a-share-index-analysis

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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"

# 主要指数实时行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code SH000001,SZ399001,SZ399006,SH000300,SH000905,SH000852

# 指数K线（近60个交易日）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code SH000001 --freq daily --start [60日前日期]

# 大盘资金流向
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

1. 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
2. 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
3. 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）
4. 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
5. 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
6. 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

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

python scripts/run_skill.py --input data.json