知微
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# 全市场潜力股筛选 - LLM调用流程与提示词文档
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## 概述
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本流程在收盘后（16:00）通过一个 LLM cron（市场精选推荐-每日）一次性完成。全程只有一个 LLM 入口：**我（知微，deepseek-v4-flash）** 根据 cron prompt 的指令逐步执行。
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数据采集层（market_watch.py）为 no_agent 脚本，不调 LLM，只拉 API 写数据库。
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## 一、数据源准备（15:30，no_agent，不调LLM）
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### market_watch.py
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对 A 股 90 个行业板块逐个拉取同花顺（akshare）数据，写入 `mofin.db` 两张表：
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**market_snapshots**（每次采集一条）：
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- timestamp（采集时间）
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- source（ths/eastmoney）
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- up_ratio（上涨板块占比%）
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- mood（bullish/neutral/bearish）
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**sector_snapshots**（每条记录一个板块）：
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- snapshot_id ← 关联 market_snapshots.id
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- name（板块名，如"半导体"）
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- change_pct（涨跌幅%）
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- up_count / down_count（涨跌家数）
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- net_inflow（资金净流入亿）
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- lead_stock / lead_stock_change（领涨股）
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**兼容说明**：`source=eastmoney` 时原始 change 是万分比（如 596 = 5.96%），需 ÷100；`source=ths` 时已是百分比。
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## 二、LLM 入口
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### 2.1 定时触发
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```
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cron 任务: 市场精选推荐-每日
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job_id: 759064f56c03
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时间: 0 16 * * 1-5（交易日16:00）
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模型: deepseek-v4-flash
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Tools: terminal, file, web, search
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```
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### 2.2 完整 Prompt
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以下为 cron prompt 的完整内容（2026-06-20 更新，SQLite 版）：
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```
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## 任务：每日全市场潜力股精选 + 星级推荐
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收盘后执行。全部通过 mofin.db SQLite 读数据。
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### 第1步：读数据
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运行以下SQL获取数据：
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```
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sqlite3 /home/hmo/MoFin/data/mofin.db "SELECT ms.timestamp, ms.up_ratio, ms.mood, ss.name, ss.change_pct, ss.up_count, ss.down_count, ss.net_inflow, ss.lead_stock, ss.lead_stock_change FROM market_snapshots ms JOIN sector_snapshots ss ON ms.id=ss.snapshot_id WHERE ms.id=(SELECT MAX(id) FROM market_snapshots) ORDER BY ABS(ss.change_pct) DESC"
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```
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```
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sqlite3 /home/hmo/MoFin/data/mofin.db "SELECT c.code, c.name, c.sector, c.reason, c.entry_range, c.stop_loss, c.target, c.zhiwei_star, c.promoted, c.dropped, (SELECT score FROM candidate_score_history WHERE code=c.code ORDER BY created_at DESC LIMIT 1) as latest_score FROM candidates c ORDER BY c.zhiwei_star DESC NULLS LAST"
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```
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### 第2步：全市场分析
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用板块数据分析：
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- 市场情绪（涨跌比、mood字段）
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- 领涨行业（涨幅前5，看涨跌家数比、资金流入）
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- 领跌行业（跌幅前3）
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- 判断哪些板块是真趋势、哪些是一日游
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### 第3步：筛选潜力股
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从领涨行业中基于你对A股的了解，选出2-3只候选股。
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用腾讯API查实时价：`curl -s --noproxy '*' "http://qt.gtimg.cn/q=sh{code}"` 或 `sz{code}`
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每只给：评分1-10、推荐理由、入场区间、止损价、目标价
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### 第4步：更新候选池
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将本次结果与candidates表合并：
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- 新候选 → INSERT（最新评分写入candidate_score_history）
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- 已有候选 → INSERT新的评分记录到candidate_score_history
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- 连续3次评分下降 → candidates.trend_warning=true
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- 平均分<5或7天未更新 → candidates.dropped=true
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### 第5步：出推荐
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从candidates中选最佳（未淘汰、未推荐过、最新评分>=7）：
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- 给星级写入candidates.zhiwei_star
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- candidates.promoted=true
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### 输出格式
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最终回复三段式推送给老爸：
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【📊 今日市场】判断/热门行业/风险行业
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【⚡ 潜力股推荐】股票名(代码) ★星级 | 入场X~X | 止损X | 目标X | 理由
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【📋 候选池状态】活跃X只，今日新增X只，已推荐X只
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禁止：可关注、可考虑、建议观察、试试、谨慎关注、择机
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```
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## 三、执行细节
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### 3.1 LLM 工具调用序列
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| 顺序 | 工具 | 用途 |
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|------|------|------|
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| 1 | terminal sqlite3 | 查 mofin.db 获取板块快照 |
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| 2 | terminal sqlite3 | 查 mofin.db 获取候选池 |
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| 3 | terminal curl 腾讯API | 验证候选股实时价格 |
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| 4 | terminal sqlite3 | INSERT INTO candidate_score_history |
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| 5 | terminal sqlite3 | UPDATE candidates SET zhiwei_star/promoted |
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| 6 | 最终回复 | 输出三段式报告 |
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### 3.2 腾讯API调用示例
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```bash
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# 沪市股票
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curl -s --noproxy '*' "http://qt.gtimg.cn/q=sh688981"
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# 返回: v_sh688981="1~中芯国际~688981~140.50~..."
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# 字段[3]=当前价, 字段[32]=涨跌幅
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# 深市股票
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curl -s --noproxy '*' "http://qt.gtimg.cn/q=sz002371"
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```
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### 3.3 候选池治理规则
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由 LLM 执行时自行判断：
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- 候选评分连续 3 次下降 → candidates.trend_warning=true
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- 近 3 次平均分 < 5 → candidates.dropped=true
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- 距上次更新超过 7 天 → candidates.dropped=true
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- dropped 的候选保留在池中供追溯，不再参与推荐
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## 四、实时信号检测与小果情报处理（新增）
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### 4.1 概述
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在每10分的 market_watch 数据采集之外，增加一条实时信号处理链路：
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```
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market_watch（每10分）→ mofin.db
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│
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▼
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trend_detector（no_agent，每10分）
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│ SQL扫最新 snapshots → 发现异常信号
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│ 定位领涨股/成分股/持仓股/自选股
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│ 写入 sector_signals
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│
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▼
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小果情报处理（no_agent，每10分）
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│ 读未处理 signals
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│ curl 搜新闻（板块+个股+持仓+自选）
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│ 调本地 LLM 逐篇分析情感
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│ 写入 signal_news
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│
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▼
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知微（盘中即时 + 收盘汇总）
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│ 读 signal_news → 判断真伪
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│ 紧急利空 → 盘中推老爸
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│ 确认利好 → 更新 candidates
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│ 16:00 → 整合到每日推荐
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```
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### 4.2 trend_detector — 信号检测规则
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完整信号体系，按检测维度分5类共17种信号：
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**A. 资金流信号**
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| 信号 | 逻辑 | 严重性 |
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|------|------|--------|
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| A1 资金异动 | 单次净流入/出 > 近10次均值 + 3σ | high(>5σ) / medium(3-5σ) |
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| A2 持续资金流入 | 同一板块连续≥3次净流入且逐次递增 | low |
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| A3 持续资金流出 | 同一板块连续≥3次净流出且逐次扩大 | low |
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| A4 资金转向 | 净流入从正转负或负转正，方向切换 | medium |
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**B. 涨跌结构信号**
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| 信号 | 逻辑 | 严重性 |
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|------|------|--------|
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| B1 涨跌比反转 | 上涨占比变化 > 30个百分点（如30%→70%） | medium |
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| B2 持续走强 | 连续≥3次采集涨幅排全市场前10 | low |
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| B3 持续走弱 | 连续≥3次采集跌幅排全市场前10 | low |
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| B4 普涨背离 | 板块涨幅 > 3% 但上涨家数 < 50% | medium |
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| B5 极端分化 | 板块内上涨/下跌家数比 > 5:1 或 < 1:5 | medium |
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**C. 领涨/成分股信号**
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| 信号 | 逻辑 | 严重性 |
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|------|------|--------|
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| C1 领涨股更替 | 领涨股与前2次采集不同（换龙头了） | medium |
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| C2 领涨股极端涨幅 | 领涨股单次涨跌幅 > 15%（消息驱动） | medium |
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**D. 趋势拐点信号**
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| 信号 | 逻辑 | 严重性 |
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|------|------|--------|
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| D1 趋势反转(多→空) | 连续≥3次净流入后突然转净流出 | high |
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| D2 趋势反转(空→多) | 连续≥3次净流出后突然转净流入（吸筹） | high |
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| D3 量价背离(涨) | 板块涨 > 2% 但资金净流出 > 均值2倍 | medium |
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| D4 量价背离(跌) | 板块跌 > 2% 但资金净流入 > 均值2倍（埋伏） | medium |
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**E. 关联信号**
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| 信号 | 逻辑 | 严重性 |
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|------|------|--------|
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| E1 板块轮动 | 前3强势板块集体换血（前次TOP3全部跌出前10） | medium |
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| E2 产业链联动 | 同产业链多个板块同时触发A/B/D类信号 | low |
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| E3 持仓关联 | 持仓股所在板块触发任何 high 信号 | high |
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检测到信号后，收集以下信息写入 `sector_signals`：
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- signal_type, sector, severity (high/medium/low)
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- related_stocks — 该板块的领涨股+成分股（从 stock_sectors 表查）
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- holdings_in_sector — signal 板块中属于持仓的股票（查 holdings 表）
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- watchlist_in_sector — signal 板块中属于自选的股票（查 watchlist_stocks 表）
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- trigger_reason — 一句话触发原因
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### 4.3 小果情报处理流程
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trend_detector 完成后的下一步，由小果处理每一条未处理的 signal。
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**第1步：搜新闻**
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对小果来说，一条 signal 需要搜索的范围：
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- 板块层面：搜"板块名 + 行业/政策/走势"
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- 领涨股：本次 signal 的领涨股
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- related_stocks 中的每一只
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- holdings_in_sector 中的每一只（如有持仓股）
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- watchlist_in_sector 中的每一只（如有自选股）
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搜索方式：curl 调百度/新浪公开新闻源，取标题（不要求全文）。
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**第2步：调小果本地 LLM 逐篇分析**
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对每篇新闻标题，小果本地 LLM 做：
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- 内容摘要（一段话，不限字数）
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- 情感分类：利好 / 利空 / 中性
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- 判断依据一句话
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**第3步：汇总（所有文章处理完后）**
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- 总体情感判断
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- 一段简短的总结
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写入 `signal_news` 表。
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**第4步：交知微盘中判断**
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signal_news 写入后，知微立即读取：
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- severity=high + sentiment=利空 → 盘中即时推送给老爸
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- 确认利好信号 → 更新 candidates（加候选或升星级）
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- 不确定的 → 标记待观察，累积到16:00汇总
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### 4.4 小果 LLM 调用设计
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**模型：** Qwen3.6-27B-MTPLX-Optimized-Speed（192.168.1.122:18003）
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- 单次调用约 10-15 秒，无 thinking process 泄漏，直接输出 JSON
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- 备用：Qwen3.6-27B-OptiQ-4bit（较慢，约 40-50 秒，输出带 thinking 过程需后处理）
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||
**每次调用内容：**
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```
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||
输入：同一 signal 的 3-5 条新闻（标题 + 正文最多前200字）
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||
任务：给每篇完整摘要（不限字数） + 情感（positive/negative/neutral）
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```
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||
**注意：** MTPLX-Optimized-Speed 直接输出 JSON，无需后处理。备用模型 OptiQ-4bit 会先输出思考过程，JSON 在回复末尾。
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**节流规则：**
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- 同一板块同一 signal 类型24小时内已有 signal_news 记录 → 跳过
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- 每次只处理未 processed 的 signals
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- 无未处理 signals → 本轮跳过
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### 4.5 新增表结构
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```sql
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-- 信号表
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS sector_signals (
|
||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||
signal_type TEXT NOT NULL,
|
||
sector TEXT NOT NULL,
|
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severity TEXT DEFAULT 'medium',
|
||
related_stocks TEXT, -- JSON [{code, name, change_pct}]
|
||
holdings_in_sector TEXT, -- JSON，持仓股
|
||
watchlist_in_sector TEXT, -- JSON，自选股
|
||
trigger_reason TEXT,
|
||
snapshot_id INTEGER, -- 触发的 snapshot
|
||
processed INTEGER DEFAULT 0,
|
||
detected_at TEXT DEFAULT (datetime('now','localtime'))
|
||
);
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||
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||
-- 小果情报表
|
||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS signal_news (
|
||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||
signal_id INTEGER REFERENCES sector_signals(id),
|
||
sector TEXT NOT NULL,
|
||
overall_sentiment TEXT,
|
||
summary TEXT,
|
||
key_articles TEXT, -- JSON [{title, sentiment, summary, reason}]
|
||
searched_stocks TEXT, -- JSON，本次搜了哪些股
|
||
created_at TEXT DEFAULT (datetime('now','localtime'))
|
||
);
|
||
```
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## 五、完整数据流
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```
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 15:30 数据采集层（no_agent） │
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│ │
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||
│ market_watch.py │
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│ → akshare 拉取同花顺90个行业板块 │
|
||
│ → INSERT INTO market_snapshots + sector_snapshots │
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└──────────────────────┬─────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
▼
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ 16:00 LLM层（deepseek-v4-flash，单次cron调用） │
|
||
│ │
|
||
│ SELECT mofin.db 板块数据 │
|
||
│ → 分析涨跌比 → 市场判断 │
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||
│ → 选热门行业 → 选危险行业 │
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||
│ → 腾讯API查实时价 │
|
||
│ → 筛选候选股 │
|
||
│ → INSERT评分历史 + UPDATE候选状态 │
|
||
│ → 给最终星级 → 输出报告 │
|
||
└──────────────────────┬─────────────────────────────────┘
|
||
│
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||
▼
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||
老爸收到三段式报告
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```
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## 六、数据库表结构
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### 核心表
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| 表 | 用途 | 关键字段 |
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|----|------|---------|
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| market_snapshots | 每次采集元信息 | id, timestamp, up_ratio, mood |
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| sector_snapshots | 板块快照 | snapshot_id, name, change_pct, net_inflow |
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| candidates | 候选池 | code, zhiwei_star, promoted, dropped |
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| candidate_score_history | 评分变更历史 | code, score, source, created_at |
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### 关联查询示例
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```sql
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-- 最新板块排行
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SELECT ss.name, ss.change_pct, ss.net_inflow, ss.up_count, ss.down_count, ss.lead_stock
|
||
FROM sector_snapshots ss
|
||
JOIN market_snapshots ms ON ss.snapshot_id = ms.id
|
||
WHERE ms.id = (SELECT MAX(id) FROM market_snapshots)
|
||
ORDER BY ABS(ss.change_pct) DESC;
|
||
|
||
-- 候选池最新评分
|
||
SELECT c.code, c.name, c.sector, c.zhiwei_star, c.promoted,
|
||
(SELECT score FROM candidate_score_history
|
||
WHERE code = c.code ORDER BY created_at DESC LIMIT 1) as latest_score
|
||
FROM candidates c
|
||
WHERE c.dropped = 0
|
||
ORDER BY c.zhiwei_star DESC NULLS LAST;
|
||
```
|
||
|
||
---
|
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## 七、与其他管道的关系
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| 管道 | 时间 | 关系 |
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|------|------|------|
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| 市场数据采集 (market_watch) | 每10分 | 本管道的唯一数据源 |
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| 市场精选推荐 (本管道) | 16:00 | 依赖 market_watch 的最新一次写入 |
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| 小果情感分析 | 16:00 | 独立管道，本管道可选参考 |
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| 策略评估-每日 | 21:00 | 无关，独立评估持仓策略 |
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| 知识萃取 | 16:30 | 本管道的输出可作为输入 |
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