知微 (MoFin)
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完整数据采集+分析管道： - market_watch.py：90行业板块采集（同花顺/东方财富） - 市场精选推荐 cron：全市场分析+候选池+星级推荐 - price_monitor.py：持仓/自选高频价格监控 - refresh_mtf_cache.py：多周期K线缓存 - 策略评估/知识萃取管道 文档：docs/ 含完整需求+架构设计 注意：尚未配置 git remote，笑笑接手后自行配置
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# 全市场潜力股挖掘系统设计
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## 目标
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打破持仓和自选的局限，从全 A 股市场挖掘新投资标的，附带入场策略和动态星级评分。
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## 整体架构（两层式）
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市场数据(market.json)
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│ 每30分更新
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│ 第一层：小果本地LLM · 高频低耗 │
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│ 每轮1-2个板块，积少成多覆盖全市场 │
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│ → 分析板块趋势 │
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│ → 筛选成分股 │
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│ → 给出初步评分+策略 │
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│ → 写入候选池(candidate_pool.json) │
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└──────────────────┬───────────────────┘
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│
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┌──────────────────────────────────────┐
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│ 第二层：知微（主模型）· 低频高质 │
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│ │
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│ 每日收盘后 │
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│ → 读候选池 │
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│ → 用技术分析+策略引擎验证 │
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│ → 确认星级(5/4.5/4/3.5/3) │
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│ → 输出最终推荐+推送 │
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│ → 已推荐的标记 promoted │
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└──────────────────────────────────────┘
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```
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## 候选池设计
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### candidate_pool.json 结构
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```json
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{
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"last_updated": "2026-06-19 15:30",
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"total_candidates": 12,
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"sectors_analyzed_today": ["半导体", "消费电子", "汽车零部件"],
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"candidates": [
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{
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"code": "600000",
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"name": "XX股份",
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"sector": "半导体",
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"added_at": "2026-06-19 10:30",
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"last_updated": "2026-06-19 15:30",
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"num_observations": 3,
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"xiaoguo_score": 8.2,
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"xiaoguo_reason": "放量突破前高，板块龙头",
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"xiaoguo_strategy": {
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"entry_range": "18.5~19.2",
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"stop_loss": "17.5",
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"target": "22.0"
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},
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"score_history": [
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{"date": "2026-06-19 10:30", "score": 7.5},
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{"date": "2026-06-19 11:00", "score": 8.0},
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{"date": "2026-06-19 15:30", "score": 8.2}
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],
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"zhiwei_star": null,
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"zhiwei_reviewed": false,
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"zhiwei_reviewed_at": null,
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"promoted": false,
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"promoted_at": null,
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"dropped": false,
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"drop_reason": null
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}
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]
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}
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```
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### 候选池治理规则
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- 评分历程 >= 3 次且均分 < 5 → 自动淘汰
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- 连续 3 次评分下降 → 标记预警，下轮淘汰
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- 超过 7 天未评分 → 标记过期待重评
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- 已 promoted（确认推荐）→ 保留供回顾，不重复推
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## 第一层：小果筛选（no_agent 脚本）
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### 文件：market_screener.py
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**触发频率：** 每 60 分钟（跟随 market_watch 节奏，间隔一次执行）
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**每轮流程：**
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1. 读 market.json → 取行业板块涨幅排名
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2. 选择本轮分析的板块：
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- 优先级：涨幅前 10 中「累计分析次数最少」的板块
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- 确保一周内覆盖所有活跃板块
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- 每轮分析 2 个板块
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3. 对每个板块：
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a. `ak.stock_board_industry_cons_ths()` → 取成分股
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b. 基础过滤：涨幅 > 0、价格 3~100 元、有成交量
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c. 取前 5~8 只候选
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d. 调小果 LLM API 分析 → 返回评分+策略
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4. 更新 candidate_pool.json（新增候选 + 刷新已有候选的评分）
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**小果 LLM Prompt：**
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你是一位A股市场分析助手。分析以下板块和个股，筛选潜力候选股。
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板块：{sector_name}
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板块涨幅：{change}%
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上涨/总家数：{up_count}/{total_count}
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资金净流入：{net_inflow}亿
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领涨股：{lead_stock} +{lead_stock_change}%
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成分股（涨幅前8）：
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代码 | 名称 | 现价 | 涨跌幅 | 换手率
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{a} | {b} | {c} | {d} | {e}
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判断标准：
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1. 板块是真强势还是短期反弹？看量价配合和领涨股持续性
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2. 个股：量价配合好、趋势健康、不是单纯跟涨
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3. 给出 1-10 分（7分以上才值得关注）
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输出JSON：
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{
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"sector_judgment": "强势|中性|弱势",
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"sector_reason": "一句话理由",
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"candidates": [
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{
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"code": "600xxx",
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"name": "名称",
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"score": 8.5,
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"reason": "选股理由含技术面特征",
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"entry_range": "18.5~19.2",
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"stop_loss": "17.5",
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||
"target": "22.0"
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}
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]
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}
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**代码注意事项：**
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- 小果 API 调用超时设 120s（27B 模型较慢）
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- 调用失败时跳过该板块，下次重试
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- 输出只写文件，不输出到 stdout（no_agent 静默模式）
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## 第二层：知微精选（LLM cron）
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**触发时间：** 每日 16:00（收盘后）
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**流程：**
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1. 读 candidate_pool.json → 取未 reviewed 且评分 >= 7 的候选
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2. 对每个候选用我的技术分析工具验证
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3. 综合打分 → 星级（5/4.5/4/3.5/3）
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4. 输出最终 2-3 只推荐（含完整策略）
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5. 写入 market.json 的 potential_stocks 字段
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6. 标记 promoted
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**星级标准：**
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- 5.0：强趋势+板块强势+技术面完美+入场时机佳
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- 4.5：趋势健康+板块向好+技术面良好+有安全边际
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- 4.0：板块和个股都OK，但缺明确催化剂
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- 3.5：有逻辑但需要等待更好入场点
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- 3.0以下：不推荐
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## 时序与 cron 设计
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| 时间 | 组件 | 类型 | 频率 | 说明 |
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| 9:00~15:30 | market_watch | no_agent | 每30分 | 已有，采集板块数据 |
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| 9:30~15:30 | market_screener | no_agent | 每60分 | 新脚本，小果筛股 |
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| 16:00 | 市场精选推荐 | LLM | 每日 | 新cron，我出最终推荐 |
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## 文件清单
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| 文件 | 类型 | 说明 |
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| /home/hmo/web-dashboard/market_screener.py | 新脚本 | 小果筛选引擎 |
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| /home/hmo/web-dashboard/data/candidate_pool.json | 新数据 | 候选池 |
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| /home/hmo/web-dashboard/market_insight.py | 废弃 | 被替换 |
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| /home/hmo/web-dashboard/inject_xiaoguo_insight.py | 保留 | 仍需要注入情感到market.json |
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## 关联修改
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1. market_insight.py 停用（cron 改为新脚本）
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2. 新 cron job：市场精选推荐（LLM，16:00）
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3. 小果筛选 cron：market_screener.py（no_agent，每60分）
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