Akshare Risk Trigger

AKShare A股风险舆情触发 Skill

1. Skill 概述

这个 Skill 基于 AKShare 的 A 股行情、新闻、热度与风险专题数据，构建一个可执行的 风险舆情触发机制。它不是预测未来收益的黑盒模型，而是一个面向研究、预警和盘前/盘后巡检的规则型引擎：

• 识别 价格风险：大跌、波动放大、换手异常。
• 识别 舆情风险：个股相关新闻中的负面关键词聚集。
• 识别 热度失衡：热度冲高但排名恶化，或舆情过热。
• 识别 结构性风险：高股权质押、商誉减值预期。
• 输出 触发等级、触发原因 与 综合风险分数。

2. 数据来源

本 Skill 默认使用以下 AKShare 接口：

1. A股历史行情：stock_zh_a_hist

   • 用途：计算收益率、波动率、回撤、换手异常等。
   • 来源说明：东方财富沪深京 A 股日频历史行情。

2. 个股新闻：stock_news_em

   • 用途：抓取指定股票或关键词的最近新闻，进行负面关键词计数。
   • 来源说明：东方财富指定个股新闻资讯。

3. A股人气榜：stock_hot_rank_em

   • 用途：获取当前人气排名，用作过热/拥挤度参考。

4. 个股热度历史趋势：stock_hot_rank_detail_em

   • 用途：获取近期排名、新晋粉丝、铁杆粉丝等热度变化。

5. 上市公司质押比例：stock_gpzy_pledge_ratio_em

   • 用途：识别高质押风险。

6. 商誉减值预期明细：stock_sy_yq_em

   • 用途：识别商誉减值预期带来的财务/舆情共振风险。

7. 千股千评：stock_comment_em

   • 用途：读取机构参与度、综合得分、关注指数等辅助特征。

建议安装 AKShare 最新版本后使用，因为 stock_news_em、stock_hot_rank_detail_em 等接口在近几个版本有过修复记录。AKShare 官方文档当前展示的版本为 1.18.39，官方安装建议为 pip install akshare --upgrade，GitHub 仓库采用 MIT License。

3. 功能

3.1 核心触发维度

Skill 会从 4 个维度构造风险触发项：

A. 行情风险触发

• 单日大跌触发：最近一个交易日跌幅 <= 阈值（默认 -7%）
• 5日累计下跌触发：最近 5 个交易日累计收益 <= 阈值（默认 -12%）
• 20日波动放大触发：近 20 日波动率 / 近 60 日波动率 >= 阈值（默认 1.5）
• 换手异常触发：最新换手率 / 过去 20 日平均换手率 >= 阈值（默认 2.0）
• 回撤触发：最近收盘价相对 60 日最高收盘回撤 >= 阈值（默认 20%）

B. 舆情风险触发

• 统计最近新闻标题和摘要中的 负面关键词，如：
  • 立案
  • 处罚
  • 违规
  • 违约
  • 减值
  • 商誉
  • 质押
  • 暴跌
  • 亏损
  • ST
  • 问询函
  • 诉讼
  • 终止
  • 下修
• 若负面新闻占比超过阈值（默认 30%），触发 舆情风险。

C. 热度过热触发

• 当前处于人气榜前列，同时：
  • 近期排名恶化，或
  • 近几次热度波动异常，或
  • 新闻负面占比不低
• 用来识别 “高关注 + 风险事件” 的拥挤交易场景。

D. 结构性风险触发

• 高质押触发：上市公司质押比例 >= 阈值（默认 20%）
• 商誉减值预期触发：在对应报告期的商誉减值预期明细中出现
• 千股千评低分辅助触发：综合得分过低，作为弱辅助信号

3.2 输出结果

输出字段示例：

• symbol：股票代码
• as_of_date：计算日期
• risk_score：0~100 的综合风险分数
• risk_level：LOW / MEDIUM / HIGH / CRITICAL
• triggers：触发项列表
• headline_negative_ratio：负面新闻占比
• pledge_ratio：质押比例（如可获取）
• goodwill_warning：是否存在商誉减值预期
• latest_rank：最新热度排名（如可获取）
• comment_score：千股千评综合得分（如可获取）

4. 目录结构

akshare-a-share-risk-sentiment-trigger/
├─ skill.md
├─ LICENSE
├─ requirements.txt
└─ script/
   ├─ config.py
   ├─ utils.py
   ├─ data_loader.py
   ├─ risk_engine.py
   └─ run_skill.py

5. 使用示例

5.1 安装依赖

pip install -r requirements.txt

5.2 运行单只股票预警

python script/run_skill.py --symbol 603777

5.3 指定日期区间与报告期

python script/run_skill.py \
  --symbol 300750 \
  --start-date 20240101 \
  --end-date 20260313 \
  --report-date 20241231

5.4 输出为 JSON

python script/run_skill.py --symbol 002594 --output json

5.5 自定义负面关键词

python script/run_skill.py \
  --symbol 600519 \
  --negative-keywords 立案,处罚,问询函,暴雷,违约,减值

6. 触发逻辑说明

Skill 内置一个规则分值系统，默认做法如下：

• 单日大跌：+18 分
• 5日累计大跌：+16 分
• 波动放大：+12 分
• 换手异常：+10 分
• 60日大回撤：+12 分
• 负面新闻占比 >= 30%：+12 分
• 负面新闻占比 >= 50%：额外 +8 分
• 人气榜前 100 且排名恶化：+6 分
• 质押比例 >= 20%：+10 分
• 质押比例 >= 35%：额外 +8 分
• 商誉减值预期：+14 分
• 千股千评综合得分偏低：+4 分

风险等级映射：

• 0 ~ 19：LOW
• 20 ~ 39：MEDIUM
• 40 ~ 59：HIGH
• 60+：CRITICAL

你可以在 script/config.py 中调整阈值与打分权重。

7. 交易说明

1. 本 Skill 仅用于研究、监控、教学与策略辅助，不构成任何投资建议。
2. 风险触发并不等于必然下跌，也可能对应利空兑现后的反弹阶段。
3. AKShare 的部分数据来自第三方站点，存在：
   • 接口临时失效
   • 字段变更
   • 数据延迟
   • 历史口径修正
4. 建议将本 Skill 用作 预警系统，而不是独立下单系统。
5. 在真实交易中，至少结合以下信息复核：
   • 公司公告
   • 交易所问询/处罚
   • 财报与预告
   • 板块环境
   • 市场整体风险偏好
6. 若用于量化回测，请先固定样本期、字段口径与接口版本，避免未来函数与幸存者偏差。
7. 热度与新闻类信号很容易放大短线噪声，建议与流动性、财务质量、事件验证机制配合使用。

8. 可扩展方向

• 新增公告文本解析
• 接入板块热度与资金流
• 多股票批量扫描
• 企业级消息推送（飞书 / 钉钉 / 企业微信）
• 回测模块：检验触发后 1/3/5/10 日收益分布
• LLM 摘要模块：自动生成风险说明

9. License

本 Skill 代码 License

本压缩包内除第三方依赖外的自编代码采用 MIT License，详见根目录 LICENSE。

第三方依赖说明

• AKShare 官方仓库采用 MIT License。
• 通过 AKShare 获取的数据，仍需遵守 AKShare 与其上游数据源的使用约束。
• 使用者应自行确认对第三方数据源的合规使用边界，尤其是在商业环境、再分发、缓存和高频采集场景下。