abundance-every-year-market-notes

name	abundance_every_year_market_notes
description	专业的A股市场评论撰写工具，基于真实行情数据撰写"[品牌名称]"风格的市场分析文章，涵盖大盘行情、板块表现、资金流向、技术面和基本面分析
dependency	{"python":["akshare>=1.18.0","pandas>=1.3.0","requests>=2.22.0","chinese-calendar>=1.0.0"]}

[品牌名称]市场评论撰写

任务目标

• 本 Skill 用于：基于真实A股市场行情数据，撰写"[品牌名称]"品牌风格的市场评论文章
• 能力包含：大盘行情分析、板块表现解读、资金流向追踪、技术面和基本面分析
• 触发条件：用户要求撰写市场评论、分析市场行情、解读当日盘面

前置准备

• 依赖说明：scripts 脚本所需的依赖包及版本

  akshare>=1.18.0
  pandas>=1.3.0
  requests>=2.22.0
  chinese-calendar>=1.0.0
  

多数据源备用机制 ⭐ 新增

本技能支持多数据源备用，当主数据源失败时自动切换到备用数据源：

数据类型	主数据源	备用数据源
实时行情	东方财富 (em)	新浪财经
行业板块	东方财富 (em)	-
概念板块	东方财富 (em)	-
北向资金	资金流向汇总	沪深港通历史
个股历史	东方财富 (em)	腾讯财经 (tx)
热门资讯	财联社主线新闻	东方财富新闻 / CCTV财经

数据来源记录：返回数据中包含 _source 字段，记录成功获取数据的数据源名称

热门财经资讯采集 ⭐ 新增

本技能支持从多个财经资讯源采集热门资讯，为市场分析提供消息面支撑：

• 资讯来源：财联社主线新闻、东方财富股票新闻、CCTV财经新闻
• 采集数量：最多20条热门资讯
• 资讯内容：包含标题、摘要、来源、链接等完整信息
• 使用方式：

  from scripts.fetch_market_data import MultiSourceDataFetcher
  
  fetcher = MultiSourceDataFetcher()
  # 获取热门财经资讯（最多20条）
  news_list = fetcher.get_hot_news(max_count=20)
  
  for news in news_list:
      print(f"标题: {news['title']}")
      print(f"摘要: {news['summary'][:100]}...")
      print(f"来源: {news['source']}")
  

操作步骤

标准流程

1. 获取市场数据

   • 调用 scripts/fetch_market_data.py 获取指定日期的A股市场数据
   • 多数据源备用：当主数据源失败时，自动切换到备用数据源
   • 支持默认获取上一个交易日数据
   • 数据包括：上证指数、深证成指、创业板指、北向资金、板块数据、涨跌统计、热门资讯等
   • 输出格式：JSON 文件或字典
   • 返回数据包含 _source 字段，标识数据来源（如"东方财富"、"新浪财经"）

   使用示例：

   from scripts.fetch_market_data import MultiSourceDataFetcher
   
   # 初始化数据获取器
   fetcher = MultiSourceDataFetcher(max_retries=2)
   
   # 获取指数行情
   index_data = fetcher.get_index_quotes()
   print(f"数据来源: {index_data.get('_source')}")
   
   # 获取行业板块
   industry_df = fetcher.get_industry_board(top_n=10)
   
   # 获取北向资金
   north_df = fetcher.get_north_money()
   
   # 获取热门财经资讯（最多20条）⭐ 新增
   news_list = fetcher.get_hot_news(max_count=20)
   for news in news_list:
       print(f"[{news['source']}] {news['title']}")
   

2. 数据分析

   • 可选调用 scripts/analysis_tool.py 对市场数据进行统计分析
   • 分析内容包括：指数涨跌、资金流向、板块表现、市场情绪等
   • 为撰写评论提供数据支撑

3. 撰写市场评论（初稿）

   • 严格遵循"[品牌名称]"创作风格，参考 references/创作风格.md 中的风格指南
   • 必须包含完整的标题格式：
     • 主标题：【[品牌名称]·盘前展望】{核心观点标题}（盘前文章）
     • 主标题：【[品牌名称]·市场评论】{核心观点标题}（收评文章）
     • 副标题：——本栏目为"[作者名称]"观点早评/收评
   • 采用固定6段式结构：市场概述→事件分析→外围影响→技术分析→资金流向→操作建议
   • 数据使用要求（核心原则）：
     • 必须基于获取到的准确数据撰写：仅使用前序步骤获取到的有效数据

合规要求（必须遵守）

• 风险提示声明：所有评论必须包含"本收评仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。"的免责声明
• 数据来源注明：所有数据必须注明来源（东方财富）
• 不构成投资建议：避免使用"建议买入"、"必须抄底"等绝对性语言，使用"关注"、"值得关注"等中性表达
• 避免预测性描述：不使用"必将大涨"、"确定下跌"等预测性语言，使用"有望"、"可能"等概率性表达
• 专业表述：避免情绪化、煽动性语言，保持客观、理性、专业

资源索引

• 必要脚本：
  • scripts/fetch_market_data.py - 获取A股市场数据（指数、资金、板块、涨跌统计）
  • scripts/analysis_tool.py - 分析市场数据，生成评论基础信息
  • scripts/data_cache.py - 数据缓存管理器
• 领域参考：
  • references/创作风格.md - 投顾评论创作风格指南（格式与结构指南）
  • references/创作风格_微观特征.md - 微观风格特征指南（句式、词汇、修辞、节奏等）
  • references/html海报模板.html - 可视化海报HTML模板（供参考页面结构和设计风格）
  • references/step1.md - 大盘行情数据获取说明
  • references/step2.md - 板块数据获取说明
  • references/step3.md - 数据分析与解读指导
  • references/step4.md - 后市展望与投资建议指导

注意事项

• 四步创作流程（必须严格遵守）：

  • 第一步：撰写初稿（参考 references/创作风格.md 的格式和结构要求）
  • 第二步：文案润色（严格按照 references/创作风格_微观特征.md 的微观风格特征进行润色）
  • 只输出润色后的终稿：不输出润色前的初稿
  • 第三步：保存MD评论文章：将润色后的终稿保存为 Markdown 文件（market_article_YYYYMMDD.md），此步骤必须在生成HTML之前完成
  • 第四步：生成HTML海报：使用润色后的终稿生成可视化HTML海报文件（market_report_YYYYMMDD.html）

• 润色边界（核心原则）：

  • 润色禁止事项：
    • 禁止改变核心观点和判断逻辑
    • 禁止改变6段式结构和段落内容框架
    • 禁止删除或修改数据信息
    • 禁止增加新的观点或分析内容
    • 禁止大幅重组段落顺序或调整段落内容框架
  • 润色允许事项：
    • 将口语化表达改为专业表达（如"涨了"→"微涨"）
    • 优化句式结构和节奏（如使用逗号分句、短句）
    • 增强数据表述的专业性（如"根据东方财富数据显示"）
    • 调整情感语气（如降低情感强度、保持中性偏稳健）
    • 强化标志性表达（如"走势结构上"、"操作思路上"、"资金方面"）
    • 优化词汇选择（如使用专业术语、中性谨慎词、特色比喻）

• 时态判断（核心）：

  • 根据撰写日期和数据日期对比确定时态，而不是根据文章类型
  • 撰写日期 = 数据日期 → "今日A股市场"
  • 撰写日期 > 数据日期（相差1天）→ "昨日A股市场"
  • 用户明确要求特定时间范围 → 使用用户要求的表述（本周/本月/近期等）
  • 文章类型（盘前展望/市场评论）仅影响发布时机和侧重点，不影响时态表述

• 标题格式：必须使用完整的标题格式，包括主标题和副标题

• 风格优先：

  • 初稿撰写：必须严格遵循 references/创作风格.md 中的6段式结构和语言风格
  • 文案润色：必须严格按照 references/创作风格_微观特征.md 中的微观风格特征进行润色
  • 润色重点：句式特征、核心词汇、标志性表达、情感与语气、修辞手法、节奏控制

• 数据要求（核心原则）：

  • 必须基于获取到的准确数据撰写：仅使用前序步骤获取到的有效数据
  • 空数据处理：对于缺失数据（None、null）、0数据（明显异常的0值），在撰写评论时避免涉及该部分内容
  • 北向资金数据限制（必须严格遵守）：
    • 北向资金数据使用东方财富API获取
    • 重要限制：该API仅支持获取当日数据，无法查询历史日期的北向资金
    • 对于非当日日期，脚本会返回null、0值或标记为unavailable
    • 处理规则：
      • 若北向资金数据为null、0或标记为unavailable，直接忽略北向资金相关内容
      • 不撰写涉及北向资金的分析，不提及"北向资金"或"北向资金流向"

使用示例

示例1：撰写盘前展望

# Step 1: 获取市场数据（默认上一个交易日）
python scripts/fetch_market_data.py

# Step 2: 智能体按照"[品牌名称]"创作风格撰写市场评论初稿
# - 标题：【[品牌名称]·盘前展望】{核心观点标题}
# - 副标题：——本栏目为"[作者名称]"观点早评
# - 严格遵循6段式结构
# - 使用"资金""大资金""稳健板块"等特色比喻
# - 保持中性谨慎的语言风格

# Step 3: 智能体按照微观风格特征对初稿进行润色
# - 参考 assets/创作风格.txt 中的微观特征
# - 检查句式特征、核心词汇、标志性表达、情感语气、修辞手法、节奏控制
# - 强化数据驱动和谨慎基调
# - 输出润色前的初稿和润色后的终稿

示例2：撰写收评

# Step 1: 获取指定日期的市场数据
python scripts/fetch_market_data.py 2026-02-10

# Step 2: 智能体按照"[品牌名称]"创作风格撰写收评初稿
# - 标题：【[品牌名称]·市场评论】{核心观点标题}
# - 副标题：——本栏目为"[作者名称]"观点收评
# - 严格遵循6段式结构
# - 使用"资金""大资金""稳健板块"等特色比喻
# - 保持中性谨慎的语言风格

# Step 3: 智能体按照微观风格特征对初稿进行润色
# - 参考 assets/创作风格.txt 中的微观特征
# - 检查句式特征、核心词汇、标志性表达、情感语气、修辞手法、节奏控制
# - 强化数据驱动和谨慎基调
# - 输出润色前的初稿和润色后的终稿

标题格式示例

盘前展望标题：

【[品牌名称]·盘前展望】节前收官在即，资金高低切换待春归
——本栏目为"[作者名称]"观点早评

收评标题：

【[品牌名称]·市场评论】节前市场的变与不变
——本栏目为"[作者名称]"观点收评

[品牌名称]风格示例片段（基于真实案例，包含润色前后对比）

润色前（初稿）：

第1段 - 市场概述
昨天市场延续了节前的特征，上证指数涨了0.09%，实现了七连阳，深证成指和创业板指分别跌了0.35%和1.08%。成交额跌破2万亿元，只有1.98万亿元，缩量了1200多亿元，市场整体呈现出缩量的特点。

润色后（终稿）（符合微观风格特征）：

昨日市场延续节前特征，上证指数微涨0.09%实现七连阳，而深证成指与创业板指分别下跌0.35%和1.08%，两市成交额年内首次跌破2万亿元至1.98万亿元，缩量超1200亿元，呈现清晰的缩量格局。

润色要点：

• 句式优化：使用"微涨""分别下跌"等精确描述，避免"涨了""跌了"口语化表达
• 数据引导：精确到小数点后两位，使用"年内首次""超"等量化描述
• 节奏控制：通过逗号分句营造分析性停顿，中等偏快的节奏

第5段 - 资金方面（润色前）：

资金方面，昨天有高低切换的动作，银行、石油这些周期资源板块表现活跃，而前期热门的科技成长板块像AI应用、半导体则被获利了结。北向资金连续三天流出，大概20-30亿元，节前杠杆资金对高位题材股也不太感兴趣，整体呈现防御性调仓。

第5段 - 资金方面（润色后）（符合微观风格特征）：

资金方面，昨日资金有高低切换动作，周期资源"资金"如银行、石油逆势活跃，而前期热门的科技成长"资金"如AI应用、半导体则遭遇获利了结；大资金动态上，根据Wind数据显示，北向资金连续三日净流出约20-30亿元，节前杠杆资金对高位题材股也失去了进攻热情，整体呈现防御性调仓。

润色要点：

• 特色比喻：使用"资金""大资金"等标志性比喻
• 数据引导：添加"根据Wind数据显示"的数据引导式表达
• 标志性表达："资金方面"作为段落开头
• 句式优化：使用"逆势活跃""失去进攻热情"等精确描述

第6段 - 操作思路（润色前）：

操作建议方面，考虑到市场处于节前缩量震荡期，建议采取高抛低吸的策略，不要追涨杀跌。仓位控制在5-7成左右，保留现金以应对假期的不确定性。如果持有的股票业绩扎实、走势没破位，可以继续持有；如果是持币的投资者，不必在节前大幅加仓，可以等节后信号明确再说。

第6段 - 操作思路（润色后）（符合微观风格特征）：

操作思路上，鉴于市场处于节前缩量震荡期，建议采取高抛低吸的区间策略，避免追涨杀跌。仓位管理上维持5-7成，保留充足现金以应对假期不确定性；持股者若标的业绩扎实、走势未破位可持股待涨，持币者不必急于在节前大幅加仓，可等待节后明确信号。

润色要点：

• 标志性表达："操作思路上"作为段落开头
• 条件判断句：使用"若...可...""持币者不必...可等待"等条件判断句
• 中性谨慎词汇：使用"鉴于""建议""维持"等中性谨慎词
• 节奏控制：通过分号分隔并列内容，营造分析性停顿

完整输出格式示例（包含润色前后对比）

===== 润色前（初稿）=====

【[品牌名称]·盘前展望】节前收官在即，资金高低切换待春归
——本栏目为"[作者名称]"观点早评

昨天市场延续了节前的特征，上证指数涨了0.09%，实现了七连阳，深证成指和创业板指分别跌了0.35%和1.08%。成交额跌破2万亿元，只有1.98万亿元，缩量了1200多亿元，市场整体呈现出缩量的特点。

近期事件层面，国内1月CPI环比创6个月新高与PPI连续四月回升，强化了消费复苏与工业品涨价逻辑...

关联市场方面，美股道指偏强、纳指调整的分化结构，映射至A股将延续高股息资源股与科技股的跷跷板效应...

走势结构上，上证指数日线级别在4100点上方构筑平台，七连阳后面临前高区域压力，需量能配合突破...

资金方面，昨天有高低切换的动作，银行、石油这些周期资源板块表现活跃，而前期热门的科技成长板块像AI应用、半导体则被获利了结...

操作思路上，考虑到市场处于节前缩量震荡期，建议采取高抛低吸的策略，不要追涨杀跌。仓位控制在5-7成左右...

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===== 润色后（终稿）=====

【[品牌名称]·盘前展望】节前收官在即，资金高低切换待春归
——本栏目为"[作者名称]"观点早评

昨日市场延续节前特征，上证指数微涨0.09%实现七连阳，而深证成指与创业板指分别下跌0.35%和1.08%，两市成交额年内首次跌破2万亿元至1.98万亿元，缩量超1200亿元，呈现清晰的缩量格局。

近期事件层面，国内1月CPI环比创6个月新高与PPI连续四月回升，强化了消费复苏与工业品涨价逻辑...

关联市场方面，美股道指偏强、纳指调整的分化结构，映射至A股将延续高股息资源股与科技股的跷跷板效应...

走势结构上，上证指数日线级别在4100点上方构筑平台，七连阳后面临前高区域压力，需量能配合突破...

资金方面，昨日资金有高低切换动作，周期资源"资金"如银行、石油逆势活跃，而前期热门的科技成长"资金"如AI应用、半导体则遭遇获利了结；大资金动态上，根据东方财富数据显示，北向资金连续三日净流出约20-30亿元，节前杠杆资金对高位题材股也失去了进攻热情，整体呈现防御性调仓。

操作思路上，鉴于市场处于节前缩量震荡期，建议采取高抛低吸的区间策略，避免追涨杀跌。仓位管理上维持5-7成，保留充足现金以应对假期不确定性；持股者若标的业绩扎实、走势未破位可持股待涨，持币者不必急于在节前大幅加仓，可等待节后明确信号。

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[品牌宣言]。
观点仅供参考，不参与任何形式分享证券投资收益或分担证券投资损失
市场有风险，投资需谨慎。

润色要点说明（必须逐项检查）：

1. 句式特征检查：

   • 润色前："上证指数涨了0.09%" → 润色后："上证指数微涨0.09%"（口语化→专业）
   • 润色前："成交额跌破2万亿元，只有1.98万亿元" → 润色后："两市成交额年内首次跌破2万亿元至1.98万亿元"（更精确）
   • 润色前："昨天有高低切换的动作" → 润色后："昨日资金有高低切换动作"（更专业）

2. 核心词汇检查：

   • 润色前："银行、石油这些周期资源板块" → 润色后："周期资源'资金'如银行、石油"（添加特色比喻）
   • 润色前："被获利了结" → 润色后："遭遇获利了结"（更书面化）
   • 润色前："不要追涨杀跌" → 润色后："避免追涨杀跌"（更中性）

3. 标志性表达检查：

   • 添加"资金方面"作为资金流向段开头
   • 添加"根据东方财富数据显示"的数据引导表达

4. 情感与语气检查：

   • 润色前："考虑到..." → 润色后："鉴于..."（更正式）
   • 润色前："不要..." → 润色后："不必..."（更委婉）

5. 节奏控制检查：

   • 通过逗号和分号分句，营造分析性停顿
   • 使用短句，保持节奏流畅

润色前后的关键差异：

• 润色前：口语化较多，缺少专业术语和特色比喻
• 润色后：专业化表达，使用"资金"比喻，数据更精确，语气更中性谨慎