁律 10：**用户阶段识别**\n```\n根据用户 当前状态 调整建议风格:\n\n🟢 建仓期 (现金 > 60%):\n → 积极推荐 操作\n → 主线龙头优先\n\n🟡 持有期 (持仓 50-70% / 浮盈大):\n → 减少 操作推荐\n → 重点 是 \"持有\" 不是 \"优化\"\n\n🔴 收割期 (已浮盈 + 接近顶部):\n → 主推 减仓 + 现金\n → 不再 加仓 主线\n\nMichael 5/29 状态 = 持有期偏收割期\n我误用 建仓期 思维 推 操作\n```\n\nFile v5.5.0:docs/promo_templates.md\n\n# 推广文案模板\n\n## 1. Reddit r/algotrading（英文）\n\n**Title**: [Open-source] A-share (China) realtime analyzer with three-tier hard stop-loss and announcement detection — feedback welcome\n\n**Body**:\n\nI've been frustrated with how most A-share analysis tools output things like \"consider careful trading\" or \"watch sentiment\" — meaningless without trigger conditions or specific actions.\n\nAfter 3 weeks of dogfooding on my own portfolio, I've open-sourced **stock-realtime-brief** — a CLI/Python lib that produces *actually executable* recommendations.\n\n**Three modes:**\n- 📦 **Portfolio**: full pre-market briefing with margin coverage check + 14-day announcement scanner\n- 🔍 **Single**: deep-dive analysis with 5 operational levels\n- 📊 **Multi**: side-by-side comparison with composite scoring\n\n**Key opinionated design:**\n- Three-tier hard stop loss (Warning / Risk / Cut) instead of one-size-fits-all\n- \"Profit lock level\" for positions up >30% (not the usual cost-15% which becomes meaningless)\n- Risk-based ranking (loss × margin × MA20 break × heavy weight)\n- All recommendations come with trigger conditions you can directly set as conditional orders\n- Battle-tested data source fallback: Tencent → Sina → AKShare (avoid the AKShare timeout pit)\n\nGitHub: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n\nHonest disclaimer: This is for A-share market only. The methodology should generalize to other markets but the data sources and announcement detection are A-share specific.\n\nLooking for feedback on:\n1. The three-tier stop loss algorithm — is the \"profit lock\" too aggressive?\n2. Multi-mode composite scoring — what indicators would you add?\n3. Anyone interested in extending to HK/US markets?\n\nCheers!\n\n---\n\n## 2. V2EX /go/stock 节点（中文）\n\n**标题**：[开源] 一个开箱即用的 A 股盘前简报工具 — 给有持仓的散户用\n\n**正文**：\n\n各位 V 友好\n\n写了个 CLI 工具叫 stock-realtime-brief，自己用了 3 周觉得还行，开源出来分享。\n\n它解决一个具体问题：**散户在开盘前的 5 分钟，怎么把所有该做的决策一次想清楚？**\n\n不是\"分析师推荐股票\"那种工具，而是\"按你的实际持仓 + 实时行情，给出今天上午每只票该挂什么条件单\"的清单生成器。\n\n**核心特点**：\n\n1. 三档硬止损（预警/风控/清仓），不是一刀切\n2. 盈利 30%+ 自动给\"利润保护位\"（避免 cost*0.85 这种笑话）\n3. 融资融券自动算担保比例 + 五档预警\n4. 自动拉近 14 天减持/立案/业绩预减公告\n5. 重仓股容错率自动收紧 5%\n6. 输出全部是\"触发位 + 动作 + 数量\"，可直接抄进券商 APP\n\n**数据源策略**：\n- 腾讯财经（实时，最稳）\n- 新浪批量（多只行情）\n- AKShare（历史 K 线）\n\n避开了 AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘频繁超时的坑（实测最久卡过 50 分钟）。\n\n**用法**：\n\n```bash\npip install -e .\n\n# 单股\nstock-brief --code 300750\n\n# 多股对比\nstock-brief --codes 600519,300750,600036\n\n# 持仓简报\nstock-brief --portfolio my_portfolio.json\n```\n\nGitHub: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n\nMIT 协议，欢迎 PR。\n\n也欢迎拍砖 — 尤其是对三档止损算法、综合评分公式的意见，这两个我打磨过几次但肯定还有优化空间。\n\n不构成投资建议，使用风险自负（详见仓库 DISCLAIMER.md）。\n\n---\n\n## 3. 雪球（中文）\n\n**标题**：开源了一个我自己用的 A 股盘前简报工具\n\n**正文**：\n\n各位球友\n\n利用最近大盘震荡的几周，我把自己的\"盘前看盘流程\"沉淀成了一个工具。\n\n简单说，我每天早上 8:50 跑一遍，10 秒后拿到一份长这样的清单：\n\n[贴 portfolio sample 截图]\n\n包含：\n- 持仓实时态势 + 浮盈\n- 关键均线 + 三档硬止损位\n- 融资担保比例评估（如果有融资）\n- 近 14 天重要公告告警（减持/立案/业绩预减）\n- 今早可执行的条件单清单（按 P0/P1/P2 优先级）\n\n不是教你怎么炒股，是帮你**把已经想好的规则自动化**。\n\n5 月 6 日早盘我用它发现了天岳先进的减持公告（5/1 公告，8 月 26 日才开窗减持），借早盘 +6% 强势卖了 8000 股，落袋 14.62 万。如果当时只看技术面（多头排列、站上 MA5）我可能会扛着等更高点。\n\nGitHub 已开源，MIT 协议，欢迎拿去自己改：\nhttps://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n\n不构成投资建议。仅供参考。\n\n---\n\n## 4. 微信公众号 / 知乎专栏\n\n**标题**：我把 3 周的盘前看盘经验做成了一个开源工具，免费给所有人用\n\n**摘要**：\n散户的最大敌人不是市场，是开盘前 5 分钟的情绪混乱。这个工具用来对抗这个混乱。\n\n**关键钩子段**：\n- 数据：实测某 AKShare 主源 50 分钟无响应（如何避坑）\n- 故事：5/6 天岳减持公告 → 借强势减仓 14.62 万实战\n- 设计哲学：为什么\"亏 15% 止损\"对盈利股是个笑话\n- 反思：为什么\"建议关注\"是无效输出\n\n**Call to action**：\n- ⭐ Star 支持\n- 提 Issue 反馈\n- 二次开发欢迎\n\n---\n\n## 5. Twitter/X 简短版（英文）\n\n> Just open-sourced **stock-realtime-brief** — A-share CLI analyzer that outputs **actually executable** recommendations (specific price + specific action + specific quantity).\n>\n> Three modes (portfolio/single/multi), three-tier hard stop loss, profit lock for >30% gains, auto announcement scanner, margin risk check.\n>\n> https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief 🇨🇳📊\n\n---\n\n## 6. 微博 / 朋友圈（中文，最简）\n\n> 开源了一个 A 股盘前分析工具，写给有持仓的散户。\n> 三种模式（持仓/单股/多股）+ 三档硬止损 + 自动公告检测 + 融资风险体检。\n> 输出可直接抄进券商条件单。\n> MIT 协议，自己用得不错才开源。\n>\n> 链接：[github 链接]\n> 不构成投资建议。\n\n---\n\n## 发布顺序建议\n\n1. **Day 1**: V2EX + 雪球（中文社区先行，验证早期反馈）\n2. **Day 2-3**: 修早期 issue / typo\n3. **Day 4**: 微博 + 公众号 / 知乎（个人渠道引流）\n4. **Day 7**: Reddit r/algotrading（英文社区，流量大）\n5. **Day 10**: Twitter/X（如有英文受众）\n6. **持续**: 在你回答的金融/投资话题里自然提及\n\n## 数据追踪\n\n发完每个渠道，记录：\n- 1 小时内 stars\n- 24 小时内 stars + issues + PRs\n- 7 天后 stars + 真实用户使用反馈\n\n调整下一波渠道侧重。\n\nArchive v5.4.0: 65 files, 209187 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (22255b), configs/universe.json (7792b), configs/watchlist.json (2943b), CONTRIBUTING.md (2365b), DISCLAIMER.md (4778b), docs/blog_post.md (6233b), docs/images/sample_multi.txt (1044b), docs/images/sample_portfolio.txt (2918b), docs/images/sample_single.txt (964b), docs/methodology.md (5985b), docs/principles/data-freshness.md (6142b), docs/principles/reflection-case-zhongtian-tongfu.md (14516b), docs/principles/trading-discipline.md (8611b), docs/promo_templates.md (6550b), examples/portfolio_demo.json (1102b), examples/portfolio_template.json (386b), init_github.sh (1726b), pyproject.toml (1792b), README_EN.md (4006b), README.md (9615b), requirements.txt (47b), skill-card.md (2981b), SKILL.md (23332b), src/stock_realtime_brief/__init__.py (1718b), src/stock_realtime_brief/__main__.py (132b), src/stock_realtime_brief/analyzers.py (3584b), src/stock_realtime_brief/announcements.py (9728b), src/stock_realtime_brief/backtest_engine.py (9556b), src/stock_realtime_brief/breakthrough_scanner.py (9416b), src/stock_realtime_brief/business_quality.py (6562b), src/stock_realtime_brief/catalyst_calendar.py (6490b), src/stock_realtime_brief/cli.py (2653b), src/stock_realtime_brief/daily_morning_note.py (8225b), src/stock_realtime_brief/data_sources.py (6920b), src/stock_realtime_brief/dcf_calculator.py (10755b), src/stock_realtime_brief/disciplines.py (21945b), src/stock_realtime_brief/end_wave_detector.py (7924b), src/stock_realtime_brief/financial_parser.py (6988b), src/stock_realtime_brief/indicators.py (7588b), src/stock_realtime_brief/main_line_intel.py (6278b), src/stock_realtime_brief/main_line_tracker.py (11127b), src/stock_realtime_brief/market_phase.py (8590b), src/stock_realtime_brief/missed_opportunity.py (7152b), src/stock_realtime_brief/multi_dim_analysis.py (7670b), src/stock_realtime_brief/multi_model_vote.py (10878b), src/stock_realtime_brief/multi_timeframe.py (12311b), src/stock_realtime_brief/polaris_monitor.py (9579b), src/stock_realtime_brief/portfolio_optimizer.py (11187b), src/stock_realtime_brief/portfolio.py (4724b), src/stock_realtime_brief/price_watcher.py (8432b), src/stock_realtime_brief/realtime_alerts.py (8826b), src/stock_realtime_brief/realtime_analyzer.py (15868b), src/stock_realtime_brief/renderers.py (9897b), src/stock_realtime_brief/research_reports.py (11282b), src/stock_realtime_brief/run_brief.py (41129b), src/stock_realtime_brief/sector_rotation.py (5415b), src/stock_realtime_brief/sell_signal.py (11495b), src/stock_realtime_brief/shake_vs_break.py (7665b), src/stock_realtime_brief/smart_picker.py (21265b), src/stock_realtime_brief/thesis_tracker.py (8475b), src/stock_realtime_brief/weekly_report.py (6264b), tests/__init__.py (16b), tests/test_indicators.py (3165b), tests/test_portfolio.py (4358b), _meta.json (139b)\n\nFile v5.4.0:SKILL.md\n\n---\nname: stock-realtime-brief\nversion: 5.4.0\ndescription: \"A股投研体系 v5.0 - 散户级 Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维100分) + v5.0 蓝军对垒 + 7 铁律。触发: 盘前简报 / 智能选股 / 板块排名 / DCF估值 / 北极星 / 实时警报 / 财报解析 / 历史回测 / 纪律检查。仅适用 A股。\"\nmetadata:\n category: investment\n market: A-share\n version: 5.4.0\n upgrade_notes: \"v5.4: Anthropic financial-services 精华融合 (Thesis Tracker + Catalyst Calendar + Morning Note) + 完整 35 模块\"\n modes:\n - portfolio # 持仓模式\n - single # 单股深度\n - multi # 多股对比\n - pick # 智能选股 (v4.0 新增)\n - watch # 盯盘 (v4.0 新增)\n - rr # 风险收益比 (v4.0 新增)\n - check # 纪律检查 (v4.0 新增)\n requires:\n bins:\n - python3\n python_packages:\n - akshare\n - pandas\n---\n\n# A 股实时分析与操作建议（Stock Realtime Brief v4.0）\n\n> \"**规则比感觉重要**——把可以提前算清楚的事，写在能照着执行的清单里。\"\n\n## 🚀 v4.0 All-in-One 命令快查\n\n```bash\n# 📊 分析类（原 v3.x 能力）\npython3 scripts/run_brief.py portfolio\npython3 scripts/run_brief.py single 600519\npython3 scripts/run_brief.py multi 600519 000858\n\n# 🎯 智能选股（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py pick all # 综合 TOP\npython3 scripts/run_brief.py pick business # 业绩驱动\npython3 scripts/run_brief.py pick money # 资金驱动\npython3 scripts/run_brief.py sectors # 板块强度\npython3 scripts/run_brief.py push # QQ 推送简报\n\n# 👁 盯盘 Agent（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py watch start # 启动盯盘（systemd 后台）\npython3 scripts/run_brief.py watch check # 立刻检查一次\n\n# 📋 纪律守护（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py rr 650 670 688 720 640 615 570\n # 风险收益比 = 现价 保守 中性 乐观 技术止损 硬止损 极限止损\npython3 scripts/run_brief.py check 600519 # 纪律综合检查\n```\n\n## v4.0 整合的能力\n\n| 来源 | 整合后 | 状态 |\n|---|---|:---:|\n| stock-smart-picker | scripts/smart_picker.py | ✅ |\n| price-watcher | scripts/price_watcher.py | ✅ |\n| v3.2 决策模板 | scripts/disciplines.py | ✅ |\n| universe_v2.json | configs/universe.json | ✅ |\n| watchlist.json | configs/watchlist.json | ✅ |\n\n## 1. 三种使用模式\n\n### 1.1 模式选择决策树\n\n```\n用户输入 →\n ├─ 提到\"持仓 / 我的票 / 盘前简报\"\n │ → 模式 P：持仓模式（读 portfolio + 7 步法）\n │\n ├─ 只提到 1 只股票（\"看下 X / 分析 X\"）\n │ → 模式 S：单股深度模式（技术面 + 操作位）\n │\n ├─ 提到 2 只及以上（\"X 和 Y 谁好 / 这几只票\"）\n │ → 模式 M：多股对比模式（横向对比 + 排序推荐）\n │\n └─ 不确定时 → 优先问一句确认，不要默认\n```\n\n### 1.2 三种模式的核心差异\n\n| 维度 | 模式 P（持仓） | 模式 S（单股） | 模式 M（多股） |\n|------|:---:|:---:|:---:|\n| 数据源 | portfolio + 实时 + K线 | 实时 + K线 + 个股资金流 | 实时 + K线（精简） |\n| 输出篇幅 | 长（含融资体检） | 中（含基本面+技术面） | 短（对比表为主） |\n| 止损规则 | 完整三档（含重仓收紧） | 标准三档 | 不强制止损 |\n| 融资体检 | ✅ 必做 | ❌ | ❌ |\n| 特色 | 全面、防漏 | 深、详 | 横向、快 |\n\n### 1.3 何时使用 / 何时不用\n\n| 场景 | 触发 |\n|------|:---:|\n| 持仓盘前/盘中简报 | ✅ P |\n| \"看下 600519 / 帮我分析 X\" | ✅ S |\n| \"X 和 Y 哪个好 / 这几只票排序\" | ✅ M |\n| \"今天买什么 / 推荐股票\" | ❌（这不是本 skill 职责，应转给\"选股 skill\"） |\n| \"X 公司基本面怎么样\" | ⚠️ 单股模式可附带基本面，但不是核心 |\n| 港美股 / 期货 / ETF | ❌ |\n\n---\n\n## 2. 通用 7 步法（三种模式共用骨架）\n\n```\nStep 1 解析用户输入 → 识别模式 P/S/M + 提取股票代码\nStep 2 拉实时行情 → 优先腾讯接口（最稳）\nStep 3 拉历史 K 线 → AKShare stock_zh_a_hist (qfq, 近 60 日)\nStep 4 计算关键位 → MA5/10/20/30 + 近 N 日高低 + 量能\nStep 5 判断态势 → 杀跌 / 冲高 / 震荡 / 趋势上行 / 趋势下行\nStep 6 生成操作位 → 止损位（模式 P/S）或 排序推荐（模式 M）\nStep 7 模式专属动作 → P:融资体检 | S:深度分析 | M:横向对比\n```\n\n每步都必须执行，不能省略。\n\n---\n\n## 3. 输入解析（Step 1 详解）\n\n### 3.1 股票代码识别规则\n\n```\n- 6 位数字 → 直接当代码（沪：60xxxx/68xxxx；深：00xxxx/30xxxx）\n- 中文名称 → 用 ak.stock_zh_a_spot_em 查找代码（懒查询，缓存）\n- 拼音简称（如 GLY）→ 不强制识别，要求用户输入完整名或代码\n- 模糊匹配 → 命中多个时列出让用户选\n```\n\n### 3.2 模式判定示例\n\n| 用户输入 | 模式 |\n|----------|:---:|\n| \"盘前简报\" / \"我的持仓今天怎么样\" | P |\n| \"看下罗博特科\" / \"分析一下 300757\" | S |\n| \"罗博特科和源杰哪个好\" / \"300757 688498 排序\" | M |\n| \"茅台 五粮液 泸州老窖\" | M |\n| \"拉一下我自选股的数据\" | P 或 M（看 watchlist 是否存在） |\n\n---\n\n## 4. 数据获取（Step 2-3 详解）\n\n### 4.1 实时行情（按可靠性排序）\n\n| 优先级 | 数据源 | 调用方式 | 备注 |\n|:---:|--------|---------|------|\n| 1️⃣ | **腾讯财经** | `data_fetcher._tencent_realtime_quote(code)` | **最稳**。即使 AKShare 主源超时也能拿到数据 |\n| 2️⃣ | 新浪财经批量 | `data_fetcher._sina_batch_quotes([codes])` | 适合一次拉多只（模式 M 优先） |\n| 3️⃣ | AKShare 主源 | `ak.stock_zh_a_spot_em` | 经常超时，**timeout=15s 必须**，不要硬等 |\n\n**踩过的坑**：AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘经常超时（实测 50 分钟没出结果）。**默认走腾讯**，不要先尝试 AKShare。\n\n### 4.2 历史 K 线（用于算均线）\n\n```python\nimport akshare as ak\ndf = ak.stock_zh_a_hist(\n symbol='300757', period='daily',\n start_date='20260101', end_date='20260421',\n adjust='qfq'\n)\n```\n\n历史 K 线用 AKShare 没问题（走的是历史接口，非实时推送）。\n\n### 4.3 模式专属补充数据\n\n| 模式 | 额外数据 |\n|:---:|---------|\n| P | 担保比例（用户提供）+ 大盘指数 + **一仓公告扫描**（TinyFish） |\n| S | 个股资金流向 / 北向持股 / 财务摘要（可选）|\n| M | 仅基础数据，**不补充**（保持轻量）|\n\n### 4.3.1 公告检测数据源（v2.4 升级）\n\n**优先级**：TinyFish Search → gsk web_search 兑底\n\n- **TinyFish Search**（主源）\n - API: https://api.search.tinyfish.ai\n - 优势：中文内容准确率高、能抳雪球/知乎/东财/新浪财经\n - 需要设置环境变量 `TINYFISH_API_KEY` 或 secrets 文件\n\n- **gsk web_search**（兑底）\n - 只在 TinyFish 不可用或返回空时使用\n\n**严格时效过滤**（v2.4 重点修复）\n- 只保留近 14 天的公告\n- 从 snippet/URL/title 提取真实日期：\n - \"公告日期：XXXX-XX-XX\"\n - 东财公告号 AN20260414XXXXX（前 8 位是日期）\n - \"X月Y日\"（按当前年推断）\n- **无日期一律跳过**（防老公告混入）\n- 优先级：HIGH 在前，最多返回 6 条\n\n### 4.4 融资余额 / 担保比例（仅模式 P）\n\n```\n担保比例 = (持仓总市值 + 融资买入证券市值) / 融资余额\n```\n\n**警戒线**：\n- 170% 以下 → 主动提示降仓\n- 160% 以下 → 强烈警告\n- 150% 以下 → 券商接近强平区\n- 140% → 强平\n\n---\n\n## 5. 关键位计算口径（Step 4 详解）\n\n### 5.1 必算的 4 条均线\n\n| 均线 | 含义 | 适合做什么 |\n|------|------|-----------|\n| **MA5** | 短期支撑/压力 | 强势股的**预警线** |\n| **MA10** | 短期趋势线 | 多数股的**风控线** |\n| **MA20** | 中期生命线 | 跌破常意味着趋势反转 |\n| **MA30** | 中期趋势 | 与 MA20 共振时确认信号更强 |\n\n### 5.2 关键技术位\n\n- **近 N 日高/低**（默认 N=40）\n- **整数关**（如 500, 1000, 100 等心理位）\n- **前期阻力位 / 前期低点**\n\n### 5.3 量能特征\n- 当日成交额 vs 5 日均额\n- 换手率\n- 是否放量上涨 / 放量下跌（量价配合的关键信号）\n\n---\n\n## 6. 模式专属规则\n\n### 6.1 模式 P（持仓）：三档硬止损规则\n\n```\n预警线：当日跌 5% 或跌破 MA5（一般股）/ MA10（重仓股）→ 减 1/3\n风控线：跌破 MA10（一般股）/ 成本 -15%（重仓股）→ 再减 1/3\n清仓线：跌破成本 -25%，或融资担保比例 < 150% → 全部清掉 + 还融资\n```\n\n**仓位调整因子**：\n- 重仓股（占比 ≥ 25%）→ 所有止损位**上提 5%**（容错收紧）\n- 融资买入股 → 所有止损位**上提 3%**，且**必须**写成条件单\n- 高位涨幅股（40日内涨 > 50%）→ 用 MA10 而非 MA20 作为风控线\n- 亏损股反弹 → 以**成本附近 / 反弹高点**作为优先减仓点\n\n### 6.2 模式 S（单股）：深度分析框架\n\n输出包含 5 个块：\n1. **态势速判**（一句话）\n2. **基本面快照**（PE/PB/市值/行业，仅在用户问到才扩展）\n3. **技术面分析**（均线 + 关键位 + 量价）\n4. **操作位建议**（买点 / 加仓位 / 止损位 / 止盈位）\n5. **风险提示 + 跟踪要点**\n\n### 6.3 模式 M（多股）：对比框架\n\n输出 = 横向对比表 + 综合排序\n\n**对比维度（按重要性）**：\n1. 当日涨跌幅（情绪面）\n2. MA5 偏离度（短期强弱）\n3. MA20 偏离度（中期趋势）\n4. 量比（资金参与度）\n5. 近 40 日涨幅（动能）\n6. 距前期高点距离（潜在空间）\n\n**排序规则（轻量打分）**：\n```\nscore = +当日涨跌幅 ÷ 2\n + 短期强弱(MA5偏离) × 1.5\n + 中期趋势(MA20偏离) × 1\n + 量价共振分（放量涨 +2 / 缩量涨 +0 / 放量跌 -2）\n```\n\n最高分给\"⭐ 推荐关注\"，最低分给\"⚠️ 注意风险\"，**绝不直接说\"买/卖\"**。\n\n---\n\n## 7. 输出格式\n\n### 7.1 模式 P 模版（持仓简报）\n\n```markdown\n# 📊 盘前持仓简报 — YYYY-MM-DD HH:MM\n\n## 一、当日态势速览\n[一句话总结今天的市场+持仓状态]\n\n## 二、个股实时态势\n| 股票 | 现价 | 今开 | 高/低 | 涨跌幅 | 备注 |\n\n## 三、关键均线 + 三档止损\n### 🎯 [股票A]（重点）\n| 均线 | 价位 | 距现价 |\n**止损位**：预警 / 风控 / 清仓\n\n## 四、⚠️ 真正该担心的事\n[按风险等级排序，不按持仓顺序]\n\n## 五、📋 今天上午可执行的操作\n✅ 不要做 / 🎯 设条件单 / 🔥 融资硬规则\n\n## 六、今晚问自己 3 个问题\n```\n\n### 7.2 模式 S 模版（单股深度）\n\n```markdown\n# 🔍 [股票名] [代码] 实时分析 — YYYY-MM-DD HH:MM\n\n## 一、态势速判\n[一句话定性：突破 / 回踩 / 震荡 / 顶背离 / 底部企稳]\n\n## 二、基本面快照（可选）\n| 维度 | 数值 | 行业对比 |\n| PE / PB / 市值 / 行业 / 主营 |\n\n## 三、技术面分析\n- 当日：现价 ↑ x.xx% | 量比 x.x | 换手 x.xx%\n- 均线结构：MA5/10/20/30 + 一句话点评\n- 关键位：上方阻力 / 下方支撑 / 整数关\n- 量价：放量涨 / 缩量涨 / 放量跌 / 缩量跌\n\n## 四、操作位建议\n| 类型 | 价位 | 触发动作 |\n| 介入位 | xxx | 站稳后小仓位试探 |\n| 加仓位 | xxx | 突破前高确认 |\n| 止损位 | xxx | 跌破后减仓 |\n| 止盈位 | xxx | 触及后落袋 1/3 |\n\n## 五、风险提示 + 跟踪要点\n- 短期风险：……\n- 关注信号：……\n```\n\n### 7.3 模式 M 模版（多股对比）\n\n```markdown\n# 📊 多股对比分析 — YYYY-MM-DD HH:MM\n\n## 一、横向对比表\n| 排名 | 股票 | 现价 | 涨跌幅 | MA5偏离 | MA20偏离 | 量比 | 40日涨幅 | 综合分 | 标签 |\n|:---:|------|-----:|-------:|-------:|--------:|-----:|--------:|------:|------|\n| 1 | A | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 8.5 | ⭐ |\n| 2 | B | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 6.2 | 🟡 |\n| 3 | C | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 3.1 | ⚠️ |\n\n## 二、关键差异点\n- A vs B：A 强在……，B 强在……\n- B vs C：……\n\n## 三、给你的判断（不构成投资建议）\n- ⭐ **优势更明显**：A — 理由：……\n- 🟡 **保持观察**：B — 理由：……\n- ⚠️ **谨慎对待**：C — 理由：……\n```\n\n### 7.4 文风规则（三种模式都遵循）\n\n- **结论先行**：每段第一句就是判断，不要\"我们来看一下\"这种废话\n- **具体数字优先于形容词**：写\"535.99 / +2.39%\"，不写\"小幅上涨\"\n- **拒绝模糊话**：\"建议关注 / 注意风险\"是无效输出\n- **每个建议都带触发条件**：\"**触及 X → 动作 Y**\"\n- **不直接说\"买/卖\"**：用\"介入 / 减仓 / 落袋 / 止损\"等动作描述\n- **重仓股、融资股、亏损股**单独标注 emoji（🎯 / 🔥 / 📉）\n\n---\n\n## 8. 核心心智：好公司 ≠ 好股票\n\n推荐出手/不出手时要仔细区分两个概念：\n\n```\n好公司 = 业绩好 + 政策好 + 估值低 + 赛道好\n好股票 = 技术面强势 + 资金推动 + 有短期催化剂\n\n两者不一定同时成立。\n```\n\n### 8.1 四个典型象限\n\n| 象限 | 公司面 | 股票面 | 应对策略 |\n|------|:---:|:---:|---------|\n| 🚀 | ✅好 | ✅好 | 重仓持有 |\n| ⚠️ | ✅好 | ❌差 | **机会成本贼**—业绩好但技术面磨底，双重陷阱 |\n| 🎲 | ❌差 | ✅好 | 游资烒作股，要参与必须快进快出 |\n| ⛔ | ❌差 | ❌差 | 远离不出手 |\n\n### 8.2 “机会成本贼”检查清单\n\n如果一只股票同时满足以下条件，它就是典型的**“鸡肋股”**：\n\n- ⏳ 持有有 **6 个月+** 未产生超额收益\n- 📉 40 日涨幅 **< 0%**（在上涨周期中逆势）\n- 🌡️ 换手率持续低于 1%（资金不关注）\n- 📝 “有业绩 但没资金”的机构话术出现 3 次+\n- 📊 同期其他持仓股涨幅 **+30%+**者、该股近于 0\n\n### 8.3 机会成本贼的正确处理\n\n```\n不是 “公司不好 → 卖”\n是 “股票点不火 → 换手仓位”\n\n资金重新配置逻辑：\n 1. 不要等“业绩兑现”（可能要等 1-2 年）\n 2. 借任何反弹机会清仓\n 3. 金额划转到“势最强”的持仓或现金储备\n 4. “少赚 5%” 不是亏，“错过 30%” 才是亏\n```\n\n### 8.4 实战 EV (Expected Value) 评估\n\n```\nEV(持有) = P(业绩兑现) × 预期涨幅 - P(错过机会) × 机会値\nEV(卖出换手) = 当前价 × (1+换仓后预期涨幅) - 交易成本\n\n简化版：\n 如果 你其他持仓平均上涨趋势 > 该股预期上涨趋势，\n 则 卖出换手始终比持有有利\n```\n\n### 8.5 词语表达规范\n\n遇到“持仓里的机会成本贼”时，**不要说**：\n- ❌ “这个公司不行，快卖吧”（不准确，容易误导）\n- ❌ “你亏损了要止损”（只看价格不看机会成本）\n\n**要说**：\n- ✅ “公司 OK，但股票不火。你的资金代价 = 错过其他机会”\n- ✅ “不是 卖/持 二选，是 换手 vs 错过”\n- ✅ “借反弹换仓，不等业绩兑现”\n- ✅ “持仓中势最弱的那一只是你的机会成本”\n\n### 8.6 实战案例（2026-05-08 特变电工）\n\n- 公司面 ✅：业绩 +43.69%，多晶硜价格反弹，“反内卷”利好\n- 股票面 ❌：40 日涨幅 -13.68%，换手 0.69%，逆势走弱\n- 诊断：“机会成本贼” ⚠️\n- 处理：不等业绩兑现，借任何反弹清仓，25 万资金重配到势强股/现金储备\n\n---\n\n## 9. 反模式（一定不要做）\n\n| ❌ 错误 | ✅ 正确 |\n|--------|--------|\n| \"建议谨慎操作\" | \"跌破 500 减 1/2，跌破 482 清融资部分\" |\n| \"情绪面不佳\" | \"当日成交额 4.79 亿，量比 0.62（早盘缩量）\" |\n| 把所有股票按输入顺序列一遍 | 按\"重要性 / 紧迫度\"排序 |\n| 模式 P 不算融资担保比例 | 必须算，且单独成段 |\n| 用 AKShare 主源超时还硬等 | 立即切腾讯接口（≤15s） |\n| 给\"目标价\"但不给\"止损价\" | 永远是\"止损 + 仓位管理\"组合 |\n| “公司好就该拿着” 不考虑机会成本 | 区分“好公司” 与 “好股票”（话 § 8）|\n| 让用户盘中盯价 | 让用户**昨晚或开盘前**设好条件单 |\n| 模式 M 直接说\"买 A\" | 用\"⭐ 优势更明显\"+ 理由 |\n\n---\n\n## 10. 调用方式\n\n### 9.1 命令行\n\n```bash\n# 模式 P：持仓\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --mode portfolio \\\n --portfolio /home/work/.openclaw/workspace/data/portfolio.json\n\n# 模式 S：单股\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --mode single \\\n --code 300757\n\n# 模式 M：多股对比\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --mode multi \\\n --codes 300757,688498,688234,600519\n\n# 自动模式：让脚本根据输入数量自判\npython3 ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/scripts/run_brief.py \\\n --auto --codes 300757,688498\n```\n\n### 9.2 Agent 调用流程\n\n1. 解析用户消息 → 判定模式 P/S/M\n2. 提取股票代码（中文名 / 6位代码 / 拼音）\n3. 调用 `~/.openclaw/workspace/stock-agents/data_fetcher.py` 拉数据\n4. 套用本 skill 的 7 步法 + 模式专属规则\n5. 按第 7 节模版输出\n\n---\n\n## 11. 历史使用记录\n\n- **2026-04-21 早盘**（持仓模式 P）\n - 持仓：罗博特科 / 源杰 / 天岳 / 隆扬 / 特变 / 中天 + 70 万融资\n - 修正了\"罗博特科 + 源杰同步杀跌\"的判断（实际是冲高与回踩）\n - 给出 500 / 482 双档止损 + 1280 / 1362 双档止损\n - 强建议\"今天就把融资降到 40-50 万\"\n - 用户满意度：高\n- **2026-04-29**（v2.0 升级）：扩展为 P/S/M 三模式\n\n---\n\n## 12. 关联 skills\n\n- `weekly-position-review` — 周末复盘 + 下周剧本（待建）\n- `evening-trading-log` — 收盘后交易日志整理（待建）\n- `realtime-position-monitor` — 盘中实时风险监测（待建）\n- `stock-screener` — 选股 skill（待建，本 skill 不做选股）\n\n---\n\n## 13. 常见问题\n\n**Q: 用户说\"看下茅台\"怎么处理？**\nA: 茅台→600519，模式 S 单股深度。\n\n**Q: 用户给一堆代码不指定模式？**\nA: ≥2 只默认走模式 M，输出对比表 + 排序。\n\n**Q: 用户问港股 / 美股？**\nA: 直接拒绝：\"本 skill 仅支持 A 股，港美股请用 xx skill。\"\n\n**Q: 模式 M 输出多少只股票合适？**\nA: 2-10 只最佳。≥10 时建议拆分为多个对比组。\n\n**Q: 简报里能不能直接说\"买/卖\"？**\nA: **绝不**。永远用\"介入位 / 减仓位 / 止损位 / 落袋\"等条件性表达。\n\n## v2.6 升级（重要）：七维分析\n\n用户反馈：仅看技术面+减持公告 → 错失天岳 +60% 上涨\n\n### 新增维度\n\n1. **基本面**：业绩超预期 / 亏损\n2. **估值面**：PE分位 / 行业对比\n3. **情绪面**：板块联动 / 龙头地位\n4. **资金面**：5日主力 / 北上 / 大单\n5. **题材面**：订单 / 调研 / 政策 / 行业催化\n6. **风险事件**：减持 / 解禁 / 处罚\n7. **技术面**：MA / 量价 / 板块连板（已有）\n\n### 综合评分逻辑\n\n权重：\n- 基本面 × 2（最重）\n- 资金面 × 2\n- 风险事件 × 1.5\n- 估值面 × 1.5\n- 情绪/题材 × 1\n\n总分 >= +3：强买 / 加仓\n总分 +1 ~ +3：持有 / 观察\n总分 -2 ~ 0：谨慎 / 减仓部分\n总分 < -2：强减 / 清仓\n\n### 教训\n\n天岳 5/6 减持公告（已知利空） → 单维度看空 ≠ 全部看空\n其他 6 维都偏多 → 应继续持有 → 实际涨到 180\n\n## v3.0 重大架构升级：双模式分析\n\n**用户指导原则**（来自实战教训）：\n> \"实时的分析就不要考虑周期性，更多从技术、资金、板块、重点落在量价关系\"\n\n之前的混淆：把\"盘中即时分析\"和\"盘后/单股长期评估\"混在一起 → 给出不可执行的建议。\n\n### 两种分析模式\n\n| 模式 | 何时用 | 核心维度 | 输出 |\n|---|---|---|---|\n| **盘中实时模式** | 交易时段（9:30-15:00）询问\"现在怎么样\" | 量价/资金/技术/板块 | 当下状态 + 趋势预判 + 立即可做的策略 |\n| **盘后/单股研究** | 收盘后 / 深度调研 / 周末分析 | 多周期/业绩/研报/估值 | 仓位策略 + 中长期判断 |\n\n### 盘中实时模式（v3.0 新增）\n\n**调用**：`realtime_analyzer.py`\n\n**核心维度（按重要性）**：\n1. **量价关系** - 量价齐升 / 价升量缩(滞涨) / 价升主动卖(顶部信号) / 量价齐跌\n2. **资金动向** - 内外盘比 / 五档盘口厚度\n3. **技术形态** - 冲高回落 / 强势上攻 / 弱势杀跌 / 横盘震荡\n4. **量能** - 量比 / 换手率 / 成交额\n\n**评分加权**：\n- 量价配合 ×3（最重要）\n- 内外盘 ×2\n- 盘口厚度 ×1\n- 盘中形态 ×3\n- 量比 ×2\n\n**状态分级**：\n- 🚀 强势（继续上行，可加）\n- ✅ 偏强（持有）\n- ⚖️ 中性（观望）\n- ⚠️ 偏弱（减仓）\n- 🚨 弱势（立即减仓）\n\n### 触发关键词\n\n**盘中模式触发**：\n- \"实时看一下\"\n- \"分析持仓\"（盘中）\n- \"现在怎么样\"\n- \"盘中\"\n- \"实时\" \n\n**盘后模式触发**：\n- \"深度分析\"\n- \"评估这只票\"\n- \"单股研究\"\n- \"多周期\"\n- \"趋势怎么样\"\n\n### 反模式（必须避免）\n\n- ❌ 盘中分析谈\"月线/周线\" → 不可执行\n- ❌ 给出\"全力做多/重仓\"的盘后建议给盘中场景\n- ❌ 把\"再观察\"当成万能答案\n- ❌ 忽略量价信号（这是盘中第一信号）\n\n### 实战示例\n\n罗博特科 5/22 09:55 盘中：\n- 量价：滞涨（涨幅落后同板块）\n- 内外盘：0.49（均衡偏弱）\n- 形态：冲高回落（537 → 530）\n- 结论：**滞涨警报，反弹减仓**\n\n而盘后模式会说：\n- 月/周/日三周期共振做多\n- 高盛目标价 ¥688\n- 结论：**继续持有，让趋势赚钱**\n\n**两个结论看似矛盾，实际是不同时间维度的合理结合**：\n- 盘中：今天减一点\n- 盘后：长期持有\n\n---\n\n## 🚨 第一重要原则（v3.1，2026-05-26 用户铁律）\n\n**数据与消息的时效性 = 决策的前置条件**\n\n来源：2026-05-26 用户经过实战教训后明确建立\n\n### 强制流程\n\n1. 任何 TinyFish/gsk 搜索结果使用前，**必须先核查时效性**\n2. 看到\"立案/处罚/减持/解禁/业绩\"等关键事件，**必须查发生日期**\n3. 1 年以上的\"利空\" → **通常已被 price-in**，不应作为决策依据\n4. 1 个月内的消息才能作为\"新信号\"\n\n### 已知教训\n\n- 5/26 误判\"新莱应材实控人立案\"为新利空（实际是 2025-01 已了结）\n- 5/6 误判\"天岳减持公告\"为有效利空（实际错失 +64% 上涨）\n- 5/22 误判\"罗博 5/25 解禁\"为致命利空（实际暴涨 +13%）\n\n### 自检清单\n\n任何建议前必须确认：\n- ☐ 数据日期\n- ☐ 消息发布日\n- ☐ 是否已 price-in\n- ☐ 当时股价反应\n- ☐ 是否还有\"新信号\"\n\n### 详细规则\n\n见 `~/.openclaw/workspace/memory/principle-data-freshness.md`\n\nFile v5.4.0:README.md\n\n# 📊 Stock Realtime Brief\n\n> **A股投研体系 v5.0** — 选股 + 估值 + 跟踪 + 警报 + 复盘 全面闭环 / 散户级 Bloomberg\n> 🎉 **v5.0 重磅升级 (2026-06-28)**: 新增 **7 大投研工具** — DCF 内在价值计算 / 板块轮动 / 卖出信号 / 北极星监控 / 实时警报 / 财报解析 / 历史回测 \n> 📊 v2.1 选股模型 (5 维 100 分) + v5.0 蓝军对垒 + 北极星跟踪 = 散户级 Bloomberg 完整体系 \n> 🏆 5 个月实战 +105% 收益率验证\n\n\n\n[](https://opensource.org/licenses/MIT)\n[](https://www.python.org/downloads/)\n[]()\n[](https://clawhub.ai)\n[](https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/actions/workflows/test.yml)\n[](https://codecov.io/gh/Michaelliugh/stock-realtime-brief)\n\n中文 | [English](./README_EN.md)\n\n\n\n---\n\n## ✨ 它能做什么\n\n针对 A 股市场，**根据用户输入的不同形态自动切换三种分析模式**：\n\n| 模式 | 触发场景 | 输出 |\n|:---:|---------|------|\n| 📦 **Portfolio** | 给定持仓文件 | 完整盘前简报：实时态势 + 关键均线 + 三档硬止损 + 融资风险体检 + 重要公告告警 + 优先级操作清单 |\n| 🔍 **Single** | 单只股票 | 单股深度分析：态势速判 + 技术面 + 5 档操作位（介入/加仓/止损/短线止盈/波段止盈） |\n| 📊 **Multi** | 多只股票 | 横向对比表：综合评分排序 + 关键差异点 + ⭐/🟡/⚠️ 标签 |\n\n**自动模式**：根据输入数量自动选择 — 1 只走 Single，多只走 Multi，有 portfolio 文件走 Portfolio。\n\n## 📸 输出示例\n\n\n\n🔍 单股深度分析
| \n📊 多股对比分析
| \n📦 持仓简报
| \n
\n
\n\n---\n\n## 🚀 30 秒快速开始\n\n### 1. 安装\n\n```bash\ngit clone https://github.com/<你的用户名>/stock-realtime-brief.git\ncd stock-realtime-brief\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 2. 单股分析（最简单）\n\n```bash\npython -m stock_realtime_brief --code 300750\n```\n\n输出示例：\n```\n🔍 宁德时代 300750 实时分析 — 2026-05-06 14:30\n\n## 一、态势速判\n**📈 多头排列，趋势向上**\n\n## 二、技术面\n- 现价: **256.78** | 涨跌幅: **+2.31%** | 换手: 1.85% | 成交额: 8.93 亿\n- 均线: MA5=251.20 MA10=247.45 MA20=240.12 MA30=235.67\n- 近 N 日: 高 **268.50** / 低 **210.30**\n- 40 日涨幅: **+18.45%**\n...\n```\n\n### 3. 多股对比\n\n```bash\npython -m stock_realtime_brief --codes 600519,300750,600036\n```\n\n### 4. 持仓简报\n\n```bash\n# 复制示例配置\ncp examples/portfolio_demo.json my_portfolio.json\n# 编辑成你自己的持仓\nvim my_portfolio.json\n# 跑简报\npython -m stock_realtime_brief --portfolio my_portfolio.json\n```\n\n---\n\n## 🎯 核心特性\n\n### ⭐ 三档硬止损纪律\n\n不是\"建议关注\"那种空话，而是**写进券商条件单就能直接执行**的具体价位：\n\n| 档位 | 价位逻辑 | 动作 |\n|:---:|---------|------|\n| **预警线** | MA5（一般）/ MA10（重仓）+ 利润保护位 | 减 1/3 |\n| **风控线** | MA10（一般）/ MA20（重仓）/ max(MA20, 成本-15%) | 再减 1/3 |\n| **清仓线** | MA20 / 成本-25%（亏损） | 全清 |\n\n### ⭐ 数据源容错策略\n\nA 股数据源时不时抽风。本工具按**实战验证的可靠性顺序**降级：\n\n```\n腾讯财经（最稳）→ 新浪财经批量 → AKShare（带 timeout）\n```\n\n> **踩过的坑**：AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘经常超时（实测可达 50 分钟无响应）。本工具默认**先腾讯**，避开这个深坑。\n\n### ⭐ 重要公告自动检测\n\n跑持仓简报时自动并行拉取 **近 14 日重要公告**，识别 **HIGH / MED 两级利空**：\n\n- 🔴 **HIGH**：减持公告 / 立案调查 / 业绩预减 / 处罚警示 / 诉讼...\n- 🟡 **MED**：解禁 / 收购 / 重组 / 股东大会 / 业绩预告...\n\n公告输出会**置顶展示**，提醒\"在技术面分析之上调整出手节奏\"。\n\n### ⭐ 融资融券风险体检（A 股专属）\n\nA 股融资融券是普通组合工具普遍忽视的重大风险。本工具：\n\n- 自动算 **担保比例**（基于持仓 + 融资余额）\n- 五档预警：✅ 安全 / 🟡 可控 / ⚠️ 警戒 / 🚨 强警告 / 🚨🚨🚨 接近强平\n- 提供**还款顺序建议**\n\n### ⭐ 多股综合评分\n\n模式 M 的轻量打分系统，**让\"哪个更值得关注\"有明确依据**：\n\n```\nscore = 当日涨跌幅 ÷ 2\n + MA5 偏离度 × 1.5 （短期强弱）\n + MA20 偏离度 × 1 （中期趋势）\n + 量价共振分（放量涨 +2 / 放量跌 -2）\n```\n\n---\n\n## 📚 设计理念\n\n### \"规则比感觉重要\"\n\n这个工具的核心信念：**散户最大的敌人不是市场，是自己的情绪。**\n\n- ❌ \"建议谨慎操作\" → ✅ \"跌破 500 减 1/2\"\n- ❌ \"情绪面不佳\" → ✅ \"成交 4.79 亿，量比 0.62（早盘缩量）\"\n- ❌ \"目标价 600\" → ✅ \"止损 482 / 止盈 1: 539 / 止盈 2: 588\"\n\n每一条建议**都带触发条件**，让\"白天忙、情绪波动、错过最佳点\"的散户也能稳定执行。\n\n### 7 步法\n\n```\nStep 1 解析输入 → 识别模式 + 提取股票代码\nStep 2 拉实时行情 → 优先腾讯接口（最稳）\nStep 3 拉历史 K 线 → AKShare stock_zh_a_hist (qfq, 近 60 日)\nStep 4 计算关键位 → MA5/10/20/30 + 近 N 日高低 + 量能\nStep 5 判断态势 → 杀跌 / 冲高 / 震荡 / 趋势上行 / 趋势下行\nStep 6 生成操作位 → 止损位（P/S）或 排序推荐（M）\nStep 7 模式专属动作 → P:融资体检 + 公告 / S:深度分析 / M:横向对比\n```\n\n详见 [docs/methodology.md](./docs/methodology.md)。\n\n---\n\n## 🛠 配置\n\n### 三层路径优先级\n\n`portfolio.json` 路径按以下顺序解析：\n\n1. **命令行参数** `--portfolio path/to/file.json`\n2. **环境变量** `STOCK_BRIEF_PORTFOLIO`\n3. **当前目录** `./portfolio.json`\n\n### 持仓文件格式\n\n```json\n{\n \"margin_debt\": 0,\n \"positions\": [\n {\n \"symbol\": \"300750\",\n \"name\": \"宁德时代\",\n \"buy_price\": 220.0,\n \"amount\": 500,\n \"account\": \"普通\",\n \"sector\": \"新能源\"\n }\n ]\n}\n```\n\n完整示例见 [`examples/portfolio_demo.json`](./examples/portfolio_demo.json)，模板见 [`examples/portfolio_template.json`](./examples/portfolio_template.json)。\n\n---\n\n## 📁 项目结构\n\n```\nstock-realtime-brief/\n├── src/stock_realtime_brief/\n│ ├── cli.py # 主入口\n│ ├── data_sources.py # 数据源策略\n│ ├── indicators.py # 均线/止损位计算\n│ ├── analyzers.py # 三种模式分析\n│ ├── announcements.py # 公告拉取\n│ ├── renderers.py # Markdown 输出\n│ └── portfolio.py # 持仓加载\n├── examples/ # 示例配置\n├── tests/ # 单元测试\n├── docs/ # 详细文档\n└── SKILL.md # OpenClaw skill 主文档\n```\n\n---\n\n## 🔌 集成\n\n### 作为 Python 库\n\n```python\nfrom stock_realtime_brief import analyze_single, analyze_multi, analyze_portfolio\n\n# 单股\nresult = analyze_single('300750')\nprint(result.markdown)\n\n# 多股\nresult = analyze_multi(['600519', '300750', '600036'])\nprint(result.markdown)\n\n# 持仓\nresult = analyze_portfolio('my_portfolio.json')\nprint(result.markdown)\n```\n\n### 作为 OpenClaw Skill\n\n把 `SKILL.md` 与 `src/` 复制到你的 OpenClaw skills 目录即可：\n\n```bash\ncp -r . ~/.openclaw/workspace/skills/stock-realtime-brief/\n```\n\n详见 [SKILL.md](./SKILL.md)。\n\n### 作为 Hermes Agent Skill\n\n```bash\ncp -r . ~/.hermes/skills/stock-realtime-brief/\n```\n\n---\n\n## 🗓 路线图\n\n- [x] v2.2 — 三模式 + 数据源容错 + 公告检测 + 融资体检\n- [ ] v2.3 — 板块比较模式（自动识别 CPO / 半导体 / 新能源板块）\n- [ ] v2.4 — 历史回测模块（验证三档止损规则的有效性）\n- [ ] v2.5 — 港美股支持\n- [ ] v3.0 — Web Dashboard（可视化）\n\n---\n\n## 🤝 贡献\n\n欢迎 PR！请先看 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)。\n\n特别欢迎以下贡献：\n- 新数据源适配（如东方财富 / 同花顺）\n- 新指标（KDJ / MACD / RSI 等）\n- 多语言文档翻译\n- Bug 修复 + 测试用例\n\n---\n\n## ⚠️ 免责声明\n\n**本工具仅用于辅助分析，不构成任何投资建议。**\n\n- 输出内容基于公开数据 + 既定算法，**不代表任何专业意见**\n- 股票市场有风险，投资需谨慎\n- 使用本工具产生的任何盈亏与作者无关\n- 详见 [DISCLAIMER.md](./DISCLAIMER.md)\n\n---\n\n## 📜 License\n\n[MIT](./LICENSE) © 2026\n\n---\n\n## 🌟 Star History\n\n如果这个工具帮到了你，请给个 ⭐！\n\n[](https://star-history.com/#Michaelliugh/stock-realtime-brief&Date)\n\nFile v5.4.0:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn776jtv3xwpaavvks8986f55x81df2a\",\n \"slug\": \"stock-realtime-brief\",\n \"version\": \"5.4.0\",\n \"publishedAt\": 1783275683216\n}\n\nFile v5.4.0:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\nAll notable changes to this project will be documented in this file.\n\nThe format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.1.0/),\nand this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).\n\n## [Unreleased]\n\n## [5.4.0] - 2026-07-05 (Anthropic financial-services 精华融合)\n\n### 🌟 重大升级 - 顶级 投行级 + 散户级 Bloomberg\n\n**触发**: 用户 7/5 深度研究 Anthropic 官方开源 `anthropics/financial-services`，融合 3 大精华\n\n### Added - Anthropic 精华 3 大工具\n\n- 🆕 **Thesis Tracker** (`thesis_tracker.py`)\n - 每只持仓 3-5 条 关键论点系统化追踪\n - 4 只持仓 论点净分 全部 +80/85 极强持有\n - Kill Switch 机制 (触发即全清)\n - 基于 Anthropic equity-research/thesis-tracker\n\n- 🆕 **Catalyst Calendar** (`catalyst_calendar.py`)\n - 未来 60 天关键事件日历\n - CRITICAL/HIGH/MEDIUM 三级分类\n - T-7/T-3/T-1 提前提醒\n - 涵盖: 财报/融资到期/政策/行业事件\n - 基于 Anthropic equity-research/catalyst-calendar\n\n- 🆕 **Daily Morning Note** (`daily_morning_note.py`)\n - 每日 08:30 自动生成\n - 6 大板块: 美股+期指+持仓+预判+挂单+事件+心法\n - 完整盘前简报 一键生成\n - 基于 Anthropic equity-research/morning-note\n\n### Added - Anthropic 精华 沉淀\n\n- 数据源优先级原则 (MCP > 机构源 > 严禁 web 传闻)\n- Guardrails 护栏机制 ([UNSOURCED] 标记)\n- 端到端工作流思想 (Scope → Overview → Compare → Ideas → Note)\n- Thesis 定期复核制度\n\n### Real-World Validation\n\n- 5 周 sink 心法 + 战术:\n - 5/29 v4.2 (7 铁律)\n - 6/22 v5.0 (蓝军对垒)\n - 6/28 13 大工具\n - 7/1-7/2 教科书 11 笔 换股 (卖飞跌停 + 金字塔摊薄)\n - 7/5 v5.4 Anthropic 融合\n- 累计落袋: ¥264 万\n- 当前浮盈: ¥70+ 万\n- 全部 4 只持仓 thesis 极强\n\n---\n\n## [5.0.0] - 2026-06-28 (投研体系全面升级 / 7 大新工具上线)\n\n### 🚀 重大升级 - 散户级 Bloomberg 完整体系\n\n**触发**: 用户 6/22-6/28 系统性教 v1.0 → v2.1 选股模型 + 完整投研框架\n\n### Added - 7 大新工具 (一周完成)\n\n- 🆕 **DCF 内在价值计算器** (`dcf_calculator.py`)\n - 三阶段 DCF 模型 (1-5/6-10/永续)\n - 6 档评级 (极品 → 严重高估)\n - 巴菲特 / 段永平 / 林奇 思想落地\n - 区分 \"好公司\" ≠ \"好股票\"\n\n- 🆕 **板块轮动识别** (`sector_rotation.py`)\n - 全市场 行业 + 概念 板块 扫描\n - 涨幅榜 / 跌幅榜 / 风格切换\n - 持仓 关联板块 联动监控\n\n- 🆕 **完整卖出信号体系** (`sell_signal.py`)\n - 5 大信号: 三段锁利 / RSI / 量价异常 / 顶背离 / 均线破位\n - P0/P1/P2 三级分类\n - 综合决策推荐\n\n- 🆕 **北极星监控** (`polaris_monitor.py`)\n - 公司公告自动抓取 + AI 分类\n - 北极星关键词 + 风险关键词 双盲扫描\n - 7 天 / 30 天 滑动窗口\n\n- 🆕 **实时盘中警报** (`realtime_alerts.py`)\n - 5 种触发条件 (跌幅/量比/MA20/突破/异动)\n - 持仓损益 实时计算\n - 集成 QQ 推送框架\n\n- 🆕 **财报自动解析** (`financial_parser.py`)\n - 东财 datacenter API\n - 营收/净利/ROE/毛利率 自动提取\n - v2.1 评分联动 25 分细分\n\n- 🆕 **历史回测引擎** (`backtest_engine.py`)\n - 突破前高 + 量比 ≥1.5 策略\n - 胜率 / 平均收益 / 最大回撤 / 累计收益\n - 多股 综合 表现 评级\n\n### Added - v2.1 选股模型 (5 维 100 分)\n\n- 公司护城河 (25%) - 5 大类\n- 未来价值 (25%) - 4 子项 (战略客户/在手订单/行业周期/业务转型)\n- 当前估值 (20%) - DCF + PEG + PE\n- 技术买点 (15%) - 多周期共振 + 突破\n- 安全边际 (15%) - 估值垫 + 业务多元化 + 财务健康\n\n### Added - v5.0 蓝军对垒机制\n\n- 强制反方论证 (红队 + 蓝队 各 3+ 条)\n- 多源验证 (≥2 独立来源)\n- 用户实证优先\n- 不确定性明示\n- 错误立刻撤回\n\n### Added - 北极星跟踪框架\n\n- 客户验证 (头部客户 + 量产线 BOM)\n- 订单复制 (在手订单 + ASP)\n- 收入确认 (季度财报 + 真现金流)\n\n### Changed\n\n- 包描述 升级为 \"A股投研体系 v5.0\"\n- 关键词 新增: dcf, valuation, backtest, polaris, alerts\n\n### Real-World Validation\n\n- 5 个月实战 +105% 收益率\n- 5/29 失败复盘 → v4.2 七铁律\n- 6/22 罗博临停误读 → v5.0 蓝军对垒\n- 6/26 三大持仓单日 -¥55 万缩水 → 实时警报上线\n- 7 大新工具 全部 跑通验证\n\n---\n\n## [4.2.0] - 2026-05-29 (失败复盘驱动的纪律升级)\n\n### 🚨 重要升级 - 基于真实失误的反思 + 修正\n\n**触发事件**：2026-05-29 \"卖中天买通富\" 换仓决策当日就被市场打脸\n- 中天反弹 +6.79% (卖飞 ¥3,500)\n- 通富立刻浮亏 -1.85% (¥9,300)\n- 同板块同跌（罗博/华工/通富 -2 到 -6%）\n- 集中度风险上升\n\n### 复盘洞察（5 大问题）\n\n1. ❌ 误用主线锁定铁律（主线/支线 = 新建仓 选择，≠ 减仓决策）\n2. ❌ 忽视同板块同涨跌风险\n3. ❌ 没考虑已浮盈 +40% 仓位的特殊性\n4. ❌ 一天内反复改建议（违反 v3.2 入场计划冻结）\n5. ❌ 没有\"不操作\"作为默认选项\n\n### Added - 7 条新铁律（4-10）\n\n- **铁律 4**: \"不操作\" 为默认选项\n- **铁律 5**: 已浮盈 +30% 小仓位特殊保护（Let winners run）\n- **铁律 6**: 同板块集中度上限（60-80%）\n- **铁律 7**: 主线/支线分类的适用边界（仅用于新建仓）\n- **铁律 8**: 操作频次限制（24h 1 次 / 7 天 2 次）\n- **铁律 9**: 卖飞防御机制（24h 禁言）\n- **铁律 10**: 用户阶段识别（建仓/持有/收割）\n\n### Added - 5 大新检查模块（disciplines.py）\n\n- `check_action_necessity()` - 操作必要性检查\n- `check_sector_concentration()` - 同板块集中度检查\n- `detect_user_phase()` - 用户阶段识别\n- `winning_position_protection()` - winner 仓位保护\n- `post_action_review()` - 卖飞反思 + 24h 禁言\n- `comprehensive_v42_check()` - 综合纪律检查\n\n### Lessons Learned (案例 4)\n\n> 主线/支线评分 30 分 ≠ 应该减仓\n> 已浮盈 +40% 的小仓位 = winner，应 let it run\n> 加仓前必须检查 同板块集中度\n> 一天内同票最多 1 次操作建议\n> 已落袋 ¥100 万+ = 进入\"收割期\" → 减少操作\n\n### Philosophical Shift\n\n```\nv4.1: 主动推荐操作 → 锁定主线 → 替换支线\nv4.2: 默认\"不操作\" → 保护胜利果实 → Let winners run\n```\n\n### 文档增量\n\n- `docs/principles/trading-discipline.md` (新增铁律 4-10)\n- `docs/principles/data-freshness.md` (新增案例 4)\n- `docs/principles/reflection-case-zhongtian-tongfu.md` (完整复盘报告 8500 字)\n\n## [4.1.0] - 2026-05-29 (金融博士铁律集成)\n\n### 🎉 5 大新能力 - 金融博士级投研体系\n\n基于上海金融女博士「牛市五条核心铁律」全面优化：\n\n### Added - 4 个新模块\n- **main_line_tracker.py** 主线赛道识别引擎\n - 三大标准评分：板块持续性 + 批量大涨股 + 龙头梯队\n - 自动识别 主线 / 次主线 / 支线\n - 输出 一/二/三线龙头梯队\n\n- **market_phase.py** 牛熊阶段判断器\n - 监控 4 大指数（上证 / 深成 / 创业板 / 科创 50）\n - 自动判定 5 大阶段\n - 自动给出 阶段化仓位建议（牛市初/主升/末期）\n\n- **end_wave_detector.py** 鱼尾行情预警\n - 检测主线龙头长上影线（高位滞涨）\n - 检测垃圾股普涨（全民炒股）\n - 综合评分 + 4 级风险预警\n\n- **shake_vs_break.py** 洗盘 vs 破位智能区分\n - MA20/MA30 跌破判定\n - 3 日主力资金净流出\n - 5 日跌幅范围\n - 长上影线 + 收阴\n - 综合 4 维评分 → 洗盘/破位判定\n\n### New Commands (主入口)\n- `python3 run_brief.py mainline` - 主线赛道识别\n- `python3 run_brief.py phase` - 市场阶段判断\n- `python3 run_brief.py endwave` - 鱼尾预警\n- `python3 run_brief.py shake CODE` - 洗盘破位判定\n\n### Improved\n- 12 维评分系统 升级为 金融博士标准\n- 仓位策略 从 单股 50% 升级为 阶段化（20-70%）\n- 主线优先 + 支线规避 自动判断\n- 龙头梯队 一/二/三线 自动分类\n\n### Lessons Implemented (来自 5 月 ¥103 万 实战)\n- 5/27 反思\"保守了\" → 入场计划冻结\n- 5/28 罗博临停 → 鱼尾预警识别\n- 5/22 新莱止损 → 破位判定\n\n### Inspiration\n- 上海金融女博士《牛市五条核心铁律》\n- 五条铁律：主线锁定 / 主升突破 / 仓位分级 / 鱼尾撤退 / 趋势持仓\n\n## [4.0.0] - 2026-05-28 (All-in-One 重大升级)\n\n### 🎉 重大整合\n- **All-in-One**: 整合 4 个独立 skill 进入 stock-realtime-brief\n- 新增 **smart_picker** 模块（89 只候选股 / 5 大策略 / 12 维评分）\n- 新增 **price_watcher** 模块（盯盘 Agent / QQ 自动推送）\n- 新增 **disciplines** 模块（4 大纪律守护）\n\n### Added\n- **风险收益比量化器**: 3 档上涨 + 3 档下跌 + 风险收益比\n- **情绪化拦截器**: FOMO / 反思补偿 / 报复交易 / 抄底 心态拦截\n- **入场计划冻结**: 入场后不得新增止盈条件\n- **杠杆使用门禁**: 3 道关卡（体系性 + 正期望 + 压力测试）\n- **板块强度排名**: 15 板块平均涨跌 + 平均分 + 龙头\n- **主力资金流追踪**: 3/5/10 日累计净流入\n- **MACD/RSI/MA 完整技术指标**\n\n### v4.0 命令\n- `pick` - 智能选股\n- `sectors` - 板块强度排名\n- `push` - QQ 推送简报\n- `watch` - 盯盘 Agent\n- `rr` - 风险收益比量化\n- `check` - 纪律综合检查\n\n### Migration\n- 旧 `stock-smart-picker` skill 已合并\n- 旧 `price-watcher` project 已合并\n- 旧 `v3.2 决策模板` 已合并\n\n## [3.1.0] - 2026-05-26\n\n### Added（重要！基于实战教训）\n- **第一重要原则：数据与消息时效性检查**\n - 来源：2026-05-26 用户经过实战教训后明确要求\n - 强制流程：任何搜索结果使用前 100% 核查时效性\n - 自检清单：数据日期 / 消息发布日 / 是否已 price-in / 当时股价反应\n\n### Lessons Learned (重要案例)\n\n> **教训案例 1：新莱应材 (2026-05-26)**\n> 误判 2025-01 已了结的\"实控人立案\"为新利空\n> 差点让用户 ¥84 万持仓在几乎平本时清仓\n> 实际今天主力净流入 ¥4461 万（散户恐慌出逃）\n> \n> **教训案例 2：罗博特科 5/22 (2026)**\n> 误判\"5/25 解禁 5.72%\"为致命利空\n> 实际解禁日罗博暴涨 +13%\n>\n> **教训案例 3：天岳先进 5/6 (2026)**\n> 误判\"减持公告\"为有效利空\n> 实际从 ¥110 涨到 ¥180 (+64%)\n\n### Rules\n- 1 年以上的\"利空\" → 通常已被 price-in\n- 超过 3 个月的消息 → 慎用\n- 找不到日期的信息 → 不能作为决策依据\n- 任何\"立案/处罚/减持/解禁\"必须查发生日期\n\n## [3.0.0] - 2026-05-22\n\n### Major Architecture Change（重大架构升级）\n\n**用户指导**：盘中实时分析 ≠ 周期分析，重点落在量价关系\n\n之前的混淆：把\"盘中即时分析\"和\"盘后单股长期评估\"混在一起 → 给盘中场景输出周期共振结论，不可执行。\n\n### Added\n- **盘中实时分析模块** (`realtime_analyzer.py`)\n - 维度：量价 + 资金 + 技术 + 板块\n - 不谈月线/周线（盘后用）\n - 输出：当下状态 + 趋势预判 + 立即可做的策略\n\n- **量价配合判断**（核心信号）\n - 量价齐升 (健康)\n - 价升量缩 (滞涨警惕)\n - 价升主动卖 (顶部信号) \n - 量价齐跌 (杀跌中)\n - 价跌量缩 (恐慌减弱)\n - 放量震荡 (多空分歧)\n\n- **资金动向分析**\n - 内外盘比（主动买卖）\n - 五档盘口厚度（买卖压力）\n\n- **盘中形态识别**\n - 冲高回落 / 强势上攻 / 弱势杀跌 / 横盘震荡 / 高位回落\n\n### Changed\n- SKILL.md 加入\"双模式触发关键词\"\n - 盘中模式：实时 / 现在怎么样 / 盘中\n - 盘后模式：深度分析 / 多周期 / 单股研究\n\n### Lessons Learned\n\n> 罗博 5/22 盘中：滞涨 + 内外盘均衡 + 冲高回落 = 盘中减仓信号\n> 罗博 5/22 盘后：月/周/日三周期共振 + 高盛 ¥688 = 长期持有\n> \n> 两个结论看似矛盾，实际是不同时间维度的合理结合。\n> 之前 skill 只有一套逻辑 → 错位给建议。\n> v3.0 后正确区分两个场景。\n\n## [2.9.0] - 2026-05-22\n\n### Added (重大升级)\n- **多周期共振分析模块** (`multi_timeframe.py`)\n - 核心原则：月 K 定趋势 / 周 K 定波段 / 日 K 定买卖点\n - 源于专业操盘手多年实战经验\n - 补齐之前 “只看日 K” 的重大缺陷\n- **三周期独立分析**\n - 趋势 7 档（强多/多/弱多/震荡/弱空/空/强空）\n - 阶段识别（新高附近/高位回调/中位调整/深度调整/底部区域）\n - 5 条均线（MA5/10/20/30/60）\n - KDJ + MACD 多周期\n- **共振决策矩阵**\n - 🚀🚀 三周期共振做多（重仓）\n - ✅ 趋势内调整买入\n - 🚨 月线已破/日线反弹 = **逃命反弹**\n - ⛔ 中长期空头（清仓）\n - 10+ 场景识别\n- **评分权重**：月×3 / 周×2 / 日×1（月线为王）\n\n### Data Source\n- 腾讯 K 线 API（https://web.ifzq.gtimg.cn/）\n - 日 K 200 条\n - 周 K 200 条\n - 月 K 100 条（约 7-8 年历史）\n\n### Why this matters\n> 之前仅看日线是重大缺陷。\n> 例：“日 K 跳破 MA20” 你以为是顶，实际可能是月线主升中的中继。\n> 同样，日 K 反弹看似很好，月线已破则是逃命反弹。\n> 这是职业操盘手 vs 散户的核心差异。\n\n### Example Output\n\n```\n📊 多周期共振分析 · 罗博特科\n\n月线：🚀 强多头 / 新高附近\n周线：🚀 强多头 / 中位调整 11.2%\n日线：⚠️ 跌破 MA20 / MACD 绿柱↓\n\n🎯 综合: 🚀🚀 三周期共振做多\n💡 建议：不需慌，月线趋势未破。\n```\n\n## [2.8.0] - 2026-05-21\n\n### Added\n- **机构研报扰索模块** (`research_reports.py`)\n - 目标价提取（均值 / 最高 / 最低）\n - 评级分布（买入/增持/中性/减持/卖出计数）\n - 券商覆盖识别（30+ 主流券商库）\n - 综合评级推断\n - 上涨空间计算\n - 评级升降级信号（升位/降位检测）\n - 近期研报清单\n\n### Why this matters\n> 研报是上下技术面外的重要补充信息。\n> 例：罗博特科高盛给 ¥688 买入目标价、未上涨 +26.5% 空间——这类信息之前需要手动查询，现在自动扣入分析。\n\n### Use Cases\n\n```python\nfrom stock_realtime_brief.research_reports import fetch_research_reports, format_report_summary\n\nresult = fetch_research_reports('300757', '罗博特科')\nprint(format_report_summary(result, current_price=544))\n```\n\n## [2.7.0] - 2026-05-21\n\n### Added\n- **回撤分析模块** (`calc_drawdown` in `indicators.py`)\n - 当前回撤（现价距全局高点）\n - 区间最大回撤（高质量回调反手）\n - 全局高点价位 + 距高点交易日数\n - 6 级风险分级：新高附近 / 健康回调 / 中度 / 深度 / 重度 / 腰斩级\n- 持仓 + 单股模式输出均包含回撤信息\n- 可以用于“是否高位”、“是否抢反弹”、“跟踪回调质量”\n\n### Why this matters\n> 之前仅看“40 日涨幅”和“区间高低”，不够直观。\n> 回撤分析是估值高低 + 仓位控制的重要参考。\n> 例：罗博 11% 回撤（中度调整） vs 深度下跌是两种完全不同的估价场景。\n\n## [2.6.0] - 2026-05-21\n\n### Added\n- **七维多维分析模块** (`multi_dim_analysis.py`)\n - 基本面 / 估值面 / 情绪面 / 资金面 / 题材面 / 风险事件 / 技术面\n - 加权综合评分模型（基本面×2、资金面×2、风险×1.5）\n - 评分越高 = 越看多，越低 = 越看空\n- **业绩质量深挖模块** (`business_quality.py`)\n - 区分 “结构性亏损” vs “战略性亏损”\n - 重点识别在手订单 + 顽级客户（英伟达/台积电/英特尔/博通等）\n - 切换期公司（旧业务衰退+新业务上升）有独立判断逻辑\n- **解禁等未来事件检测**（v2.4 遗哪的重要修复）\n - “解禁”升级为 HIGH 级关键词\n - HIGH 级支持双向时间窗口（过去 14 天 + 未来 30 天）\n - 从仅 4 个查询词扩充到 6 个（含 “限售股 上市”、“可流通”）\n - 新增 `_is_within_days_v26` 函数\n\n### Improved\n- SKILL.md 加入七维分析说明、评分逻辑、实战教训\n- 智能参考理论与实际结合：单一维度看空≠减仓，需多维度一致才行动\n\n### Lessons Learned (重要)\n\n> **实战教训 1: 太岳先进 5/6 减持 case**\n> - 原版本仅看“减持公告”单一信息→减仓建议\n> - 实际股价从 110 涨到 180（+60%）\n> - **原因**：未识别资金面重仓与题材主升共振\n>\n> **实战教训 2: 罗博特科 5/25 解禁漏报**\n> - 原版本“解禁”仅 MED 级 + 仅看过去 14 天\n> - 5/25 未来解禁事件被漏报\n> - **修复**：解禁升 HIGH + 双向时间窗口\n>\n> **实战教训 3: 罗博业绩亏损 case**\n> - 原版本看到亏损→看空\n> - 实际：战略性转型 + 11 亿在手订单 + AI 头部客户→优质切换期公司\n> - **修复**：业绩深挖区分亏损原因 + 订单与客户质量快速加分\n\n### Backwards Compatibility\n- 完全兼容 v2.4 的接口\n- 新增函数不影响原有调用者\n- 20/20 tests pass\n\n## [2.4.0] - 2026-05-11\n\n### Added\n- **TinyFish Search 集成**：公告检测主源升级到 TinyFish Web Search API\n - 中文源准确率大幅提升（雪球/知乎/东财/新浪财经都可达）\n - 能跨 Cloudflare/反爬护栏（雪球这些站点以前 gsk 抓不到）\n - gsk web_search 作为兜底仍可用\n- 环境变量 `TINYFISH_API_KEY` （或 `~/.openclaw/secrets/tinyfish.env`）\n\n### Fixed\n- **严格时效过滤（重要）**\n - 之前：TinyFish 不返回原生日期 → HIGH 级公告被默认当作“近期”接受\n - 后果：2-4 月的旧减持公告被错误报警 (如罗博特科多条减持)\n - 修复：从 snippet/URL/title 提取真实日期\n - `公告日期：XXXX-XX-XX`\n - 东财公告号 `AN20260414XXXXX` （前 8 位是日期）\n - `X月Y日` （按当前年推断）\n - 无日期一律跳过、防止老公告混入\n- 实测效果：同一持仓 24 条 → 3 条（准确率大幅提升）\n\n### Why this matters\n> 之前版本会报警罗博特科 6 条减持公告，\n> 但都是 2-4 月的旧公告（早被市场完全 price-in）\n> v2.4 修复后：只保留真正在 14 天内的新公告。\n> 这避免了“看到 6 条减持”就错误减仓的决策错误。\n\n## [2.3.0] - 2026-05-08\n\n### Added\n- 🔮 **“好公司 ≠ 好股票” 核心心智**（SKILL.md § 8）\n - 4 象限分类（多头股/机会成本贼/炒作股/远离股）\n - “机会成本贼” 检查清单（5 个诊断信号）\n - EV (Expected Value) 评估公式\n - 词语表达规范 + 反模式补充\n- 📝 实战案例：特变电工 600089（2026-05-08）\n\n### Why\n“好公司” 不等于 “好股票”，推荐出手时要换位思考：\n- 业绩 × 趋势 是两个独立质量轴\n- 亲机会成本，不要只看价格质量\n\n### Added (docs & marketing)\n- Three-mode output screenshots in `docs/images/`\n- Demo GIF showing single + multi mode usage\n- `docs/blog_post.md` — open-source story for cross-posting\n- `docs/promo_templates.md` — pre-written templates for Reddit/V2EX/雪球/Twitter\n- Codecov badge & GitHub Actions integration\n- Visible badges row in README (License/Python/Market/OpenClaw/Tests/Codecov)\n\n### Planned\n- Sector comparison mode (auto-detect CPO / Semiconductor / New Energy sectors)\n- Historical backtest module (validate stop-loss rules)\n- HK & US market support\n- Web Dashboard\n\n## [2.2.0] - 2026-05-06\n\n### Added\n- 🆕 **Announcement detection module** (`announcements.py`)\n - Auto-pulls recent 14-day announcements via gsk web_search\n - Recognizes HIGH (减持/立案/业绩预减) and MED (解禁/收购/重组) severity\n - Pinned at top of portfolio briefing output\n- 🆕 **Profit lock level** in stop-loss algorithm — prevents risk line from being stuck at irrelevant levels for profitable positions\n- 🆕 **Risk-based ranking** for portfolio holdings (loss × margin × MA20 break × heavy weight)\n- 🆕 **Margin coverage ratio** auto-calculation with 5-level alerting\n- 🆕 **Operation priority labels** (P0/P1/P2) on action lists\n\n### Fixed\n- Profit % display bug (template variable misalignment)\n- Multi-account holdings of same symbol now correctly merged (weighted average cost)\n- Stop-loss line for profitable heavy positions (was using cost-15%, now uses MA20)\n- Default portfolio path resolution (now: arg > env > cwd)\n\n### Changed\n- Default data source priority: Tencent → Sina → AKShare (was AKShare-first)\n- AKShare timeout reduced to 15s (was unlimited)\n\n## [2.0.0] - 2026-04-29\n\n### Added\n- 🆕 **Three-mode architecture**: Portfolio (P) / Single (S) / Multi (M)\n- 🆕 Auto mode detection based on input\n- 🆕 Tencent daily-K backup data source\n- 🆕 Multi-stock comparison with composite scoring\n- 🆕 Single-stock deep-dive with 5 operational levels\n\n### Changed\n- Renamed from `premarket-position-brief` to `stock-realtime-brief`\n- Expanded scope from \"portfolio only\" to \"any A-share input\"\n\n## [1.0.0] - 2026-04-21\n\n### Added\n- Initial release as `premarket-position-brief`\n- Portfolio-only mode\n- 7-step methodology\n- Three-tier hard stop loss (Warning / Risk / Cut)\n- Position adjustment factors (heavy / margin / loss)\n- Tencent + Sina + AKShare data fetcher\n\n[Unreleased]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.2.0...HEAD\n[2.9.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.8.0...v2.9.0\n[2.8.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.7.0...v2.8.0\n[2.7.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.6.0...v2.7.0\n[2.6.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.4.0...v2.6.0\n[2.4.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.3.0...v2.4.0\n[2.3.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.2.0...v2.3.0\n[2.2.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v2.0.0...v2.2.0\n[2.0.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/compare/v1.0.0...v2.0.0\n[1.0.0]: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/releases/tag/v1.0.0\n\nFile v5.4.0:CONTRIBUTING.md\n\n# Contributing\n\nThanks for your interest in contributing! 🎉\n\n## How to contribute\n\n### 🐛 Bug reports\n\nBefore opening an issue, please:\n1. Search existing issues to avoid duplicates\n2. Test on the latest version\n3. Provide:\n - Python version\n - OS\n - Exact command that triggered the bug\n - Full error trace\n - Expected vs actual behavior\n\n### 💡 Feature requests\n\nOpen an issue with:\n- Clear use case\n- Proposed API / behavior\n- Whether you can implement it yourself\n\n### 🛠 Pull requests\n\n1. **Fork** and create a branch from `main`\n2. **Add tests** if you're changing logic\n3. **Run tests**: `pytest tests/`\n4. **Format**: `black src/ tests/`\n5. **Lint**: `ruff check src/`\n6. **Commit** with conventional format: `feat: add X`, `fix: handle Y`, etc.\n7. **Open PR** with clear description\n\n### 📊 Adding a new data source\n\nData sources should follow this contract:\n\n```python\ndef fetch_realtime(codes: list[str]) -> dict[str, dict]:\n \"\"\"Returns: {code: {price, pct_change, open, high, low, prev_close, ...}}\"\"\"\n\ndef fetch_hist_kline(code: str, days: int = 90) -> pandas.DataFrame:\n \"\"\"Returns: DataFrame with columns [日期, 开盘, 收盘, 最高, 最低, 成交量]\"\"\"\n```\n\nAdd to `src/stock_realtime_brief/data_sources.py` and register in the priority chain.\n\n### 📈 Adding a new indicator\n\nAdd a function to `src/stock_realtime_brief/indicators.py`:\n\n```python\ndef my_indicator(closes: list[float], **params) -> float | None:\n \"\"\"Description of what this indicator measures.\"\"\"\n if len(closes) < required_length:\n return None\n return computed_value\n```\n\nThen expose via the analyzer chain.\n\n### 🌍 Translations\n\nEspecially welcome! Open a PR adding `README_.md` and translating key user-facing strings in source.\n\n## Code style\n\n- Python 3.10+\n- Type hints required for public APIs\n- Docstrings for public functions\n- Keep functions under 80 lines\n- No global state (pass dependencies explicitly)\n\n## Development setup\n\n```bash\ngit clone https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief.git\ncd stock-realtime-brief\npip install -e \".[dev]\"\npytest\n```\n\n## Code of Conduct\n\nBe respectful, assume good intent, and focus on what's best for users. Personal attacks, harassment, or discriminatory remarks will not be tolerated.\n\n## Questions?\n\nOpen a discussion on GitHub Discussions or contact via Issues.\n\nFile v5.4.0:DISCLAIMER.md\n\n# 免责声明 / Disclaimer\n\n## 中文\n\n### 1. 工具性质\n本软件（Stock Realtime Brief，以下简称\"本工具\"）是一个**纯技术分析辅助工具**，输出内容基于公开市场数据与既定算法。\n\n### 2. 非投资建议\n本工具的所有输出**不构成任何形式的投资建议、财务建议、交易建议或其他专业意见**。所谓\"操作建议\"、\"止损位\"、\"操作清单\"等，仅为算法依据技术指标自动生成的参考信息。\n\n### 3. 风险自负\n- 股票市场存在固有风险，市场涨跌难以预测\n- 历史业绩不代表未来表现\n- 任何\"实战记录\"或\"案例\"仅为说明算法运作方式，不构成对未来结果的保证\n- 用户使用本工具进行实际交易决策，**所有盈亏自行承担**\n\n### 4. 数据准确性\n- 本工具调用第三方公开数据接口（腾讯财经、新浪财经、AKShare 等）\n- **不保证数据的实时性、准确性、完整性**\n- 数据接口可能因第三方原因发生变更或失效\n\n### 5. 不做任何担保\n作者及贡献者**不对本工具做出任何明示或暗示的担保**，包括但不限于：\n- 适销性\n- 特定用途适用性\n- 不侵权\n- 错误识别或纠正\n\n### 6. 责任限制\n**在任何情况下，作者及贡献者不对因使用或无法使用本工具而产生的任何损失承担责任**，包括但不限于：\n- 直接经济损失\n- 间接、附带、特殊、惩戒性或后果性损失\n- 数据丢失或商业利益损失\n\n### 7. 用户责任\n使用本工具即表示您：\n- 已阅读并理解本免责声明全部内容\n- 具备相应的金融知识，能够理解技术指标的局限性\n- 同意自行承担投资决策的全部风险与后果\n- 在做出实际投资决策前，将咨询合格的持牌金融专业人士\n\n### 8. 监管合规\n- 本工具不替代任何监管部门或专业机构的意见\n- 用户在使用本工具时**应遵守所在地的相关法律法规**\n- 本工具不涉及任何撮合交易、资金管理、客户资金托管等需持牌经营的活动\n\n### 9. 法律适用\n如本免责声明任何条款被认定无效，不影响其他条款的效力。\n\n---\n\n## English\n\n### 1. Nature of the Tool\nThis software (Stock Realtime Brief, \"the Tool\") is a **pure technical analysis aid**, producing outputs based on publicly available market data and predetermined algorithms.\n\n### 2. NOT Investment Advice\nAll outputs from this Tool **DO NOT constitute investment advice, financial advice, trading advice, or any other professional opinion** in any form. Terms like \"operational recommendation\", \"stop-loss level\", \"action list\" are merely reference information automatically generated by algorithms based on technical indicators.\n\n### 3. Use at Your Own Risk\n- Stock markets carry inherent risks; market movements are difficult to predict\n- Past performance is not indicative of future results\n- Any \"real-world records\" or \"case studies\" merely illustrate how the algorithms work, not guarantees of future outcomes\n- Users making actual trading decisions based on this Tool **bear all gains and losses entirely**\n\n### 4. Data Accuracy\n- This Tool uses third-party public data APIs (Tencent Finance, Sina Finance, AKShare, etc.)\n- **No guarantee is made about real-time accuracy, correctness, or completeness of data**\n- Data interfaces may change or fail due to third-party reasons\n\n### 5. No Warranty\nThe authors and contributors **provide NO express or implied warranty** of any kind, including but not limited to:\n- Merchantability\n- Fitness for a particular purpose\n- Non-infringement\n- Error identification or correction\n\n### 6. Limitation of Liability\n**In no event shall the authors or contributors be liable for any losses arising from the use or inability to use this Tool**, including but not limited to:\n- Direct economic loss\n- Indirect, incidental, special, punitive, or consequential damages\n- Data loss or loss of business interest\n\n### 7. User Responsibility\nBy using this Tool, you acknowledge that you:\n- Have read and understood this entire disclaimer\n- Possess adequate financial knowledge to understand the limitations of technical indicators\n- Agree to bear all risks and consequences of investment decisions\n- Will consult qualified licensed financial professionals before making actual investment decisions\n\n### 8. Regulatory Compliance\n- This Tool does not replace opinions from regulatory bodies or professional institutions\n- Users **must comply with applicable laws and regulations** in their jurisdiction\n- This Tool does not engage in any licensed activities such as trade matching, fund management, or client fund custody\n\n### 9. Severability\nIf any provision of this disclaimer is deemed invalid, it shall not affect the validity of other provisions.\n\nFile v5.4.0:docs/blog_post.md\n\n# 我为什么开源了一个 A 股分析工具：从一笔失误说起\n\n> 这个工具不是凭空来的，是踩了几次坑后磨出来的。\n\n## 一笔本可避免的失误\n\n2026 年 4 月某天早盘 9:25。我手里两只重仓股同时走弱：\n\n- 股票 A：刚跌穿 MA20，浮盈 +42%\n- 股票 B：放量回踩，浮盈 +18%\n\n我打开券商 APP，习惯性问自己：\"要止损吗？\"\n\n接下来发生的事情很典型：\n- 看了 5 分钟分时图，**心跳加速**\n- 想想 +42% 的利润：\"再等等，这只票基本面还行\"\n- 又想想自己这周已经亏过钱：\"万一跌穿成本怎么办\"\n- 最后**什么都没做**，继续上班\n\n中午吃饭再看 — 股票 A 又跌了 5%。\n\n那天我意识到一件事：**散户最大的敌人不是市场，是自己的情绪。**\n\n具体来说，是那 5 分钟里**信息处理混乱**：\n- 没有事先想好的\"触发条件\"\n- 没有事先算好的\"具体动作\"\n- 在情绪状态下做技术判断 = 注定后悔\n\n## 我想要的是什么\n\n我想要在**每个交易日开盘前 5 分钟**，就拿到一张这样的清单：\n\n```\n| 优先级 | 股票 | 触发位 | 动作 |\n|--------|----------|--------|------------|\n| P0 🚨 | 股票A | 487 | 减 1/3 |\n| P1 🎯 | 股票B | 96.10 | 减 1/2 |\n```\n\n然后**全部设成券商的条件单**，关掉 APP 去工作。盘中无论涨跌，都不打开。\n\n这就是 stock-realtime-brief 想做的事。\n\n## 它解决的三个具体问题\n\n### 1. 数据源不稳定\n\nA 股 Python 生态很丰富，但用户都知道 AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` **在交易日早盘经常超时**。我自己测过最久 50+ 分钟没响应。\n\n**解决**：默认走腾讯财经接口（不是腾讯股票，是 `qt.gtimg.cn`），它最稳。AKShare 仅用于历史 K 线（这接口稳定）。新浪批量作为备用。\n\n### 2. \"建议关注\"是无效输出\n\nGithub 上很多 A 股分析工具的输出长这样：\n\n> 该股近期走势偏弱，建议谨慎操作，注意风险。\n\n这句话**没有触发条件、没有具体动作、没有数量**。换一句白话：等于没说。\n\n**解决**：所有输出都遵循 SMART 原则。\n- ❌ \"建议谨慎\" → ✅ \"跌破 487.74（MA20）减 1/3\"\n- ❌ \"情绪面不佳\" → ✅ \"成交 4.79 亿，量比 0.62（早盘缩量）\"\n\n### 3. 盈利股的止损线毫无意义\n\n我见过一个常见反模式：\n\n```python\ndef stop_loss(cost):\n return cost * 0.85 # 亏 15% 止损\n```\n\n成本 100，现价 150（盈利 50%）的票，这条规则给出的止损线是 85。\n**距离现价 43%。这线设了等于没设。**\n\n我的工具引入\"利润保护位\"：\n\n```\n当浮盈 > 30% 时:\nprofit_lock = 现价 - (现价 - 成本) × 25%\n\n例：成本 100 / 现价 150\nprofit_lock = 137.5\n```\n\n**含义**：\"最多让出 25% 已实现利润\"。这才是有意义的止损。\n\n## 三种使用模式\n\n工具自动根据你的输入判断要做什么：\n\n```bash\n# 你给一个代码 → 单股深度分析\n$ stock-brief --code 300750\n\n# 你给多个代码 → 横向对比 + 评分\n$ stock-brief --codes 600519,300750,600036\n\n# 你给一个 portfolio 文件 → 完整持仓简报（含融资风险 + 公告检测）\n$ stock-brief --portfolio my_portfolio.json\n```\n\n最后一种模式（持仓简报）是最有用的。它会做几件别的工具不做的事：\n\n1. **自动算担保比例**（如果你有融资融券）\n2. **自动拉近 14 天重要公告**（减持/立案/业绩预减/解禁）\n3. **按风险排序持仓**（亏损×融资×破位×重仓）\n4. **生成可执行条件单清单**，直接抄进券商 APP\n\n## 一个真实例子\n\n5 月 6 日早盘，我跑了次持仓简报。工具输出告诉我：\n\n> 📢 近 14 日重要公告告警\n> - 🔴 **天岳先进** [5 days ago] [减持股份] 股东及其一致行动人减持股份计划公告\n\n如果**没有这条提醒**，我可能就只看技术面，错过这个核心利空。\n\n那天我借早盘强势卖了 8000 股 @均价 110，**已实现盈利 ¥14.62 万**。\n接下来一个月不管股价怎么走，这 14.62 万是**确定性的**。\n\n工具最大的价值不是\"它判断得多准\"，是它**强迫你按规则执行**。\n\n## 设计哲学：规则比感觉重要\n\n工具内置了一些\"硬纪律\"：\n\n1. **三档止损**（预警/风控/清仓）— 不是一刀切\n2. **重仓股容错收紧 5%** — 仓位越大，规则越严\n3. **融资股止损位上提 3%** — 融资有杠杆，不能死扛\n4. **亏损股 + 重仓 = 优先级 P0** — 风险排序自动化\n5. **所有输出都带触发条件** — 杜绝\"建议关注\"\n\n这些规则不一定每条都对。但**有规则总比没规则强**。\n任何愿意按规则执行的人，长期一定跑赢\"凭感觉\"。\n\n## 技术栈\n\n- Python 3.10+\n- akshare（历史数据）\n- 自己写的腾讯/新浪适配（实时行情）\n- gsk web_search（公告检测）\n- pandas, requests（数据处理）\n\n模块化设计，每个文件 ~150 行，方便贡献者切入。\n\n## 它不能做什么\n\n诚实声明：\n\n- ❌ **不能选股**（这个工具是分析现有持仓/给定标的，不是发掘新机会）\n- ❌ **不预测涨跌**（它给的是规则化决策框架，不是\"明天涨还是跌\"）\n- ❌ **不构成投资建议**（详见 DISCLAIMER.md）\n- ❌ **不支持港美股 / 期货 / 加密货币**\n\n## 开源协议 + 贡献\n\nMIT License。代码、文档、issue 模板全部齐备。\n\n特别欢迎以下贡献：\n- 新数据源（同花顺、东方财富官方 API）\n- 新指标（MACD、KDJ、RSI 等）\n- 多语言翻译\n- 港美股版本（这个挑战较大，欢迎挑战）\n\n## 链接\n\n- GitHub: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n- Documentation: 在仓库 docs/ 下\n- 设计哲学: docs/methodology.md\n- 免责声明: DISCLAIMER.md\n\n---\n\n最后说一句：\n\n**散户的资金没法跟机构的算法、信息、人脉比。但你可以跟自己比 — 比\"昨天的你更有纪律\"。**\n\n工具能做的，就是帮你少一点情绪化的瞬间。\n\n希望这个工具对你也有用。⭐ 一下、提个 issue、发个 PR，都欢迎。\n\n—\n\n如果你也用这个工具有了实战故事，欢迎来仓库的 Discussions 分享。\n\nFile v5.4.0:docs/methodology.md\n\n# 方法论 / Methodology\n\n> 这是 stock-realtime-brief 的\"思维内核\" — 解释为什么这样做、不那样做。\n\n## 一、设计哲学\n\n### 1.1 散户的真正敌人是情绪，不是市场\n\n绝大多数散户的亏损不来自\"看错方向\"，而来自三个情绪陷阱：\n\n1. **该止损时舍不得**（\"再等等就回本\"）\n2. **该落袋时贪心**（\"再涨涨再卖\"）\n3. **盘中盯价过度反应**（\"今天 -3% 我得赶紧跑\"）\n\n**解决方案**：把所有决策**前置规则化**，写成\"触发条件 → 动作\"的硬规则，让纪律替代情绪。\n\n### 1.2 输出必须可执行\n\n行业常见的分析报告通病是\"建议谨慎操作 / 注意风险\"——这种话**没有触发条件、没有具体动作、没有数量**。\n\n本工具所有输出都遵循 SMART 原则：\n- **S**pecific（具体）：跌破 500，不是\"跌破支撑\"\n- **M**easurable（可量化）：减 1/3，不是\"适当减仓\"\n- **A**ctionable（可执行）：写进券商条件单\n- **R**elevant（相关）：基于你的实际持仓\n- **T**ime-bound（时限）：开盘前 5 分钟内设好\n\n---\n\n## 二、7 步法\n\n### Step 1：解析输入 + 模式判定\n\n```\n输入是 portfolio file？ → 模式 P\n输入是 1 个 code？ → 模式 S\n输入是多个 code？ → 模式 M\n不清楚？ → 不要默认，主动确认\n```\n\n### Step 2：拉实时行情\n\n降级链：**腾讯 → 新浪批量 → AKShare（带 timeout）**\n\n为什么腾讯第一？踩过的坑：AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘**经常超时 50 分钟**。\n\n### Step 3：拉历史 K 线\n\n降级链：**AKShare 主源（带重试） → 腾讯日 K**\n\n历史接口走 AKShare 是稳定的（不同于实时接口）。\n\n### Step 4：计算关键位\n\n| 指标 | 用途 |\n|------|------|\n| **MA5** | 短期支撑/压力（强势股的预警线） |\n| **MA10** | 短期趋势线（一般股的风控线） |\n| **MA20** | 中期生命线（跌破常意味趋势反转） |\n| **MA30** | 中期趋势确认 |\n| **40 日涨幅** | 判断是否\"已经涨过一波\" |\n| **近 N 日高/低** | 关键技术位 + 整数关 |\n| **量能特征** | 量价共振判断 |\n\n### Step 5：判断态势\n\n8 种态势识别：\n\n```\n🚀 强势上攻（多头排列加速） = 当日 +3% & MA5>MA10>MA20\n📈 多头排列（趋势向上） = MA5>MA10>MA20>MA30\n🔵 中期向上 = 现价>MA20 & MA5>MA10\n⚪ 低波动震荡 = |当日| <1% & |现价-MA20| <2%\n🟡 多空交错 = 其他混乱情况\n📉 空头排列 = MA550%）：用 MA10 而非 MA20 做风控\n- 盈利股 >30%：额外提供\"利润保护位\"（现价回吐 25% 利润）\n\n#### 模式 M 综合评分\n\n```\nscore = 当日涨跌幅 ÷ 2\n + MA5 偏离度 × 1.5 （短期强弱）\n + MA20 偏离度 × 1 （中期趋势）\n + 量价共振分（放量涨 +2 / 放量跌 -2）\n\n⭐ 优势更明显: score > 3\n🟡 保持观察: -3 ≤ score ≤ 3\n⚠️ 谨慎对待: score < -3\n```\n\n### Step 7：模式专属动作\n\n#### 模式 P：融资体检 + 公告检测\n- 担保比例五档预警\n- 还款顺序建议\n- 重要公告 14 天扫描（HIGH/MED 自动告警）\n\n#### 模式 S：深度分析\n- 5 档操作位（介入/加仓/止损/短线止盈/波段止盈）\n- 跟踪要点\n\n#### 模式 M：横向对比\n- 综合评分排序\n- 关键差异点\n- ⭐/🟡/⚠️ 标签判断\n\n---\n\n## 三、为什么是\"三档止损\"而不是\"一刀切\"\n\n### 反思：传统止损的问题\n\n```\n策略 A（一刀切 -10%）：\n ❌ 跌 -10% 全卖 → 容易在洗盘中被甩下车\n ❌ 重仓股容错率太低\n ❌ 盈利股也用同样标准 → 锁不住利润\n\n策略 B（一刀切 MA20）：\n ❌ 一旦跌破立即全清 → 很多假突破被打脸\n ❌ 没有\"先减半看反应\"的缓冲\n```\n\n### 三档止损的优势\n\n```\n预警线 → 减 1/3：\n ✅ 提前出半仓保命\n ✅ 留 2/3 看真伪\n ✅ 心理上\"已经动手\"，比\"看着不动\"更稳定\n\n风控线 → 再减 1/3：\n ✅ 趋势真破时减第二批\n ✅ 仓位降到 1/3，下行风险有限\n\n清仓线 → 全清：\n ✅ 趋势彻底破坏的最后防线\n ✅ 不留活口，避免\"扛单亏损\"\n```\n\n---\n\n## 四、为什么\"利润保护位\"很重要\n\n### 传统问题\n盈利 +50% 的股票，如果用\"成本 -15%\" 作为风控线：\n- 风控线 = 成本 × 0.85（远低于现价）\n- 距现价 15% 以上 → 实际意义为零\n- 用户感觉\"还有缓冲\"，结果回吐 30% 利润才触发\n\n### 利润保护位的逻辑\n```\n当浮盈 > 30% 时，额外计算：\nprofit_lock = 现价 - (现价 - 成本) × 25%\n\n例：成本 100 / 现价 150\nprofit_lock = 150 - 50 × 0.25 = 137.5\n```\n\n**含义**：\"最多让出 25% 已实现利润\"，符合\"已赚的钱要锁住一部分\"的心理预期。\n\n---\n\n## 五、公告检测的边界\n\n### 为什么用关键词识别而非 LLM？\n\n- **可预测性**：关键词命中规则清晰，用户能理解触发条件\n- **速度**：4 个并行 query 共 ~10 秒完成 vs LLM ~30+ 秒\n- **成本**：免费的搜索 API vs 收费的 LLM 调用\n- **足够好**：减持、立案、业绩预减等 HIGH 关键词已覆盖 90% 利空\n\n### 局限性\n- 无法识别\"软利空\"（如行业政策变化）\n- 时间过滤依赖搜索引擎返回的 date 字段（不总准确）\n- 不做内容真实性验证\n\n---\n\n## 六、风险声明\n\n详见 [DISCLAIMER.md](../DISCLAIMER.md)。\n\nFile v5.4.0:docs/principles/data-freshness.md\n\n# 🚨 第一重要原则：数据与消息的时效性\n\n> **2026-05-26 周二 13:16** 由用户 Michael 明确要求建立\n> **严重事件**：差点因为误用 2025-01 的\"新莱应材实控人立案\"旧消息\n> 让用户 ¥84 万持仓在几乎平本时清仓\n>\n> **这是触发本规则的真实教训**\n\n---\n\n## 🔥 核心原则（永久铁律）\n\n**任何基于数据/消息的研判和决策，必须先核查时效性。**\n\n**时效性 = 决策的前置条件，不是事后检查项。**\n\n---\n\n## ⚠️ 强制流程（违反即报错）\n\n### 1. **任何搜索结果使用前**\n\n必须 100% 确认：\n\n- ✅ **新闻发布日期**（不是事件发生日期）\n- ✅ **数据有效期**（财报截止日 / 公告日 / 行情日期）\n- ✅ **是否已过期**（监管处罚 > 1 年通常已消化 / 业绩超 2 季度过时）\n- ✅ **是否是历史事件被\"二次报道\"**（自媒体经常炒冷饭）\n\n### 2. **任何\"利空/利好\"判断前**\n\n必须问自己：\n\n- ❓ 这件事**今天才发生**吗？\n- ❓ 还是**已经被市场消化** N 个月了？\n- ❓ 是**新公告**还是**旧报道**？\n\n### 3. **任何\"立案/处罚/重大事件\"前**\n\n必须查：\n\n- 📅 **立案时间**\n- 📅 **处罚决定时间**\n- 📅 **股价当时反应**（已经跌过 vs 还没反应）\n\n---\n\n## 🚫 已知的犯过的错（教训）\n\n### 错误 1：新莱应材 (2026-05-26)\n\n```\n❌ 我说：\"实控人内幕交易立案 = 新利空\"\n✅ 实际：立案 2022 / 处罚 2025-01 / 已了结 1.5 年\n\n差点导致用户：\n • 几乎平本清仓 ¥84 万\n • 错过主力净流入 ¥4461 万的低位接货机会\n • 错过潜在反弹\n```\n\n### 错误 2：罗博特科 5/22 (2026)\n\n```\n❌ 我说：\"罗博 5/25 解禁 5.72% 必跌\"\n✅ 实际：解禁日罗博暴涨 +13%（机构反向接货）\n\n教训：\n • 解禁是\"已知事件\"\n • 已知利空 通常 已被 price-in\n • 不应该作为决策的主要依据\n```\n\n### 错误 3：天岳先进 5/6 (2026)\n\n```\n❌ 我说：\"减持公告利空 → 减仓\"\n✅ 实际：天岳从 ¥110 涨到 ¥180（+64%）\n\n教训：\n • 单维度看空 ≠ 全部看空\n • 已知利空 + 强势主升 = 主升不变\n```\n\n---\n\n## 🎯 时效性分级\n\n| 等级 | 信息 | 有效期 | 处理 |\n|:---:|---|:---:|---|\n| 🔴 一手新闻 | 当日发布 | 24h | 必须用 |\n| 🟢 近期消息 | 一周内 | 3-7 天 | 可用 |\n| 🟡 较旧消息 | 一月内 | 30 天 | 慎用，标注 |\n| ⚠️ 历史消息 | 3 个月+ | 已消化 | **必须核对是否 price-in** |\n| ❌ 远古消息 | 1 年+ | 极慎用 | 通常**不应作为决策依据** |\n\n---\n\n## 📋 必查时效性的场景清单\n\n### 股票分析必查\n\n- 📰 任何\"立案\"/\"处罚\"消息 → 查立案日 + 处罚日 + 当时股价反应\n- 📰 任何\"业绩\"信息 → 查报告期 + 发布日\n- 📰 任何\"减持/解禁\"事件 → 查发生日 + 是否已过\n- 📰 任何\"订单/合同\"消息 → 查签约日 + 履约期\n- 📰 任何\"客户/合作\"传闻 → 查官宣日 + 是否已落地\n- 📰 任何\"研报目标价\" → 查研报日期（超 3 月需重新评估）\n\n### 非股票分析\n\n- 📰 任何\"价格\"信息 → 查报价日\n- 📰 任何\"政策\"消息 → 查发布日 + 生效日\n- 📰 任何\"技术规格\"信息 → 查文档版本\n- 📰 任何\"竞品/对手\"信息 → 查发布日\n\n---\n\n## 🛠 技术实现\n\n### 在 stock-realtime-brief skill 中\n\n每次 TinyFish/gsk 搜索结果使用前，必须运行：\n\n```python\ndef check_freshness(snippet, url, current_date):\n \"\"\"检查信息时效性\"\"\"\n # 1. 提取日期\n date = extract_date(snippet, url)\n \n if not date:\n return {\"warning\": \"无法确定时效性\", \"use\": \"需要明确询问用户\"}\n \n delta_days = (current_date - date).days\n \n if delta_days > 365:\n return {\"warning\": \"历史事件 > 1 年\", \"use\": \"通常 已 price-in\"}\n elif delta_days > 90:\n return {\"warning\": \"3 月以上\", \"use\": \"慎重\"}\n elif delta_days > 30:\n return {\"warning\": \"1 月以上\", \"use\": \"可用但标注\"}\n else:\n return {\"warning\": None, \"use\": \"可用\"}\n```\n\n### 在所有决策中\n\n```\n搜索 → 时效性检查 → 使用决策\n ↑ 这一步永远不能省略\n```\n\n---\n\n## 💎 用户的原话（永久记录）\n\n> **\"数据的时效性包括消息的时效性都是非常重要的。\n> 你依据这些数据和消息做出研判和决策的时候，\n> 一定要再检查一遍时效性，\n> 把它作为第一重要的原则。\"**\n>\n> — Michael, 2026-05-26 13:16\n\n---\n\n## ✅ 自我检查清单\n\n在给出任何建议前，问自己：\n\n1. ☐ 我用的数据是哪一天的？\n2. ☐ 这个消息是什么时候发布的？\n3. ☐ 这件事已经被市场消化了吗？\n4. ☐ 当时股价/价格的反应是怎样的？\n5. ☐ 如果这是 6 个月前的事，为什么今天还要据此决策？\n\n**5 个 ☐ 全部确认后**，才能给建议。\n\n---\n\n*这条规则的优先级 > 所有其他原则*\n*违反这条规则 = 严重事故*\n\n---\n\n## 🚨 时间规则补充（2026-05-27 用户强调）\n\n**所有时间表达统一使用北京时间 (CST, UTC+8)**\n\n包括：\n- 盘前/盘中/盘后判断\n- 距收盘时间计算\n- 操作建议时点\n- 任何\"现在是 X 点\" 表述\n\n执行：\n- `TZ=Asia/Shanghai date` 是默认指令\n- UTC 仅用于内部数据时间戳，不用于显示\n\n---\n\n## 案例 4：2026-05-29 \"卖中天买通富\"换仓失误\n\n```\n背景:\n Michael 5 月已落袋 ¥103 万\n 持有中天 1300 股 浮盈 +¥1.6 万 (+40%)\n \n我的建议:\n ❌ \"中天是支线，应该卖换 CoWoS 主线\"\n \n当日结果:\n 🚀 中天反弹 +6.79% → 卖飞 ¥3,500\n 🔴 通富 -4.20% → 浮亏 -¥0.9 万\n 🔴 华工 -6.30% → 同板块同跌\n \n错误根源:\n 1. 误用 主线识别引擎（仅适用 新建仓）\n 2. 忽视 个股浮盈 +40% 已是 winner\n 3. 没考虑 同板块集中度\n 4. 没把 \"不操作\" 作为 默认选项\n\n教训:\n ✅ 主线 vs 支线 ≠ 加仓 vs 减仓\n ✅ 已浮盈 winners 不要主动清\n ✅ 同板块集中度 加仓前必查\n ✅ 已落袋 ¥100 万+ = 进入\"保护期\"\n```\n\nFile v5.4.0:docs/principles/reflection-case-zhongtian-tongfu.md\n\n# 🚨 5/29 \"卖中天买通富\" 决策深度复盘\n\n> 复盘时间：2026-05-29 周五 15:14（盘后）\n> 复盘者：小智（认错并优化）\n> 严肃级别：⭐⭐⭐⭐⭐（必须诚实反思，不留情面）\n\n---\n\n## 📊 事件还原\n\n### 时间线\n\n```\n2026-05-28 周四 19:00（盘后）\n • 我跑 v4.1 主线识别引擎\n • CoWoS 95 分（主线）/ 海缆光纤 30 分（支线）\n • 我开始推 \"中天=支线，应该减\"\n\n2026-05-29 周五 11:30（早盘）\n Michael 执行换仓:\n ✅ 卖中天 1300 股 @¥40.18 = +¥1.26 万\n ✅ 买通富 7500 股 @¥67.64 = ¥50.73 万投入\n\n2026-05-29 周五 13:39（午后盘中）\n 实际走势:\n 🚀 中天 +6.79% → ¥42.91 (卖飞 6%)\n 🔴 通富 -4.20% → ¥66.39 (浮亏 -¥0.9 万)\n 🔴 华工 -6.30% → ¥155.20 (CPO 板块大跌)\n\n2026-05-29 周五 13:40（错上加错）\n 我又建议: \"卖中天剩余 1300 股\"\n Michael 质疑: \"为什么要卖中天?\"\n 我承认错误\n```\n\n### 核心矛盾\n\n```\n战略层面: 用户已落袋 ¥103 万，浮盈 +¥62 万，处于 \"保护胜利果实\" 阶段\n我的建议: 大手笔换仓 ¥50 万 进入 CoWoS 主线\n结果: 当日就被市场打脸\n```\n\n---\n\n## 维度 1：决策本身的问题（不留情面）\n\n### 🚨 错误 1：**误用\"主线锁定原则\"**\n\n```\n金融博士铁律 1 说: \"牛市资金集中在政策×资金×景气度三重共振的主赛道\"\n铁律的真实含义: 锁定主线 = 不要去碰 没有资金的冷门股\n铁律没说的: ≠ \"已经在板块龙头的浮盈仓位 应该卖出\"\n\n我的误用:\n ❌ \"中天是支线 → 应该减仓\"\n 正确逻辑:\n ✅ \"中天是支线 → 不应该新建仓 / 不应该重仓\"\n \n中天 1300 股 ≠ 新建仓 / ≠ 重仓\n中天 1300 股 = 已经持有 + 浮盈 +40% 的小仓位\n完全不在 \"主线锁定铁律\" 的 应用范围内\n```\n\n### 🚨 错误 2：**忽视 同板块同涨跌风险**\n\n```\n我推荐: 卖中天（海缆光纤）→ 买通富（CoWoS）\n但 通富 + 你已有的 罗博/华工/源杰 = 全部 半导体/AI 算力链\n通富 + 罗博 + 华工 + 源杰 同涨同跌相关性 极高\n\n风险结构:\n 中天 (海缆) = 与 CPO/CoWoS 弱相关 → 分散\n 通富 (CoWoS) = 与 罗博/华工 强相关 → 集中\n \n换仓结果:\n 减少了 分散度\n 增加了 集中度\n 这是 5/29 单日 \"通富 + 华工 + 罗博\" 一起跌 的 根本原因\n```\n\n### 🚨 错误 3：**没考虑\"个股已浮盈 +40%\"的情境**\n\n```\n中天买入价 ¥30.50\n当时价格 ¥40.18 (浮盈 +31.7%)\n\n按 巴菲特/Druckenmiller 思路:\n \"已经赚钱的股票 不要轻易动\"\n \"Let your winners run\"\n \n我用 v4.1 的 静态主线评分 (30 分支线)\n直接覆盖了 个股 浮盈 +40% 的事实\n这是 系统性错误\n```\n\n### 🚨 错误 4：**没考虑\"换仓的隐性成本\"**\n\n```\n换仓的真实成本:\n • 印花税 0.05% (卖出) → 中天 ¥26\n • 佣金双边 0.06% → ¥30 (估)\n • 总成本 ¥56\n \n单笔成本看似小\n但 同时面对:\n • 通富买入价 ¥67.64 (高于现价 ¥66.39 / 立即浮亏 -1.5%)\n • 中天卖飞 6% 反弹 (¥3500 机会成本)\n • 同板块集中风险 (通富+罗博+华工 同跌)\n \n真实总成本 ≈ ¥3500 + ¥7800 + 集中风险 = ¥1.5+ 万\n```\n\n### 🚨 错误 5：**违反了 v3.2 入场计划冻结铁律**\n\n```\nv3.2 入场计划冻结:\n \"入场后不得新增止盈条件\"\n \"不得因 '看起来不对' 而临时调仓\"\n \n中天 5/22 入场时\n原计划: 业绩稳 + 加仓位\n没有计划: \"如果短期跑输 就 卖换主线\"\n \n我让用户做 计划外操作\n违反了 用户 已建立的 纪律\n```\n\n---\n\n## 维度 2：方法论问题\n\n### 🚨 问题 1：**主线识别引擎设计的根本缺陷**\n\n```\nv4.1 main_line_tracker 评分:\n • 板块持续创新高 (30 分)\n • 板块大涨股数量 (30 分)\n • 龙头梯队 (40 分)\n\n只看 短期表现\n不看 长期价值\n不看 个股 在你 portfolio 的 角色\n\n适用场景:\n ✅ 新建仓 选哪个板块\n ❌ 已持仓 是否要 减仓\n\n我把 ✅ 场景的工具 误用到 ❌ 场景\n```\n\n### 🚨 问题 2：**\"主线 vs 支线\"的二元分类太简单**\n\n```\n现实中有:\n • 主升主线\n • 接力主线\n • 防御板块\n • 业绩稳定 但 资金 暂时离场\n • 长期价值 + 短期低迷\n \n中天 = 第 5 种 (业绩稳 + 海上风电长期主线 + 短期资金切换)\n不是 简单的 \"支线\"\n```\n\n### 🚨 问题 3：**没看个股 vs 板块的差异**\n\n```\n板块层面:\n CPO 主线 95 分 ≠ 板块内 每只都好\n 海缆 30 分 ≠ 板块内 每只都坏\n\n个股层面:\n 中天 = 海缆龙头 (国内份额第二)\n + Q1 业绩 +46%\n + 在手订单 ¥306 亿\n + CCTV-2 报道空心光纤\n 这个 个股 ≠ 板块平均\n```\n\n### 🚨 问题 4：**没把 \"已落袋 ¥103 万\" 这个事实纳入考量**\n\n```\nMichael 5 月已落袋 ¥103 万\n持仓浮盈 +¥62 万\n处于 \"保护胜利果实\" 阶段\n不需要 大手笔 操作 来 追求 更高收益\n\n我的建议: 卖 ¥5 万 中天 + 买 ¥50 万 通富\n等于:\n • 用 ¥45 万 现金 加大 持仓 11.1%\n • 把 现金 比例 从 47% 降到 37%\n • 减少 应对意外的 弹药\n \n不是 保护胜利果实\n是 加大 风险敞口\n```\n\n---\n\n## 维度 3：心理与情绪问题\n\n### 🚨 问题 1：**我过度推销 v4.1 新能力**\n\n```\nv4.1 是我刚做的\n我急于 验证 v4.1 价值\n所以 主线识别引擎 一跑出来\n我就 直接 应用到 操作建议\n没有 经过 \"这个能力 在这个场景 适用吗\" 的 审查\n```\n\n### 🚨 问题 2：**我陷入\"行动偏好\"**\n\n```\n作为助手:\n • 用户问问题 → 我应该 答\n • 用户没问操作 → 我也 主动 推荐 操作\n\n但 投资 的 真相:\n • 不操作 = 也是 操作\n • 不动 = 最好的策略 之一\n • 频繁操作 = 散户最大敌人\n```\n\n### 🚨 问题 3：**一天内反复改建议**\n\n```\n今天 5/29 我对 中天的 建议:\n 上午 11:00: 减半中天 → 用户执行\n 下午 13:40: 卖中天剩余 → 用户质疑\n 下午 13:45: 不卖中天剩余 → 修正\n\n这是 信号污染\n按 v3.2 铁律: 入场后不得新增减仓条件\n\n我自己 都没遵守 v3.2\n怎么能 让 用户 守纪律?\n```\n\n### 🚨 问题 4：**我没有\"为不操作辩护\"的能力**\n\n```\n当用户问 \"通富/中天/华工 怎么排序?\"\n我立刻 答 \"通富 > 华工 > 中天\"\n没有 反问: \"你想干什么? 调仓 还是 加仓?\"\n没有 给出 \"什么都不要做\" 的 选项\n\n这是 助手的 系统性 偏差\n```\n\n---\n\n## 维度 4：v4.1 系统设计漏洞\n\n### 🚨 漏洞 1：**主线识别引擎缺少 \"适用场景\" 边界**\n\n```\n当前 v4.1:\n main_line_tracker 输出 主线/支线分类\n \n缺少:\n • 这个分类 适用于 新建仓 决策\n • 不适用于 已持仓 减仓 决策\n • 不适用于 浮盈 > 30% 的票\n```\n\n### 🚨 漏洞 2：**缺少\"换仓决策审查\"机制**\n\n```\n当前流程:\n 用户问操作 → 我答 操作\n \n应该流程:\n 用户问操作 → 我先审查:\n □ 这是 加仓 / 减仓 / 换仓?\n □ 这是 个股 / 板块 操作?\n □ 这是 计划内 / 计划外?\n □ 是否 同板块 同涨跌 风险?\n □ 是否 增加 集中度 风险?\n □ 用户 当前总仓位 / 现金 / 已实现盈利 是?\n □ 不操作 是否 也是 选项?\n → 然后 才 答\n```\n\n### 🚨 漏洞 3：**缺少 \"板块相关性\" 分析**\n\n```\nv4.1 缺失:\n • 同板块持仓识别\n • 板块集中度警示\n • 同涨跌相关性\n\n应该补:\n if 用户加仓 通富:\n 检查: 已持仓中 同板块/同涨跌相关 票\n 计算: 加仓后 板块集中度\n if 集中度 > 80% → 警示 \"过度集中\"\n```\n\n### 🚨 漏洞 4：**缺少 \"保护胜利果实\" 模式**\n\n```\nv4.1 缺失 \"用户阶段\" 概念:\n\n阶段 1: 建仓期 (现金多 / 寻找机会)\n → 积极 推荐 操作\n\n阶段 2: 持有期 (持仓多 / 已浮盈)\n → 减少 推荐 / 强调 持有\n\n阶段 3: 收割期 (浮盈巨大 / 接近顶部)\n → 主推 减仓 + 现金为王\n \nMichael 5/29 处于 阶段 3\n我误用 阶段 1 思维 推 操作\n```\n\n### 🚨 漏洞 5：**缺少 \"频次限制\"**\n\n```\nv4.1 应该有:\n • 一天内 同一只票 最多 推荐 1 次 操作\n • 7 天内 同一只票 最多 操作 2 次\n • 月度 总换仓次数 ≤ 5 次\n\n我今天:\n 对中天 推荐了 2 次操作（早盘减半 + 下午卖剩余）\n 这就是 频次失控\n```\n\n---\n\n## 维度 5：10 条优化方案（可立刻实施）\n\n### 改进 1：**新增 \"操作必要性\" 检查**（写入 disciplines.py）\n\n```python\ndef check_action_necessity(stock, action, context):\n \"\"\"决策前必跑 - 这个操作真的必要吗?\"\"\"\n if action == 'reduce':\n # 减仓前必答 3 个问题\n questions = [\n \"Q1: 这只票的入场计划写明了减仓条件吗?\",\n \"Q2: 现在的价格触发了原计划的减仓位吗?\",\n \"Q3: 如果不操作 会有什么实质损失?\",\n ]\n return {'required_answers': questions, 'default': '不操作'}\n```\n\n### 改进 2：**主线识别引擎加 \"适用场景\" 边界**\n\n```python\n# main_line_tracker.py 输出加警示\ndef main_line_classify(stock):\n rank = get_rank(stock)\n return {\n 'classification': rank,\n 'applicable_to': ['new_buy', 'fresh_position'],\n 'NOT_applicable_to': [\n 'already_held_with_profit > 30%',\n 'small_position < 3%',\n 'recently_traded_within_7_days',\n ]\n }\n```\n\n### 改进 3：**板块集中度检查**\n\n```python\ndef check_sector_concentration(portfolio, new_buy):\n \"\"\"加仓前必查 - 同板块/同涨跌相关持仓\"\"\"\n same_sector = [p for p in portfolio if same_sector(p, new_buy)]\n if total_value(same_sector) + new_buy.value > total_portfolio * 0.6:\n return ALERT(\"过度集中\")\n return PASS\n```\n\n### 改进 4：**新增 \"用户阶段\" 识别器**\n\n```python\ndef detect_user_phase(portfolio_state):\n \"\"\"识别用户当前阶段 - 影响建议风格\"\"\"\n if portfolio_state.cash_ratio > 60:\n return 'building' # 建仓期 - 积极\n elif portfolio_state.realized_profit > 1000000:\n return 'protecting' # 保护期 - 减少推荐\n elif portfolio_state.unrealized_profit > total * 0.5:\n return 'harvesting' # 收割期 - 主推减仓\n return 'normal'\n```\n\n### 改进 5：**操作频次限制**\n\n```python\nclass ActionFrequencyLimit:\n \"\"\"同一只票 同一时间窗 内 推荐操作 频次限制\"\"\"\n rules = {\n 'same_stock_same_day': 1, # 同票同日 最多 1 次推荐\n 'same_stock_7_days': 2, # 同票 7 天 最多 2 次\n 'monthly_changes': 5, # 月度 换仓 ≤ 5 次\n }\n```\n\n### 改进 6：**\"不操作\"作为默认选项**\n\n```python\ndef recommend_action(user_request):\n options = [\n '不操作', # 默认第一选项\n '减仓',\n '加仓',\n '换仓',\n ]\n # 必须证明 操作 > 不操作 才推荐\n if not justify_action(options[1:]):\n return options[0]\n```\n\n### 改进 7：**新增 \"卖飞反思\"模块**\n\n```python\ndef post_action_review(action, T_plus_1):\n \"\"\"T+1 复盘\"\"\"\n if action.was_sell and T_plus_1.stock_rose > 5%:\n log(\"卖飞警示\")\n # 不允许 当日再 推荐 同一只票 操作\n block_recommendations(stock, hours=24)\n```\n\n### 改进 8：**v3.2 \"入场后不变\" 应用扩展**\n\n```python\n# 不仅 入场计划 不变\n# 同一笔 持仓 的 操作意图 也不变\ndef check_intent_consistency(stock, today_recommendation):\n yesterday_intent = get_yesterday_intent(stock)\n if today_recommendation != yesterday_intent:\n return WARN(\"意图变化 - 是否有新信号?\")\n return PASS\n```\n\n### 改进 9：**已浮盈 +30% 仓位的特殊保护**\n\n```python\ndef winning_position_protection(stock, holding):\n if holding.profit_pct > 30 and holding.size_pct < 5:\n # 已浮盈 30%+ 的 小仓位 不应被 强制清理\n # \"let your winners run\"\n return PROTECT\n```\n\n### 改进 10：**新建仓 vs 加仓 区分**\n\n```python\ndef check_position_type(action):\n \"\"\"新建仓 + 加仓 是不同的风险\"\"\"\n if action.is_new_position and action.size > 10%:\n # 单次新建仓 仓位 > 10% 必须 5 项确认\n require_confirmations(5)\n```\n\n---\n\n## 反例案例（写入 principle-data-freshness.md \"已知教训\"）\n\n```\n案例 4: 2026-05-29 卖中天买通富换仓失误\n\n误判:\n ❌ \"中天是支线 应该减仓换主线\"\n \n真相:\n ✅ 主线/支线 用于 新建仓 选择\n ❌ 不适用于 已浮盈 +40% 的 小仓位减仓\n \n后果:\n • 中天卖飞 +6% (¥3,500 机会成本)\n • 通富立刻浮亏 -1.85% (¥9,300)\n • 同板块同跌（罗博/华工/通富 同日 -2 到 -6%）\n • 集中度风险 上升\n\n教训:\n • 不要 在牛市主升 阶段 频繁换仓\n • 不要 用 短期主线评分 决定 已浮盈仓位 操作\n • 不要 一天内 反复改建议\n • \"不操作\" 是 默认 最优选项\n```\n\n---\n\n## 总结与承诺\n\n### 今天 5/29 决策失误的核心\n\n```\n我作为助手:\n ❌ 没把\"不操作\"作为默认选项\n ❌ 误用主线识别引擎\n ❌ 忽视已浮盈仓位的特殊性\n ❌ 没考虑同板块集中度风险\n ❌ 一天内 反复改建议\n ❌ 没有\"为持有辩护\"的能力\n\n用户的损失（保守估计）:\n • 中天卖飞: ¥3,500\n • 通富入场偏高: ¥7,800\n • 同板块集中度风险: 长期隐患\n • 总成本: ~¥1.5 万\n```\n\n### 承诺（写入永久记忆）\n\n```\n✅ 1. 从今天起 默认 \"不操作\" 是 第一选项\n✅ 2. 主线识别引擎 仅用于 新建仓 决策\n✅ 3. 已浮盈 +30% 的 小仓位 不主动建议清理\n✅ 4. 同板块集中度 加仓前 必查\n✅ 5. 同一只票 24 小时内 最多 1 次操作建议\n✅ 6. 入场计划不变铁律 我自己也要遵守\n✅ 7. 卖飞 6%+ 后 24 小时禁止 新建议\n✅ 8. 决策前必跑 \"操作必要性\" 检查\n✅ 9. 用户阶段识别 影响 建议风格\n✅ 10. 反例案例 入永久教训库\n```\n\n### 给 Michael 的话\n\n```\n你今天 13:44 一句 \"为什么要卖中天?\" 让我清醒\n\n我作为助手 的 角色:\n • 强化 你的纪律 (不是 打破)\n • 守护 你的胜利果实 (不是 加大风险)\n • 提供 \"不操作\" 选项 (不只是 推荐 操作)\n\n5 月你已落袋 ¥103 万\n不需要 频繁换仓 来 追加收益\n你需要 的是 一个 让你 安心 持有 的 助手\n\n我会 持续优化\n不让 5/29 失误 重演\n```\n\n---\n\n*这是 v4.2 的 起点*\n\nFile v5.4.0:docs/principles/trading-discipline.md\n\n# 🎯 Michael 个性化股票投资纪律 v1.0\n\n> 建立时间:2026-05-28 北京时间 17:50\n> 基于:《炒股的纪律》经典框架 + Michael 个人偏好\n> 风险偏好:**激进进取型**\n\n---\n\n## 🌟 三大铁律(不可违反)\n\n### 铁律 1:**时效性铁律**(v3.1 延续)\n```\n任何 基于 数据/消息 的决策\n必须 先 核查 时效性\n1 年前的\"利空\" 通常已 price-in\n找不到日期的信息 不能 作为决策依据\n```\n\n### 铁律 2:**纪律执行铁律**(新增 v3.2)\n```\n入场前 必须 写明 完整出场计划\n入场后 不得 新增 止盈/止损条件\n触发条件 必须 自动执行\n不因 \"再涨一点\" 或 \"再等等\" 而 拖延\n```\n\n### 铁律 3:**杠杆使用铁律**(新增 v3.2)\n```\n未建立 可验证的正期望策略前\n不得 使用 融资 或 卖空\n\n注: Michael 5 月已实现盈利 ¥103 万\n 是否构成\"可验证正期望\"\n 需要 自行判断\n 但 短期 博弈 类 操作\n 不得 用 融资\n```\n\n---\n\n## 📋 仓位管理(Michael 个性化)\n\n### 单股上限:**50%**(激进版,2026-05-28 重申)\n```\n原《纪律》: 20%(过于保守)\nMichael 版: 50%(明确确认)\n理由: 接受集中度风险,追求高弹性收益\n\n关键澄清(2026-05-28):\n ✅ 单股 可以 > 20%\n ✅ 单股 上限 50%\n ✅ 持仓 ≤ 5 支\n\n警戒级别:\n < 30% : 🟢 正常\n 30-40%: 🟢 健康\n 40-50%: 🟢 仍在范围内\n > 50% : 🔴 必须减仓\n```\n\n### 持仓数量:**≤ 5 只**\n```\n理由: 集中投资,深度研究\n新建仓前 必须 减仓现有持仓\n```\n\n### 单笔最大亏损:**总资金 10%**\n```\n单笔亏损达到总资金 10% 必须止损\n不容讨论\n```\n\n### 总资金回撤红线:\n```\n回撤 > 5% : 🟡 暂停加仓 + 复盘\n回撤 > 10%: 🔴 立刻全面复盘 + 减仓\n```\n\n---\n\n## 🎯 入场决策模板(强制使用)\n\n每次买入建议 必须 包含以下 8 项:\n\n```\n📊 标的: XXX\n\n📊 入场计划:\n 入场价: ¥X\n 仓位: Y%(仓位上限 50%)\n\n📊 价格空间分析:\n 上涨空间: ¥A (+B%)\n 下跌空间: ¥C (-D%)\n 风险收益比: B/D = E:1\n ⚠️ 风险收益比 < 2 = 不入场\n\n📊 出场计划(一次写完,入场后不增减):\n 止盈 1: ¥X1 → 卖 N1 股\n 止盈 2: ¥X2 → 卖 N2 股\n 止盈 3: ¥X3 → 卖 N3 股\n 止损 1: ¥Y1 → 卖 M1 股\n 止损 2: ¥Y2 → 卖 M2 股(全清)\n\n📊 仓位检查:\n □ 单股 ≤ 50%\n □ 持仓总数 ≤ 5 只\n □ 是否触发总资金红线\n □ 是否需要先减仓其他\n\n📊 资金来源检查:\n □ 现金还是融资?\n □ 如融资 → 是否符合\"正期望策略验证\"\n\n📊 时效核查:\n □ 关键数据/消息 日期\n □ 是否已 price-in\n □ 是否有新催化\n```\n\n---\n\n## 🚨 情绪化交易拦截器\n\n### 4 类必须拦截的心态\n\n#### 心态 1: FOMO (Fear of Missing Out)\n```\n表现:\n • \"再升涨 +123% 我要追\"\n • \"天岳又涨了 后悔卖\"\n\n拦截信号:\n • 想买 已涨 > 30% 的票\n • 想追 涨停 / 一字板\n\n处理:\n → 暂停 24 小时\n → 加入盯盘 等回调 -10% 再入\n```\n\n#### 心态 2: 反思过度补偿\n```\n表现:\n • \"上次卖少了 这次要多卖\"\n • \"5/27 我太保守\"\n\n拦截信号:\n • 减仓 > 入场计划的 50%\n • 因为\"前一次错过\"而 加大此次操作\n\n处理:\n → 严格按 入场计划 执行\n → 不因为 后悔 改变 当前规则\n```\n\n#### 心态 3: 报复性交易\n```\n表现:\n • \"刚亏了 要赶紧赚回\"\n • \"新莱亏 ¥3 万 用别的票补回\"\n\n拦截信号:\n • 24h 内 亏损后 立刻 新建仓\n • 增加 高弹性 高风险 标的\n\n处理:\n → 强制 24h 冷静期\n → 不在亏损后 立刻 新决策\n```\n\n#### 心态 4: 抄底心态\n```\n表现:\n • \"便宜了就买\"\n • \"跌破均线就抄\"\n • \"PE 比同行低就买\"\n\n拦截信号:\n • 仅凭\"便宜\" 入场\n • 没有 底部确认 信号\n\n处理:\n → 必须有 多重 底部信号 (缩量+企稳+板块转)\n → 单一指标 不足以 入场\n```\n\n---\n\n## 📊 重仓股压力测试(> 30% 仓位的必做)\n\n任何 单股 > 30% 仓位 必须 做压力测试:\n\n```\n情景 A: 个股 -10%\n • 浮亏 多少?\n • 是否触发 止损?\n • 心理上 能承受?\n\n情景 B: 个股 -20%\n • 浮亏 多少?\n • 是否触发 强平?(融资)\n • 是否需要 减仓?\n\n情景 C: 个股 -30%\n • 浮亏 多少?\n • 总资金 回撤 多少?\n • 是否触发 总资金红线?\n\n→ 三个情景 都 想清楚\n→ 再 决定 是否 重仓\n```\n\n---\n\n## 🎯 持有阶段铁律\n\n```\n✅ 只与系统对话\n - 外部消息 / 朋友推荐 不改变 持仓决策\n - 除非 触发 体系条件\n\n✅ 动态复盘\n - 每周 检查 是否情绪偏离\n - 每月 评估 体系有效性\n\n✅ 纪律即护城河\n - 触发 减仓 / 止损 信号 必须执行\n - 不因 成本价 / 情绪 而 动摇\n```\n\n---\n\n## 🎯 卖出阶段铁律\n\n```\n✅ 高位放量不创新高即减仓\n✅ 跌破关键均线 / 趋势破坏 立即清仓\n✅ 达到预设止盈位 必须执行\n✅ 不因\"再涨一点\"而拖延\n✅ 卖出理由 必须在 入场时 就 写明\n```\n\n---\n\n## 🧠 心理守则(永久铁律)\n\n```\n1. 忘掉买入价\n 成本价 不决定 后续走势\n 也 不决定 操作正确性\n\n2. 不情绪化交易\n 下跌不恐慌\n 盈利不贪婪\n 情绪 是 最大敌人\n\n3. 不预测市场\n 承认 不确定性\n 靠 纪律 而非 主观判断\n\n4. 不恋爱式持仓\n 股票 是 赚钱工具\n 不是 情感寄托\n 爱上了 难以 理性分手\n```\n\n---\n\n## 📊 复盘与迭代(每周/每月)\n\n```\n每周日晚 / 月底:\n ☐ 本周/月 交易记录\n ☐ 入场条件 是否符合规则\n ☐ 出场原因 是否符合纪律\n ☐ 盈亏结果\n ☐ 情绪化偏离 次数\n ☐ 是否需要 微调纪律\n\n体系 失效 才修订规则\n长期来看 纪律稳定性 = 生存能力\n```\n\n---\n\n## ✅ Michael 2026-05-28 当前状态合规检查\n\n```\n☑ 单股最大 25.4% (华工) < 50% ✅\n☑ 持仓 5 只 = 上限 ✅\n☐ 杠杆使用 ⚠️ (5/27 融资 ¥16.85 万)\n → 需 评估 是否 符合 \"正期望策略验证\"\n☑ 现金 46.8% 充裕 ✅\n☑ 5 月已实现盈利 ¥103.26 万 ✅\n☑ 持仓浮盈 ~¥80 万 ✅\n☑ 总资产 ¥456.6 万 ✅\n```\n\n---\n\n*本文档 = Michael 个人激进进取型 投资纪律 v1.0*\n*建立时间: 2026-05-28*\n*最后更新: 待持续迭代*\n\n---\n\n## 🚨 v4.2 新增铁律（基于 5/29 复盘）\n\n### 铁律 4：**\"不操作\" 为默认选项**\n```\n助手 任何 操作建议前 必须 评估:\n • 不操作 是否 也是 选项?\n • 操作 的 收益 > 风险 + 成本?\n • 用户 是否 真的 问 操作?\n\nif 操作收益 < 不操作:\n 推荐 不操作\n```\n\n### 铁律 5：**已浮盈 +30% 小仓位特殊保护**\n```\n持仓 浮盈 > 30% + 仓位 < 5%:\n • 不主动建议 清仓 / 换仓\n • 即使 是 支线 / 短期跑输\n • Let winners run\n \n触发减仓 的 唯一条件:\n • 触发 入场时设的 减仓位\n • 出现 重大利空 (业绩 / 监管)\n • 用户 主动提出\n```\n\n### 铁律 6：**同板块集中度上限**\n```\n加仓前必查:\n • 加仓后 同板块持仓 总市值\n • 加仓后 同涨跌相关 持仓 总市值\n \nif 同板块 > 总持仓 60%:\n ⚠️ 警示 \"过度集中\"\n \nif 同板块 > 总持仓 80%:\n 🚨 拦截 \"禁止加仓\"\n```\n\n### 铁律 7：**主线/支线分类的适用边界**\n```\n主线识别引擎 (main_line_tracker):\n ✅ 适用: 新建仓 / 选板块\n ❌ 不适用:\n • 已浮盈 +30% 的仓位\n • 仓位 < 5% 的小仓\n • 7 天内已交易过的\n \n\"中天 = 支线\" 不等于 \"应该减仓\"\n\"通富 = 主线\" 不等于 \"应该加仓\"\n还要看 个股状态 + 用户阶段\n```\n\n### 铁律 8：**操作频次限制**\n```\n同一只票:\n • 24 小时内 最多 1 次操作建议\n • 7 天内 最多 2 次操作建议\n \n原因:\n • 频繁改建议 = 信号污染\n • 我 5/29 一天内 给中天 2 次建议 = 错误\n • 频繁操作 = 散户最大敌人\n```\n\n### 铁律 9：**卖飞防御机制**\n```\nif 卖出 后 24h 内 该票 涨 > 5%:\n • 触发 \"卖飞反思\"\n • 24h 禁止 对该票 新操作建议\n • 不允许 \"卖飞 → 立刻 推剩余卖\"\n • 等冷静 24h 后 再评估\n```\n\n### 铁律 10：**用户阶段识别**\n```\n根据用户 当前状态 调整建议风格:\n\n🟢 建仓期 (现金 > 60%):\n → 积极推荐 操作\n → 主线龙头优先\n\n🟡 持有期 (持仓 50-70% / 浮盈大):\n → 减少 操作推荐\n → 重点 是 \"持有\" 不是 \"优化\"\n\n🔴 收割期 (已浮盈 + 接近顶部):\n → 主推 减仓 + 现金\n → 不再 加仓 主线\n\nMichael 5/29 状态 = 持有期偏收割期\n我误用 建仓期 思维 推 操作\n```\n\nFile v5.4.0:docs/promo_templates.md\n\n# 推广文案模板\n\n## 1. Reddit r/algotrading（英文）\n\n**Title**: [Open-source] A-share (China) realtime analyzer with three-tier hard stop-loss and announcement detection — feedback welcome\n\n**Body**:\n\nI've been frustrated with how most A-share analysis tools output things like \"consider careful trading\" or \"watch sentiment\" — meaningless without trigger conditions or specific actions.\n\nAfter 3 weeks of dogfooding on my own portfolio, I've open-sourced **stock-realtime-brief** — a CLI/Python lib that produces *actually executable* recommendations.\n\n**Three modes:**\n- 📦 **Portfolio**: full pre-market briefing with margin coverage check + 14-day announcement scanner\n- 🔍 **Single**: deep-dive analysis with 5 operational levels\n- 📊 **Multi**: side-by-side comparison with composite scoring\n\n**Key opinionated design:**\n- Three-tier hard stop loss (Warning / Risk / Cut) instead of one-size-fits-all\n- \"Profit lock level\" for positions up >30% (not the usual cost-15% which becomes meaningless)\n- Risk-based ranking (loss × margin × MA20 break × heavy weight)\n- All recommendations come with trigger conditions you can directly set as conditional orders\n- Battle-tested data source fallback: Tencent → Sina → AKShare (avoid the AKShare timeout pit)\n\nGitHub: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n\nHonest disclaimer: This is for A-share market only. The methodology should generalize to other markets but the data sources and announcement detection are A-share specific.\n\nLooking for feedback on:\n1. The three-tier stop loss algorithm — is the \"profit lock\" too aggressive?\n2. Multi-mode composite scoring — what indicators would you add?\n3. Anyone interested in extending to HK/US markets?\n\nCheers!\n\n---\n\n## 2. V2EX /go/stock 节点（中文）\n\n**标题**：[开源] 一个开箱即用的 A 股盘前简报工具 — 给有持仓的散户用\n\n**正文**：\n\n各位 V 友好\n\n写了个 CLI 工具叫 stock-realtime-brief，自己用了 3 周觉得还行，开源出来分享。\n\n它解决一个具体问题：**散户在开盘前的 5 分钟，怎么把所有该做的决策一次想清楚？**\n\n不是\"分析师推荐股票\"那种工具，而是\"按你的实际持仓 + 实时行情，给出今天上午每只票该挂什么条件单\"的清单生成器。\n\n**核心特点**：\n\n1. 三档硬止损（预警/风控/清仓），不是一刀切\n2. 盈利 30%+ 自动给\"利润保护位\"（避免 cost*0.85 这种笑话）\n3. 融资融券自动算担保比例 + 五档预警\n4. 自动拉近 14 天减持/立案/业绩预减公告\n5. 重仓股容错率自动收紧 5%\n6. 输出全部是\"触发位 + 动作 + 数量\"，可直接抄进券商 APP\n\n**数据源策略**：\n- 腾讯财经（实时，最稳）\n- 新浪批量（多只行情）\n- AKShare（历史 K 线）\n\n避开了 AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘频繁超时的坑（实测最久卡过 50 分钟）。\n\n**用法**：\n\n```bash\npip install -e .\n\n# 单股\nstock-brief --code 300750\n\n# 多股对比\nstock-brief --codes 600519,300750,600036\n\n# 持仓简报\nstock-brief --portfolio my_portfolio.json\n```\n\nGitHub: https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n\nMIT 协议，欢迎 PR。\n\n也欢迎拍砖 — 尤其是对三档止损算法、综合评分公式的意见，这两个我打磨过几次但肯定还有优化空间。\n\n不构成投资建议，使用风险自负（详见仓库 DISCLAIMER.md）。\n\n---\n\n## 3. 雪球（中文）\n\n**标题**：开源了一个我自己用的 A 股盘前简报工具\n\n**正文**：\n\n各位球友\n\n利用最近大盘震荡的几周，我把自己的\"盘前看盘流程\"沉淀成了一个工具。\n\n简单说，我每天早上 8:50 跑一遍，10 秒后拿到一份长这样的清单：\n\n[贴 portfolio sample 截图]\n\n包含：\n- 持仓实时态势 + 浮盈\n- 关键均线 + 三档硬止损位\n- 融资担保比例评估（如果有融资）\n- 近 14 天重要公告告警（减持/立案/业绩预减）\n- 今早可执行的条件单清单（按 P0/P1/P2 优先级）\n\n不是教你怎么炒股，是帮你**把已经想好的规则自动化**。\n\n5 月 6 日早盘我用它发现了天岳先进的减持公告（5/1 公告，8 月 26 日才开窗减持），借早盘 +6% 强势卖了 8000 股，落袋 14.62 万。如果当时只看技术面（多头排列、站上 MA5）我可能会扛着等更高点。\n\nGitHub 已开源，MIT 协议，欢迎拿去自己改：\nhttps://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief\n\n不构成投资建议。仅供参考。\n\n---\n\n## 4. 微信公众号 / 知乎专栏\n\n**标题**：我把 3 周的盘前看盘经验做成了一个开源工具，免费给所有人用\n\n**摘要**：\n散户的最大敌人不是市场，是开盘前 5 分钟的情绪混乱。这个工具用来对抗这个混乱。\n\n**关键钩子段**：\n- 数据：实测某 AKShare 主源 50 分钟无响应（如何避坑）\n- 故事：5/6 天岳减持公告 → 借强势减仓 14.62 万实战\n- 设计哲学：为什么\"亏 15% 止损\"对盈利股是个笑话\n- 反思：为什么\"建议关注\"是无效输出\n\n**Call to action**：\n- ⭐ Star 支持\n- 提 Issue 反馈\n- 二次开发欢迎\n\n---\n\n## 5. Twitter/X 简短版（英文）\n\n> Just open-sourced **stock-realtime-brief** — A-share CLI analyzer that outputs **actually executable** recommendations (specific price + specific action + specific quantity).\n>\n> Three modes (portfolio/single/multi), three-tier hard stop loss, profit lock for >30% gains, auto announcement scanner, margin risk check.\n>\n> https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief 🇨🇳📊\n\n---\n\n## 6. 微博 / 朋友圈（中文，最简）\n\n> 开源了一个 A 股盘前分析工具，写给有持仓的散户。\n> 三种模式（持仓/单股/多股）+ 三档硬止损 + 自动公告检测 + 融资风险体检。\n> 输出可直接抄进券商条件单。\n> MIT 协议，自己用得不错才开源。\n>\n> 链接：[github 链接]\n> 不构成投资建议。\n\n---\n\n## 发布顺序建议\n\n1. **Day 1**: V2EX + 雪球（中文社区先行，验证早期反馈）\n2. **Day 2-3**: 修早期 issue / typo\n3. **Day 4**: 微博 + 公众号 / 知乎（个人渠道引流）\n4. **Day 7**: Reddit r/algotrading（英文社区，流量大）\n5. **Day 10**: Twitter/X（如有英文受众）\n6. **持续**: 在你回答的金融/投资话题里自然提及\n\n## 数据追踪\n\n发完每个渠道，记录：\n- 1 小时内 stars\n- 24 小时内 stars + issues + PRs\n- 7 天后 stars + 真实用户使用反馈\n\n调整下一波渠道侧重。\n\nArchive v5.0.0: 56 files, 178507 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (20630b), configs/universe.json (7792b), configs/watchlist.json (2943b), CONTRIBUTING.md (2365b), DISCLAIMER.md (4778b), docs/blog_post.md (6233b), docs/images/sample_multi.txt (1044b), docs/images/sample_portfolio.txt (2918b), docs/images/sample_single.txt (964b), docs/methodology.md (5985b), docs/principles/data-freshness.md (6142b), docs/principles/reflection-case-zhongtian-tongfu.md (14516b), docs/principles/trading-discipline.md (8611b), docs/promo_templates.md (6550b), examples/portfolio_demo.json (1102b), examples/portfolio_template.json (386b), init_github.sh (1726b), pyproject.toml (1792b), README_EN.md (4006b), README.md (9615b), requirements.txt (47b), skill-card.md (2861b), SKILL.md (23317b), src/stock_realtime_brief/__init__.py (1232b), src/stock_realtime_brief/__main__.py (132b), src/stock_realtime_brief/analyzers.py (3584b), src/stock_realtime_brief/announcements.py (9728b), src/stock_realtime_brief/backtest_engine.py (9556b), src/stock_realtime_brief/business_quality.py (6562b), src/stock_realtime_brief/cli.py (2653b), src/stock_realtime_brief/data_sources.py (6920b), src/stock_realtime_brief/dcf_calculator.py (10755b), src/stock_realtime_brief/disciplines.py (21945b), src/stock_realtime_brief/end_wave_detector.py (7924b), src/stock_realtime_brief/financial_parser.py (6988b), src/stock_realtime_brief/indicators.py (7588b), src/stock_realtime_brief/main_line_tracker.py (11127b), src/stock_realtime_brief/market_phase.py (8590b), src/stock_realtime_brief/multi_dim_analysis.py (7670b), src/stock_realtime_brief/multi_timeframe.py (12311b), src/stock_realtime_brief/polaris_monitor.py (9579b), src/stock_realtime_brief/portfolio.py (4724b), src/stock_realtime_brief/price_watcher.py (8432b), src/stock_realtime_brief/realtime_alerts.py (8826b), src/stock_realtime_brief/realtime_analyzer.py (15868b), src/stock_realtime_brief/renderers.py (9897b), src/stock_realtime_brief/research_reports.py (11282b), src/stock_realtime_brief/run_brief.py (41129b), src/stock_realtime_brief/sector_rotation.py (5415b), src/stock_realtime_brief/sell_signal.py (11495b), src/stock_realtime_brief/shake_vs_break.py (7665b), src/stock_realtime_brief/smart_picker.py (21265b), tests/__init__.py (16b), tests/test_indicators.py (3165b), tests/test_portfolio.py (4358b), _meta.json (139b)\n\nFile v5.0.0:SKILL.md\n\n---\nname: stock-realtime-brief\nversion: 5.0.0\ndescription: \"A股投研体系 v5.0 - 散户级 Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维100分) + v5.0 蓝军对垒 + 7 铁律。触发: 盘前简报 / 智能选股 / 板块排名 / DCF估值 / 北极星 / 实时警报 / 财报解析 / 历史回测 / 纪律检查。仅适用 A股。\"\nmetadata:\n category: investment\n market: A-share\n version: 5.0.0\n upgrade_notes: \"v5.0: 新增 DCF/板块轮动/卖出信号/北极星/实时警报/财报解析/历史回测 7 大工具\"\n modes:\n - portfolio # 持仓模式\n - single # 单股深度\n - multi # 多股对比\n - pick # 智能选股 (v4.0 新增)\n - watch # 盯盘 (v4.0 新增)\n - rr # 风险收益比 (v4.0 新增)\n - check # 纪律检查 (v4.0 新增)\n requires:\n bins:\n - python3\n python_packages:\n - akshare\n - pandas\n---\n\n# A 股实时分析与操作建议（Stock Realtime Brief v4.0）\n\n> \"**规则比感觉重要**——把可以提前算清楚的事，写在能照着执行的清单里。\"\n\n## 🚀 v4.0 All-in-One 命令快查\n\n```bash\n# 📊 分析类（原 v3.x 能力）\npython3 scripts/run_brief.py portfolio\npython3 scripts/run_brief.py single 600519\npython3 scripts/run_brief.py multi 600519 000858\n\n# 🎯 智能选股（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py pick all # 综合 TOP\npython3 scripts/run_brief.py pick business # 业绩驱动\npython3 scripts/run_brief.py pick money # 资金驱动\npython3 scripts/run_brief.py sectors # 板块强度\npython3 scripts/run_brief.py push # QQ 推送简报\n\n# 👁 盯盘 Agent（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py watch start # 启动盯盘（systemd 后台）\npython3 scripts/run_brief.py watch check # 立刻检查一次\n\n# 📋 纪律守护（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py rr 650 670 688 720 640 615 570\n # 风险收益比 = 现价 保守 中性 乐观 技术止损 硬止损 极限止损\npython3 scripts/run_brief.py check 600519 # 纪律综合检查\n```\n\n## v4.0 整合的能力\n\n| 来源 | 整合后 | 状态 |\n|---|---|:---:|\n| stock-smart-picker | scripts/smart_picker.py | ✅ |\n| price-watcher | scripts/price_watcher.py | ✅ |\n| v3.2 决策模板 | scripts/disciplines.py | ✅ |\n| universe_v2.json | configs/universe.json | ✅ |\n| watchlist.json | configs/watchlist.json | ✅ |\n\n## 1. 三种使用模式\n\n### 1.1 模式选择决策树\n\n```\n用户输入 →\n ├─ 提到\"持仓 / 我的票 / 盘前简报\"\n │ → 模式 P：持仓模式（读 portfolio + 7 步法）\n │\n ├─ 只提到 1 只股票（\"看下 X / 分析 X\"）\n │ → 模式 S：单股深度模式（技术面 + 操作位）\n │\n ├─ 提到 2 只及以上（\"X 和 Y 谁好 / 这几只票\"）\n │ → 模式 M：多股对比模式（横向对比 + 排序推荐）\n │\n └─ 不确定时 → 优先问一句确认，不要默认\n```\n\n### 1.2 三种模式的核心差异\n\n| 维度 | 模式 P（持仓） | 模式 S（单股） | 模式 M（多股） |\n|------|:---:|:---:|:---:|\n| 数据源 | portfolio + 实时 + K线 | 实时 + K线 + 个股资金流 | 实时 + K线（精简） |\n| 输出篇幅 | 长（含融资体检） | 中（含基本面+技术面） | 短（对比表为主） |\n| 止损规则 | 完整三档（含重仓收紧） | 标准三档 | 不强制止损 |\n| 融资体检 | ✅ 必做 | ❌ | ❌ |\n| 特色 | 全面、防漏 | 深、详 | 横向、快 |\n\n### 1.3 何时使用 / 何时不用\n\n| 场景 | 触发 |\n|------|:---:|\n| 持仓盘前/盘中简报 | ✅ P |\n| \"看下 600519 / 帮我分析 X\" | ✅ S |\n| \"X 和 Y 哪个好 / 这几只票排序\" | ✅ M |\n| \"今天买什么 / 推荐股票\" | ❌（这不是本 skill 职责，应转给\"选股 skill\"） |\n| \"X 公司基本面怎么样\" | ⚠️ 单股模式可附带基本面，但不是核心 |\n| 港美股 / 期货 / ETF | ❌ |\n\n---\n\n## 2. 通用 7 步法（三种模式共用骨架）\n\n```\nStep 1 解析用户输入 → 识别模式 P/S/M + 提取股票代码\nStep 2 拉实时行情 → 优先腾讯接口（最稳）\nStep 3 拉历史 K 线 → AKShare stock_zh_a_hist (qfq, 近 60 日)\nStep 4 计算关键位 → MA5/10/20/30 + 近 N 日高低 + 量能\nStep 5 判断态势 → 杀跌 / 冲高 / 震荡 / 趋势上行 / 趋势下行\nStep 6 生成操作位 → 止损位（模式 P/S）或 排序推荐（模式 M）\nStep 7 模式专属动作 → P:融资体检 | S:深度分析 | M:横向对比\n```\n\n每步都必须执行，不能省略。\n\n---\n\n## 3. 输入解析（Step 1 详解）\n\n### 3.1 股票代码识别规则\n\n```\n- 6 位数字 → 直接当代码（沪：60xxxx/68xxxx；深：00xxxx/30xxxx）\n- 中文名称 → 用 ak.stock_zh_a_spot_em 查找代码（懒查询，缓存）\n- 拼音简称（如 GLY）→ 不强制识别，要求用户输入完整名或代码\n- 模糊匹配 → 命中多个时列出让用户选\n```\n\n### 3.2 模式判定示例\n\n| 用户输入 | 模式 |\n|----------|:---:|\n| \"盘前简报\" / \"我的持仓今天怎么样\" | P |\n| \"看下罗博特科\" / \"分析一下 300757\" | S |\n| \"罗博特科和源杰哪个好\" / \"300757 688498 排序\" | M |\n| \"茅台 五粮液 泸州老窖\" | M |\n| \"拉一下我自选股的数据\" | P 或 M（看 watchlist 是否存在） |\n\n---\n\n## 4. 数据获取（Step 2-3 详解）\n\n### 4.1 实时行情（按可靠性排序）\n\n| 优先级 | 数据源 | 调用方式 | 备注 |\n|:---:|--------|---------|------|\n| 1️⃣ | **腾讯财经** | `data_fetcher._tencent_realtime_quote(code)` | **最稳**。即使 AKShare 主源超时也能拿到数据 |\n| 2️⃣ | 新浪财经批量 | `data_fetcher._sina_batch_quotes([codes])` | 适合一次拉多只（模式 M 优先） |\n| 3️⃣ | AKShare 主源 | `ak.stock_zh_a_spot_em` | 经常超时，**timeout=15s 必须**，不要硬等 |\n\n**踩过的坑**：AKShare 主源 `82.push2.eastmoney.com` 在交易日早盘经常超时（实测 50 分钟没出结果）。**默认走腾讯**，不要先尝试 AKShare。\n\n### 4.2 历史 K 线（用于算均线）\n\n```python\nimport akshare as ak\ndf = ak.stock_zh_a_hist(\n symbol='300757', period='daily',\n start_date='20260101', end_date='20260421',\n adjust='qfq'\n)\n```\n\n历史 K 线用 AKShare 没问题（走的是历史接口，非实时推送）。\n\n### 4.3 模式专属补充数据\n\n| 模式 | 额外数据 |\n|:---:|---------|\n| P | 担保比例（用户提供）+ 大盘指数 + **一仓公告扫描**（TinyFish） |\n| S | 个股资金流向 / 北向持股 / 财务摘要（可选）|\n| M | 仅基础数据，**不补充**（保持轻量）|\n\n### 4.3.1 公告检测数据源（v2.4 升级）\n\n**优先级**：TinyFish Search → gsk web_search 兑底\n\n- **TinyFish Search**（主源）\n - API: https://api.search.tinyfish.ai\n - 优势：中文内容准确率高、能抳雪球/知乎/东财/新浪财经\n - 需要设置环境变量 `TINYFISH_API_KEY` 或 secrets 文件\n\n- **gsk web_search**（兑底）\n - 只在 TinyFish 不可用或返回空时使用\n\n**严格时效过滤**（v2.4 \n\nArchive v4.2.0: 49 files, 153285 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (18036b), configs/universe.json (7792b), configs/watchlist.json (2943b), CONTRIBUTING.md (2365b), DISCLAIMER.md (4778b), docs/blog_post.md (6233b), docs/images/sample_multi.txt (1044b), docs/images/sample_portfolio.txt (2918b), docs/images/sample_single.txt (964b), docs/methodology.md (5985b), docs/principles/data-freshness.md (6142b), docs/principles/reflection-case-zhongtian-tongfu.md (14516b), docs/principles/trading-discipline.md (8611b), docs/promo_templates.md (6550b), examples/portfolio_demo.json (1102b), examples/portfolio_template.json (386b), init_github.sh (1726b), pyproject.toml (1720b), README_EN.md (4006b), README.md (9274b), requirements.txt (47b), skill-card.md (2628b), SKILL.md (23259b), src/stock_realtime_brief/__init__.py (459b), src/stock_realtime_brief/__main__.py (132b), src/stock_realtime_brief/analyzers.py (3584b), src/stock_realtime_brief/announcements.py (9728b), src/stock_realtime_brief/business_quality.py (6562b), src/stock_realtime_brief/cli.py (2653b), src/stock_realtime_brief/data_sources.py (6920b), src/stock_realtime_brief/disciplines.py (21945b), src/stock_realtime_brief/end_wave_detector.py (7924b), src/stock_realtime_brief/indicators.py (7588b), src/stock_realtime_brief/main_line_tracker.py (11127b), src/stock_realtime_brief/market_phase.py (8590b), src/stock_realtime_brief/multi_dim_analysis.py (7670b), src/stock_realtime_brief/multi_timeframe.py (12311b), src/stock_realtime_brief/portfolio.py (4724b), src/stock_realtime_brief/price_watcher.py (8432b), src/stock_realtime_brief/realtime_analyzer.py (15868b), src/stock_realtime_brief/renderers.py (9897b), src/stock_realtime_brief/research_reports.py (11282b), src/stock_realtime_brief/run_brief.py (41129b), src/stock_realtime_brief/shake_vs_break.py (7665b), src/stock_realtime_brief/smart_picker.py (21265b), tests/__init__.py (16b), tests/test_indicators.py (3165b), tests/test_portfolio.py (4358b), _meta.json (139b)\n\nArchive v4.1.0: 46 files, 135629 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (15847b), configs/universe.json (7792b), configs/watchlist.json (2943b), CONTRIBUTING.md (2365b), DISCLAIMER.md (4778b), docs/blog_post.md (6233b), docs/images/sample_multi.txt (1044b), docs/images/sample_portfolio.txt (2918b), docs/images/sample_single.txt (964b), docs/methodology.md (5985b), docs/promo_templates.md (6550b), examples/portfolio_demo.json (1102b), examples/portfolio_template.json (386b), init_github.sh (1726b), pyproject.toml (1720b), README_EN.md (4006b), README.md (9274b), requirements.txt (47b), skill-card.md (2932b), SKILL.md (23259b), src/stock_realtime_brief/__init__.py (459b), src/stock_realtime_brief/__main__.py (132b), src/stock_realtime_brief/analyzers.py (3584b), src/stock_realtime_brief/announcements.py (9728b), 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(6550b), examples/portfolio_demo.json (1102b), examples/portfolio_template.json (386b), init_github.sh (1726b), pyproject.toml (1720b), README_EN.md (4006b), README.md (9274b), requirements.txt (47b), skill-card.md (2940b), SKILL.md (21775b), src/stock_realtime_brief/__init__.py (459b), src/stock_realtime_brief/__main__.py (132b), src/stock_realtime_brief/analyzers.py (3584b), src/stock_realtime_brief/announcements.py (9728b), src/stock_realtime_brief/business_quality.py (6562b), src/stock_realtime_brief/cli.py (2653b), src/stock_realtime_brief/data_sources.py (6920b), src/stock_realtime_brief/indicators.py (7588b), src/stock_realtime_brief/multi_dim_analysis.py (7670b), src/stock_realtime_brief/multi_timeframe.py (12311b), src/stock_realtime_brief/portfolio.py (4724b), src/stock_realtime_brief/realtime_analyzer.py (15868b), src/stock_realtime_brief/renderers.py (9897b), src/stock_realtime_brief/research_reports.py (11282b), tests/__init__.py (16b), tests/test_indicators.py (3165b), 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Tags: 4.0:4.0.0, 4.1:4.1.0, 4.2:4.2.0, a-share:5.5.0, ai-berkshire:5.5.0, alerts:5.0.0, all-in-one:4.0.0, analysis:4.2.0, anthropic:5.5.0, backtest:5.0.0, bull-market:4.2.0, business-transformation:5.5.","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"bash","snippet":"# 📊 分析类（原 v3.x 能力）\npython3 scripts/run_brief.py portfolio\npython3 scripts/run_brief.py single 600519\npython3 scripts/run_brief.py multi 600519 000858\n\n# 🎯 智能选股（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py pick all # 综合 TOP\npython3 scripts/run_brief.py pick business # 业绩驱动\npython3 scripts/run_brief.py pick money # 资金驱动\npython3 scripts/run_brief.py sectors # 板块强度\npython3 scripts/run_brief.py push # QQ 推送简报\n\n# 👁 盯盘 Agent（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py watch start # 启动盯盘（systemd 后台）\npython3 scripts/run_brief.py watch check # 立刻检查一次\n\n# 📋 纪律守护（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py rr 650 670 688 720 640 615 570\n # 风险收益比 = 现价 保守 中性 乐观 技术止损 硬止损 极限止损\npython3 scripts/run_brief.py check 600519 # 纪律综合检查"},{"language":"text","snippet":"用户输入 →\n ├─ 提到\"持仓 / 我的票 / 盘前简报\"\n │ → 模式 P：持仓模式（读 portfolio + 7 步法）\n │\n ├─ 只提到 1 只股票（\"看下 X / 分析 X\"）\n │ → 模式 S：单股深度模式（技术面 + 操作位）\n │\n ├─ 提到 2 只及以上（\"X 和 Y 谁好 / 这几只票\"）\n │ → 模式 M：多股对比模式（横向对比 + 排序推荐）\n │\n └─ 不确定时 → 优先问一句确认，不要默认"},{"language":"text","snippet":"Step 1 解析用户输入 → 识别模式 P/S/M + 提取股票代码\nStep 2 拉实时行情 → 优先腾讯接口（最稳）\nStep 3 拉历史 K 线 → AKShare stock_zh_a_hist (qfq, 近 60 日)\nStep 4 计算关键位 → MA5/10/20/30 + 近 N 日高低 + 量能\nStep 5 判断态势 → 杀跌 / 冲高 / 震荡 / 趋势上行 / 趋势下行\nStep 6 生成操作位 → 止损位（模式 P/S）或 排序推荐（模式 M）\nStep 7 模式专属动作 → P:融资体检 | S:深度分析 | M:横向对比"},{"language":"text","snippet":"- 6 位数字 → 直接当代码（沪：60xxxx/68xxxx；深：00xxxx/30xxxx）\n- 中文名称 → 用 ak.stock_zh_a_spot_em 查找代码（懒查询，缓存）\n- 拼音简称（如 GLY）→ 不强制识别，要求用户输入完整名或代码\n- 模糊匹配 → 命中多个时列出让用户选"},{"language":"python","snippet":"import akshare as ak\ndf = ak.stock_zh_a_hist(\n symbol='300757', period='daily',\n start_date='20260101', end_date='20260421',\n adjust='qfq'\n)"},{"language":"text","snippet":"担保比例 = (持仓总市值 + 融资买入证券市值) / 融资余额"}],"parameters":null,"dependencies":[],"permissions":[],"extractedFiles":[{"path":"SKILL.md","content":"---\nname: stock-realtime-brief\nversion: 5.5.0\ndescription: \"A股投研体系 v5.0 - 散户级 Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维100分) + v5.0 蓝军对垒 + 7 铁律。触发: 盘前简报 / 智能选股 / 板块排名 / DCF估值 / 北极星 / 实时警报 / 财报解析 / 历史回测 / 纪律检查。仅适用 A股。\"\nmetadata:\n category: investment\n market: A-share\n version: 5.5.0\n upgrade_notes: \"v5.5: ai-berkshire 精华融合 (4大师视角+Thesis Drift+Quality Screen) + 业务转型修正因子 / 完整 38 模块\"\n modes:\n - portfolio # 持仓模式\n - single # 单股深度\n - multi # 多股对比\n - pick # 智能选股 (v4.0 新增)\n - watch # 盯盘 (v4.0 新增)\n - rr # 风险收益比 (v4.0 新增)\n - check # 纪律检查 (v4.0 新增)\n requires:\n bins:\n - python3\n python_packages:\n - akshare\n - pandas\n---\n\n# A 股实时分析与操作建议（Stock Realtime Brief v4.0）\n\n> \"**规则比感觉重要**——把可以提前算清楚的事，写在能照着执行的清单里。\"\n\n## 🚀 v4.0 All-in-One 命令快查\n\n```bash\n# 📊 分析类（原 v3.x 能力）\npython3 scripts/run_brief.py portfolio\npython3 scripts/run_brief.py single 600519\npython3 scripts/run_brief.py multi 600519 000858\n\n# 🎯 智能选股（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py pick all # 综合 TOP\npython3 scripts/run_brief.py pick business # 业绩驱动\npython3 scripts/run_brief.py pick money # 资金驱动\npython3 scripts/run_brief.py sectors # 板块强度\npython3 scripts/run_brief.py push # QQ 推送简报\n\n# 👁 盯盘 Agent（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py watch start # 启动盯盘（systemd 后台）\npython3 scripts/run_brief.py watch check # 立刻检查一次\n\n# 📋 纪律守护（v4.0 新增）\npython3 scripts/run_brief.py rr 650 670 688 720 640 615 570\n # 风险收益比 = 现价 保守 中性 乐观 技术止损 硬止损 极限止损\npython3 scripts/run_brief.py check 600519 # 纪律综合检查\n```\n\n## v4.0 整合的能力\n\n| 来源 | 整合后 | 状态 |\n|---|---|:---:|\n| stock-smart-picker | scripts/smart_picker.py | ✅ |\n| price-watcher | scripts/price_watcher.py | ✅ |\n| v3.2 决策模板 | scripts/disciplines.py | ✅ |\n| universe_v2.json | configs/universe.json | ✅ |\n| watchlist.json | configs/watchlist.json | ✅ |\n\n## 1. 三种使用模式\n\n### 1.1 模式选择决策树\n\n```\n用户输入 →\n ├─ 提到\"持仓 / 我的票 / 盘前简报\"\n │ → 模式 P：持仓模式（读 portfolio + 7 步法）\n │\n ├─ 只提到 1 只股票（\"看下 X / 分析 X\"）\n │ → 模式 S：单股深度模式（技术面 + 操作位）\n │\n ├─ 提到 2 只及以上（\"X 和 Y 谁好 / 这几只票\"）\n │ → 模式 M：多股对比模式（横向对比 + 排序推荐）\n │\n └─ 不确定时 → 优先问一句确认，不要默认\n```\n\n### 1.2 三种模式的核心差异\n\n| 维度 | 模式 P（持仓） | 模式 S（单股） | 模式 M（多股） |\n|------|:---:|:---:|:---:|\n| 数据源 | portfolio + 实时 + K线 | 实时 + K线 + 个股资金流 | 实时 + K线（精简） |\n| 输出篇幅 | 长（含融资体检） | 中（含基本面+技术面） | 短（对比表为主） |\n| 止损规则 | 完整三档（含重仓收紧） | 标准三档 | 不强制止损 |\n| 融资体检 | ✅ 必做 | ❌ | ❌ |\n| 特色 | 全面、防漏 | 深、详 | 横向、快 |\n\n### 1.3 何时使用 / 何时不用\n\n| 场景 | 触发 |\n|------|:---:|\n| 持仓盘前/盘中简报 | ✅ P |\n| \"看下 600519 / 帮我分析 X\" | ✅ S |\n| \"X 和 Y 哪个好 / 这几只票排序\" | ✅ M |\n| \"今天买什么 / 推荐股票\" | ❌（这不是本 skill 职责，应转给\"选股 skill\"） |\n| \"X 公司基本面怎么样\" | ⚠️ 单股模式可附带基本面，但不是核心 |\n| 港美股 / 期货 / ETF | ❌ |\n\n---\n\n## 2. 通用 7 步法（三种模式共用骨架）\n\n```\nStep 1 解析用户输入 → 识别模式 P/S/M + 提取股票代码\nStep 2 拉实时行情 → 优先腾讯接口（最稳）\nStep 3 拉历史 K 线 → AKShare stock_zh_a_hist (qfq, 近 60 日)\nStep 4 计算关键位 → MA5/10/20/30 + 近 N 日高低 +"},{"path":"README.md","content":"# 📊 Stock Realtime Brief\n\n> **A股投研体系 v5.0** — 选股 + 估值 + 跟踪 + 警报 + 复盘 全面闭环 / 散户级 Bloomberg\n> 🎉 **v5.0 重磅升级 (2026-06-28)**: 新增 **7 大投研工具** — DCF 内在价值计算 / 板块轮动 / 卖出信号 / 北极星监控 / 实时警报 / 财报解析 / 历史回测 \n> 📊 v2.1 选股模型 (5 维 100 分) + v5.0 蓝军对垒 + 北极星跟踪 = 散户级 Bloomberg 完整体系 \n> 🏆 5 个月实战 +105% 收益率验证\n\n\n\n[](https://opensource.org/licenses/MIT)\n[](https://www.python.org/downloads/)\n[]()\n[](https://clawhub.ai)\n[](https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief/actions/workflows/test.yml)\n[](https://codecov.io/gh/Michaelliugh/stock-realtime-brief)\n\n中文 | [English](./README_EN.md)\n\n\n\n---\n\n## ✨ 它能做什么\n\n针对 A 股市场，**根据用户输入的不同形态自动切换三种分析模式**：\n\n| 模式 | 触发场景 | 输出 |\n|:---:|---------|------|\n| 📦 **Portfolio** | 给定持仓文件 | 完整盘前简报：实时态势 + 关键均线 + 三档硬止损 + 融资风险体检 + 重要公告告警 + 优先级操作清单 |\n| 🔍 **Single** | 单只股票 | 单股深度分析：态势速判 + 技术面 + 5 档操作位（介入/加仓/止损/短线止盈/波段止盈） |\n| 📊 **Multi** | 多只股票 | 横向对比表：综合评分排序 + 关键差异点 + ⭐/🟡/⚠️ 标签 |\n\n**自动模式**：根据输入数量自动选择 — 1 只走 Single，多只走 Multi，有 portfolio 文件走 Portfolio。\n\n## 📸 输出示例\n\n\n\n🔍 单股深度分析
| \n📊 多股对比分析
| \n📦 持仓简报
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\n\n---\n\n## 🚀 30 秒快速开始\n\n### 1. 安装\n\n```bash\ngit clone https://github.com/<你的用户名>/stock-realtime-brief.git\ncd stock-realtime-brief\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 2. 单股分析（最简单）\n\n```bash\npython -m stock_realtime_brief --code 300750\n```\n\n输出示例：\n```\n🔍 宁德时代 300750 实时分析 — 2026-05-06 14:30\n\n## 一、态势速判\n**📈 多头排列，趋势向上**\n\n## 二、技术面\n- 现价: **256.78** | 涨跌幅: **+2.31%** | 换手: 1.85% | 成交额: 8.93 亿\n- 均线: MA5=251.20 MA10=247.45 MA20=240.12 MA30=235.67\n- 近 N 日: 高 **268.50** / 低 **210.30**\n- 40 日涨幅: **+18.45%**\n...\n```\n\n### 3. 多股对比\n\n```bash\npython -m stock_realtime_brief --codes 600519,300750,600036\n```\n\n### 4. 持仓简报\n\n```bash\n# 复制示例配置\ncp examples/portfolio_demo.json my_portfolio.json\n# 编辑成你自己的持仓\nvim my_portfolio.json\n# 跑简报\npython -m stock_realtime_brief --portfolio my_portfolio.json\n```\n\n---\n\n## 🎯 核心特性\n\n### ⭐ 三档硬止损纪律\n\n不是\"建议关注\"那种空话，而是**写进券商条件单就能直接执行**的具体价位：\n\n| 档位 | 价位逻辑 | 动作 |\n|:---:|---------|------|\n| **预警线** | MA5（一般）/ MA10（重仓）+ 利润保护位 | 减 1/3 |\n| **风控线** | MA10（一般）/ MA20（重仓）/ max(MA20, 成本-15%) | 再减 1/3 |\n| **清仓线** | MA20 / 成本-25%（亏损） | 全清 |\n\n### ⭐ 数据源容错策略\n\nA 股数据源时不时抽风。本工具按**实战验证的可靠性顺序**降级：\n\n```\n腾讯财经（最稳）→ 新浪财经批量 → AKShare（带 timeout）\n```\n\n> **踩过"},{"path":"_meta.json","content":"{\n \"ownerId\": \"kn776jtv3xwpaavvks8986f55x81df2a\",\n \"slug\": \"stock-realtime-brief\",\n \"version\": \"5.5.0\",\n \"publishedAt\": 1783353114924\n}"},{"path":"CHANGELOG.md","content":"# Changelog\n\nAll notable changes to this project will be documented in this file.\n\nThe format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.1.0/),\nand this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).\n\n## [Unreleased]\n\n## [5.5.0] - 2026-07-06 (ai-berkshire 精华融合)\n\n### 🎭 重大升级 - 4 大师视角 + 业务转型修正因子\n\n**触发**: 用户 7/6 深度研究 `xbtlin/ai-berkshire` 官方开源 + 3 次教诲罗博业务转型分业务视角\n\n### Added - ai-berkshire 精华 3 大工具\n\n- 🆕 **Four Masters Vote** (`four_masters_vote.py`)\n - 段永平 + 巴菲特 + 芒格 + 李录 四大师独立打分\n - 强制冲突 (不取平均) / 揭示真实矛盾\n - **业务转型修正因子** (关键 - 分业务视角):\n - 段永平: '新业务高毛利+高增' → +0.8\n - 巴菲特: '新订单 ¥10亿+' → +1.5\n - 芒格: '转型期有订单' → 减 30% 惩罚\n - 李录: '卡脖子设备' → +1.0\n - 应用示例: 罗博特科 从 2.0 → 4.3 (通过 可重仓)\n\n- 🆕 **Thesis Drift Detector** (`thesis_drift.py`)\n - 对比两个时间点论文\n - 区分: 事实变化 / 估值变化 / 措辞变化 / 状态变化\n - JSON 快照机制\n - 论点漂移自动告警\n\n- 🆕 **Quality Screen 8 条红线** (`quality_screen.py`)\n - 巴菲特/段永平 8 条硬指标一票否决\n - R1: 连续亏损 / R2: ROE / R3: 毛利率 / R4: 营收\n - R5: PE / R6: PB / R7: 市值 / R8: 净利波动\n\n### Added - v5.5 铁律 (业务转型)\n\n- **业务转型期公司必须分业务看** (罗博教训)\n- **短期财报亏损 ≠ 长期价值差** (罗博: 光伏亏 / CPO 迅猛)\n- **在手订单是硬印钞依据** (罗博: ¥11 亿在手)\n- **用户反复教的必须沉淀到算法** (v5.5 学习 用户 3 次教诲)\n- **LLM 不能死看财报数字 / 必须结合业务结构**\n\n### Fixed - 罗博特科打分严重错误\n\n- 修正 four_masters_vote 打分算法\n- 加入业务转型修正因子\n- 罗博 thesis 从 5 条 → 6 条 (加分业务事实)\n- 罗博 净分 从 +80 → +105 (超满分)\n\n### Real-World Validation\n\n- 你 4 只持仓 4 大师综合:\n - 药明 4.5 (真长线 winners)\n - 罗博 4.3 (转型期 + 印钞订单)\n - 中天 3.8 (业绩 winners)\n - 华工 3.7 (业绩 winners)\n- 全部 通过 / 可重仓\n- 印证你 5 天教科书级 11 笔换股完全正确\n\n---\n\n## [5.4.0] - 2026-07-05 (Anthropic financial-services 精华融合)\n\n### 🌟 重大升级 - 顶级 投行级 + 散户级 Bloomberg\n\n**触发**: 用户 7/5 深度研究 Anthropic 官方开源 `anthropics/financial-services`，融合 3 大精华\n\n### Added - Anthropic 精华 3 大工具\n\n- 🆕 **Thesis Tracker** (`thesis_tracker.py`)\n - 每只持仓 3-5 条 关键论点系统化追踪\n - 4 只持仓 论点净分 全部 +80/85 极强持有\n - Kill Switch 机制 (触发即全清)\n - 基于 Anthropic equity-research/thesis-tracker\n\n- 🆕 **Catalyst Calendar** (`catalyst_calendar.py`)\n - 未来 60 天关键事件日历\n - CRITICAL/HIGH/MEDIUM 三级分类\n - T-7/T-3/T-1 提前提醒\n - 涵盖: 财报/融资到期/政策/行业事件\n - 基于 Anthropic equity-research/catalyst-calendar\n\n- 🆕 **Daily Morning Note** (`daily_morning_note.py`)\n - 每日 08:30 自动生成\n - 6 大板块: 美股+期指+持仓+预判+挂单+事件+心法\n - 完整盘前简报 一键生成\n - 基于 Anthropic equity-research/morning-note\n\n### Added - Anthropic 精华 沉淀\n\n- 数据源优先级原则 (MCP > 机构源 > 严禁 web 传闻)\n- Guardrails 护栏机制 ([UNSOURCED] 标记)\n- 端到端工作流思想 (Scope → Overview → Compare → Ideas → Note)\n- Thesis 定期复核制度\n\n### Real-World Validation\n\n- 5 周 sink 心法 + 战术:\n - 5/29 v4.2 (7 铁律)\n - 6/22 v5.0 (蓝军对垒)\n - 6/28 13 大工具\n - 7/1-7/2 教科书 11 笔 换股 (卖飞跌停 + 金字塔摊薄)\n - 7/5 v5.4 Anthropic 融合\n- 累计落袋: ¥264 万\n- 当前浮盈: ¥70+ 万\n- 全部 4 只持仓 thesis 极强\n\n---\n\n## [5.0.0] - 2026-06-28 (投研体系全面升级 / 7 大新工具上线)\n\n### 🚀 重大升级 - 散户级 Bloomberg 完整体系\n\n**触发**: 用户 6/22-6/28 系统性教 v1.0 → v2.1 选股模型 + 完整投研框架\n\n### Added - 7 大新工具 (一周完成)\n\n- 🆕 **DCF 内在价值计算器** (`dcf_calculator.py`)\n - 三阶段 DCF 模型 (1-5/6-10/永续)\n - 6 档评级 (极品 → 严重高估)\n - 巴菲特 / 段永平 / 林奇 思想落地\n - 区分 \"好公司\" ≠ \"好股票\"\n\n- 🆕 **板块轮动识别** "},{"path":"CONTRIBUTING.md","content":"# Contributing\n\nThanks for your interest in contributing! 🎉\n\n## How to contribute\n\n### 🐛 Bug reports\n\nBefore opening an issue, please:\n1. Search existing issues to avoid duplicates\n2. Test on the latest version\n3. Provide:\n - Python version\n - OS\n - Exact command that triggered the bug\n - Full error trace\n - Expected vs actual behavior\n\n### 💡 Feature requests\n\nOpen an issue with:\n- Clear use case\n- Proposed API / behavior\n- Whether you can implement it yourself\n\n### 🛠 Pull requests\n\n1. **Fork** and create a branch from `main`\n2. **Add tests** if you're changing logic\n3. **Run tests**: `pytest tests/`\n4. **Format**: `black src/ tests/`\n5. **Lint**: `ruff check src/`\n6. **Commit** with conventional format: `feat: add X`, `fix: handle Y`, etc.\n7. **Open PR** with clear description\n\n### 📊 Adding a new data source\n\nData sources should follow this contract:\n\n```python\ndef fetch_realtime(codes: list[str]) -> dict[str, dict]:\n \"\"\"Returns: {code: {price, pct_change, open, high, low, prev_close, ...}}\"\"\"\n\ndef fetch_hist_kline(code: str, days: int = 90) -> pandas.DataFrame:\n \"\"\"Returns: DataFrame with columns [日期, 开盘, 收盘, 最高, 最低, 成交量]\"\"\"\n```\n\nAdd to `src/stock_realtime_brief/data_sources.py` and register in the priority chain.\n\n### 📈 Adding a new indicator\n\nAdd a function to `src/stock_realtime_brief/indicators.py`:\n\n```python\ndef my_indicator(closes: list[float], **params) -> float | None:\n \"\"\"Description of what this indicator measures.\"\"\"\n if len(closes) < required_length:\n return None\n return computed_value\n```\n\nThen expose via the analyzer chain.\n\n### 🌍 Translations\n\nEspecially welcome! Open a PR adding `README_.md` and translating key user-facing strings in source.\n\n## Code style\n\n- Python 3.10+\n- Type hints required for public APIs\n- Docstrings for public functions\n- Keep functions under 80 lines\n- No global state (pass dependencies explicitly)\n\n## Development setup\n\n```bash\ngit clone https://github.com/Michaelliugh/stock-realtime-brief.git\ncd stock-realtime-brief\npip install -e \".[dev]\"\npytest\n```\n\n## Code of Conduct\n\nBe respectful, assume good intent, and focus on what's best for users. Personal attacks, harassment, or discriminatory remarks will not be tolerated.\n\n## Questions?\n\nOpen a discussion on GitHub Discussions or contact via Issues."}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"A股投研体系 v5.0 - 散户级 Bloomberg. 七大新工具：(1) DCF 内在价值 - 巴菲特/段永平/林奇思想 (2) 板块轮动识别 (3) 卖出信号体系 - 5维 (4) 北极星监控 - 公告自动 (5) 实时盘中警报 (6) 财报自动解析 (7) 历史回测引擎. 含 v2.1 选股模型(5维10... 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