K线超短线选股

A 股短线（日/尾盘）选股与买点核查清单技能。当用户想用技术分析纪律筛选 A 股短线标的、评估某只股票是否符合「96 原则（九不买+六不卖）/ 下午 2:30 选股法（八层筛选）/ 底部 K 线形态」、或为自选股做纪律化买前/持有核查时使用。覆盖 9 不买6 不卖、12 种底部形态、八层筛选、上升趋势研判与心态纪律，并能调用腾讯财经 API 自动拉取涨跌幅/量比/换手率/流通市值等客观指标做初筛。触发句式：「用 K 线短线选股清单筛一下」「这只票符合 96 原则吗」「下午 2:30 怎么选」「检查 603045、002192等票的短线买点」「底部 K 线形态识别」「短线选股检查清单」。

K线短线选股检查清单

Overview

把一套 A 股技术分析经验帖（96 原则 / 12 底部形态 / 下午 2:30 选股法 / 上升趋势纪律） 蒸馏成纪律化、可复用的核查清单。客观指标（涨跌幅、量比、换手率、流通市值等） 交由 scripts/fetch_quote.py 调用腾讯财经 API 自动抓取与初筛；主观项（K 线形态、趋势、 分时、题材）按 references/ 中的规则逐条人工/看图判定。最终产出结构化筛查报告。

⚠️ 本清单为方法论整理，不构成投资建议；任何短线策略都有失效期与回撤风险， 实盘前须用模拟盘/小仓位验证，并严守止损与仓位纪律。

何时使用

• 用户给出股票代码（如 603045、600158）要求「短线买点核查 / 是否符合 96 原则」。
• 用户问「下午 2:30 怎么选股」「哪些票符合短线条件」「底部 K 线形态识别」。
• 用户希望把自选股套入纪律化清单做买前复核。（本skill正处于验证阶段，当后期验证命中率达到期許后，会新增自动化量化接口，进行自动化买卖操作，敬请期待）

工作流

步骤 1 · 抓客观指标并初筛（🌐 自动）

对目标代码运行附带脚本，一次性拿到涨跌幅/量比/换手率/流通市值等，并自动判定 「下午 2:30 选股法」第 1~4 层与「96 原则」第 8、9 条的可量化阈值：

bash

python scripts/fetch_quote.py <代码> --screen
# 例: python scripts/fetch_quote.py 603045 --screen
# 代码支持 603045 / sh603045 / 600158 / sz000001 / 8xxxxx(北交所 bj)

脚本输出含 JSON>>> 行，便于程序化消费；客观结论标记「达标 / 偏弱 / 偏高 / 警惕 / 剔除」。

「去选股」模式（未给具体代码时）：若用户要“选股/筛一批票”，先跑全 A 客观四层初筛—— python scripts/select_stocks.py，对全 A（沪/深/创业板/科创板，东方财富 push2delay 延迟行情）按涨幅降序翻页，过滤 涨幅3~5% & 量比≥1 & 换手5~10% & 流通市值50~200亿， 结果写入当前目录 candidates.json（含代码/名称/现价/涨幅/量比/换手/流通市值）。 随后用 scripts/kline_history.py --top 15 --json（--top 自动读 candidates.json 取量比前 15 只，无需手敲代码）拉新浪日 K 并导出 kline_data.json， 最后必须用 scripts/report_html.py 生成固定版式 HTML 看板报告（版式已锁定，禁止随意改排版，见步骤 6）。 注：东方财富 push2delay 在本环境可用（腾讯 web.ifzq.gtimg.cn K 线接口 bad params、东方财富 push2/push2his 被墙），单页上限 100 条需翻页。

步骤 2 · 套用 96 原则 · 9 不买（👁 人工）

🔤 术语澄清（重要）：「96 原则」= 九不买（买入侧纪律，步骤 2 逐条判定）+ 六不卖（卖出侧纪律，步骤 5 持有判定）。 「6」指 六不卖（6 类应继续持有 / 不卖的情形），非 6 次筛选。 真正负责「筛选」的是**「下午 2:30 选股法」的「八层筛选」（共 8 层）——源文本又称「6 次筛选原则」， 但通读实为步骤 1→8 共 8 道连续筛选**，本清单按此落地为八层（层 14 自动 / 层 58 人工）。 即本报告执行的是 「九不买」逐条 + 「六不卖」持有判定 + 「八层」筛选，不存在孤立的「6 次筛选」； 六不卖细则与八层映射均已补全，见 references/checklist.md 第二、四节。

读取 references/checklist.md 第一节，对 9 类不买逐条判定（下跌趋势、高位放量滞涨、 利好兑现、短期暴涨、大股东减持、基本面问题、破平台、技术走坏、换手异常）。其中 量比>10、换手率>25% 或 <1% 已由脚本在步骤 1 标出，其余需结合 K 线/均线/消息人工判断。

#5/#6 的可自动化部分：#6 的「ST/*ST/退市」可由股票名称自动核查、「亏损」可由 TTM 市盈率（腾讯快照字段 39 / 东方财富 clist 字段 f9）自动判定——这两项目前可在 scripts/select_stocks.py 与报告中自动输出；#5 大股东减持、#6 的「业绩预减/违规」 需公告源，若运行环境无可达公告/减持接口（本沙箱即如此：东财公告 np-anotice、腾讯 stock.gtimg.cn notice、新浪新闻、东财 datacenter 均被拦截），则只能标 👁 并给出人工核查路径（东财/巨潮资讯公告页）。

步骤 3 · 识别底部 K 线形态（👁 人工）

读取 references/kline_patterns.md，在日 K 上对照 12 种形态（狮子张口、挖坑埋牛、 阴阳鉴攻、回眸一笑、鱼跃龙门、葵花向阳、美人长腿、旭日东升、倒锤头线、希望之星、 岛形反转、上涨分手），命中则记录；单形态必须叠加趋势与量能过滤。

步骤 4 · 走完 2:30 八层筛选（🌐 自动 + 👁 人工）

第 14 层已由步骤 1 自动完成；第 58 层（量能持续性、均线多头、分时强度+题材、 14:30 创新高回踩均线买点）按 references/checklist.md 第四节人工研判。

趋势 / 均线 / 量能 / 当日 K 线形态的数据支撑：运行 scripts/kline_history.py <代码> 拉取新浪日 K，自动算 MA5/10/20、多头排列、近 20 日高低、量能比、当日 K 线要素， 并初判 12 形态中可程序化者（希望之星 / 旭日东升 / 上涨分手 / 葵花向阳 / 美人长腿 / 倒锤头 / 阴阳鉴攻）。需副图(KDJ/CCI)或跳空缺口的形态仍标 👁 人工。 注：腾讯 web.ifzq.gtimg.cn K 线接口在本环境返回 bad params、东方财富断连， 历史 K 线统一走新浪；客观快照仍由 fetch_quote.py 走腾讯 qt.gtimg.cn。

步骤 5 · 趋势与纪律研判（含卖出侧六不卖）

• 上升趋势判定：持续创新高 + 回调不破前低；买点类型（回踩均线粘合 / 突破回踩 / 价涨量升）。
• 卖出侧纪律（六不卖）：对「已持有」标的，按 references/checklist.md 第二节逐条核对 6 类不卖 （趋势强劲 / 热点题材 / 指标向好 / 量能健康 / 逻辑未变 / 未达目标），命中越多越应持有； 仅当破位、逻辑破坏、达止盈或量价背离时才离场。
• 套用「9 条忠告」中的仓位管理与心态纪律。

步骤 6 · 产出筛查报告（🔒 固定 HTML 看板版式）

版式一致性要求（重要）：报告输出格式已锁定为「HTML 看板」，由 scripts/report_html.py 统一生成，禁止每次自由发挥改排版 / 随意切换 Markdown 或 HTML。该脚本读取同目录 candidates.json 与 kline_data.json，固定渲染统一版式（清爽留白风）： ① 顶部 KPI 概览条（候选/剔除/符合/多头排列） → ② 九不买筛查（亏损剔除块常开 + 全候选表可折叠，表格仅用横向分隔线+悬停高亮） → ③ 重点候选纵向分块深度卡片（客观指标/趋势均线/量能K线/九不买逐条/八层/综合结论，左蓝边强调；并内置「六不卖逐只研判 + 下车信号」块：用均线/量能/形态客观判定 4 项、2 项主观标 👁，给出客观命中 X/4 与明确离场条件） → ④ 六不卖规则 3×2 网格（说明 6 类不卖情形，并提示逐只研判见卡片） → ⑤ 综合结论与仓位建议。 这样无论哪次运行、哪个实例，出来的版式都完全一致。

标准产出管线（「去选股」模式，三步串起来跑）：

bash

# 1) 全 A 客观四层初筛 → candidates.json（已按量比降序）
python scripts/select_stocks.py
# 2) 自动取量比居前 15 只拉新浪日 K 并导出 kline_data.json（--top 自动读 candidates.json，无需手敲代码）
python scripts/kline_history.py --top 15 --json
# 3) 生成固定版式 HTML 看板 → 筛查报告_<数据日期>.html
python scripts/report_html.py

整条管线不写死任何日期或代码：select_stocks.py 取最近交易日延迟行情，kline_history.py 取最近 45 个交易日（按日期升序动态截取），--top N 自动从 candidates.json 取量比前 N 只——换任意交易日直接重跑即可。

报告内容覆盖：references/checklist.md 第八节模板的要素（客观指标表含阈值与结论、 96 原则逐条、K 线形态命中、2:30 八层结果、趋势研判、综合结论 + 明确风险提示与仓位建议）， 只是以固定 HTML 看板承载。

资源

• scripts/fetch_quote.py — 腾讯财经实时行情抓取与客观指标初筛（仅用标准库 urllib，无需安装依赖；GBK 解码，字段索引已实测）。
• scripts/kline_history.py — 新浪日 K 历史研判：MA5/10/20、多头排列、量能比、当日 K 线形态初判（趋势/均线/形态的数据支撑，仅标准库 urllib）。加 --json 时导出 kline_data.json 供报告生成器消费（标准管线第 2 步）。
• scripts/select_stocks.py — 全 A 客观四层初筛（「去选股」模式）：东方财富 push2delay 翻页，过滤涨幅35%/量比≥1/换手510%/流通50~200亿，结果写 candidates.json（标准管线第 1 步）。
• scripts/report_html.py — 固定版式 HTML 看板报告生成器（标准管线第 3 步）：读取 candidates.json + kline_data.json，统一渲染「KPI 概览 + 可折叠候选表 + 纵向分块深度卡片（含内置『六不卖逐只研判 + 下车信号』块：客观判定趋势/量能/指标/目标 4 项、题材/逻辑 2 项标 👁、给出客观命中 X/4 与明确离场条件）+ 六不卖规则网格 + 综合结论」的清爽版式。报告格式锁定于此，禁止每次改排版。
• references/checklist.md — 方法论详版：核心口诀、96 原则 9 不买、2:30 八层筛选、上升趋势、9 条忠告、数据字段映射、报告模板、风险声明。
• references/kline_patterns.md — 12 种底部/上涨中继 K 线形态识别规则。

注意事项

• 客观指标为某一时刻快照，尾盘选股应在14:30 之后再抓一次以贴近实战。
• 脚本仅覆盖可量化项；形态、趋势、分时、题材四项必须人工把关，不可省略。
• 字段索引基于腾讯 qt.gtimg.cn 接口实测（2026-08），如接口调整需同步更新脚本 parse() 中的索引。

已知缺口 / 待补

• #5 大股东减持 / #6 业绩预减·违规的公告自动核查：本沙箱环境的公告、减持、新闻接口均被拦截 （东财公告 np-anotice、腾讯 stock.gtimg.cn notice、新浪新闻、东财 datacenter 等 ConnectionRefused/502）， 暂无可达数据源；目前标 👁 并给出人工路径（东财/巨潮资讯公告页）。一旦环境放开或用户提供可达接口即可自动化。
• 尾盘 14:30 实时快照：客观指标为收盘/延迟快照，实战须在 14:30 后重抓（见步骤 1 说明）。