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A股新闻 OpenSearch 库的查询与分析技能。库内含四通道新闻数据（快讯 flash/新闻联播 cctv/公司公告 announcement/个股新闻 stock，2 万+ 文档持续增长），支持 BM25 关键词、 kNN 语义、hybrid 混合三种检索与聚合分析。当需要检索/统计/分析 A 股新闻舆情、公告、 个股消息面时使用。适用于任何智能体（Claude/Hermes 等）——本文档自包含。
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基于 SOC 职业分类
| name | news-opensearch |
| description | A股新闻 OpenSearch 库的查询与分析技能。库内含四通道新闻数据（快讯 flash/新闻联播 cctv/公司公告 announcement/个股新闻 stock，2 万+ 文档持续增长），支持 BM25 关键词、 kNN 语义、hybrid 混合三种检索与聚合分析。当需要检索/统计/分析 A 股新闻舆情、公告、 个股消息面时使用。适用于任何智能体（Claude/Hermes 等）——本文档自包含。 |
| 项 | 值 |
|---|---|
| 端点 | https://192.168.9.12:9200（自签证书，客户端需关闭证书校验） |
| 只读账号 | news_reader / 密码见部署方（建置见 docs/deploy/news-reader-account.md） |
| 读入口 | 统一用别名 news（物理索引按年 news-2026、news-2027…，别名聚合全部） |
| 查询向量服务 | Ollama http://192.168.9.12:11434（内网免鉴权），模型 bge-m3，1024 维 |
Python 连接示例：
from opensearchpy import OpenSearch
client = OpenSearch(
hosts=[{"host": "192.168.9.12", "port": 9200}],
http_auth=("news_reader", ",
use_ssl=True, verify_certs=False, ssl_show_warn=False,
)
若在 data_collect 仓库环境内，直接用现成封装（读 config.yaml 凭据）：
from data_collect.utils.news_search import search_news
search_news("锂电池 产能扩张", top_k=10, channel="stock", mode="hybrid")
# → {"total": N, "hits": [{title, source, channel, pub_time, url, score, highlight}, ...]}
| 字段 | 类型 | 含义与注意 |
|---|---|---|
channel | keyword | 通道：flash 快讯 / cctv 联播 / announcement 公告 / stock 个股新闻 / marker 系统标记（分析时务必排除） |
source | keyword | 数据源：cls/em（快讯）、cctv、cninfo（公告）、em_stock（个股） |
title | text(中文分词) | 标题（清洗后） |
content | text(中文分词) | 摘要/正文：快讯=全文、联播=全文、公告=标题、个股=~130字摘要 |
body | text | 全文（个股=网页正文、公告=PDF 正文，截断 5 万字），部分文档尚无（抽取进行中/失败） |
pub_time | date | 发布时间，格式 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS"（北京时间），range 查询用它 |
stocks | keyword[] | 关联股票代码，如 ["600519.SH","000001.SZ"]——个股/公告最全，快讯为标题打标 |
url | keyword | 原文链接（公告为 PDF 链接） |
content_vec | knn_vector(1024) | bge-m3 语义向量（编码 title+全文前 3000 字，L2 归一） |
vec_status | keyword | done=有向量可 kNN；pending=刚入库还没编码（小时级补齐） |
ann_type/pdf_status/body_status/body_truncated | keyword/bool | 公告类型(暂空)/公告PDF抽取状态/个股全文抽取状态/全文被截断标记 |
三个坑：
body_status 时用 body_status.keyword（该字段在 news-2026 是 text）；channel/vec_status/pdf_status/stocks 直接用即可。must_not: {term: {channel: "marker"}} 或显式指定 channel——marker 是系统标记文档，不是新闻。stocks[] 挂全部相关标的——按 stocks 过滤即得某票全部相关新闻（含板块联动文章）。POST news/_search
{
"query": {"bool": {
"must": [{"multi_match": {"query": "回购 增持", "fields": ["title^2", "content", "body"]}}],
"filter": [
{"term": {"channel": "announcement"}},
{"range": {"pub_time": {"gte": "2026-07-01 00:00:00", "lte": "2026-07-07 23:59:59"}}}
]
}},
"size": 10, "_source": ["title", "pub_time", "stocks", "url"]
}
先把查询文本编成向量（Ollama），再 kNN：
import requests
vec = requests.post("http://192.168.9.12:11434/api/embed",
json={"model": "bge-m3", "input": ["白酒企业业绩与消费回暖"]},
timeout=120).json()["embeddings"][0]
body = {
"size": 10,
"query": {"knn": {"content_vec": {"vector": vec, "k": 10,
"filter": {"bool": {"must": [{"term": {"channel": "stock"}}]}}}}},
"_source": ["title", "pub_time", "stocks", "url"],
}
client.search(index="news", body=body)
实测效果：查「白酒企业业绩与消费回暖」（不含任何原词）→ 命中「端午白酒动销平淡…茅台能否率先筑底」(0.79)。
同 kNN 构造向量，查询体换 hybrid 并带 search_pipeline 参数：
body = {
"size": 10,
"query": {"hybrid": {"queries": [
{"bool": {"must": [{"multi_match": {"query": "锂电池 产能扩张",
"fields": ["title^2", "content", "body"]}}],
"filter": [{"term": {"channel": "stock"}}]}},
{"knn": {"content_vec": {"vector": vec, "k": 50,
"filter": {"term": {"channel": "stock"}}}}}
]}},
}
client.search(index="news", body=body, params={"search_pipeline": "news-hybrid"})
某票近 7 日消息面（个股新闻+公告一把抓）：
{"query": {"bool": {"filter": [
{"terms": {"channel": ["stock", "announcement"]}},
{"term": {"stocks": "600519.SH"}},
{"range": {"pub_time": {"gte": "now-7d/d"}}}]}},
"sort": [{"pub_time": "desc"}], "size": 50,
"_source": ["pub_time", "channel", "title", "url"]}
每日各通道量趋势（数据健康度/新闻热度）：
{"size": 0, "query": {"bool": {"must_not": [{"term": {"channel": "marker"}}]}},
"aggs": {"day": {"date_histogram": {"field": "pub_time", "calendar_interval": "day"},
"aggs": {"ch": {"terms": {"field": "channel"}}}}}}
热门标的榜（近 3 日被新闻提及最多的股票）：
{"size": 0, "query": {"bool": {"filter": [
{"term": {"channel": "stock"}}, {"range": {"pub_time": {"gte": "now-3d/d"}}}]}},
"aggs": {"hot": {"terms": {"field": "stocks", "size": 20}}}}
取全文做 NLP/摘要：过滤 exists: {field: "body"} 取 body；无 body 的退回 content（摘要永远在）。
size 分页或 search_after，别一次拉全库；聚合优先于全量拉取。vec_status=pending 的新文档暂无向量，BM25 仍可查）。body 在 2026 年索引为 standard 分词（中文按单字），关键词查 body 精度略降——优先 title/content 字段，或用语义检索。A 股 L1 快照 tick 微观结构分析工具箱（知识库 + 可移植 Python 包 tick_analysis）。 从 3 秒快照+五档盘口+累计量额笔数计算：资金流向/主动买卖(Lee-Ready/BVC)、盘口压力(OBI/微价/委比)、 流动性(有效价差/Kyle λ/Amihud/Roll)、笔均与大中小单、集合竞价(开/收盘)、执行分析(VWAP/TWAP/滑点)。 通过可移植列契约接入任意 tick 源(打包 parquet/xtquant 原始/其他)。含 L1/L2 边界与坑位， 避免对快照 tick 过度解读(无法识别逐笔/真实大单/撤单/席位)。 当需要从 tick 数据做资金流/盘口/流动性/竞价/执行分析时使用。
QMT/MiniQMT xtquant 原生 API 知识库，用于编写、调试或扩展调用 `xtquant.xtdata` 的 A 股数据采集任务。 适用场景：下载/读取 K线、tick、财务、合约信息、板块分类、指数权重、除权因子数据；股票代码与 UTC 毫秒时间戳转换；MiniQMT 连接失败排障（返回 -1、端口冲突、session、权限）。覆盖 xtdata 的 download_*→get_* 核心范式、全部函数签名、各类数据字段 schema，以及关键坑（get_market_data 与 get_market_data_ex 返回结构不同、单股订阅 ≤50、tick 时间戳为 UTC 毫秒需 +8h、静态信息无需频繁下载）。 当处理 xtquant / xtdata / MiniQMT / QMT 相关的行情数据接口、字段含义或下载逻辑时使用； 亦含 xttrader 交易模块（报单/撤单/查询/回调）与分品种数据字典（stock/index/future）参考。