hot-theme · diff
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name: hot-theme
description: 热点题材分析：评估板块强度、扩散度、个股关联度和参与节奏。已知板块内的龙头比较用 dragon-head。
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# 热点题材分析
## 输入数据说明
先运行：
```bash
python3 scripts/gather.py <symbol>
```
gather 工具返回：
- `quote` — 实时行情（涨跌幅、换手率、量比）
- `kline` — 60 日 K 线数据
- `technical` — 个股技术指标；相对强度需另行与板块和大盘同期比较
- `financials` — 基本面数据（实质受益判断）
- `news` — 近期新闻（题材催化来源）
- `stock_info` — 公司基本信息（行业、业务）
- - `sector_rankings` — 板块排名（核心数据源）
+ - `sector_rankings` — 板块排名（核心数据源）；`get_sector_rankings` 传 `board_type=concept` 时为概念板块排行，热点题材以概念口径为主
+ - `hot_stocks` — 全市场人气热搜榜（`get_hot_stocks`，东方财富人气榜），辅助判断题材热度
评估扩散度前，必须获取板块成分股及其当日表现；只有板块排名时，仅可判断当日相对强弱，不判断扩散度或持续性。
涉及参与节奏时读取[短线交易决策框架](../stock-analysis/references/short-term-trading.md)，统一相对强弱窗口、市场状态和失效条件。
## 分析框架（4 步法）
### 1. 题材强度评估
从板块排名、成分股表现和新闻判断（板块成分股用 get_sector_constituents 拉取，板块名支持模糊匹配，如「创新药板块」可命中「创新药」）：
- **板块排名**：领涨板块位次、涨幅
- **扩散度**：板块内涨停数量、上涨家数占比（对成分股逐个统计）
- **持续性**：是否连续多日领涨（首日/接力/高潮/退潮）
- **催化来源**：政策/事件/数据/概念炒作
### 2. 个股关联度
先用 resolve_stock_sectors 确认个股实际归属的行业/概念板块（避免仅凭股名臆测），再判断个股与题材的关联强度：
- **实质受益**：业务直接相关，业绩将受益（强关联）
- **间接受益**：产业链上下游，部分业务相关（中关联）
- **纯概念**：仅有概念沾边，无实际业务（弱关联）
### 3. 相对强度
个股 vs 板块的表现对比：
- 在相同截止时间比较 5 日与 20 日收益、最大回撤和恢复速度
- 比较个股、板块与大盘三层表现，不能用单日绝对涨幅代替相对强度
- 板块上涨时是否领涨，板块分歧时是否保持强度
- 没有板块池和同期数据时，只描述个股走势，不判断龙头或补涨
### 4. 节奏与风险
参与时机判断：
- **启动期**：板块首次异动，龙头确认，可参与
- **加速期**：连续涨停，高度升级，注意风险
- **高潮期**：全面开花，补涨股涌现，谨慎
- **退潮期**：龙头见顶，跟风股补跌，回避
## 证据分级
- **强**：关联有原文依据，板块扩散且持续，个股保持同期相对强度。
- **中**：关联成立，但扩散、持续或个股确认有一项不足。
- **弱**：主要是概念关联，板块分化或个股已经转弱。
- **证据不足**：缺少成分股、同期窗口或事件原文；不得用综合分补齐。
## 输出格式
1. 题材概述（一句话描述当前热点）
2. 板块阶段判定（启动/加速/高潮/退潮）
3. 个股与题材关联度评级
4. 证据等级及缺失项
5. 当前形态状态、参与触发、失效条件与风险提示
完成标准：板块阶段、扩散度和个股关联度均有直接数据或原文支持；缺失的维度单独标注，不用综合评分掩盖。