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股票分析技能规范

核心原则

所有股票分析必须基于实时、准确的市场数据，严禁凭空猜测或想象

数据验证要求

1. 价格验证：任何提及的股票价格必须通过实时数据源验证
2. 名称验证：股票名称必须通过代码查询确认，不能依赖OCR识别结果
3. 趋势分析：必须基于最近3-6个月的历史数据和当前市场环境
4. 建议可操作性：建仓价位必须在合理历史区间内，具有实际可操作性

执行流程

第一步：图片识别

• 使用统一视觉分析器识别股票截图
• 输出原始股票代码和名称列表

第二步：数据验证

• 对每个股票代码进行实时查询：
  • 当前价格
  • 历史价格区间（近6个月）
  • 正确股票名称
  • 最新新闻和行业动态

第三步：分析生成

• 基于验证后的数据生成分析报告
• 建仓建议必须符合历史价格区间
• 风险控制措施必须具体可行

禁止行为

❌ 严禁以下行为：

• 给出不切实际的建仓价位（如要求股价回到一年前低点）
• 未验证当前市场价格就给出操作建议
• 依赖OCR识别结果而不进行代码验证
• 凭空猜测股票基本面或技术面情况

必须执行

✅ 必须执行以下步骤：

• 每个股票代码都要进行实时价格查询
• 建仓价位必须在近期合理区间内（通常为当前价±10-15%）
• 提供具体的止损和目标价位
• 结合当前市场环境给出操作时机建议

技术实现

def validate_stock_data(stock_code: str) -> dict:
    """验证股票数据"""
    # 1. 查询当前价格
    current_price = get_current_price(stock_code)
    
    # 2. 查询历史价格区间
    price_range = get_historical_range(stock_code, months=6)
    
    # 3. 验证股票名称
    correct_name = get_stock_name_by_code(stock_code)
    
    # 4. 获取最新新闻
    latest_news = get_latest_news(stock_code)
    
    return {
        'code': stock_code,
        'name': correct_name, 
        'current_price': current_price,
        'price_range_6m': price_range,
        'latest_news': latest_news
    }

def generate_actionable_advice(stock_data: dict) -> dict:
    """生成可操作建议"""
    current = stock_data['current_price']
    low_6m, high_6m = stock_data['price_range_6m']
    
    # 合理建仓区间（通常为当前价下方5-15%）
    entry_zone_low = max(current * 0.85, low_6m)
    entry_zone_high = min(current * 0.95, current)
    
    # 目标价位（基于历史高点和基本面）
    target_price = min(high_6m * 1.1, current * 1.3)
    
    # 止损价位
    stop_loss = max(low_6m * 0.9, current * 0.8)
    
    return {
        'entry_zone': f"{entry_zone_low:.2f}-{entry_zone_high:.2f}",
        'target_price': f"{target_price:.2f}",
        'stop_loss': f"{stop_loss:.2f}",
        'position_size': '小仓位试水' if current > high_6m * 0.9 else '可积极建仓'
    }

质量保证

每次股票分析必须包含以下要素：

1. ✅ 股票代码和正确名称
2. ✅ 当前实时价格
3. ✅ 近6个月价格区间
4. ✅ 具体可操作的建仓区间
5. ✅ 明确的目标价和止损价
6. ✅ 基于当前市场环境的操作时机建议

审核清单：

• 所有价格数据已验证
• 建仓建议具有可操作性
• 风险控制措施具体明确
• 分析基于实时市场数据
• 无凭空猜测或想象内容