A Share Money Rotation

A股资金轮动分析

数据源

SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 各板块代表股的资金流向
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code [CODE] --days 30
# 板块指数K线
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [INDEX_CODE] --freq daily --start [日期]
# 实时行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE1],[CODE2],...

量化计算：

QSCRIPTS="$SKILLS_ROOT/a-share-money-rotation/scripts"
python "$QSCRIPTS/rotation_tracker.py" --data sectors_flow.json --window 20

Workflow

Step 1: 获取各板块资金流向

• 选取代表性板块（消费/科技/金融/周期/医药/新能源等）
• 获取各板块主力资金净流入数据

Step 2: 构建资金流入强度指标

• 净流入金额标准化（按板块市值归一化）
• 计算资金流入动量（近5日 vs 近20日变化率）
• 排名变化追踪

Step 3: 识别轮动方向

• 资金从哪些板块流出 → 流入哪些板块
• 大盘/小盘轮动信号
• 价值/成长风格轮动信号

Step 4: 轮动节奏分析

• 领先/滞后关系（板块A资金流入领先板块B几天？）
• 轮动周期（典型持续时间）
• 与大盘涨跌的关系

Step 5: 输出

默认风格：brief。

关键规则

1. 资金流向数据有噪音——需用多日平均而非单日数据
2. 主力资金≠所有资金，小单散户资金方向常常相反
3. 资金轮动往往滞后于行情——先涨后有资金流入
4. A 股典型轮动周期：2-4 周为一轮

使用示例

示例 1: 基本使用

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

python scripts/run_skill.py --input data.json