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股票研究组，提供业绩监控（预期对比）、券商研报搜索与解析（Gemini 提取观点）、券商月度金股统计、机构调研检索、资产负债表查询与分析、主营业务构成分析、技术面因子、神奇九转
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A股主题跟踪 — 从韭菜公社抓取市场热点、产业链、异动板块、最新段子，AI 结构化提取后进行多维分析。
Backtest crypto and traditional trading strategies against historical data. Calculates performance metrics (Sharpe, Sortino, max drawdown), generates equity curves, and optimizes strategy parameters. Use when user wants to test a trading strategy, validate signals, or compare approaches. Trigger with phrases like "backtest strategy", "test trading strategy", "historical performance", "simulate trades", "optimize parameters", or "validate signals".
A self-evolution engine for AI agents. Analyzes runtime history to identify improvements and applies protocol-constrained evolution.
通过 Tushare Pro MCP 获取中国金融市场数据。覆盖 A股/港股/美股/基金/期货/债券/宏观 共 158+ 个接口。当需要股价、财务、指数、宏观数据时，使用 tushare_* MCP tool 而非 Python 脚本。
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| name | stock-research-group |
| description | 股票研究组，提供业绩监控（预期对比）、券商研报搜索与解析（Gemini 提取观点）、券商月度金股统计、机构调研检索、资产负债表查询与分析、主营业务构成分析、技术面因子、神奇九转 |
| triggers | ["A股","沪深","科创板","创业板","券商研报","机构调研","资产负债表","主营业务","技术面因子","技术分析","神奇九转","九转序列","抄底","逃顶"] |
股票研究工具集：业绩预期对比告警、券商研报搜索下载与 AI 解析、券商月度金股统计、机构调研检索、资产负债表查询与分析。
| 接口 | 说明 | 拉取方式 |
|---|---|---|
forecast_vip | 业绩预告 | period 按报告期全量 |
express_vip | 业绩快报 | period 按报告期全量 |
income_vip | 正式业绩 | period 按报告期全量 |
report_rc | 券商盈利预测 | start_date + end_date 按日期范围（支持分页） |
ingest.py 根据当前日期自动计算 period，无需手动指定：
| 时间窗口 | 自动拉取的 period | 说明 |
|---|---|---|
| 1月1日 - 4月30日 | 上年1231 + 当年0331 | 年报 + Q1 披露季 |
| 5月1日 - 8月31日 | 当年0630 | 中报披露季 |
| 9月1日 - 10月31日 | 当年0930 | Q3 披露季 |
| 11月1日 - 12月31日 | 当年1231 | 年报预披露期 |
示例：2026年2月3日自动拉取 20251231 + 20260331
| 域 | 模块 | 关键词 | 说明 | 参考文档 |
|---|---|---|---|---|
| 财务分析 | 业绩监控 | 业绩预告/快报/超预期/符合预期 | 实际业绩 vs 券商预测，生成告警 | modules/fundamental/earnings.md |
| 财务分析 | 资产负债表 | 资产负债表/资产 | 拉取查询资产负债表数据 | modules/fundamental/balancesheet.md |
| 财务分析 | 财务指标 | 财务指标/ROE/ROA | 拉取查询财务指标数据 | modules/fundamental/fina_indicator.md |
| 财务分析 | 现金流量表 | 现金流量表/现金流 | 拉取查询现金流量表数据 | modules/fundamental/cashflow.md |
| 财务分析 | 主营业务构成 | 主营业务/产品构成/地区构成 | 按产品/地区/行业拆分主营收入 | modules/fundamental/fina_mainbz.md |
| 通用数据 | 券商研报 | 研报/解析/PDF | 搜索下载+Gemini提取观点 | modules/data/research_report.md |
| 通用数据 | 券商金股 | 金股/月度金股 | 拉取统计券商月度金股 | modules/data/broker_recommend.md |
| 通用数据 | 机构调研 | 机构调研/调研 | 按公司/机构/人员检索调研 | modules/data/stk_surv.md |
| 技术分析 | 技术面因子 | 技术面因子/MACD/KDJ/RSI/布林带/均线 | 日频261维因子，含前复权/后复权/不复权 | modules/technical/stk_factor_pro.md |
| 技术分析 | 神奇九转 | 神奇九转/九转序列/抄底/逃顶 | TD序列反转信号，日线+60min | modules/technical/stk_nineturn.md |
| 舆情分析 | — | 新闻/舆情/股吧 | TODO | modules/sentiment/_index.md |
full_sync.py 一次性拉取所有数据源并更新数据库。Period 自动计算，日志保存到 logs/full_sync_YYYYMMDD_HHMMSS.log。
cd stock-research-group
# 执行全量刷新（自动计算 period）
python full_sync.py
# 指定基准日期
python full_sync.py --date 20260208
# 预览步骤（不执行）
python full_sync.py --dry-run
步骤由 sync_registry.json 注册表驱动，新增模块只需在注册表追加条目，设 enabled: false 可跳过。
单步失败不阻塞后续执行，末尾输出汇总（成功/失败数、耗时）。VIP 步骤需 5000 积分。
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