A 股反弹估算器技能 (A-Share Rebound Estimator)
概述
本 Skill 旨在量化分析 A 股个股在大跌或被动低开后的“反弹成色”，并通过多因子对数模型计算出**收复上一日## 快速开始 (Quick Start)
当用户提问“金盘科技今天跌了7%，大概需要几天才能涨回昨天的价格？”时，Agent 应该自动触发本 Skill，执行以下流程：
- 拉取最新开盘与收盘价：
bash uv run scripts/rebound_estimator.py fetch --code 688676 - 执行因子打分并计算（以金盘科技今日得分为例）：
bash uv run scripts/rebound_estimator.py calculate --code 688676 --Fe 9.0 --Hc 6.0 --Ih 7.5 --Tc 7.0 --Em 7.5 --Cf 6.5 --Ml 8.0 --Fx 8.5 --gamma 1.5 - 生成格式化 Markdown 简报：
bash uv run scripts/rebound_estimator.py report --code 688676 --Fe 9.0 --Hc 6.0 --Ih 7.5 --Tc 7.0 --Em 7.5 --Cf 6.5 --Ml 8.0 --Fx 8.5 --gamma 1.5 --output /Users/yang/.gemini/antigravity-ide/brain/e81282b8-f5eb-4a2f-8422-e3fa8a531a2a/rebound_report.md
辅助脚本指南 (Utility Scripts)
辅助脚本部署在 rebound_estimator.py。
fetch：- 说明：拉取个股当前交易的最细行情快照。
- 参数：
--code（股票6位代码，如 002130，或附带市场前缀如 sz002130）；--output（可选，保存结果的 json 文件路径）。
calculate：- 说明：融合人工打分，输出反弹因子 $R_f$ 和预计修复天数。
- 参数：
--Fe：核心财报与业绩预测打分（1.0 - 10.0）--Hc：股东户数与控盘集中度打分（1.0 - 10.0）--Ih：机构持仓与北向资金仓位打分（1.0 - 10.0）--Tc：日K下影线与筹码峰结构打分（1.0 - 10.0）--Em：大盘情绪与股吧悲观度打分（1.0 - 10.0）--Cf：资金流向与大单/暗盘流入打分（1.0 - 10.0）--Ml：融资融券与杠杆盘风险打分（1.0 - 10.0）--Fx：海外业务与外汇计提弹性打分（1.0 - 10.0）--gamma：个股阻尼系数（对照 references 获取，如高控盘 1.1，高弹性 1.5，重套牢 2.4）
report：- 说明：生成格式化 Markdown 反弹诊断报告。
- 参数：与
calculate完全相同，新增--output（指定生成的 Markdown 报告路径）。
执行工作流 (Workflow)
第一步：实时行情拉取
运行 fetch 命令获取今日股价距离上一日收盘价的百分比缺口空间 $S_r$。
第二步：多源基本面、资金面与筹码面数据检索 (WebSearch)
Agent 执行以下针对性的并行搜索以搜集打分素材：
1. "[个股名称或代码] 股东人数 筹码集中度 最新 2026"
→ 用于评估筹码集中度并给 $Hc$ 打分。特别注意：股东人数在季度大缩水为重大利好，打分接近满分。
2. "[个股名称或代码] 机构持仓 基金持股比例 北向资金 2026"
→ 用于评估机构持股稳定性并给 $Ih$ 打分。
3. "[个股名称或代码] 一季报 年报 净利润 汇兑损益"
→ 用于评估真实的利润增速（剔除汇兑和股权激励后的主业表现）并给 $Fe$ 打分；同时评估外汇汇损压力并给 $Fx$ 打分。
4. "[个股名称或代码] 股吧 情绪 实时"
→ 评估散户悲观度（股吧哀鸿遍野为见底信号，打分较高）并给 $Em$ 打分。
5. "[个股名称或代码] 大单流入 资金流向 暗盘 大宗交易"
→ 评估资金实际流向并给 $Cf$ 打分。
6. "[个股名称或代码] 融资融券 融资余额 杠杆 爆仓风险"
→ 评估杠杆盘平仓压力并给 $Ml$ 打分。
第三步：阻尼系数 $\gamma$ 定位
参考 recovery_model_reference.md 进行对照：
* 股东户数骤减超 50%，庄股控盘：$\gamma \approx 1.1$
* 高弹性硬科技出海/热门题材：$\gamma \approx 1.5$
* 防守红利大盘股：$\gamma \approx 1.8$
* 股东户数大增超 15%，技术破位且套牢盘重：$\gamma \approx 2.4$
* 无主力弱势股/夕阳周期股：$\gamma \approx 3.5$
第四步：模型运算与报告输出
- 如果某些因子数据在检索中缺失（例如纯国内标的无外汇计提数据），自动将该因子打为中性分 5.0 分以完成公式运算，并在报告中标记
[数据缺失：设为中性值]。 - 运行
report脚本，将报告输出至当前 conversation-id 的 scratch 文件夹下。 - 将报告呈现给用户，并给予其客观明确的操作结论。arkdown 反弹诊断报告。
- 参数：与
calculate完全相同，新增--output（指定生成的 Markdown 报告路径）。
- 参数：与
执行工作流 (Workflow)
第一步：实时行情拉取
运行 fetch 命令获取今日股价距离上一日收盘价的百分比缺口空间 $S_r$。
第二步：多源基本面与筹码面数据检索 (WebSearch)
Agent 执行以下针对性的并行搜索以搜集打分素材：
1. "[个股名称或代码] 股东人数 筹码集中度 最新 2026"
→ 用于评估筹码集中度并给 $Hc$ 打分。特别注意：股东人数在季度大缩水（如南网科技暴缩 74%）为重大利好，打分接近满分。
2. "[个股名称或代码] 一季报 年报 净利润 汇兑损益"
→ 用于评估真实的利润增速（剔除汇兑和股权激励后的主业表现）并给 $Fe$ 打分；同时评估外汇汇损压力并给 $Fx$ 打分。
3. "[个股名称或代码] 股吧 情绪 实时"
→ 评估散户悲观度（股吧哀鸿遍野为见底信号，打分较高）。
第三步：阻尼系数 $\gamma$ 定位
参考 recovery_model_reference.md 进行对照：
* 股东户数骤减超 50%，庄股控盘：$\gamma \approx 1.1$
* 高弹性硬科技出海/热门题材：$\gamma \approx 1.5$
* 防守红利大盘股：$\gamma \approx 1.8$
* 股东户数大增超 15%，技术破位且套牢盘重：$\gamma \approx 2.4$
* 无主力弱势股/夕阳周期股：$\gamma \approx 3.5$
第四步：模型运算与报告输出
- 如果某些因子数据在检索中缺失（例如纯国内标的无外汇计提数据），自动将该因子打为中性分 5.0 分以完成公式运算，并在报告中标记
[数据缺失：设为中性值]。 - 运行
report脚本，将报告输出至当前 conversation-id 的 scratch 文件夹下。 - 将报告呈现给用户，并给予其客观明确的操作结论。
接口频控 (Rate Limiting)
- 脚本内置访问限制（Tencent API 限频 1 秒 1 次）。
- 对于 WebSearch 同样执行限频以防搜索超时或触发防爬。
常见错误与误区 (Common Mistakes)
- 公式输入 domain error：计算对数反弹因子 $\ln(R_f)$ 时，若因子打分全部打极低，导致 $R_f \le 1.0$，数学上会发生对数无定义报错。脚本已在底层将 $R_f$ 限制在
[1.01, 10.0]，但 Agent 依然需要注意打分逻辑。 - 遗漏淡季影响：在计算 $Fe$ 财务分时，有些电网和工程建设股一季报由于季节性淡季数据波动出现负增长，不要盲目扣分。必须搜索其全年订单确定性做平准评估。
- 不更新阻尼系数：对破位股（如科华数据）盲目套用 1.1 或 1.5 的轻装阻尼，导致算出的天数与实际走势脱节。必须严格按照筹码变化匹配阻尼系数。
⚠️ 免责声明：本工具为辅助性量化模型，股市有风险，最终盈亏自负。
