SFC Analysis 技能

概述

本技能提供系统性的个股分析框架，基于基本面、技术面、资金面、消息面、市场情绪五大维度，生成综合分析报告和投资建议。

重要:
- 生成报告后必须询问用户是否需要生成 Word 文档
- 或使用 --export / -e 参数直接导出 Word 文档
- Word 文档顶部会自动插入股票分时图

文件输出规则

所有本技能生成的文件统一保存到 ~/.openclaw/workspace/nancai/ 目录下。

文件命名规范：{类型}_{主题}_{日期}.md 或 {类型}_{主题}_{日期}.png

完整报告模板（固定格式）

所有个股分析报告必须严格遵循以下模板结构，不得省略任何章节：

字数要求:
- 每个维度的"关键解读"、"详细解读"、"综合评述"部分不能少于 300 字
- 确保分析有深度，避免空洞的套话
- 每个评分必须有具体的数据支撑和逻辑说明

# [股票名称] ([代码]) 深度个股分析报告

**报告日期**: YYYY-MM-DD HH:MM  
**当前价格**: XX.XX 元 (涨跌幅%)  
**总市值**: XX.XX 亿元  
**所属行业**: [行业分类]

---

## 一、基本面分析 (权重 35%)

### 1.1 核心财务指标

| 指标 | 最新报告期 | 上年同期 | 同比变化 |
|------|-----------|---------|---------|
| 营业收入 | XX.XX 亿元 | XX.XX 亿元 | +/-X.XX% |
| 归母净利润 | XX.XX 亿元 | XX.XX 亿元 | +/-X.XX% |
| 扣非净利润 | XX.XX 亿元 | XX.XX 亿元 | +/-X.XX% |
| ROE (加权) | XX.XX% | XX.XX% | +/-X.XX% |
| 每股收益 (EPS) | X.XX 元 | X.XX 元 | +/-X.XX% |
| 资产负债率 | XX.XX% | XX.XX% | +/-X.XX% |
| 毛利率 | XX.XX% | XX.XX% | +/-X.XX% |
| 每股净资产 | X.XX 元 | X.XX 元 | +/-X.XX% |

### 1.2 财务健康度评估

| 指标 | 数值 | 行业参考 | 评价 |
|------|------|---------|------|
| 流动比率 | X.XX | 1.5-2.0 | 评价 |
| 速动比率 | X.XX | 1.0-1.5 | 评价 |
| 资产负债率 | XX.XX% | 50-60% | 评价 |
| 经营现金流/股 | X.XX 元 | >0.1 元 | 评价 |
| 利息保障倍数 | X.XX | >3 | 评价 |

### 1.3 关键解读

**🟢 利好因素**:
1. [具体利好点 1]
2. [具体利好点 2]
3. [具体利好点 3]

**⚠️ 风险点**:
1. [具体风险点 1]
2. [具体风险点 2]
3. [具体风险点 3]

### 1.4 业绩指引与行业对比

| 指标 | 该公司 | 行业平均 | 对比 |
|------|-------|---------|------|
| 毛利率 | XX.XX% | XX-XX% | 高于/低于行业 |
| 资产负债率 | XX.XX% | XX-XX% | 优于/劣于行业 |
| ROE | XX.XX% | XX-XX% | 领先/落后行业 |
| 营收增速 | +X.XX% | X-X% | 高于/低于行业 |
| 净利率 | XX.XX% | X-X% | 高于/低于行业 |

**业绩展望**:
- [公司业绩展望或行业趋势分析]

### 1.5 基本面 vs 股价背离分析

| 维度 | 基本面表现 | 股价表现 | 背离判断 |
|------|-----------|---------|---------|
| 盈利能力 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 资产质量 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 现金流 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 成长预期 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |

**背离分析结论**:
- [综合分析结论]

### 1.6 基本面评分：XX/100

---

## 二、技术面分析 (权重 25%)

### 2.1 价格表现

| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 当前价 | XX.XX 元 |
| 今开盘 | XX.XX 元 |
| 最高价 | XX.XX 元 |
| 最低价 | XX.XX 元 |
| 昨收价 | XX.XX 元 |
| 日内涨跌幅 | +/-X.XX% |
| 5 日涨跌幅 | +/-X.XX% |
| 20 日涨跌幅 | +/-X.XX% |
| 60 日涨跌幅 | +/-X.XX% |

### 2.2 支撑与压力位

| 类型 | 价位 | 强度 | 说明 |
|------|------|------|------|
| **压力位 1** | XX.XX 元 | ⭐⭐⭐ | [说明] |
| **压力位 2** | XX.XX 元 | ⭐⭐ | [说明] |
| **压力位 3** | XX.XX 元 | ⭐ | [说明] |
| **当前价** | XX.XX 元 | - | - |
| **支撑位 1** | XX.XX 元 | ⭐⭐⭐ | [说明] |
| **支撑位 2** | XX.XX 元 | ⭐⭐ | [说明] |
| **支撑位 3** | XX.XX 元 | ⭐ | [说明] |

### 2.3 量价关系

| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| 成交量 | XX.XX 万手 | 评价 |
| 成交额 | XX.XX 亿元 | 评价 |
| 换手率 | X.XX% | 评价 |
| 量比 | X.XX | 评价 |
| 5 日资金净流入 | +/-XX.XX 万元 | 评价 |

### 2.4 今日分时解读

**盘面特征**:
- [描述开盘、当前价、成交量等]

**分时判断**:
- [技术分析判断]

### 2.5 关键技术信号总结

| 信号类型 | 当前状态 | 解读 |
|---------|---------|------|
| 趋势信号 | 🟢/🟡/🔴 | [解读] |
| 量价信号 | 🟢/🟡/🔴 | [解读] |
| 资金信号 | 🟢/🟡/🔴 | [解读] |
| 情绪信号 | 🟢/🟡/🔴 | [解读] |
| 支撑测试 | 🟢/🟡/🔴 | [解读] |

### 2.6 技术面评分：XX/100

---

## 三、资金面分析 (权重 20%)

### 3.1 资金流向 (近 5 日)

| 日期 | 主力净流入 (万元) | 成交额 (万元) | 资金流向 | 股价表现 |
|------|------------------|--------------|---------|---------|
| 最近日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 1 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 2 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 3 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 4 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| **5 日合计** | **+/-X,XXX** | **XXX,XXX** | 🔴/🟢 | **-** |

### 3.2 资金面矛盾信号分析

| 信号维度 | 看涨信号 | 看跌信号 | 综合判断 |
|---------|---------|---------|---------|
| 成交额 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 换手率 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 主力流向 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 资金流向与股价 | [描述] | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |

**矛盾分析结论**:
- [综合分析结论]

### 3.3 资金面评分：XX/100

---

## 四、消息面分析 (权重 20%)

### 4.1 近期重要事件/新闻/公告

| 时间 | 事件 | 影响 |
|------|------|------|
| YYYY-MM-DD | [事件描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| YYYY-MM-DD | [事件描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| YYYY-MM-DD | [事件描述] | 🟢/🟡/🔴 |

### 4.2 近期公告影响解读

**[公告标题]** (日期):
- [关键点 1]
- [关键点 2]
- **解读**: [分析解读]

### 4.3 国际形势对行业影响

| 维度 | 现状 | 对该公司影响 |
|------|------|------------|
| 全球能源转型 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 贸易政策 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 技术竞争 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 汇率波动 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |

**国际形势综合影响**:
- **正面**: [描述]
- **负面**: [描述]
- **机遇**: [描述]

### 4.4 行业动态

| 维度 | 现状 | 影响 |
|------|------|------|
| 行业政策 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 区域需求 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 能源价格 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 环保要求 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |

### 4.5 消息面评分：XX/100

---

## 五、市场情绪分析 (权重 10%)

| 指标 | 数值 | 情绪判断 |
|------|------|---------|
| 换手率 | X.XX% | 😐/😊/🔥 |
| 市盈率 | X.XX | 评价 |
| 市净率 | X.XX 倍 | 评价 |
| 市值 | XX.XX 亿 | 大/中/小盘 |
| 资金流向 | [描述] | 😐/😊/😟 |
| 新闻舆情 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |

### 市场情绪评分：XX/100

---

## 六、综合评分与投资建议

### 6.1 综合评分

| 维度 | 评分 | 权重 | 加权得分 |
|------|------|------|---------|
| 基本面 | XX/100 | 35% | XX.XX |
| 技术面 | XX/100 | 25% | XX.XX |
| 资金面 | XX/100 | 20% | XX.XX |
| 消息面 | XX/100 | 20% | XX.XX |
| 市场情绪 | XX/100 | 10% | XX.XX |
| **总计** | | **100%** | **XX.X/100** |

### 6.2 看涨因素 vs 看跌因素

| 看涨因素 ✅ | 看跌因素 🔴 |
|------------|------------|
| [因素 1] | [因素 1] |
| [因素 2] | [因素 2] |
| [因素 3] | [因素 3] |

### 6.3 投资评级

**评级**: ⭐⭐⭐⭐⭐/⭐⭐⭐⭐/⭐⭐⭐/⭐⭐/⭐ **[评级名称]** (XX/100)

**目标价位**:
- 短期 (1-2 周): XX-XX 元 [说明]
- 中期 (1-3 月): XX-XX 元 [说明]
- 长期 (6-12 月): XX-XX 元 [说明]

### 6.4 操作策略

| 投资者类型 | 建议 | 仓位 |
|-----------|------|------|
| 持仓者 | [建议] | XX-XX% |
| 观望者 | [建议] | [观望/建仓] |
| 激进者 | [建议] | ≤XX% |

**关键价位**:
- **止损位**: XX.XX 元 [说明]
- **压力位**: XX.XX 元、XX.XX 元
- **支撑位**: XX.XX 元、XX.XX 元

---

## 七、翻转条件

### 7.1 向上翻转条件 (看涨触发)

| 条件 | 触发逻辑 | 预期影响 |
|------|---------|---------|
| [条件 1] | [逻辑] | 股价 +XX-XX% |
| [条件 2] | [逻辑] | 股价 +XX-XX% |
| [条件 3] | [逻辑] | 股价 +XX-XX% |

**向上翻转核心逻辑**:
- [核心逻辑说明]

### 7.2 向下翻转条件 (看跌触发)

| 条件 | 触发逻辑 | 预期影响 |
|------|---------|---------|
| [条件 1] | [逻辑] | 股价 -XX-XX% |
| [条件 2] | [逻辑] | 股价 -XX-XX% |
| [条件 3] | [逻辑] | 股价 -XX-XX% |

**向下翻转核心逻辑**:
- [核心逻辑说明]

---

## 八、核心风险提示

1. **[风险 1]**: [详细描述]
2. **[风险 2]**: [详细描述]
3. **[风险 3]**: [详细描述]
4. **[风险 4]**: [详细描述]
5. **[风险 5]**: [详细描述]
6. **[风险 6]**: [详细描述]
7. **[风险 7]**: [详细描述]

---

## 九、关注要点

### ✅ 正面跟踪指标:
- [指标 1]
- [指标 2]
- [指标 3]
- [指标 4]

### ⚠️ 风险跟踪指标:
- [指标 1]
- [指标 2]
- [指标 3]
- [指标 4]

---

## 十、核心投资逻辑总结

**🎯 投资亮点**:
1. **[亮点 1]**: [详细描述]
2. **[亮点 2]**: [详细描述]
3. **[亮点 3]**: [详细描述]

**⚠️ 主要担忧**:
1. [担忧 1]
2. [担忧 2]
3. [担忧 3]

**💡 操作建议**:
- **短期**: [建议]
- **中期**: [建议]
- **长期**: [建议]

---

*免责声明：本报告基于公开数据分析，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。*

分析框架

四大维度及权重

分析步骤

第一步：数据收集

# 1. 财务数据
python ../scripts/query_stock_data.py TQ_SK_OVERVIEW_INDEX_2 <symbol> 1 5
python ../scripts/query_stock_data.py TQ_SK_FIN_OVERVIEW_INDEX_2 <symbol> 1 5

# 2. 实时行情
python ../sfc-quote/query_quote.py quote <symbol>

# 3. K 线数据
python sfc-quote/query_quote.py kline <symbol> dayk 1

# 4. 资金流向 (重要！从 NC_SKCASHFLOW_2 集合获取)
python ../scripts/query_stock_data.py NC_SKCASHFLOW_2 <symbol> 1 5
# 按 TRADEDATE 降序排序，获取最新一条数据

# 5. 新闻资讯
python sfc-news/call.py -a search -k <stock_name> -n 20
python sfc-news/call.py -a stock_articles -c "<symbol>.SZ" -n 10

资金流向接口说明

接口地址: https://terminal.sfccn.com/terminal/zxt-web/mongo/query

请求方法: POST

Headers:

{
  "Content-Type": "application/json",
  "token": "<your-token>"
}

请求体:

{
  "collection": "NC_SKCASHFLOW_2",
  "query": {"SYMBOL": "300724"},
  "sort": {"TRADEDATE": -1},
  "limit": 1
}

返回字段说明:
| 字段 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| TRADEDATE | 交易日期 (时间戳) | 1736179200000 |
| NETCFIN | 主力净流入 (万元) | -16465.75 |
| CFIN | 资金流入 (万元) | 54143.39 |
| CFOUT | 资金流出 (万元) | 70609.14 |
| AFPCH | 涨跌幅 (%) | -7.53 |
| STATPERIOD | 统计周期 | "5 日" |
| TRAMT | 成交金额 (元) | 2105441281.3 |
| CONCFDAYIN | 连续净流入天数 | -10 |
| CFINFVARTO | 资金流入变动率 (%) | -4.2 |
| CFINMVRTO | 资金流入移动率 | -0.0852 |

Python 调用示例:

import requests
import json

# 读取配置
with open('skills/sfc-analysis/config.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    config = json.load(f)
    token = config.get('api_key', config.get('token', ''))

# 查询资金流向
url = 'https://terminal.sfccn.com/terminal/zxt-web/mongo/query'
headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'token': token
}

payload = {
    'collection': 'NC_SKCASHFLOW_2',
    'query': {'SYMBOL': '300724'},
    'sort': {'TRADEDATE': -1},
    'limit': 1
}

resp = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=30)
result = resp.json()
cashflow_data = result.get('data', [])[0] if result.get('data') else {}

或使用现有脚本:

python skills/sfc-analysis/scripts/query_stock_data.py NC_SKCASHFLOW_2 300724 1 5

第二步：指标计算与评分

基本面评分 (100 分制)

def score_fundamentals(data):
    # 估值 (25 分)
    pe = data.get('PE', 0)
    if pe < 15: pe_score = 25
    elif pe < 25: pe_score = 20
    elif pe < 40: pe_score = 15
    else: pe_score = 5

    # 盈利能力 (30 分)
    roe = data.get('ROE', 0)
    if roe > 20: roe_score = 30
    elif roe > 15: roe_score = 25
    elif roe > 10: roe_score = 20
    else: roe_score = 10

    # 成长能力 (25 分)
    growth = data.get('净利润增长率', 0)
    if growth > 30: growth_score = 25
    elif growth > 15: growth_score = 20
    elif growth > 5: growth_score = 15
    else: growth_score = 5

    # 财务健康 (20 分)
    debt_ratio = data.get('资产负债率', 100)
    if debt_ratio < 50: debt_score = 20
    elif debt_ratio < 70: debt_score = 15
    else: debt_score = 5

    return pe_score + roe_score + growth_score + debt_score

技术面评分 (100 分制)

def score_technical(data):
    # 趋势判断 (40 分)
    # 连续上涨 + 放量 = 高分
    # 连续下跌 = 低分

    # 量价关系 (30 分)
    # 放量上涨 = 高分
    # 放量下跌 = 低分

    # 支撑压力 (30 分)
    # 接近支撑位 = 高分
    # 接近压力位 = 低分

    return trend_score + volume_score + position_score

资金面评分 (100 分制)

def score_capital_flow(data):
    # 成交额变化 (40 分)
    volume_change = (今日成交 - 昨日成交) / 昨日成交
    if volume_change > 0.5: volume_score = 40
    elif volume_change > 0: volume_score = 30
    else: volume_score = 10

    # 换手率 (30 分)
    turnover = data.get('换手率', 0)
    if 2 < turnover < 10: turnover_score = 30
    elif turnover > 10: turnover_score = 20  # 过热
    else: turnover_score = 15

    # 主力动向 (30 分)
    # 根据龙虎榜、北向资金等判断

    return volume_score + turnover_score + main_force_score

消息面评分 (100 分制)

def score_news(data):
    # 国内政策 (30 分)
    # 政策扶持 = 高分
    # 政策限制 = 低分

    # 国际形势 (30 分)
    # 贸易环境友好 = 高分
    # 贸易壁垒 = 低分

    # 行业动态 (20 分)
    # 行业景气 = 高分
    # 产能过剩 = 低分

    # 公司事件 (20 分)
    # 业绩预增 = 高分
    # 业绩预减 = 低分

    return policy_score + international_score + industry_score + company_score

第三步：综合评分

def calculate_total_score():
    fundamental = score_fundamentals(data) * 0.35
    technical = score_technical(data) * 0.25
    capital = score_capital_flow(data) * 0.20
    news = score_news(data) * 0.20

    total = fundamental + technical + capital + news
    return total

第四步：评级与目标价

评级标准

目标价预测

def predict_target_price(current_price, rating, period):
    if period == 'short':  # 1-2 周
        if rating >= 85: return current_price * 1.10
        elif rating >= 75: return current_price * 1.05
        elif rating >= 60: return current_price
        else: return current_price * 0.95

    elif period == 'medium':  # 1-3 月
        if rating >= 85: return current_price * 1.20
        elif rating >= 75: return current_price * 1.15
        elif rating >= 60: return current_price * 1.05
        else: return current_price * 0.90

    elif period == 'long':  # 6-12 月
        # 基于合理估值 PE 预测
        reasonable_pe = 15  # 行业平均
        predicted_eps = current_eps * (1 + growth_rate)
        return reasonable_pe * predicted_eps

第五步：生成报告并询问 Word 文档

重要: 生成 Markdown 报告后，必须询问用户是否需要生成 Word 文档。

def generate_report(symbol, data):
    report = f"""
# {data['name']} ({symbol}) 深度个股分析报告
...
"""
    return report

# 生成报告后询问用户
def ask_word_document():
    print("\n\n---")
    print("📄 **报告已生成**")
    print("\n是否需要生成 Word 文档版本？")
    print("回复 **是** 或 **yes** 即可生成 Word 文档")

# 如果用户确认，调用 Word 生成脚本
def generate_word(symbol, report_data):
    # 调用 export_report_word.py 或 analyze.py 的 Word 生成功能
    import subprocess
    result = subprocess.run(
        f'python skills/sfc-analysis/sfc_comprehensive_analysis.py \{symbol\} --export',
        shell=True, capture_output=True, text=True
    )
    return result.stdout

标准询问话术:

---
📄 **报告已生成**

是否需要生成 Word 文档版本？
回复 **是** 或 **yes** 即可生成 Word 文档

用户确认后:

python skills/sfc-analysis/sfc_comprehensive_analysis.py <symbol> --export

Word 文档保存路径:
skills/sfc-analysis/word/[股票名称] ([代码])_深度分析报告_YYYYMMDD_HHMMSS.docx

消息面分析框架

国际形势分析要点

贸易壁垒影响路径

贸易壁垒 → 下游客户出口受限 → 减少设备投资 → 设备商订单减少

应对策略建议

使用示例

生成捷佳伟创分析报告

from sfc_analysis import analyze_stock

result = analyze_stock(
    symbol='300724',
    name='捷佳伟创',
    include_international=True  # 包含国际形势分析
)

print(result.report)
print(f"综合评分：{result.total_score}")
print(f"评级：{result.rating}")
print(f"目标价：{result.target_price}")

命令行调用

# 生成分析报告（完成后会提示是否导出 Word）
python sfc-analysis/sfc_comprehensive_analysis.py 300724

# 直接导出 Word 报告（不提示，自动生成）
python sfc-analysis/sfc_comprehensive_analysis.py 300724 --export

# 或直接使用 -e 参数
python sfc-analysis/sfc_comprehensive_analysis.py 300724 -e

输出流程:
1. 运行 python sfc_comprehensive_analysis.py 300724 生成 Markdown 报告
2. 报告生成后，脚本会询问：是否需要导出为 Word 文档？(y/n)
3. 用户回复 y 或 yes 或 是，生成 Word 文档
4. 或使用 --export / -e 参数直接导出，无需确认

Word 文档特性:
- 文档顶部自动插入股票分时图
- 包含完整的分析报告内容
- 保存到 skills/sfc-analysis/word/ 目录
- 文件名格式：[股票名称] ([代码])_深度分析报告_YYYYMMDD_HHMMSS.docx

输出格式

报告结构

# 股票名称 (代码) 个股分析报告

## 一、基本面分析 (权重 35%)
- 估值指标表格
- 盈利能力表格
- 成长能力表格
- 财务健康表格
- 评分 + 解读

## 二、技术面分析 (权重 25%)
- 趋势分析
- 量价分析表格
- 关键价位

## 三、资金面分析 (权重 20%)
- **近 5 日资金流向表格** (从 NC_SKCASHFLOW_2 获取)
- 主力动向推断
- 资金面矛盾信号分析

## 四、消息面分析 (权重 20%)
- 国内政策环境
- 国际形势分析
- 行业动态
- 公司事件

## 五、市场情绪分析 (权重 10%)
- 换手率、市盈率、市净率等情绪指标
- 市场情绪评分

## 六、综合评分与投资建议
- 综合评分表格
- 评级
- 目标价 (短期/中期/长期)
- 操作策略

## 七、翻转条件
- 向上翻转条件 (看涨触发)
- 向下翻转条件 (看跌触发)

## 八、核心风险提示
- 主要风险列表 (按优先级)

## 九、关注要点
- 正面跟踪指标
- 风险跟踪指标

## 十、核心投资逻辑总结
- 投资亮点
- 主要担忧
- 操作建议

资金面分析章节详细说明

数据来源: NC_SKCASHFLOW_2 集合

必须包含的表格:

### 3.1 资金流向 (近 5 日)

| 日期 | 主力净流入 (万元) | 成交额 (万元) | 资金流向 | 股价表现 |
|------|------------------|--------------|---------|---------|
| 最近日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 1 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 2 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 3 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| 前 4 日 | +/-X,XXX | XX,XXX | 🔴/🟢 | +/-X.XX% |
| **5 日合计** | **+/-X,XXX** | **XXX,XXX** | 🔴/🟢 | **-** |

字段映射:
- NETCFIN → 主力净流入 (万元)
- TRAMT → 成交额 (元) / 10000 = 万元
- AFPCH → 股价表现 (%)
- CONCFDAYIN → 连续净流入天数 (负数表示连续流出)

分析要点:
1. 5 日合计: 判断整体资金流向趋势
2. 连续流入/流出: CONCFDAYIN 绝对值越大，趋势越强
3. 量价配合: 成交额与股价表现是否匹配
4. 矛盾信号: 高成交但股价下跌 = 主力出货风险

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5. 免责声明: 报告不构成投资建议，股市有风险

扩展方向

1. 北向资金数据: 接入北向资金实时流向
2. 龙虎榜分析: 解析龙虎榜数据判断主力动向
3. 舆情分析: 使用 NLP 分析新闻情感倾向
4. 量化因子: 引入更多量化因子 (市值、动量、波动率等)
5. 行业对比: 增加同行业对比分析