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：

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：

1. 核心结论：一句话说清市场性质 + A 级主线
2. 市场概况：展示强势股数量、最强板块、市场性质判断依据
3. 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
4. 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
5. 板块热度分布：按领涨股数量排序的板块汇总
6. 操作参考：按🔴/🟡/🟢三档风险分级，附 daxiapi.com 完整数据链接
7. 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）

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）

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）

1. 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
2. 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
3. 截断数据要说明：所有结论需注明"基于展示数据"
4. 板块口径统一：统一使用同花顺分类
5. 投资建议要分级：按追高风险分三档，不笼统说"可关注"
6. 免责声明：所有报告必须包含

Error Handling（错误处理）

References

详细文档请参考：

• 报告模板
• CLI 命令参考
• 字段说明