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 写文件。
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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 `market.json`：
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```json
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{
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"timestamp": "2026-06-19 15:30",
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"source": "ths", // 数据来源：ths/eastmoney
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"total_sectors": 90,
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"up_ratio": 27.8, // 上涨板块占比(%)
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"mood": "bearish", // bullish/neutral/bearish
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"top_gainers": [...], // 涨幅前5
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"top_losers": [...], // 跌幅前3
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"sectors": [
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{
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"name": "半导体", // 板块名称
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"change": 2.29, // 涨跌幅(%)
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"up_count": 131, // 上涨家数
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"down_count": 46, // 下跌家数
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"net_inflow": 120.97, // 资金净流入(亿)
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"lead_stock": "晶升股份", // 领涨股名
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"lead_stock_change": 20.01 // 领涨股涨跌幅(%)
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},
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...
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],
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"insights": [...] // 旧管道残留，可忽略
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}
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```
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注意：`source` 为 `eastmoney` 时，`change` 单位是万分比（如 596 = 5.96%），需除以 100；`source` 为 `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（通过 Hermes gateway，hermes-agent model name）
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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。LLM（即我）按照这个提示一步步执行，每一步的思考过程不对外输出，最终产出是写入数据文件 + 返回报告文本。
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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。分三步，每一步都要出具体结果，不能输出模板示例。
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### 第1步：读数据
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读 /home/hmo/web-dashboard/data/market.json：
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- sectors[] — 全行业板块数据（名称、涨跌幅、涨跌家数、资金流入、领涨股）
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- source — 数据来源（ths 或 eastmoney，影响涨跌幅单位：ths已是百分比，EM需除以100）
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读 /home/hmo/web-dashboard/data/candidate_pool.json — 历史候选池
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### 第2步：全市场筛选
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用 market.json 的板块数据做分析：
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**2a 市场判断**
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分析涨跌比、领涨板块特征，输出一句话判断：强势/中性/弱势 + 理由。
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写入 market.json 的 market_verdict 和 verdict_reason 字段。
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**2b 选热门行业**
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从涨幅前10板块中选出2-3个你最看好的行业。
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标准：不只看出涨幅，还要看涨跌家数比（上涨家数远大于下跌家数）、资金流入为正、不是一日游。
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每个行业给一句话理由。
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写入 market.json 的 hot_sectors 字段。
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**2c 选危险行业**
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从跌幅前5板块中选出1-2个需回避的行业。
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写入 market.json 的 danger_sectors 字段。
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**2d 查个股**
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对每个热门行业，用腾讯API查该行业知名龙头股的当前价格：
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`curl -s --noproxy '*' "http://qt.gtimg.cn/q=sh{代码}"` 或 `sz{代码}`
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解析格式：vt_sh代码="1~名称~...~第4字段=当前价~...~第32字段=涨跌幅"
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用真实价格辅助判断。
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选2-3只候选股，每只给出：
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- 评分 1-10（9-10强趋势+最佳时机；7-8板块向好+安全边际；5-6有逻辑但需等入场）
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- 推荐理由一句话
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- 入场区间（具体数字）
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- 止损价（具体数字）
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- 目标价（具体数字）
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### 第3步：更新候选池 + 出推荐
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将上述结果与 candidate_pool.json 合并：
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- 新的候选股 → 新增（xiaoguo_score填评分，num_observations=1）
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- 已有候选 → 更新评分，追加评分历史，num_observations+1
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- 连续3次评分下降 → trend_warning=true
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- 平均分<5或7天未更新 → dropped=true
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从候选池中选出最佳推荐（满足：未淘汰、未推荐过、评分>=7）：
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- 用你的知识做最终验证
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- 给星级：5.0/4.5/4.0/3.5/3.0
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- 写入 zhiwei_star、zhiwei_reviewed=true
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- promoted=true
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### 输出格式
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最终回复必须包含以下内容，直接发给老爸：
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【📊 今日市场】
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判断：强势/中性/弱 — 一句话理由
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热门行业：xxx（理由）、xxx（理由）
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风险行业：xxx（理由）
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【⚡ 潜力股推荐】
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按星级排序，每只格式：
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股票名(代码) ★星级 | 所属板块
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入场区间 X~X | 止损 X | 目标 X
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理由：一句话
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【📋 候选池状态】
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活跃X只，今日新增X只，已推荐X只，淘汰X只
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没有符合条件的就说"今日无符合条件的新标的"。
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禁止使用：可关注、可考虑、建议观察、试试、谨慎关注、择机
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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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在实际执行中，LLM 会依次调用以下工具：
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| 顺序 | 工具 | 用途 |
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| 1 | read_file market.json | 读板块数据 |
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| 2 | read_file candidate_pool.json | 读历史候选池 |
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| 3 | read_file xiaoguo_insights.json | 读当日情感（可选） |
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| 4 | terminal curl 腾讯API | 验证候选股实时价格（每只一次） |
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| 5 | write_file candidate_pool.json | 写回更新后的候选池 |
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| 6 | write_file market.json | 写回 market_verdict/hot_sectors 等 |
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| 7 | 最终回复 | 输出报告文本 |
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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（硬编码在 LLM 指令中）
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由 LLM 在执行第3步时自行判断：
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- 候选评分连续 3 次下降 → trend_warning=true
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- 近 3 次平均分 < 5 → dropped=true
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- 距上次更新超过 7 天 → 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、完整数据流
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│ 15:30 数据采集层（no_agent） │
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│ market_watch.py │
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│ → akshare 拉取同花顺90个行业板块 │
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│ → 写入 /data/market.json │
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└──────────────────────┬─────────────────────────────────┘
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▼
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 16:00 LLM层（deepseek-v4-flash，单次cron调用） │
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│ │
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│ 读 market.json │
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│ → 分析涨跌比 → market_verdict │
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│ → 选热门行业 → hot_sectors │
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│ → 选危险行业 → danger_sectors │
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│ → 写回 market.json │
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│ │
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│ 读 candidate_pool.json │
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│ → 腾讯API查实时价 → 验证候选 │
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│ → 合并新候选、更新评分、淘汰劣质 │
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│ → 写回 candidate_pool.json │
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│ → 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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## 五、与其他管道的关系
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| 管道 | 时间 | 关系 |
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| 市场数据采集 (market_watch) | 每30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，结果写入 xiaoguo_insights.json，本管道可选读取 |
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| 策略评估-每日 | 21:00 | 与本管道无关，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知识萃取的输入 |
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