| name | a-share-index-analysis |
| description | A股大盘/指数分析。当用户说"大盘分析"、"大盘怎么看"、"指数分析"、"上证指数"、"沪深300"、"创业板指"、"中证500"、"中证1000"、"今天大盘"、"大盘走势"、"指数估值"时触发。基于 cn-stock-data 获取指数行情、成交额、资金流向，结合技术面和资金面进行大盘综合研判。支持策略报告风格（formal）和快速判断风格（brief）。与 a-share-technical 的区别：本 skill 聚焦指数层面综合分析，technical 聚焦个股技术形态。 |
数据源
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code SH000001,SZ399001,SZ399006,SH000300,SH000905,SH000852
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code SH000001 --freq daily --start [60日前日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code SH000001
web 搜索补充（数据源无法覆盖的关键信息）：
- 两市成交额（沪市+深市合计）
- 涨跌家数、涨停/跌停数
- 板块涨跌排名（申万一级行业）
- 北向资金当日净流入
- 融资余额变化
Workflow (5 steps):
Step 1: 指数概览
获取 6 大指数实时行情，构建概览表：
| 指数 | 最新点位 | 涨跌幅(%) | 成交额(亿) | 特征说明 |
|---|
| 上证指数 | | | | 大盘蓝筹主导 |
| 深证成指 | | | | 中小盘+成长 |
| 创业板指 | | | | 成长/科技风向标 |
| 沪深300 | | | | 核心资产代表 |
| 中证500 | | | | 中盘股代表 |
| 中证1000 | | | | 小盘股代表 |
Step 2: 趋势分析
获取上证指数日线 K 线，计算均线系统：
- MA5 / MA10 / MA20 / MA60 位置关系和排列状态
- 股价与均线的关系（站上/跌破哪条均线）
- 近期支撑位（前低、关键均线、整数关口）和压力位（前高、密集成交区）
- K 线形态：近期是否出现反转/持续信号
Step 3: 量能分析
- 两市合计成交额（web搜索获取）
- 与 5 日/20 日均量对比，判断放量/缩量
- 量价配合：量价齐升（健康）、缩量上涨（动力不足）、放量下跌（恐慌）、缩量下跌（衰竭）
- 成交额绝对水平：>1.2万亿（火热）、1-1.2万亿（活跃）、8000亿-1万亿（正常）、<8000亿（低迷）
Step 4: 资金分析
- 主力资金：通过 fund_flow 获取指数层面资金净流向
- 北向资金：web 搜索当日及近期净流入趋势
- 融资余额：web 搜索，判断杠杆资金态度
- 综合判断：增量资金入场 / 存量博弈 / 资金离场
Step 5: 综合研判 & 输出
汇总四维分析，给出大盘状态判断：
- 趋势状态：上升/震荡/下降
- 强弱程度：强势/偏强/中性/偏弱/弱势
- 关键位置：上方压力区间、下方支撑区间
- 风格特征：大盘vs小盘、价值vs成长（通过指数比值判断）
风格说明
| 维度 | formal（策略报告） | brief（快速判断） |
|---|
| 指数覆盖 | 6 个主要指数全分析 | 仅上证+创业板 |
| 技术分析 | 多周期（日/周线） | 仅日线关键位置 |
| 量能 | 详细量价关系分析 | 放量/缩量一句话 |
| 资金面 | 主力+北向+融资全覆盖 | 北向资金方向 |
| 风格判断 | 大小盘+价值成长+行业轮动 | 无 |
| 结论 | 客观多空分析+风险提示 | 可加方向判断 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |
关键规则
- 自上而下：指数分析是投研起点，先判断大盘环境再看个股，大盘弱势时个股操作难度加大
- 指数特征差异：上证受银行/石化权重影响大，创业板更反映成长风格，分析时需说明差异
- 成交额是核心：两市成交额是市场活跃度最直接指标（>1万亿活跃，<8000亿低迷）
- 不做点位预测：不说"明天大盘涨到XX点"，只做趋势方向和支撑压力区间判断
- 整数关口效应：3000/3100/3200 等整数关口有心理支撑压力效应，年线（MA250）是牛熊分界参考
- 与其他 skill 联动：个股深入用 a-share-technical / a-share-earnings-analysis，北向资金用 a-share-northbound，行业层面用 a-share-sector
使用示例
示例 1: 基本使用
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json
