火箭量化策略——火箭三筛

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

火箭三筛 — 在二筛候选上做全历史画像提纯:妖股基因(滞后指标)、均线突破(最强因子)、次新无套牢盘、连板固定36倍提纯,并用黏合交叉验证(400vs800/600vs1000)防漏网。用于回答\"三筛\"\"全历史画像\"\"均线突破因子\"\"次新妖股\"\"连板固定提纯\"。★不负责圈候选(去火箭一筛)、段特征判别(去火箭二筛)。

一句话选型结论

按资料字段整理

火箭量化策略——火箭三筛是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_f4d7faa5/rocket-screen-3
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_f4d7faa5仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791737285
正文体量4.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
火箭量化策略——火箭三筛当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

4.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

火箭三筛 · 全历史画像提纯(Screen-3)

> 定位:三段式漏斗的第三级。在最小候选集上做最重的全历史画像,提纯出真正的强票,交人眼确认。


一、本筛职责

  • 输入 = 二筛候选 CSV;输出 = 最终候选名单 + 人眼确认。
  • 这是「扣扳机前最后一筛」,用全历史统计而非单日特征。

二、全历史画像因子

2.1 妖股基因 = 避坑滞后指标(不是概率筛)

  • 基因是加分项、给信心的,别拿「有基因 vs 无基因」比概率(抛硬币 55 开,没意义)。
  • 正确验证 = 找高标(≥6 板),看历史基因:2026 高标 91% 历史基因 ≥3 板,仅 9% 无基因。
  • 用途 = 排除「涨停多但连板少、不创新高做区间震荡」的坑。

2.2 均线突破 = 妖股最强因子

  • 连板段内一口气突破 5/5 长均线(250/400/600/800/1000),≥4 板率 7.7x 加成。
  • 底部反转度 = MA800/MA250 单调加成:<0.90→≥6板3.1%,≥1.30→9.4%(3倍)。
  • 但「底部反转」只是妖股一小类:2026 年连板≥4 票里 75% 是趋势/多头(800/250<1)。

2.3 连板固定 = 36 倍提纯

  • 单一涨停突破 5/5 = 假信号(27264 只,≥4 板率 1.0%)。
  • 连板 ≥2 突破 = 真信号(928 只,≥4 板率 36.1%)。

2.4 次新 + 无套牢盘 = 独立妖股维度

  • 19 年后上市 + 走势平稳没破位 + 历史有连板/涨停 = 格外注意。
  • 上方无套牢盘好拉升,近期涨停接应易出妖股(传智教育、立新能源 = 次新妖股代表)。

三、交叉验证(防漏网)

  • 黏合度不能只看 max/min:要交叉验证 400vs800、600vs1000 距离,避免把"假黏合"当启动前蓄势。
  • 特一药业这类"不该进"的票,往往是二筛/三筛漏了交叉验证条件——补交叉验证才是正解,不是加硬阈值。

四、画像提纯后的动作

  1. 输出最终候选(含各因子打分)。
  2. 人眼确认:机器定全局,人眼做细分——细分规律的载体是板块/个股自身,不是通用指标。
  3. 落地买点:候选交给对应策略——二板节点去 rocket-2board-selector、断板低吸去 tidal-short-rebound/pullback-rebound、二段去 erduan-ignition。

五、铁律

  1. 三筛是提纯不是预测:产出候选名单,不承诺到几板。
  2. 基因/次新是维度不是硬筛:漏了会误杀(老股靠基因反复爆发,次新靠无套牢盘快拉)。
  3. 黏合必须交叉验证,单一距离指标会漏网。
  4. 任何提纯结论先回测验证(梯度排名、无前视)再用。

六、外部使用提示

规则来自桌面 火箭分级_三段式筛选/火箭_扫描入库_v2.py + 综合策略_核心规则/(ma-breakout-monster-factor.md、yaogu-gene-lagging-indicator.md)。
脚本与 gn_blocks.json/float_shares.json 数据未打包,外部用户需自备数据实现全历史画像;本 skill 提供完整因子定义、交叉验证方法与已验证数字(均线突破 7.7x、连板固定 36x、基因 91%),可直接照做或作为提纯框架。

风险声明与免责(Risk Disclaimer)

  • 本 skill 为量化研究框架与历史统计规律的整理,仅供学习与研究,不构成任何证券投资建议、要约或收益承诺。
  • 文中所有回测/统计指标(alpha、胜率、涨幅、p 值等)均为历史样本统计,存在过拟合与样本偏差可能,不代表未来收益;策略可能因市场 regime 变化、流动性、交易成本、涨跌停制度等失效。
  • 信号须在收盘后人工复核,结合个人风险承受能力独立决策;杠杆与集中持仓可能导致亏损超过本金。
  • 使用者须遵守所在地区证券法律法规,自担投资风险。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
火箭量化策略——火箭三筛怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_f4d7faa5/rocket-screen-3。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

火箭量化策略——火箭三筛支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

火箭量化策略——火箭三筛权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

火箭量化策略——火箭三筛收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

火箭量化策略——火箭三筛用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。