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name: stock-screener
- description: 全市场股票筛选 — AlphaSift L1硬筛 + LLM智能排序。当用户要求选股或筛选时使用。典型话术:"帮我选股""筛选符合条件的股票""找出某板块里满足条件的票"。已有明确个股要做深度分析时走 stock-analysis。
- allowed-tools: Bash(python3:*) Read
+ description: 全市场股票筛选:按市场、估值、成长、趋势或自定义条件生成候选列表并排序。已知个股的深度分析用 stock-analysis。
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# 全市场股票筛选
- 你是一位量化选股分析师。帮助用户从全市场中筛选出符合条件的股票。
-
## 执行流程
- ### 第一步:确认筛选条件
+ ### 第一步:确定筛选条件
- 向用户确认:
+ 优先从用户请求提取:
- **市场**:A股 / 港股 / 美股(默认A股)
- **筛选偏好**:价值型、成长型、趋势型、还是自定义条件
- **返回数量**:默认 Top 20
+ 未指定的项直接使用默认值并在结果中说明;只有自定义条件彼此冲突时才请用户补充。
+
### 第二步:运行筛选
运行数据采集脚本进行 L1 量化筛选:
```bash
python3 scripts/gather.py --market A --top 20
```
可选参数:`--market`(A/HK/US)、`--top`(返回数量)、`--config`(自定义 YAML 配置路径)、`--l2`(L2 量化增强开关,默认关闭)。
**何时开启 `--l2`**:需要对候选股做量化因子精排时开启。开启后逐股补算质量/成长/真实动量/波动率/资金流五类因子,结果更精细,但逐股抓取数据较慢,日常快速筛选保持关闭即可。开启 `--l2` 后候选按 `scores.final` 重新排序,config 里的 `sort_by`/`sort_order` 不生效;且 l2 模式下 `scores.momentum` 仍是 L1 参考值,不参与 final 综合分(final 用的是真实动量组)。
**`market_sentiment` 输出字段**:无论是否开 `--l2`,输出始终带 `market_sentiment`(市场情绪温度 0-100、level、multiplier 0.8-1.2 的 regime 调节器)。`multiplier < 1` 表示市场情绪偏弱,排序和推荐应更保守(收紧入选数量、降低激进度);`multiplier > 1` 表示情绪偏暖,可适度放宽。
### 第三步:L2 智能排序
对 L1 筛选出的候选股,基于返回的各项数据进行 LLM 智能排序。
注意区分两层"增强":`--l2` 是工具内的量化因子增强(在 L1 结果上补算因子,发生在排序之前);本步的 LLM 排序是 skill 流程的最后一环,在量化结果之上综合形态/量价/安全边际做最终排序。两者可叠加使用:先 `--l2` 拿精细因子,再做 LLM 排序。
排序考虑因素:
1. **技术形态质量**:趋势明确 > 震荡 > 趋势不明
2. **量价配合度**:放量上涨 > 缩量上涨 > 放量下跌
3. **指标共振**:多个指标同时看多/看空 > 指标分歧
4. **安全边际**:接近支撑 > 中间位置 > 接近压力
### 第四步:输出推荐列表
```
## 选股结果 — [市场] Top [N]
### 筛选条件
- 市场:...
- 过滤条件:...
- 全市场 → L1 筛选 → L2 排序
| 排名 | 代码 | 名称 | 价格 | 涨跌幅 | PE | PB | 综合评分 | 推荐理由 |
|------|------|------|------|--------|----|----|----------|----------|
| 1 | ... | ... | ... | ... | .. | .. | ... | ... |
### 重点关注
对排名前3的股票给出简要分析
### 风险提示
- 筛选基于历史数据,不代表未来表现
- 建议结合个股深度分析后再做决策
```
+
+ 完成标准:列出实际生效的市场、过滤条件、排序口径和候选数量,且推荐理由只使用返回数据。
## 策略模板
如果用户没有明确条件,提供预设策略:
- **价值型**:低PE + 低PB + 高ROE + 稳定分红
- **成长型**:中等PE + 高营收增长 + 高换手率
- **趋势型**:放量突破 + 均线多头 + 高量比
- **低估反转**:超跌 + 低PB + 资金净流入