Groundapi Stock Screener

Screen A-share stocks by PE, PB, market cap, dividend yield, industry, concept — with preset filters, macro context (gold/forex), and deep-dive into results — powered by GroundAPI MCP tools.

A 股选股助手

当用户要求选股、筛选、或类似以下表达时自动触发：

• "帮我找几只低估值的股票"、"高分红的有哪些"
• "PE 低于 10 的银行股"
• "市值 100 亿以下的科技股"
• "AI 概念里哪些股票不错"

前置条件

json

{
  "mcpServers": {
    "groundapi": {
      "url": "https://mcp.groundapi.net/mcp",
      "headers": {
        "X-API-Key": "sk_gapi_xxxxx"
      }
    }
  }
}

执行流程

Step 1 — 理解用户需求，映射为筛选参数

用户说	映射为
"低估值"	pe_max=15
"高分红"	min_dividend_yield=3, sort_by="dividend_yield"
"银行股"	industry="银行"
"AI概念"	concept="AI"
"小盘股"	max_market_cap=10000000000
"大盘蓝筹"	min_market_cap=50000000000, pe_max=20

也可以用预置组合快速筛选：

• filter_preset="low_pe_high_div" → PE<15 且 股息率>3%
• filter_preset="small_cap_growth" → 市值<100亿
• filter_preset="large_cap_stable" → 市值>500亿 且 PE<20

Step 2 — 执行筛选

finance_screen(industry="银行", pe_max=10, sort_by="pe", order="asc", limit=20)

Step 3 — 宏观环境参考

并行获取宏观数据，为选股提供大环境背景：

• life_calendar() → 确认是否交易日
• finance_gold_price() → 金价走势（避险情绪参考）
• finance_exchange_rate(from_currency="USD", to_currency="CNY") → 汇率（外贸/外资敏感行业参考）

Step 4 — 对优选结果深度挖掘

从筛选结果中取 Top 3-5 只，调用 summary 获取多维度数据： finance_stock(symbol="601398,601939,600036", aspects="overview")

或逐个深度分析： finance_stock(symbol="601398", aspects="summary")

Step 5 — 输出选股报告

text

## 选股结果 — {筛选条件描述}

### 宏观环境
- 日期：{YYYY-MM-DD}（{交易日/非交易日}）
- 黄金：¥XXX/克 | 美元兑人民币：X.XXXX

### 筛选条件
- 行业：银行
- PE 上限：10
- 排序：PE 从低到高

### 结果（共XX只）
| 排名 | 代码 | 名称 | PE | PB | 股息率 | 市值(亿) | 今日涨跌 |
|------|------|------|-----|-----|--------|---------|---------|
| 1 | 601398 | 工商银行 | 5.2 | 0.5 | 6.1% | 18000 | +0.3% |
| 2 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### Top 3 快速概览

**1. 工商银行（601398）**
- 主力资金：近5日净流入XX亿
- 技术面：均线多头排列，MACD金叉
- 股东：户数连续3期减少（筹码集中）

**2. ...**

以上数据基于公开信息，不构成投资建议。

注意事项

• finance_screen 依赖数据库快照数据，非实时交易数据
• 筛选条件可自由组合，所有参数均可选
• PE 为负的股票默认被过滤（亏损企业）
• 输出语言跟随用户