build-b6-limitup-pool-production

name	build-b6-limitup-pool-production
description	当需要读取涨停池动态管理（B6）的生产结果时，使用此 skill。该 skill 读取已生成的 Parquet 涨停池历史，不重复执行重计算流程。
tags	["quant","build","production","monitor","limit-up"]

涨停池动态管理生产结果（B6）

工具定位

• 工具类型：结果型 BUILD
• 服务对象：盘后复盘 agent / 连板情绪 Alpha（如 A3）/ 人工复盘
• 是否可被 Alpha 调用：是

结果文件

• 文件路径：database.parquet
• 数据格式：Parquet
• 更新频率：每日收盘后，由开发产物 maintain_daily() 生成并 save_parquet() 追加
• 生成任务：python build-b6-limitup-pool/开发产物/scripts/build.py --mode daily --date <交易日>
• 历史回填：--mode backfill --start <起> --end <止>

注：database.parquet 由生产任务在 PandaData 配额可用时生成；本仓库不内置合成数据， 避免把来源不明的数据当作生产结果（见 BUILD开发与生产规则V2.md §1、§14）。 随包样例溯源：当前随包 database.parquet 为真实 PandaData 复盘样例，覆盖 2026-06-18 ~ 2026-06-24 （data_version=pandadata-limitup-pool-v1），由 maintain_daily 真实抓取生成、可用 --mode backfill 全量重建，非测试桩/合成数据。

主键

• trade_date
• build_id
• target_id
• result_type

字段说明

字段	类型	说明
trade_date	string	结果所属交易日（YYYY-MM-DD）
build_id	string	B6
build_name	string	涨停池动态管理
target_id / ts_code	string	股票代码
result_type	string	limitup_pool（个股行）/ limitup_sentiment（每日 1 行 MARKET 情绪面）
result_value	string	板级标签：首板 / N连板 / 炸板未封；MARKET 行为 N涨停/M板
name / board_type	string	名称 / 板块（沪主板·深主板·创业板·科创板·北交所）
board_label	string	同 result_value
limit_up_streak / prev_streak	int	今/昨连板数
is_first_board	bool	是否首板
pool_status	string	晋级 / 维持 / 新晋首板 / 断板后重启 / 炸板出局 / 摸板未遂
seal_quality	string	一字板 / 稳封 / 炸N次回封 / 炸板未封
special_pattern	string	地天板 / 天地板 / 一字板 / 秒板 / 炸板未封 / 烂板 / 反复板 / 实封
lead_concept	string	代表题材（所属概念中当日涨停家数最多者）
concept_board_count	int	代表题材当日涨停家数（梯队厚度）
is_concept_leader	bool	是否代表题材内连板最高（题材龙头）
concepts	string(json)	该票 PIT 后所属全部概念列表
blow_up_count / reseal_count	int	炸板次数 / 回封次数
first_seal_time / final_seal_time	string	首封 / 最终回封时刻（HH:MM；日线代理时空）
is_one_word / is_limit_up_close / touched_limit	bool	一字板 / 涨停收盘 / 盘中摸板
pct_chg / close / open / high / low / amount / eff_limit_up	float	行情
seal_metric_source	string	minute（分钟精确）/ daily_proxy（日线代理）
result_json	string	全状态 JSON（合法可解析）；MARKET 行存情绪面 dict（炸板率/最高板/分层晋级率/赚钱效应）
data_version / update_time

MARKET 行：每个交易日额外一行 target_id=MARKET / result_type=limitup_sentiment， result_json 含 n_limit_up / market_blow_rate / max_height / promote_rate_by_tier（分层晋级率）/ prev_limitup_premium（昨涨停今溢价=赚钱效应）。

读取规则

import pandas as pd, json
df = pd.read_parquet("build-b6-limitup-pool/生产产物/database.parquet")
day = df[df["trade_date"] == df["trade_date"].max()]            # 默认取最新交易日
stocks = day[day["result_type"] == "limitup_pool"]             # 个股池
sentiment = json.loads(day[day["result_type"] == "limitup_sentiment"].iloc[0]["result_json"])
stocks.sort_values("limit_up_streak", ascending=False)         # 连板梯队
stocks[stocks["blow_up_count"] > 0]                            # 今日炸板
stocks.groupby("lead_concept")["concept_board_count"].max()    # 题材梯队厚度
sentiment["promote_rate_by_tier"], sentiment["prev_limitup_premium"]  # 情绪面

agent 按 result_type 先拆个股/情绪面，再按 trade_date / ts_code / pool_status / limit_up_streak / lead_concept / special_pattern 查询。 读取后展示可调用开发产物 render.render_markdown / render_html.render_html。 回答里需注明 seal_metric_source 以说明炸板/回封精度。

禁止行为

• 不允许多人查询时重复触发重计算（重算走开发产物 maintain_daily）。
• 不允许手工修改 Parquet 结果。
• 生产结果异常时必须提示数据日期和异常原因（如分钟降级、当日无涨停）。