股票熱點動量分析師（v2）

A股熱點板塊量化排名引擎 v2 升級版。完全不依賴本地通達信和 pytdx 外網行情， 所有資料來自每日釋出的公網 JSON（COS 公有讀桶），一鍵生成熱點分析報告。

⚠️ 執行方式

• 普通使用者模式（預設）：python scripts/run_student.py —— 零本地依賴、零 pytdx，抓公網資料。上架 SkillHub 的就是這個。
• VIP 使用者模式（規劃中）：支援更多資料來源、更深度分析、自定義引數等高階功能。

觸發條件

使用者說出以下任意關鍵詞時觸發：

• 「熱點動量」
• 「熱點分析」
• 「股票熱點」
• 「板塊動量」
• 「幫我分析下熱點」
• 「看看今天什麼板塊熱」

普通使用者執行前提（極簡）

1. 能聯網訪問公網：預設拉取 https://focuskanpan-1319329855.cos.ap-shanghai.myqcloud.com 下 3 個 JSON
2. 已安裝 Python 3（標準庫即可，無需 pip 裝任何包）
3. 可選環境變數：
   • HOMEWORK_BASE：覆蓋公網根地址（預設公網 COS 桶）
   • HOT_TOPN：熱點板塊取前 N 個做交集（預設 20）

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執行方式（零配置）

python scripts/run_student.py [工作目錄]

指令碼自動完成：

1. 拉取釋出的 3 個公網 JSON（股票池 / 板塊漲幅+成分股 / 個股四維評分）
2. 板塊按當日漲幅降序取 TopN 熱點
3. 熱點板塊 ∩ 擒龍寶池（用 boards 成分股比對，純集合運算）
4. 複用雲端四維評分（stocks.json 已算好，零外網復現）
5. 生成 student_hot_momentum.json + student_hot_momentum.html 報告

釋出的 3 個公網 JSON（同一 COS 桶）

四維評分體系（references/scoring.md）

總分徽章：≥70🔥烈焰 / ≥60🥇黃金 / ≥50🟠琥珀 / ≥40🥉青銅 / <40⚙️鋼鐵

資料來源架構（v2）

釋出端（stock-hot-study）→ COS 公有讀桶（3 JSON）
        ↑ 普通使用者 run_student.py 抓取（標準庫 urllib，零本地/零 pytdx）
普通使用者：板塊排序 → 熱點∩擒龍寶 → 四維評分 → 分析報告

注意事項

• 中國股市慣例：紅色=漲，綠色=跌
• 報告資料時效取決於當日釋出時間（建議每日 16:00 後跑）
• 公網資料入口以 HOMEWORK_BASE 為準（預設 COS 公有讀桶直連）
• 不構成任何投資建議，僅供學習參考
• 概念板塊成分股偶發損壞（本地 infoharbor_block.dat 偶發掛入數千只成分股，如 MLCC 5805 只）：釋出端 publish.py 與 run_student.py 均已加 >2000 自動過濾——損壞板塊保留真實漲幅(name+chg)但清空/跳過成分股交集，不會被帶偏成單一板塊。

這個 Skill 質量不錯，操作簡單方便，零配置就能執行，分析報告也很直觀。評分體系設計合理，能從多個時間維度綜合評估股票熱度，紅色漲綠色跌的標識清晰易懂。主要不足是依賴外部資料來源，如果資料釋出延遲或網路不佳會影響使用；另外評分說明對普通使用者來說稍顯專業。建議使用時選擇資料更新後再執行以獲得更準確的分析結果。