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当用户提到“@泡沫龙头”“@泡沫参与”“@流动性龙头”“@热钱龙头”“没赚到泡沫的钱”“想参与AI/科技革命泡沫但要有纪律”等场景时触发。本技能用于在技术革命与主题泡沫中筛选真正的龙头而非杂毛，给出独立于核心仓的参与框架：阶段门、候选池预筛、龙头评分、买入/加仓/减仓/卖出规则与 Kill-Switch。适用于筛选一组候选标的、评估单个热门股是否属于泡沫龙头、或为泡沫参与单独设计仓位纪律；不适用于长期核心仓估值、护城河深度研究或纯基本面价值投资。
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基于 SOC 职业分类
贝叶斯 Lollapalooza 投资追踪器。当用户提到"@贝叶斯 [公司]""贝叶斯追踪""持续跟踪某个标的""用贝叶斯更新概率""多因子共振概率跟踪"时触发本技能。本技能能够设定、更新、查看多个投资标的的贝叶斯后验概率，七个维度（价格、基本面、新闻、宏观、技术面、行业格局、外生冲击）的信号综合驱动，突破临界点时主动提醒。
乱世投资策略——AI革命与地缘裂变时代的全球配置筛选与检验框架。当用户提到"@乱世""@策略""投资筛选""检验标的""当前环境该不该买""乱世怎么配置""地缘风险下的投资"时触发本技能。综合周金涛周期框架、佩雷丝技术革命理论、李蓓宏观对冲体系、王川指数型投资理念、达利欧债务周期、反向策略六大框架。
董德志（国信证券宏观与固收首席分析师）的债券投资分析框架。 核心工具：「货币+信用」风火轮（四象限判断债市牛熊）、「名义增速定利率」、利率箱体理论、多资产交叉验证。 当用户提到「@债券大师」「@董德志」「@固收」「@利率研判」「@风火轮」「@债市判断」「@信用利差」时触发本技能。 适用场景：中国债市趋势研判、利率中枢定位、信用债策略、大类资产配置。
专门用于监测潜在“日本雷曼时刻”核心指标的技能，包含国债收益率、汇率、油价和通胀数据。当用户提到“@日本雷曼”、“@日债跟踪”、“监测日本危机”等指令时触发。
龙头加减仓 v3.1 回测修订版。用于按“趋势龙头 + 12%浮盈加仓 + 成交量确认 + ATR波动防御 + LIFO止损 + MA60豁免衰减”生成买入、加仓、减仓、清仓信号。用户提到“@龙头加减仓”“@龙头体系”“@加减仓”“龙头理智加减仓”“运行龙头策略”“检查加仓/减仓信号”“每日龙头策略提醒”时使用。
牛散市场信号识别框架。用于从冲击成本、主动/被动成交、消息面预期管理、缩量底部、高位放量、筹码交换等角度识别大资金可能的吸筹、拉升、出货、下跌阶段。当用户提到“@牛散”“@牛散信号”“@消息面”“@缩量底”“@高位放量”“@冲击成本”“@主力信号”“利空底部”“消息面收割”“辨别市场利空和底部”等指令时触发。
| name | bubble-leader-participation |
| description | 当用户提到“@泡沫龙头”“@泡沫参与”“@流动性龙头”“@热钱龙头”“没赚到泡沫的钱”“想参与AI/科技革命泡沫但要有纪律”等场景时触发。本技能用于在技术革命与主题泡沫中筛选真正的龙头而非杂毛，给出独立于核心仓的参与框架：阶段门、候选池预筛、龙头评分、买入/加仓/减仓/卖出规则与 Kill-Switch。适用于筛选一组候选标的、评估单个热门股是否属于泡沫龙头、或为泡沫参与单独设计仓位纪律；不适用于长期核心仓估值、护城河深度研究或纯基本面价值投资。 |
本技能是技术革命体系里的 B类收益系统：赚泡沫龙头的流动性扩散钱，不把它误判成核心仓的长期复利钱。
它与 OpportunityRadar 的“小拐点卫星仓”不同，也与 KellMomentum 的纯价格动量不同。这里追的是“叙事最强 + 资金最强 + 结构最强”的龙头，只吃中段，不赌底部，也不恋战末端。
@分析、@估值、@护城河。@机会。@动量。@金丝雀 或宏观模块。总仓位 <= 10%。只有当主题广度和市场环境同时强势，才允许放宽到 15%。<= 3%；只有 A档 龙头且已经走出一次成功加仓，才允许放宽到 4%-5%。禁止杠杆、禁止摊平亏损、禁止无止损参与。1周内变现 的龙头，不碰成交稀薄的杂毛。yfinance/akshare；主题和催化判断需要补新闻与公告。先判断当前是不是“适合参与泡沫龙头”的阶段，而不是见强就追。
50日均线 上方。20日均线 最好高于 50日均线。3个 标的同时站上 20日均线，且距近 63日高点 不远。阶段门不过，不做买入设计，只保留排序和观察名单。
如果用户已经给了候选列表，直接用这些标的。若只给了主题而未给名单：
5-12 个最液态、最有代表性的候选。先运行本技能自带脚本，对候选池做 quant_score / 70 的定量预筛：
python skills/bubble-leader-participation/scripts/screen_bubble_leaders.py NVDA PLTR ARM TSM --benchmark QQQ
如果 python 不可用，改用项目内可用解释器，例如：
& ".\.venv-1\Scripts\python.exe" "skills/bubble-leader-participation/scripts/screen_bubble_leaders.py" NVDA PLTR ARM TSM --benchmark QQQ
脚本负责的维度：
详细评分细则见 scoring-model.md。
量化结果只负责筛掉弱票，不负责确认“真龙头”。必须再加 manual_score / 30：
叙事纯度：这家公司是不是该主题最直接、最纯的受益者？共识地位：市场和资金是不是把它视作第一反应龙头？催化清晰度：是不是有能持续强化叙事的产品、订单、财报、政策或事件？以下任一条触发，直接降为“观察”或“回避”：
50日均线 且宽基风险同步恶化。A档 (80-100)：真龙头候选。允许设计买入计划。B档 (70-79)：强势跟随者。只在理想位置轻仓试探。C档 (60-69)：观察名单。只能等更好的结构。D档 (<60)：杂毛或弱跟随。不给买入建议。quant_score 排名。manual_score。买入、加仓、止损、止盈与撤退规则见 execution-rules.md。
执行时必须把动作写成“条件 -> 动作 -> 失效条件”的卡片。例如：
- 条件：A档龙头，首次放量突破 3个月平台，成交量 >= 50日均量 1.8倍，收盘接近日内高点
- 动作：买入计划仓位的 1/3
- 失效条件：收盘跌破突破K线低点，或买入后10个交易日内无跟进
# 泡沫龙头参与报告 — [主题/标的] [YYYY-MM-DD]
## 1. 核心结论
- 当前阶段：[可参与 / 只观察 / 回避]
- 最强龙头：[ticker]
- 操作建议：[买入 / 等回撤 / 持有 / 减仓 / 回避]
## 2. 候选池排名
| 排名 | 标的 | quant_score | manual_score | total_score | 定位 |
|------|------|-------------|--------------|-------------|------|
| 1 | XXX | 58/70 | 24/30 | 82/100 | 真龙头 |
## 3. 阶段门与 Kill-Switch
- 阶段门：[通过/不通过]
- Kill-Switch：[无 / 具体风险]
## 4. 交易动作卡
- 首笔：
- 加仓：
- 止损：
- 止盈：
- 全退条件：
## 5. 数据来源
- 价格/成交量：
- 财务：
- 新闻/公告：
- 抓取日期：
@分析 / @估值 做核心仓评估。@机会。@动量。