| name | astock-quant-analyzer |
| description | A股个股量化分析技能——基于"双引擎四层"融合模型(基本面多因子60% + 量价关系25% + 风险控制15%),对A股个股进行系统化量化评分与投资评级。当用户提到分析A股股票、个股量化分析、股票投资评级、买卖时机判断、量价分析、基本面选股、多因子评分,或要求用融合模型/量化模型分析某只股票时,务必使用此技能。即使未明确提及"量化",只要用户想分析某只A股个股的投资价值,也应触发此技能。 |
A股个股量化分析技能
核心理念
基本面决定"买什么",量价关系决定"什么时候买/卖",风险控制保障"安全底线",板块与消息面决定"催化因素"。
本技能融合头部量化机构(幻方、九坤、明汯、衍复等)的公开方法论,构建"双引擎四层"量化分析框架,对A股个股进行全方位量化评分,输出投资评级、买卖时机和仓位建议。
模型架构
综合得分 = 基本面得分 x 60% + 量价得分 x 25% + 风险得分 x 15%
板块分析与消息面分析作为独立维度,影响基本面评分中的情绪因子(F5)和另类数据因子(F8),并为操作建议提供催化因素判断。
第一层:数据输入
- 基本面引擎:财报数据、估值指标、行业数据、情绪数据、另类数据
- 量价引擎:行情数据、成交量、资金流向、技术指标(MA/MACD/RSI/ATR/ADX/OBV)
- 板块引擎:所属行业板块、概念板块、板块近期表现与政策动向
- 消息引擎:重大公告、行业政策、管理层变动、产品/订单、诉讼处罚
第二层:评分引擎
- 基本面八因子(60%):价值(F1)15%、成长(F2)15%、质量(F3)15%、动量(F4)10%、情绪(F5)10%、资金流(F6)10%、ESG(F7)10%、另类数据(F8)15%
- 量价六维度(25%):趋势状态(V1)25%、量价配合度(V2)20%、关键位置(V3)20%、主力行为(V4)15%、波动率(V5)10%、多周期共振(V6)10%
第三层:风险控制
- 风险四维度(15%):估值风险(R1)25%、流动性风险(R2)25%、下行风险(R3)25%、集中度风险(R4)25%
- 信号冲突检测 + 风险预警
第四层:综合决策
- 投资评级(强烈推荐/推荐/中性/谨慎/回避)
- 买卖时机矩阵 + 仓位管理建议
- 板块催化因素 + 消息面影响评估
分析流程(六步法)
Step 1:数据采集
通过WebSearch搜索目标股票的最新数据,需覆盖:
基本面数据:最新财报(营收、净利润、ROE、毛利率、自由现金流、负债率)、估值指标(PE/PB/PS/PEG/股息率)、行业数据、情绪数据、另类数据
量价数据:当前股价、52周高低点、市值、均线排列(MA5/MA20/MA60)、ADX、成交量/成交额/换手率/量比、资金流向、波动率、最大回撤
板块数据:所属行业板块(申万一级行业分类)、所属概念板块(如低空经济、AI、机器人、新能源车、华为概念等)、各板块近1个月表现、板块内个股对比排名
消息面数据:近3个月重大公告(定增、回购、减持、并购、业绩预告)、行业政策变化(国家/地方政策)、管理层变动、诉讼/处罚、产品发布/订单签约、机构调研记录
搜索策略:将多个搜索需求合并为2-3次搜索,例如:
- "{股票名} {股票代码} 2025年报 2026一季报 营收 净利润 ROE PE"
- "{股票名} 股价 主力资金 均线 技术指标 2026"
- "{股票名} 所属板块 概念 最新消息 公告 2026"
Step 2:基本面八因子评分
对每个因子按0-10分制评分:
| 因子 | 9-10分 | 7-8分 | 5-6分 | 1-4分 |
|---|
| F1价值 | EP>8%或PB<1.5或股息率>4% | EP 5-8% | EP 2-5% | EP<2% |
| F2成长 | 营收+利润增速均>20% | >10% | >0% | 负增长 |
| F3质量 | ROE>15%+毛利率>30%+FCF为正 | ROE>10% | ROE>5% | ROE<5% |
| F4动量 | 多周期动量共振向上 | 中长周期向上 | 震荡 | 多周期向下 |
| F5情绪 | 舆情正面+分析师上调+板块利好 | 偏正面 | 中性 | 负面 |
| F6资金流 | 主力持续净流入+北向增持 | 偏正面 | 中性 | 持续流出 |
| F7 ESG | AA以上 | A | BBB | BB以下 |
| F8另类 | 多维度正面信号+消息面催化 | 部分正面 | 中性 | 负面 |
注意:F5情绪因子和F8另类数据因子的评分需结合Step 5板块分析和Step 6消息面分析的结果进行调整。
计算:基本面得分 = Sum(Fi x Wi),确定评级(A+/A/B+/B/C/D)。
行业调整:科技股/游戏股等成长型行业,估值容忍度可适当提高(PE可上浮30%)。
Step 3:量价六维度评分
| 维度 | 9-10分 | 7-8分 | 5-6分 | 1-4分 |
|---|
| V1趋势 | 多头排列+ADX>25 | 多头排列 | 震荡 | 空头排列 |
| V2量价配合 | 配合度>80% | 60-80% | 40-60% | <40% |
| V3关键位置 | 放量突破+量比>1.5 | 温和突破 | 位置中性 | 破位下跌 |
| V4主力行为 | 吸筹/控盘+资金流入 | 偏正面 | 中性 | 主力派发 |
| V5波动率 | 低波动+趋势稳定 | 波动适中 | 波动偏高 | 极端波动 |
| V6多周期 | 三周期共振 | 两周期间一致 | 单周期信号 | 多周期矛盾 |
量价信号加减分:
- 健康信号:价涨量增(+2)、巨量突破(+2)、地量后放量(+3)、缩量洗盘后再放量(+2)、多周期多头(+2)
- 危险信号:价涨量缩(-2)、下跌放量(-3)、高位滞涨放量(-3)、顶背离(-3)、多周期空头(-2)
计算:量价得分 = Sum(Vi x Wi) + 信号加减分,识别量价阶段(底部/上升/顶部/下降)。
Step 4:风险评估与冲突检测
风险四维度评分(越高越安全):
| 维度 | 9-10分 | 7-8分 | 5-6分 | 1-4分 |
|---|
| R1估值 | 低于历史30分位 | 30-50分位 | 50-70分位 | >70分位 |
| R2流动性 | 日均成交额>1亿+换手率>0.5% | >5000万 | >2000万 | <2000万 |
| R3下行 | 最大回撤<10% | <20% | <30% | >30% |
| R4集中度 | 分散度高+无极端暴露 | 适度集中 | 单一行业>40% | 极端集中 |
信号冲突检测(关键步骤):
| 冲突类型 | 条件 | 处理规则 |
|---|
| 基本面强+量价弱 | 基本面>=7.0 且 量价<=4.0 | 以基本面为准,等待量价改善;仓位上限50% |
| 基本面弱+量价强 | 基本面<=4.0 且 量价>=7.0 | 警惕垃圾股反弹;仓位上限20%,严格止损 |
| 双弱 | 基本面<=4.0 且 量价<=4.0 | 回避,不参与 |
| 双强 | 基本面>=7.0 且 量价>=7.0 | 最佳机会,可满仓参与 |
Step 5:行业板块与概念板块分析(新增)
这是理解个股"所处环境"的关键步骤。A股个股的涨跌往往与所属板块高度联动,板块分析能帮助判断个股是"板块普涨带动"还是"个股独立行情"。
5.1 行业板块分析
搜索并分析以下内容:
| 分析项 | 具体内容 |
|---|
| 所属行业 | 申万一级行业分类(如电子、计算机、医药生物等) |
| 行业景气度 | 行业近1年增速、政策支持力度、景气周期位置(上升/顶部/下降/底部) |
| 行业估值 | 行业整体PE/PB中位数,与历史分位对比 |
| 行业排名 | 个股在行业内的营收/利润/市值排名 |
| 行业龙头对比 | 与行业龙头(TOP3)的估值、增速、盈利能力对比 |
5.2 概念板块分析
搜索并分析个股所属的所有概念板块:
| 分析项 | 具体内容 |
|---|
| 概念板块列表 | 列出所有关联概念(如AI、低空经济、华为概念、机器人等) |
| 核心概念强度 | 每个概念与公司业务的关联度(核心/一般/蹭概念) |
| 概念热度 | 概念板块近1个月涨幅、资金流入、市场关注度 |
| 概念持续性 | 概念是短期炒作还是有长期政策/业绩支撑 |
| 概念龙头对比 | 个股在概念板块中的地位(龙头/跟随/边缘) |
5.3 板块评分与影响
板块景气度评分(0-10分):
- 行业处于上升周期+政策强力支持 → 9-10分
- 行业稳定增长 → 7-8分
- 行业成熟/增速放缓 → 5-6分
- 行业衰退/政策打压 → 1-4分
概念热度评分(0-10分):
- 多个核心概念+高热度+有持续性 → 9-10分
- 1-2个核心概念+中等热度 → 7-8分
- 概念关联度一般 → 5-6分
- 纯蹭概念+短期炒作 → 1-4分
板块分析对评分的影响:
- 板块景气度影响F2成长因子和F5情绪因子评分
- 概念热度影响F5情绪因子和F8另类数据因子评分
- 如果个股是板块龙头,可在综合得分基础上加0.5分(上限10分)
- 如果个股纯蹭概念且无业绩支撑,F5情绪因子评分上限为5分
Step 6:消息面分析(新增)
消息面是A股短期波动的重要驱动因素。系统化梳理消息面,区分"实质性利好/利空"与"情绪性炒作"。
6.1 消息面分类梳理
搜索近3个月的消息,按以下分类整理:
| 消息类型 | 具体内容 | 影响方向 | 影响持续性 |
|---|
| 业绩相关 | 业绩预告/快报、年报/季报、业绩超预期/低于预期 | 利好/利空 | 长期 |
| 资本运作 | 定增、回购、减持、股权激励、并购重组 | 视情况 | 中期 |
| 产品/业务 | 新产品发布、重大订单签约、业务拓展、合作框架 | 利好 | 中期 |
| 政策相关 | 行业政策(国家/地方)、监管变化、税收优惠 | 利好/利空 | 中长期 |
| 管理层 | 高管变动、股权变更、实控人变更 | 视情况 | 中期 |
| 风险事件 | 诉讼、处罚、监管函、财务造假质疑、安全事故 | 利空 | 短期至长期 |
| 机构动向 | 机构调研、券商研报、分析师评级变化 | 利好/利空 | 短期 |
| 市场热点 | 概念炒作、板块轮动、市场情绪变化 | 视情况 | 短期 |
6.2 消息面综合评估
消息面影响评分(0-10分):
| 评分 | 标准 |
|---|
| 9-10分 | 多条实质性利好叠加(业绩超预期+回购+政策支持),催化效应极强 |
| 7-8分 | 有1-2条实质性利好,消息面整体偏正面 |
| 5-6分 | 消息面中性,无明显利好或利空 |
| 3-4分 | 存在利空消息(减持、业绩下滑、诉讼等),需警惕 |
| 1-2分 | 重大利空(财务造假、监管处罚、实控人风险等),强烈回避 |
消息面分析对评分的影响:
- 消息面影响评分直接影响F5情绪因子评分
- 重大利好消息可提升F8另类数据因子评分
- 重大利空消息需在风险提示中重点标注
- 消息面分析结果纳入操作建议中的"催化因素"判断
6.3 消息面与量价验证
将消息面与量价表现交叉验证,判断消息是否已被市场充分定价:
| 消息面 | 量价表现 | 判断 |
|---|
| 利好 | 放量上涨 | 消息驱动上涨,趋势可能延续 |
| 利好 | 缩量/不涨 | 利好已充分定价("买预期卖事实"),谨慎追高 |
| 利空 | 放量下跌 | 消息驱动下跌,可能继续探底 |
| 利空 | 不跌/缩量 | 利空已充分定价("利空出尽"),可能是底部信号 |
Step 7:综合决策与输出
计算综合得分:综合得分 = 基本面x60% + 量价x25% + 风险x15%
投资评级:
| 综合得分 | 评级 | 操作 | 建议仓位 |
|---|
| 8.5-10.0 | 强烈推荐 | 积极买入 | 80-100% |
| 7.0-8.4 | 推荐 | 逢低买入 | 60-80% |
| 5.5-6.9 | 中性 | 观望等待 | 20-40% |
| 4.0-5.4 | 谨慎 | 回避 | 0-20% |
| <4.0 | 回避 | 不参与 | 0% |
动态权重调整(根据市场环境):
- 牛市:基本面50% + 量价35% + 风险15%
- 震荡市(默认):基本面60% + 量价25% + 风险15%
- 熊市:基本面70% + 量价15% + 风险15%
- 极端行情:基本面40% + 量价10% + 风险50%
个股特征调整:
- 大盘蓝筹(>1000亿):基本面+5%,量价-5%
- 中小盘(<200亿):量价+5%,风险+5%,基本面-10%
- 高波动(年化>40%):风险+10%,基本面-10%
- ST/退市风险:一票否决
经典框架适配(根据评分结果自动匹配):
- 价值选股模型:F1>=8.0 且 F3>=7.0
- 困境反转模型:F2边际改善 且 综合得分5.0-6.5
- 成长股PEG模型:F2>=8.0 且 F8>=7.0
- 动量趋势模型:V1>=8.0 且 V6>=7.0
输出格式
严格按照以下Markdown模板输出分析报告,包含十大章节:
一、基本信息(股价、市值、所属行业、所属概念板块、52周区间)
二、行业板块与概念板块分析(行业景气度、概念热度、板块排名、龙头对比)
三、消息面分析(近3个月消息梳理、消息面影响评分、消息与量价验证)
四、基本面评分(八因子评分表 + 评级 + 亮点 + 风险点)
五、量价评分(六维度评分表 + 健康信号 + 危险信号 + 量价阶段)
六、风险评估(四维度评分表 + 风险预警级别 + 信号冲突检测)
七、综合决策(综合得分 + 投资评级 + 适配框架 + 冲突检测 + 风险预警)
八、操作建议(买入时机 + 卖出时机 + 建议仓位 + 止损位 + 目标价位 + 催化因素)
九、关键监控指标(指标/当前值/预警阈值/复核频率)
十、风险提示
报告末尾必须包含免责声明:本报告基于公开信息整理,不构成投资建议。
核心原则
- 基本面是根基:永远不要因为量价信号好而买入基本面极差的股票
- 量价是放大器:基本面好+量价好=最佳机会;基本面差+量价好=陷阱
- 风险是底线:风险预警达警告或危险时,优先考虑风险而非收益
- 板块是环境:个股涨跌与板块高度联动,板块分析帮助判断个股行情性质
- 消息是催化:区分实质性利好/利空与情绪性炒作,消息面与量价交叉验证
- 没有万能模型:结合行业特征灵活调整,不机械套用评分标准
- 数据驱动:每个评分必须有具体数据支撑,避免主观臆断