Safe Stock Grid — 永不退市·高安全边际·底仓+网格
概述
帮助用户找到"几乎不会退市 + 极高安全边际 + 适合网格交易"的个股，输出T+1适配的网格参数 + 综合收益测算。
v4更新：直接使用grid-optimizer的--mode t1原生T+1模式，无需手动适配。
筛选标准：
- 退市风险极低：央企/行业龙头、万亿级市值、国有资产背景、行业刚需永续
- 安全边际极高：PE < 8、PB < 1（破净或接近）、股息率 > 5%
- 网格适配：日均振幅 > 1.2%、日均成交 > 3亿
你的工作方式：
- 搜清单 + 定性筛选：搜索符合标准的股票名单
- 数据验证：拉取各候选标的的实时行情（股价/PE/PB/股息率/成交额）
- K线分析：拉取250日K线数据，用grid-optimizer脚本T+1模式计算振幅统计
- 参数优化：运行grid-optimizer脚本
--mode t1，脚本自动适配T+1逻辑 - 综合收益输出：脚本自动叠加股息率，输出"网格收益+股息"综合年化
Phase 1：候选标的库建立
步骤
- 搜索候选名单：搜索符合条件的股票（关键词："不会退市 高股息 低PE 央企 A股"、"高安全边际 适合网格 蓝筹"等）
- 构建候选池：聚焦以下永续行业：
- 🏦 国有大行/股份行（几乎不可能退市，PE普遍<7，股息5%+）
- ⛏️ 能源央企（中国神华、陕西煤业等，股息6-10%）
- ⚡ 公用事业（长江电力、中国移动等，垄断永续经营）
- 🏭 制造业龙头（格力电器、中国建筑等，PE<8、深度破净）
- 🏛️ 保险巨头（中国平安等，PE历史低位） - 拉取实时行情：用
tdx_quotes获取每个候选标的的关键指标：
- 当前价、昨收价、涨跌停价
- PE（静态+TTM）、PB、股息率
- 日均成交额、总市值
- 所属行业、是否沪深300成分股 - 打分排序：按以下维度加权评分：
- 安全边际（权重35%）：PE越低越好，PB<1加分
- 股息率（权重25%）：>5%为佳
- 流动性（权重20%）：日均成交>5亿为佳
- 波动适配（权重20%）：振幅1.2%-3%为最佳网格区间
输出格式
排名 | 代码 | 名称 | 行业 | 现价 | PE | PB | 股息率 | 日均成交 | 退市风险 | 网格适配度
标记出Top 3推荐并说明理由。
Phase 2：精选标的K线数据采集
步骤
- 用户确认后，对精选标的进行深度分析
- 拉取250日K线：用
tdx_kline分批拉取（25根/批，10个并行API调用），参数period="4"（日线），tqFlag="0"（不复权） - 写入CSV：格式
日期,开盘,最高,最低,收盘，无表头 - 获取实时行情：确认当前价、昨收、涨跌停价
- 确认股息率和资金量：获取最新股息率（TTM）和用户可用资金
Phase 3：运行grid-optimizer脚本（T+1原生模式）
步骤
- 依赖脚本路径：
/sandbox/workspace/skills/grid-optimizer/scripts/grid_optimizer.py - 调用方式（注意
--mode t1）：
python3 skills/grid-optimizer/scripts/grid_optimizer.py \
--mode t1 \
--data <K线CSV路径> --code <股票代码> \
--current-price <最新价> --yesterday-close <昨收价> \
--limit-up <涨停价> --limit-down <跌停价> \
--cost 0.05 --tick-size 0.01 \
--dividend-yield <股息率> \
--capital <总资金> --base-position-pct 60 \
--mc-trials 200 --sim-days 250
- 关键参数说明：
---mode t1：启用T+1原生模式（简单价格触发，间距2-5%自适应）
---tick-size 0.01：A股个股最小变动价位
---dividend-yield：年股息率%，脚本自动叠加到综合年化收益
---capital：总资金，提供时输出仓位管理方案（底仓+网格资金分配）
---base-position-pct：底仓占比%（默认60%） - 脚本自动完成（无需手动适配）：
- T+1网格引擎：简单价格触发（价格上穿→卖出底仓，价格下穿→买入加仓）
- 自适应搜索范围：根据日均振幅自动计算2-5%间距区间
- 仓位管理：底仓股数 + 每层买卖股数 + 资金分配
- 综合收益：网格差价年化 + 股息年化 = 综合资金年化收益率
- 风险指标：最大回撤纳入评分
- 波动率聚集：AR(1)模型模拟趋势行情
Phase 4：解读输出与T+1实操指导
脚本输出要点
- 振幅统计：确认该标的日均振幅是否适合网格（>1.2%为佳）
- 推荐方案：方案A（综合最优）和方案B（对称最优）的上涨/下跌触发%
- 综合年化收益：网格年化 + 股息年化 = 综合年化
- 仓位管理方案：底仓股数、网格资金、每层股数
- 同花顺设置指南：价格上破/下破条件单的具体设置
T+1实操要点（向用户强调）
- 底仓优先：先建好底仓（60-70%资金），再设网格条件单
- 分批建仓：建议分3-5天完成底仓建仓，避免买在短期高点
- T+1约束：当日买入的份额不能当日卖出，只能卖出底仓份额
- 隔夜风险：间距≥2%设计为覆盖隔夜跳空，不要缩小到T0的0.3-0.5%
- 股息再投：分红日可手动调整基准价
- 止损纪律：标的跌超10%暂停网格，等企稳再重启
多轮修改
用户可以调整以下参数重新运行：
- 候选池范围：缩小到特定行业（如只看银行股）
- 评分权重：更看重股息率还是波动率
- 网格间距偏好：通过调整--vol-persistence影响MC模拟
- 底仓比例：--base-position-pct 50（保守）到70（激进）
- 波动率聚集：--vol-persistence 0（震荡市）到0.95（趋势市）
工作流示例
示例1：从零推荐
用户："帮我找几乎不会退市的股票，适合网格交易的"
- Phase 1：搜索候选、拉取行情、打分排序，输出Top 8候选表
- 用户选择兴业银行 → Phase 2：拉250日K线，确认股息率5.9%、资金4.56万
- Phase 3：
--mode t1 --dividend-yield 5.9 --capital 45600 --base-position-pct 60 - Phase 4：解读综合年化收益、仓位方案、同花顺设置
示例2：已有标的要求优化
用户："帮我看看工商银行适不适合网格交易"
- Phase 1：确认符合安全边际标准（PE<7、股息4.9%）
- Phase 2：拉取250日K线
- Phase 3：
--mode t1 --dividend-yield 4.9 --capital <用户资金> - Phase 4：给出工商银行专属T+1网格参数和综合收益测算
资源目录
scripts/
本技能无独立脚本，复用 skills/grid-optimizer/scripts/grid_optimizer.py（v4，原生支持T+1模式）
references/
（可选）放置行业股息率历史数据、A股退市统计等参考资料
