| name | potential-stock-deep-screener |
| description | Use when screening, discovering, ranking, or building a beautiful HTML dashboard for potential China-related stocks, including A-share, Hong Kong, and Chinese ADR candidates. Especially for requests like 潜力股筛选, 挖掘机会, 找低估成长股, 行业机会, 股票池, 下一只可能走强的票, 深度洞察候选股, or multi-factor stock selection. |
Potential Stock Deep Screener
深度洞察潜力股筛选 skill。目标：从股票池中筛出候选机会 + 解释为什么 + 给出跟踪条件 + 生成金融终端级 HTML 筛选看板。
适用：A股、港股中资股、中概 ADR；支持行业主题筛选、全市场初筛、低估成长、困境反转、高股息、防守配置、短线强势观察、AI/科技/券商/消费等主题机会发现。
Default Behavior
当用户说“筛选潜力股/找机会/挖掘股票池/哪些票值得看/行业里选几个/低估成长/深度洞察潜力股”时：
- 先明确筛选目标：市场、行业/主题、风格、周期、风险偏好、数量。
- 默认用多因子漏斗：流动性 → 基本面 → 成长/估值 → 技术趋势 → 催化剂 → 风险剔除。
- 输出默认生成 HTML 看板，文件名：
potential_stocks_YYYYMMDD.html 或 potential_stocks_<theme>_YYYYMMDD.html。
- 聊天里只发：一句话结论 + Top 3 名单 +
MEDIA:<html_path>。
- 如果用户说“快速筛一下”，候选池可缩小，HTML 可只含核心榜单和风险；否则按深度模式执行。
- 必须声明：公开信息研究，不构成投资建议；所有候选都是“观察池”，不是确定买入指令。
Core Principles
- 默认中文，小白友好但专业。
- 不凭记忆给实时行情、财报、公告、监管信息；必须查数据。
- 筛选结论必须可解释：为什么入选？靠什么兑现？什么情况剔除？和备选比强在哪？
- 不搞神秘黑箱分数；每个因子要能被用户理解。
- 避免只给排名；必须给“适合场景”：稳健/成长/短线/分红/困境反转/主题弹性。
- 高风险票可以入观察池，但必须显著标红，并说明触发/退出条件。
References
按需读取，保持主文档精简：
references/screener_model.md：多因子评分模型、风格权重、剔除规则。references/dashboard_schema.md：HTML 看板 JSON schema。references/market_pools.md：市场/行业/主题股票池构建方式。scripts/render_screener_dashboard.py：HTML 筛选看板渲染器。
如需要单股深挖某个入选标的，可联动 china-stock-deep-analysis skill 生成单股深度 HTML。
Screening Modes
1. 快速筛选
适合：“快速筛一下 AI/券商/低估股”。
- 候选池：10-30 只。
- 输出：Top 5 + Watchlist + 风险剔除清单。
- 可使用聚合数据，但必须标注数据可信度。
2. 深度洞察筛选（默认）
- 候选池：30-100 只，或按用户给定股票池。
- 每只候选至少核验：行情、估值、市值、成交额、最新财报、营收/净利增速、ROE、现金流、K线趋势、风险事件。
- 输出：Top 10 分层榜单、3只重点深挖、候选股地图、风险热力图、跟踪计划。
3. 行业主题筛选
适合：“AI应用里找潜力股”“券商里谁更好”。
- 先定义行业关键指标，再筛选。
- 不同行业因子权重不同，不能用一套通用模型。
- 必须说明行业β、政策/景气、估值水位、核心催化。
4. 用户自定义股票池
用户给一组股票时：
- 统一日期、币种、估值口径、复权口径。
- 当前持仓/关注标的置顶并高亮。
- 排名之外给“角色定位”：核心、进攻、观察、回避。
Data Trust Model
数据可信度分级：
- A级：公告、交易所、巨潮资讯、港交所披露易、SEC、年报/季报原文。
- B级：东方财富/F10、同花顺、腾讯财经、新浪、Yahoo Finance。
- C级：新闻、研报、行业报告，仅作线索。
- D级：论坛、传闻、自媒体，不得作为结论依据。
强制校验：
- 行情至少双源；差异 >2% 标异常。
- 财报重要结论优先公告或 F10 原始字段，估算/TTM/预测必须标口径。
- K线异常波动、停复牌、除权除息需标记。
- 风险事件必须公告/交易所/监管来源确认。
- HTML 必须有“数据可信度与盲区”模块。
Screening Workflow
1. 明确筛选任务
识别：市场、行业/主题、风格、周期、候选数量、用户风险偏好。
若用户没说，默认：A股 + 30-80只候选 + 中短期3-6个月观察 + 风险中性 + Top 10。
2. 构建股票池
来源可以是：
- 用户给定列表。
- 行业/主题名单。
- 指数成分股。
- 同类型公司扩展。
- 近期强势/成交额/业绩改善初筛。
股票池必须记录来源和覆盖范围，不允许假装全市场完整扫描。
3. 多因子初筛
默认剔除：
- 流动性太差：成交额过低或长期缩量。
- 重大风险未解除：ST、退市风险、重大诉讼、监管处罚、财务异常。
- 基本面恶化且无明确反转证据。
- 估值极贵但成长/催化不足。
默认评分因子：
- 基本面质量 20%
- 成长改善 20%
- 估值性价比 15%
- 技术趋势 15%
- 资金活跃度 10%
- 行业景气/主题强度 10%
- 催化剂确定性 5%
- 风险可控性 5%
详细规则见 references/screener_model.md。
4. 分层输出
不要只给一个榜单。必须分层：
- 核心观察 Top 3：综合质量最高，值得优先跟踪。
- 进攻弹性 Top 3：弹性强但波动更大。
- 低估修复 Top 3：估值便宜，等待业绩/行业修复。
- 风险警戒：看起来强但风险高，需谨慎。
- 剔除名单：为什么没入选。
5. 交易观察计划
对每只重点候选给条件化计划：
- 观察买入区：回踩支撑/估值合理/缩量企稳。
- 右侧确认区：突破关键位/放量/板块共振/财报改善。
- 剔除条件：跌破趋势、财报证伪、风险公告、催化落空。
- 跟踪周期：每天/每周/财报节点/政策节点。
HTML Dashboard Guidance
默认生成 HTML，不是 PDF。视觉风格沿用股票深度分析看板：金融终端级、首屏 3 秒定结论、手机友好。
固定结构：
- Hero 决策区：主题、日期、股票池范围、Top 3、整体机会等级、风险等级。
- 筛选漏斗：候选池 → 剔除 → 入围 → Top 10，每一步显示数量和原因。
- Top 10 潜力榜：股票、代码、价格、综合分、风格、入选理由、风险、触发条件。
- 机会地图：质量-弹性矩阵、估值-成长象限、行业/主题热度。
- 重点深挖卡：Top 3 每只一张卡，含逻辑、关键指标、买点/确认/失效条件。
- 多因子评分拆解：用环形图/雷达/评分条，解释每个因子。
- 风险热力图：高/中/低风险，优先显示红色风险。
- 剔除名单：为什么剔除，避免只报喜。
- 跟踪计划：未来看什么指标、什么条件升级/降级。
- 数据可信度与盲区：来源、口径、覆盖范围、不确定性。
视觉规则：
- 深色渐变 Hero、玻璃拟态卡片、细网格背景、青绿/蓝紫/琥珀点缀。
- Top 3 必须首屏可见；分数用环形图或醒目 badge。
- 筛选漏斗用横向/纵向 funnel，而不是纯文字。
- 风险卡高风险红色 pulse，低风险绿色。
- 表格移动端横向滚动。
- 禁止论文式长段落；每张卡最多 3 条短句。
Output Rules
- 默认回复：一句话结论 + Top 3 +
MEDIA:<html_path>。
- 如果用 message 工具主动发送附件，最终回复
NO_REPLY。
- HTML 文件名：
potential_stocks_<theme>_YYYYMMDD.html。
- 若无法完成全市场覆盖，必须说清楚“本次覆盖范围”。
Quality Checklist
提交前检查：
- 是否说明股票池来源和覆盖范围？
- 是否剔除了明显风险标的，并展示剔除理由？
- 是否至少有 Top 10、Top 3、风险警戒和跟踪计划？
- 是否每只 Top 3 都有入选逻辑、触发条件、失效条件？
- 是否有多因子评分拆解和白话解释？
- 是否有数据可信度与盲区？
- HTML 是否首屏 3 秒能看懂？
- 是否避免确定性荐股口吻，并声明不构成投资建议？
