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alpha

alpha-pulse 是面向A股的 T+1 短线收益最大化信号引擎。每日收盘后扫描约5000只股票,向量化计算10+短线动因因子(资金、量价、技术、消息、情绪),并以概率模型输出次日涨幅概率 Top30(含信号分与动因摘要)。提供命令行操作:alpha-pulse scan/predict/report/notify,能生成 Markdown/CSV/图表并推送 Windows 通知或复制至剪贴板。内建风控规则(排除ST/*退、流通市值<50亿、单行业持仓≤3、信号分≥70),使用 akshare/tushare 数据源,适合量化研究、日终自动化选股与风控一致化,提高决策效率并降低集中风险。

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alpha-pulse 是面向A股的 T+1 短线收益最大化信号引擎。每日收盘后扫描约5000只股票,向量化计算10+短线动因因子(资金、量价、技术、消息、情绪),并以概率模型输出次日涨幅概率 Top30(含信号分与动因摘要)。提供命令行操作:alpha-pulse scan/predict/report/notify,能生成 Markdown/CSV/图表并推送 Windows 通知或复制至剪贴板。内建风控规则(排除ST/*退、流通市值<50亿、单行业持仓≤3、信号分≥70),使用 akshare/tushare 数据源,适合量化研究、日终自动化选股与风控一致化,提高决策效率并降低集中风险。

alpha-pulse 是面向A股的 T+1 短线收益最大化信号引擎。每日收盘后扫描约5000只股票,向量化计算10+短线动因因子(资金、量价、技术、消息、情绪),并以概率模型输出次日涨幅概率 Top30(含信号分与动因摘要)。提供命令行操作:alpha-pulse scan/predict/report/notify,能生成 Markdown/CSV/图表并推送 Windows 通知或复制至剪贴板。内建风控规则(排除ST/*退、流通市值<50亿、单行业持仓≤3、信号分≥70),使用 akshare/tushare 数据源,适合量化研究、日终自动化选股与风控一致化,提高决策效率并降低集中风险。

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這個 Skill 如何運作

alpha-pulse 是面向A股的 T+1 短线收益最大化信号引擎。每日收盘后扫描约5000只股票,向量化计算10+短线动因因子(资金、量价、技术、消息、情绪),并以概率模型输出次日涨幅概率 Top30(含信号分与动因摘要)。提供命令行操作:alpha-pulse scan/predict/report/notify,能生成 Markdown/CSV/图表并推送 Windows 通知或复制至剪贴板。内建风控规则(排除ST/*退、流通市值<50亿、单行业持仓≤3、信号分≥70),使用 akshare/tushare 数据源,适合量化研究、日终自动化选股与风控一致化,提高决策效率并降低集中风险。

SKILL.mdALPHIO / 已驗證

alpha-pulse — A股次日短线收益最大化信号引擎

🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 T+1 短线交易设计 | 每日收盘后自动生成 30 只高潜力标的

✅ 核心能力

命令作用
alpha-pulse scan扫描全市场(~5000只股票),计算10+短线动因因子
alpha-pulse predict输出次日涨幅概率 Top 30 股票(含信号分、动因摘要)
alpha-pulse report生成 Markdown 报告 + CSV + 图表(可自动打开)
alpha-pulse notify推送信号至 Windows 弹窗/剪贴板/语音

🔬 短线动因因子(T+1 专属)

  1. 资金面:龙虎榜净买入强度、北向尾盘30分钟流入占比
  2. 量价面:量比 > 3.0 + 涨停封单/成交额 > 0.5
  3. 技术面:5日线上穿10日线 + RSI(6) 从30以下拐头向上
  4. 消息面:当日公告关键词(重组/订单/新品)+ 股吧热度突增
  5. 情绪面:融资余额环比增长 > 2% + 融券余额下降

🛡️ 风控规则(自动启用)

  • 排除 ST/*ST、*退市风险警示
  • 流通市值 < 50亿元 → 过滤
  • 单行业持仓 ≤ 3 只(防行业黑天鹅)
  • 信号分 < 70 → 不入选

📁 目录结构

skills/alpha-pulse/
├── SKILL.md
├── lib/
│   ├── __init__.py
│   ├── scanner.py      # 数据获取(akshare 优先)
│   ├── factors.py      # 因子计算(向量化,高效)
│   ├── predictor.py    # 概率模型(含 demo 训练脚本)
│   └── filter.py       # 熔断逻辑
├── config.yaml         # 日期、阈值、token
└── examples/
    └── run_tomorrow.py # 主入口:今日收盘后运行,输出明日信号

⚙️ 首次使用

  1. 安装依赖:pip install akshare pandas numpy xgboost
  2. (可选)配置 tushare token(提升龙虎榜数据质量)
  3. 每日 15:30 后运行:python skills/alpha-pulse/examples/run_tomorrow.py

💡 提示:你只需说 alpha-pulse predict,我就会调用此技能生成信号。


下一步:我将立即创建 config.yaml 和 lib/scanner.py 骨架。
你无需操作——除非你想调整某条风控规则或因子权重

继续?
✅ 回复“继续” 或 “custom [需求]”

最適合用於

何時使用

alpha-pulse 是面向A股的 T+1 短线收益最大化信号引擎。每日收盘后扫描约5000只股票,向量化计算10+短线动因因子(资金、量价、技术、消息、情绪),并以概率模型输出次日涨幅概率 Top30(含信号分与动因摘要)。提供命令行操作:alpha-pulse scan/predict/report/notify,能生成 Markdown/CSV/图表并推送 Windows 通知或复制至剪贴板。内建风控规则(排除ST/*退、流通市值<50亿、单行业持仓≤3、信号分≥70),使用 akshare/tushare 数据源,适合量化研究、日终自动化选股与风控一致化,提高决策效率并降低集中风险。

01 · 會前準備

準備決策簡報

在投資委員會開會前,把零散證據整理成結構化的論據。

02 · 團隊協作

統一交接標準

讓分析師、投資組合經理與 Agent 產出一致的研究結果。

03 · 即時更新

更新投資邏輯

出現新催化劑、KPI 發布或財報結果後,更新情境假設。

社群回饋

越用越好用。

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