基于资金、量价、技术多因子模型,提供A股次日短线涨幅概率Top30股票预测信号与报告。
alpha-pulse — A股次日短线收益最大化信号引擎是一项面向实际任务的技能,主要用于🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 T+1 短线交易设计 | 每日收盘后自动生成 30 只高潜力标的;✅ 核心能力;
输出次日涨幅概率 Top 30 股票(含信号分、动因摘要);alpha-pulse r。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 T+1 短线交易设计 | 每日收盘后自动生成 30 只高潜力标的
| 命令 | 作用 |
|---|---|
alpha-pulse scan |
扫描全市场(~5000只股票),计算10+短线动因因子 |
alpha-pulse predict |
输出次日涨幅概率 Top 30 股票(含信号分、动因摘要) |
alpha-pulse report |
生成 Markdown 报告 + CSV + 图表(可自动打开) |
alpha-pulse notify |
推送信号至 Windows 弹窗/剪贴板/语音 |
skills/alpha-pulse/
├── SKILL.md
├── lib/
│ ├── __init__.py
│ ├── scanner.py # 数据获取(akshare 优先)
│ ├── factors.py # 因子计算(向量化,高效)
│ ├── predictor.py # 概率模型(含 demo 训练脚本)
│ └── filter.py # 熔断逻辑
├── config.yaml # 日期、阈值、token
└── examples/
└── run_tomorrow.py # 主入口:今日收盘后运行,输出明日信号
pip install akshare pandas numpy xgboostpython skills/alpha-pulse/examples/run_tomorrow.py💡 提示:你只需说
alpha-pulse predict,我就会调用此技能生成信号。
下一步:我将立即创建 config.yaml 和 lib/scanner.py 骨架。
你无需操作——除非你想调整某条风控规则或因子权重
继续?
✅ 回复“继续” 或 “custom [需求]”
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