虾皮市场热股分析
v1.0.2分析A股热门强势股票,筛选当日涨幅>7%且IBS>50的领涨股,按板块分组识别热点题材。触发词:热门股票、领涨股、强势股、涨幅榜、热点股票、板块领涨。适用场景:短线热点追踪、强势股挖掘、热点题材识别。不适用场景:个股深度分析、长线投资研究、技术指标详解。
Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.
热门股票分析 Skill
分析A股热门强势股票,筛选涨幅>7%且IBS>50的领涨股,按板块分组展示,识别热点主线。
Overview(功能概述)
使用大虾皮 API 获取当日热门强势股数据,通过概念频次统计、多周期涨幅分析、跨板块共振判断,识别今日真正的市场主线,为短线投资提供参考。
When to Use(何时使用)
当用户需要以下功能时触发:
- 分析当日热门强势股和领涨股
- 识别热点板块和资金流向
- 挖掘短线热点题材
- 查看各板块涨幅排名靠前的股票
具体触发词:热门股票、领涨股、强势股、涨幅榜、热点股票、板块领涨
When Not to Use(何时不使用)
以下场景不应使用本 Skill:
- 个股深度分析(财报、估值、基本面研究)
- 长线投资标的研究
- 技术指标详细解读
- 债券、基金、期货等其他品种分析
Process(流程主体)
Step 0: 前期准备
跳过条件:Token 已配置且有效,确认已经配置了Token则跳过该步骤
npx daxiapi-cli@latest config get token
如未配置:
npx daxiapi-cli@latest config set token YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI
Step 1: 获取数据
# 热门强势股(涨幅>7% 且 IBS>50,按板块分组)
npx daxiapi-cli@latest sector top
# 热门概念板块(用于印证主线)
npx daxiapi-cli@latest sector gn
数据说明:
sector top 返回的是截断数据,展示数量有限,不代表全量。分析时所有结论需注明"基于展示数据",不得将展示数量当作全市场强势股总数。
sector top 每条记录包含以下字段:
name:股票名称code:股票代码zdf:当日涨跌幅(%)zdf5/zdf10/zdf20:5/10/20日累计涨跌幅(%)sector:所属行业板块(注意:BK 开头为东方财富分类,8 开头为同花顺分类,分析时统一使用同花顺分类,即 8 开头的 sector 字段值;若两者均有,优先取同花顺)concept:所属概念,多个概念用逗号分隔cs:CS 强度指标(EMA20乖离率)ibs:IBS 内部K线强度(0-100,>50 表示收盘偏强)
sector gn 每条记录包含:
name:概念板块名称zdf:今日涨跌幅(%)count7p:板块内涨幅>7%的股票数量zdf5/zdf10/zdf20:多周期涨跌幅cs:CS 强度
Step 2: 数据预处理
在进入分析前,先完成以下预处理,为后续主线识别打基础。
2.1 统一板块口径
遍历所有股票的 sector 字段,统一使用同花顺行业分类(8 开头)。若某只股票只有东方财富分类(BK 开头),保留原值并在报告中注明。
2.2 统计概念频次
遍历所有股票的 concept 字段,将每个概念拆分后计数,统计今日出现频次最高的概念 Top 10。这是识别主线的核心依据。
2.3 统计板块热度
按 sector 分组,统计每个板块的领涨股数量,按数量降序排列。
Step 3: 主线识别(核心步骤)
主线识别的目标是区分"真正的市场主线"和"跟风个股",避免把所有强势股一视同仁地列出来。
3.1 判断主线级别
对概念频次 Top 10 中的每个概念,综合以下三个维度打分:
| 维度 | 判断方法 | 主线信号 |
|---|---|---|
| 广度 | 该概念出现在多少只强势股中 | ≥5只:主线级别高 |
| 跨板块性 | 这些股票分布在几个不同行业板块 | 跨≥3个板块:主线级别高 |
| 新鲜度 | 这些股票的 zdf20 平均值 | zdf20 < 30%:主线较新;zdf20 > 60%:主线已延续较久,追高风险高 |
综合三个维度,将今日主线分为三类:
- A 级主线:广度高 + 跨板块 + 新鲜度好,今日最值得关注的方向
- B 级主线:满足其中两个条件,次要热点
- C 级跟风:只有 1 个条件或概念频次低,个股行情,不代表主线
3.2 识别主线龙头
对每条 A/B 级主线,找出其中 cs 值最高且 zdf20 相对较低(尚未过度上涨)的股票,作为该主线的代表性标的。
Step 4: 与市场整体状态对比
如果本次分析同时有 sector heatmap 数据(来自 xiapi-heatmap-analysis skill),需要做以下对比:
- 强势股数量 vs 市场整体热度:若市场整体为回调日(多数行业 CS 下行),但强势股数量仍较多(>30只),说明资金在分化集中,主线信号更可信,需重点关注
- 强势股板块 vs 热力图领涨板块:两者一致则信号更强,背离则需谨慎
若无 heatmap 数据,此步骤跳过,在报告中注明"未获取市场整体热度数据"。
Step 5: 汇总报告
按照报告模板生成结构化输出。
报告要求:
- ✅ 结论先行:第一句话说清楚今日主线是什么
- ✅ 数据截断说明:报告开头注明数据为截断展示
- ✅ 主线有级别:区分 A/B/C 级,不把所有强势股平铺罗列
- ✅ 投资建议结构化:按追高风险分三档输出
- ✅ 免责声明:必须包含
Report Template(报告模板)
完整报告模板见:assets/report-template.md
模板包含以下七个章节,以及报告规范和质量检查清单:
- 核心结论:一句话说清市场性质 + A 级主线
- 市场概况:展示强势股数量、最强板块、市场性质判断依据
- 概念频次统计(Top 15):遍历 concept 字段的量化统计,主线识别的基础
- 主线分析:A/B/C 三级分层,每条 A/B 级主线包含广度、跨板块性、新鲜度、热力图印证四个维度
- 板块热度分布:按领涨股数量排序的板块汇总
- 操作参考:按🔴/🟡/🟢三档风险分级,附 daxiapi.com 完整数据链接
- 风险提示 + 免责声明:含截断数据说明和 daxiapi.com 引导
Quality Checks(质量检查)
Red Flags(危险信号)
| 危险信号 | 说明 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 🔴 未注明截断数据 | 将展示数量当作全量 | 报告开头必须注明截断说明 |
| 🔴 主线无级别区分 | 所有强势股平铺罗列 | 必须区分 A/B/C 级主线 |
| 🔴 投资建议无分级 | 笼统说"可关注" | 必须按追高风险分三档 |
| 🔴 绝对化表述 | 使用"一定涨"等词汇 | 改为"可能"、"大概率" |
| 🔴 免责声明缺失 | 未包含免责声明 | 强制补充 |
| 🔴 板块口径混用 | 东方财富和同花顺分类混用 | 统一使用同花顺分类 |
Verification(验证要求)
- 报告开头是否注明截断数据说明
- 是否完成概念频次统计并识别出 A/B/C 级主线
- 主线识别是否包含广度、跨板块性、新鲜度三个维度
- 操作参考是否按高/中/低风险三档输出
- 板块口径是否统一为同花顺分类
- 是否包含免责声明
Common Pitfalls(常见陷阱)
| 陷阱 | 说明 | 避免方法 |
|---|---|---|
| 截断数据当全量 | 把展示的 N 只股票当作今日全部强势股 | 报告中明确注明"基于截断展示数据" |
| 主线识别靠感觉 | 凭印象归纳主线,不做概念频次统计 | 必须先统计 concept 字段频次再归纳 |
| 板块口径混用 | 东方财富和同花顺分类混用导致统计失真 | 统一使用同花顺分类(8 开头) |
| 忽视新鲜度 | 推荐 20 日涨幅已超 60% 的主线 | 新鲜度低的主线需标注高位风险 |
| 投资建议笼统 | 只说"可关注",没有风险分级 | 按今日涨幅和 20 日涨幅分三档输出 |
| 绝对化表述 | 使用"肯定涨停"等表述 | 改为"可能"、"大概率" |
| 忽视风险提示 | 只讲机会不讲风险 | 强制补充追高风险提示 |
Gotchas(避坑案例)
- 401 认证失败:执行
npx daxiapi-cli@latest config get token检查;若为空,执行npx daxiapi-cli@latest config set token YOUR_TOKEN重新配置 - 空数据返回:可能是非交易日或市场情绪极度低迷,向用户说明情况
- 429 请求频率超限:等待 30-60 秒后重试
Key Principles(重要原则)
- 主线识别优先:分析的核心是识别今日真正的市场主线,而非列清单
- 概念频次是主线识别的基础:必须统计 concept 字段频次,不能靠感觉归纳
- 截断数据要说明:所有结论需注明"基于展示数据"
- 板块口径统一:统一使用同花顺分类
- 投资建议要分级:按追高风险分三档,不笼统说"可关注"
- 免责声明:所有报告必须包含
Error Handling(错误处理)
| 错误码 | 说明 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 401 | 认证失败 | 检查 Token 配置 |
| 429 | 请求频率超限 | 等待后重试 |
| 500 | 服务器错误 | 稍后重试 |
References
详细文档请参考:
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