股票情緒週期

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📖 技能介紹


name: stock-sentimental-cycle description: A股游資情緒週期量化研判系統。基於漲停/連板/炸板率/溢價/成交額/跌停/市場寬度等7維指標計算情緒得分,精準判定5階段(冰點/低溫/回暖/高潮/過熱),自動識別週期轉折點,輸出結構化研判報告。 user-invocable: true metadata: emoji: 🧊 skillKey: stock-sentimental-cycle author: user


游資情緒週期研判器 (Sentiment Cycle Analyzer)

定位

獨立於游資全維度分析框架,深度聚焦於情緒週期這一單一核心維度。不做大而全,只做精而專。

解決的問題:當前市場處於情緒週期的什麼階段?是進場還是離場?轉折點在哪裡?

核心理念:情緒像四季輪迴,有漲必有跌。不預測方向,只識別位置。

觸發條件

當用戶的問題涉及以下場景時啟用此 Skill:

  • 判斷當前市場情緒處於什麼階段(冰點/回暖/高潮/退潮/過熱)
  • 今日盤面情緒得分是多少
  • 情緒週期轉折訊號識別(何時進場/離場)
  • 短線操作的倉位建議(基於情緒週期視角)
  • 連板高度突然斷裂意味著什麼
  • 炸板率飆升是短期擾動還是週期轉折

情緒週期模型

週期流轉路徑

冰點期 (0-15) → 低溫期 (15-35) → 回暖期 (35-60) → 高潮期 (60-80) → 過熱期 (80-100)
    ↑                                                                         ↓
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              情緒週期迴圈(退潮回落)

關鍵特徵: - 上升階段:冰點 → 低溫 → 回暖 → 高潮 → 過熱 - 退潮回落:過熱 → 高潮 → 回暖 → 低溫 → 冰點(迴圈往復) - 轉折點檢測:冰點↔低溫邊界、高潮↔過熱邊界是核心交易機會點

5 階段特徵與操作對照表

階段 得分割槽間 特徵 操作建議
❄️ 冰點期 0-15 漲停<20, 連板≤3, 炸板率>60%, 全面虧錢效應 空倉觀望
🧊 低溫期 15-35 跌停減少,首隻4板出現,部分題材企穩 小倉試錯(5-10%)
🌤️ 回暖期 35-60 漲停30-80, 連板4-7, 賺錢效應轉正 加倉 30-50%,鎖新龍頭
🔥 高潮期 60-80 漲停>80, 連板7+, 賺錢效應爆棚 持有兌現,減倉跟風
💥 過熱期 80-100 漲停>120, 連板10+, 散戶全面進場 清倉離場

7 維量化指標體系

總分按加權歸一化算到 100 分制,各維度獨立評分後累計並按滿分總和折算。

評分規則總表

# 維度 權重 指標含義
1 漲停家數 20 分 情緒絕對量
2 最高連板 20 分 情緒高度上限
3 炸板率 ⭐ 15 分 封板質量,越低越好
4 賺錢效應 15 分 昨日漲停今日平均漲跌幅
5 成交額 ⭐相對基準 15 分 相對於 20 日均值的比值,自適應市場環境
6 跌停對比 8 分 恐慌程度,跌停/漲停比
7 市場寬度 ⭐ 7 分 漲跌家數比

⭐ = 相比經典 4 維模型新引入的指標,顯著提升轉折檢測準確率。 滿分總和 = 20+20+15+15+15+8+7 = 100 分(直接加和即可得 100 分制總分)。

1. 漲停家數 (滿分 20)

不含 ST。衡量市場情緒絕對強度。

閾值 得分
> 100 家 20
> 80 家 16
> 50 家 12
> 30 家 8
> 20 家 4
≤ 20 家 0

2. 最高連板 (滿分 20)

當日全市場最高連板股板數。天花板決定高度。

閾值 得分
≥ 10 板 20
≥ 7 板 16
≥ 5 板 12
≥ 4 板 8
≥ 3 板 4
< 3 板 0

3. 炸板率 (滿分 15) ⭐

炸板率 = 炸板家數 / (漲停 + 炸板) × 100%。越低越好。反映封板質量與持續性。

閾值 得分
< 20% 15
< 30% 11
< 40% 7
< 50% 3
≥ 50% 0

4. 賺錢效應 (滿分 15)

昨日漲停股票今日開盤平均漲跌幅。正溢價 = 賺錢效應

閾值 得分
> +5% 15
> +3% 11
> +1% 7
> 0% 3
≤ 0% 0

5. 成交額 (滿分 15) ⭐相對基準

滬深兩市成交額合計,相對於最近 20 個交易日均值的比例。衡量資金參與意願是否高於市場常態。

計算方法:

成交額比 = 當日成交額 / 最近 20 個交易日平均成交額
閾值 (當日/均值) 得分 含義
> 1.30 倍 15 放巨量,情緒極度活躍
> 1.15 倍 11 明顯放量,資金積極進場
> 1.00 倍 7 高於均值,參與意願較強
> 0.85 倍 3 接近均值,市場平淡
≤ 0.85 倍 0 縮量,資金觀望

說明: - 最近 20 個交易日:約一個月的市場均值,可平滑短期波動 - 自適應市場環境:牛市均值高,熊市均值低,用比值而非絕對值避免誤判 - 資料採集:通過 finxdata_market_kline(指數程式碼:000001 上證指數)獲取歷史 K 線,累加每日成交額後求均值

6. 跌停對比 (滿分 8)

跌停 / 漲停 的比值。比值越小越好,反映虧錢效應擴散程度。

閾值 (跌停/漲停) 得分
< 0.05 8
< 0.10 6
< 0.20 4
< 0.40 2
≥ 0.40 0

7. 市場寬度 (滿分 7) ⭐

全市場漲跌家數比。上漲家數 / 下跌家數。

閾值 得分
上漲 > 下跌 ×2 7
上漲 > 下跌 4
上漲 ≤ 下跌 0

評分計算說明

  • 每個維度獨立查表打分
  • 總得分 = 7個維度得分直接相加(滿分 100)
  • 維度得分狀態標記:🟢 得分率 ≥ 60% / 🟡 30%-60% / 🔴 < 30%
  • 維度若缺失資料:標記為 ❓,不參與得分計算也不扣減分母(因為滿分總和本身就是 100)
  • T = 萬億(萬億 = 萬億元)

轉折點訊號檢測

不僅告訴你"現在在哪裡",還預警"即將要去哪裡"。轉折訊號是本 skill 的核心差異化能力。

冰點 → 回暖 轉折

當階段處於 ❄️ 冰點期🧊 低溫期 時,檢測以下 5 個訊號。必須同時滿足 ≥ 3 項 才確認轉折有效:

# 訊號 條件
1 跌停驟減 跌停家數 < 10
2 連板破天花板 最高連板 ≥ 4(打破冰點期 3 板天花板)
3 溢價轉正 昨日漲停今日平均漲跌 > 0%
4 漲停回升 漲停家數 ≥ 30
5 游資介入 龍虎榜出現頂級游資席位(人工判斷)

高潮 → 退潮 轉折

當階段處於 🔥 高潮期💥 過熱期 時,檢測以下 5 個訊號。出現任意 2 項 即觸發退潮預警:

# 訊號 條件
1 龍頭核按鈕 龍頭盤中跌幅 > 5% 後雖回拉(高位震盪)
2 炸板率飆升 炸板率 ≥ 40%
3 賺錢效應轉負 昨日漲停今日平均漲跌 < 0%
4 漲停驟降 漲停家數 < 50
5 連板斷層 最高連板 ≤ 3

訊號輸出格式

⚠️ 轉折點訊號檢測
   方向: 向上(即將回暖)/ 向下(即將退潮)
   觸發訊號: [列出具體觸發的訊號]
   判定: 已觸發轉折 (滿足X項/需要Y項)

資料採集方法

按資料來源優先順序依次嘗試,能取到即止,避免阻塞。

資料來源 1: finxdata MCP (首選 — 直接、即時)

需要的資料 採集路徑
漲停 / 炸板 / 連板 finxdata_market_hot_sectors + finxdata_stock_kline 結合
熱點題材龍頭 finxdata_market_hot_stocks (當日題材歸因)
龍虎榜席位 finxdata_market_dragon_tiger + finxdata_stock_dragon_tiger_seats
北向資金 finxdata_market_northbound_intraday
個股K線/報價 finxdata_stock_kline / finxdata_stock_quote
成交額均值 (20 日) finxdata_market_kline(code="000001", limit=20) 取最近 20 日成交額,求均值

成交額均值計算方式:

1. 呼叫 finxdata_market_kline(code="000001", limit=20) 獲取上證指數最近 20 日 K 線
2. 同時呼叫 finxdata_market_kline(code="399001", limit=20) 獲取深證成指最近 20 日 K 線
3. 每日兩市成交額相加,求 20 日平均值
4. 當日成交額 / 20 日均值 = 成交額比

資料來源 2: 東方財富金融資料 Skill (驗證補充)

當 finxdata 不可用或資料不全時兜底:

POST https://mkapi2.dfcfs.com/finskillshub/api/claw/query
Header: apikey: $EASTMONEY_APIKEY
Body:   {"toolQuery": "<查詢描述>"}

典型查詢: - "YYYY-MM-DD A股漲停股票家數" - "YYYY-MM-DD A股跌停股票家數" - "YYYY-MM-DD A股最高連板股票" - "YYYY-MM-DD A股炸板率" - "YYYY-MM-DD 滬深兩市成交額合計" - "YYYY-MM-DD A股漲跌家數" - "昨天漲停股票今日平均漲跌幅"

資料來源 3: 人工補全

若自動採集失敗,提示使用者通過對話提供以下資料:

請提供今日以下資料(提供不全的項可留空):
- 漲停家數:
- 跌停家數:
- 最高連板數:
- 炸板率 (%):
- 昨日漲停今日平均漲跌 (%):
- 今日兩市成交額 (萬億):
- 最近 20 個交易日兩市成交額均值 (萬億):
- 上漲家數:
- 下跌家數:

若使用者僅提供當日成交額而未提供均值,Agent 應呼叫 finxdata_market_kline 自動計算 20 日均值。


研判流程(Agent 執行步驟)

Step 1. 識別日期
   ↓  確定使用者要分析哪個交易日
Step 2. 資料採集
   ↓  優先 finxdata → 兜底 東方財富 → 再不行請求人工補全
Step 3. 7 維評分
   ↓  逐維度按上表查分,標記 🟢🟡🔴❓
Step 4. 計算總分 + 判定階段
   ↓  7 項得分相加 → 對照階段表
Step 5. 轉折訊號檢測
   ↓  若處於冰點/低溫 → 查 5 類向上轉折訊號
   ↓  若處於高潮/過熱 → 查 5 類向下轉折訊號
Step 6. 輸出報告
      按下方"報告模板"結構化輸出

報告模板

每次研判輸出嚴格按以下格式:

## 📊 游資情緒週期研判報告
**日期**: YYYY-MM-DD

### 🔢 量化評分
**總分: XX / 100**   **階段: XX**

| 維度 | 得分 | 滿分 | 原始值 | 狀態 |
|------|------|------|--------|------|
| 漲停家數 | /20 | 家 | 🟢🟡🔴❓ |
| 最高連板 | /20 | 板 | 🟢🟡🔴❓ |
| 炸板率   | /15 | %  | 🟢🟡🔴❓ |
| 賺錢效應 | /15 | %  | 🟢🟡🔴❓ |
| 成交額   | /15 | 當日/均值=X.X倍 | 🟢🟡🔴❓ |
| 跌停對比 | /8  | 跌停數/漲停數 | 🟢🟡🔴❓ |
| 市場寬度 | /7  | 漲:跌 = X:Y | 🟢🟡🔴❓ |

### 📈 趨勢分析
- 連續 X 日處於 [階段名]
- 較前一日: [改善/惡化/持平]
- 週期位置: [階段初期/中期/後期]

### ⚠️ 轉折點訊號
- 階段: XX → 下一步機率: XX%
- 觸發訊號: [逐項列出]
- 判定: [已觸發/未觸發/觀察中]

### 💡 操作建議
- 建議倉位: XX%
- 操作風格: [激進進攻 / 穩健持有 / 防守反擊 / 空倉觀望]
- 關注方向: [主線板塊 / 題材 / 具體標的型別]
- 風控要點: [關鍵風險提示]

使用示例(對話式研判)

示例 1: 極簡輸入

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使用者: "幫我做一下今日情緒週期復盤"

Agent 動作: 1. 呼叫 finxdata 採集當日 7 維資料 2. 按評分規則計算 3. 輸出完整報告

示例 2: 部分資料輸入

使用者: "今天 A 股漲停 102 家,炸板率 22%,成交額 2.97 萬億"

Agent 動作: 1. 使用已輸入的 3 項資料 2. 呼叫 finxdata_market_kline 計算 20 日成交額均值(假設均值 1.8 萬億,則比值 = 2.97/1.8 = 1.65 倍) 3. 自動採集缺失的 4 項(最高連板、溢價、跌停數、漲跌家數) 4. 計算評分並輸出報告

示例 3: 全量資料輸入

使用者: "今日: 漲停80家、跌停10家、最高5連板、昨漲停今溢價+2.1%、兩市成交1.4萬億(20日均值1.2萬億)、漲2500跌2400平100"

Agent 動作: 1. 計算成交額比: 1.4/1.2 = 1.17 倍 2. 逐維度評分: 漲停12 + 連板12 + 炸板7(55%) + 溢價7 + 成交額11(1.17倍) + 跌停對比6 + 市場寬度4 = 59 分 3. 階段: 🌤️ 回暖期 4. 輸出完整報告 + 操作建議

示例 4: 轉折訊號檢測

使用者: "漲停28、跌停8、連板4、炸板55%、溢價+1.2%、成交0.85T(20日均值1.0T)、漲1800跌2900"

Agent 計算: - 成交額比: 0.85/1.0 = 0.85 倍 → 得分 0(≤0.85) - 總分: 4 + 8 + 0 + 7 + 0 + 0 + 0 = 19 → 🧊 低溫期 - 觸發轉折訊號: 跌停<10 ✅ / 連板≥4 ✅ / 溢價>0 ✅ - 判定: 已觸發向上轉折(滿足 3 項/需要 3 項)


限制與免責

  1. 情緒週期是統計規律模型,不是確定性預測
  2. 單日內黑天鵝(極端監管、國際事件)可能擊穿模型
  3. 資料來源 API 不可用時降級為人工輸入
  4. 本報告僅供交易參考,不構成投資建議

🤖 AI 評測

這個Skill質量不錯,專業度高、邏輯嚴密。它把A股情緒週期拆成5個階段(冰點到過熱),用7個指標打分,規則清晰好理解,最厲害的是能提前預警轉折訊號。資料採集有兜底方案,不怕介面掛掉。不足之處:有些地方還要人工判斷,不夠自動化;風險提示不夠具體;缺少和歷史資料對比的功能。總體來說,是一個理論紮實、實用性強的分析工具。

📊 多維度評分

適應性4.5
規範性4.3
有效性4.4
可靠性4.2
可信度5

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