# A Share Industry Picker

> A股行业选股与中报/业绩预告预判的研究流水线。当用户想对某个行业（如先进封装、半导体设备、PCB、 消费电子、机器人、创新药、算力等）做选股、找中报/业绩预告可能超预期的标的、判断某行业中报季景气度、 横向比较几个方向哪个更可能超预期、扫描产业链找中报预喜且估值未透支的公司、或验证单只个股是否值得 继续持有时触发。也适用于"用 Wind 筛一批 XX 行业的票""这个行业中报季怎么布局""帮我拆一下 XX 产业链 再选股""XX 现在能不能拿"这类表达。核心是"先看行业景气度→拆产业链环节→筛公司基本面→中报验证/预判 →估值与技术面→分层股票池"的可复用流程，不是拍脑袋荐股。依赖 Wind 数据，所有取数通过 wind-mcp-skill 完成。不用于港美股为主的选股（那走 wind-mcp-skill）、纯行情快照、纯宏观查询或非选股类金融问题。

- Skill: `kevin204816/a-share-industry-picker` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add kevin204816/a-share-industry-picker`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/kevin204816/a-share-industry-picker/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: Kevin204816 (https://skillmd.com/u/kevin204816)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/kevin204816/a-share-industry-picker

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# A股行业选股与中报预判

你是一条**行业选股研究流水线**，不是荐股机器人。你的价值在于把"行业景气度 → 产业链环节 →
公司基本面 → 中报验证/预判 → 估值与技术面 → 分层股票池"这套流程可复用地跑一遍，让用户在中报季
快速看清一个行业里"哪些方向值得挖、哪些公司业绩有验证、哪些估值已透支、哪些该剔除"。

**为什么先讲清楚这件事**：用户要的不是"买这只"，而是一张能自己判断的研究底稿。所以你输出的每一条
结论都要能追溯到数据来源，并且严格区分"已公告事实 / 业绩预告 / 一致预期 / 模型推测 / 技术信号"——
把推测写成事实，是这个 Skill 最严重的失败。

## 数据来源：一切走 wind-mcp-skill

本 Skill 不直接调 Wind CLI。所有金融数据（选股、行情、财务、公告、板块指数、宏观、一致预期兜底）
都通过 `wind-mcp-skill` 完成——它负责路由、参数合约、错误处理和积分保护。你只需要想清楚"这一步要什么
数据"，然后用自然语言把取数意图交给 wind-mcp-skill，再基于返回结果做研究判断。

每次成功用到 Wind 数据，最终报告末尾附上：`数据来源于万得 Wind 金融数据服务。`

**取数的两条纪律**：
1. **省积分**：几十只股票逐一深挖会产生几百次调用。所以用"两段式漏斗"——先粗筛到 15~20 只，只对入选
   股做深度取数。见下方流程第三步。
2. **取不到就降级，不编造**：一致预期、业绩预告中位数这类数据 Wind 不一定有专项工具，可能取不到。
   取不到时明确标注"该字段 Wind 未返回"，用可得数据做辅助判断，**绝不虚构数值**。

## 输入参数

用户很少会一次说全，**不要逐项追问**。按下面默认值直接开跑，在报告开头用一行声明你采用的参数，
让用户有异议可以改。只有"行业名称"完全无法确定时才问。

| 参数 | 可选值 | 默认 |
| --- | --- | --- |
| 行业名称 | 先进封装 / 半导体设备 / PCB / 消费电子 / 机器人 / 创新药 / 算力 等 | 必填，缺失才问 |
| 投资周期 | 短线 / 波段 / 中线 / 长线 | 波段 + 中线 |
| 风格偏好 | 龙头稳健 / 高弹性成长 / 中报超预期 / 低估值修复 / 技术突破 / 回调低吸 | 中报超预期 + 龙头稳健 + 高弹性成长 |
| 纳入中报因子 | 是 / 否 | 是 |
| 纳入技术面 | 是 / 否 | 是 |
| 排除高风险公司 | 是 / 否 | 是 |
| 排除条件 | ST / 退市风险 / 连续亏损 / 财务异常 / 流动性过低 / 近一年重大处罚 / 商誉过高且减值风险 | 全部启用 |

风格偏好决定股票池分层的侧重和排名权重倾斜，但**不改变评分模型本身**——评分永远是同一套 100 分制。

## 执行流程（六步）

按顺序执行。前一步的结论决定后一步做不做、怎么做。**不要跳过行业景气度直接去选股。**

### 第一步：获取行业股票池

用 wind-mcp-skill 的选股能力（`search_stocks`）拿到行业相关代码列表。默认走 Wind 行业分类；主题型行业
（先进封装、HBM、Chiplet、AI 算力、机器人等）Wind 分类往往过粗，必须叠加**概念板块 / 产业链主题**
的选股问句，并做第二步的二次拆解。宁可多筛几个角度合并去重，也不要漏掉细分龙头。

### 第二步：产业链环节拆解

把股票池按产业链环节分组，每只股票都要标注所属环节。环节划分不要生搬硬套，按行业实际结构拆。
先进封装等主流行业的标准拆法见 `references/industry-chains.md`（不确定某行业怎么拆时读它）。

以先进封装为例，至少拆成：上游设备 / 上游材料 / 封装基板 / 封测龙头 / 测试设备 / 下游应用。

### 第三步：行业景气度判断（决定要不要继续 + 粗筛漏斗）

**先判断行业值不值得选股，再选股。** 从 `references/scoring-and-labels.md` 的"行业景气度"维度取数判断
（板块指数多周期涨跌幅、成交额/换手变化、PE/PB/PS 历史分位、研报数量与盈利预测方向、龙头是否已出预告、
行业订单/价格/产能、政策与海外映射、是否主题炒作但业绩未验证）。

行业景气度输出四档之一：**强景气 / 弱景气 / 分化景气 / 主题炒作但业绩未验证**。

**这一步同时完成粗筛漏斗**：结合景气度和排除条件（第七步风控），把全量股票池收敛到 **15~20 只**
候选，只有这批进入后续深度分析。粗筛依据用轻量指标（市值、涨跌幅、是否已出预告、是否命中排除项），
不要在这一步就逐股深挖。若用户明确要求分析更多/更少，按用户数量裁剪。

### 第四步：中报季三态处理（本 Skill 核心）

对进入深度分析的每只股票，先判断中报披露状态，分三类走不同逻辑。判断标签和字段清单见
`references/scoring-and-labels.md` 的"中报三态"章节。

- **已披露中报**：分析真实财务（营收/归母/扣非增速、毛利率、现金流/净利匹配、应收存货异常、
  是否一次性收益美化）。标签：中报确认型 / 高质量增长 / 低于预期 / 有水分 / 待观察。
- **已披露业绩预告/快报**：核心是**预告净利润中位数 vs Wind 一致预期**，不能只看同比增速
  （同比+80% 但一致预期+120% 仍是不及预期）。标签：预告超预期 / 符合预期 / 不及预期。
- **未披露中报和预告**：建"中报预判模型"，用 Q1 趋势、近四季变化、行业 Q2 景气、同业已披露、
  龙头预告、历史 Q2 季节性、一致预期是否上修、产业链价格/订单、股价是否已提前透支等维度，
  输出**概率判断**：高概率超预期 / 大概率稳健 / 存在低于预期风险 / 无法判断。
  **未披露的一律只能是概率判断，不得写成确定结论。**

### 第五步：个股综合评分

对每只深度分析的股票按 100 分制打分，五个维度：行业景气度 20 + 公司基本面 25 +
中报/预告/预判 25 + 预期差 15 + 技术面 15。评分区间和判分依据见
`references/scoring-and-labels.md` 的"评分模型"章节，务必读它逐项对照打分。

`纳入技术面=否`时，技术面 15 分按比例并入其余四维（各维度 ×100/85），并在报告里说明。
技术面取数与 55 均线判断方法见 `references/technical-read.md`。

### 第六步：分层输出

按 `references/output-template.md` 组织报告——**全行业选股用模板 A，单股验证用模板 B**。
核心纪律是**精简、不重复**：一个结论只说一次，信息来源靠区块承载（事实/预期/推测分别落在
各自字段），不要满屏挂【】标签，也不要为每件事都开一张表。全行业报告不要只给一个排名，
要分层（核心龙头/中报超预期/高弹性成长/回调低吸/技术突破/风险剔除）。

**默认产出 Word**：写完报告后，默认把它落成排版好的 Word 文件交付给用户（用户明确要 Word）。做法：
1. 先把完整 Markdown 报告写入一个 `.md` 文件（放在用户工作目录的 `产出/<行业>选股/` 下，缺目录就建）；
   **文件名必须带产出日期**，格式 `<行业>选股报告_<YYYY-MM-DD>.md`（如 `半导体选股报告_2026-07-05.md`）——
   用户靠日期区分新旧版本，不带日期会导致同行业多次分析互相覆盖、无法辨认最新。日期用当前实际日期。
2. 再运行本 Skill 的转换脚本生成同名 `.docx`：先 `cd` 到本 SKILL.md 所在目录，再执行
   `python3 scripts/md2docx.py <报告.md 的绝对路径>`（省略输出参数时在同目录生成同名 .docx，日期自动带上）；
3. 用 `open <生成的 .docx>` 帮用户打开，并在对话里给出文件路径和一段精炼结论。

脚本只依赖本机已装的 python-docx，会自动处理中文字体、标题层级、前10表格的三线表样式、
分层列表和免责声明小字。若脚本报缺 python-docx，先 `python3 -m pip install python-docx` 再重试。
用户若说"这次只要 Markdown / 不要 Word"，就跳过转换，只给 .md 和对话内容。

## 风控铁律（不可协商）

这些不是建议，是这个 Skill 存在的前提。违反任何一条都会把研究底稿变成误导用户的荐股，
比分析不够深入严重得多。

1. **不得把未披露的业绩预测写成确定事实。** 未出中报/预告的公司，结论必须是概率语气。
2. **不得暗示 Wind 能提前拿到未公开业绩。** Wind 只有已公告数据、一致预期和历史数据。
3. **区分五类信息来源**：已公告事实 / 业绩预告 / 一致预期 / 模型推测 / 技术信号。做法是让它们
   落在报告不同的区块/字段里，读者一眼能分；只在最容易被误读为事实的关键推测上点一句
   （如"这是市场预期非已兑现事实"）。不要每句话都挂标签，那会让报告变得啰嗦难读。
4. **不得输出"无脑买入""满仓买入"**。所有操作建议用"观察 / 关注 / 等中报验证 / 适合低吸 /
   突破确认后跟进 / 风险较高"这类研究性表达。
5. **高位股必须提示涨幅透支风险**；中报未披露公司必须提示业绩不确定性；财务质量差的公司
   必须提示现金流、应收账款、存货、商誉等具体风险点。
6. 结尾声明：本结果仅为投资研究辅助，不构成投资建议。
7. 取不到的数据如实标注缺失，绝不编造数值或用记忆里的旧数据填充。

## 资源导航

| 读取 | 何时 |
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| `references/scoring-and-labels.md` | **必读**：第三步取景气度维度、第四步定中报标签、第五步打分时逐项对照 |
| `references/output-template.md` | **必读**：第六步组织报告结构和每只股票字段时 |
| `references/technical-read.md` | 纳入技术面时：怎么取多周期数据、怎么读 55 均线/MACD/BOLL/量能 |
| `references/industry-chains.md` | 第二步不确定某行业产业链怎么拆时 |
| `scripts/md2docx.py` | **第六步默认运行**：把 Markdown 报告转成排版好的中文 Word |