Market Analysis

⚙️ 运行环境契约（最高优先级，先于本文其余内容执行）

本技能可能运行在 QuantBot（QwenPaw 容器） 或宿主机/本地 Claude Code。执行前先探测环境（which docker、API 连通性），并遵守以下映射规则：

1. 后端 API 地址：QwenPaw / 容器网络内一律用 http://quantmind:8000（quantmind 是 docker 网络别名）；仅宿主机调试用 http://127.0.0.1:8000。正文中出现的 127.0.0.1:8000、localhost:800x，在 QwenPaw 环境下自动替换为 http://quantmind:8000。
2. 取数脚本执行：凡 import 了 pandas / duckdb / psycopg2 / numpy / sqlalchemy 等重依赖或 backend 包的脚本，必须在 quantmind 容器内执行（QwenPaw 本地 venv 无这些依赖）：

   docker cp <脚本路径> quantmind:/tmp/<脚本名> && docker exec -w /app quantmind python3 /tmp/<脚本名> <参数>
   

   脚本源三选一：宿主机 repo skills/<name>/scripts/、QwenPaw 工作区 /app/working/workspaces/default/skills/<name>/scripts/、挂载目录 /quantmind/skills/<name>/scripts/。纯标准库脚本（无重依赖）可在 QwenPaw 本地直接跑。
3. 报告落盘：股票报告页可见的 MD/PDF 报告，直接写 /data/reports/trading_agents/{市场或类别}/{股票名}/（QwenPaw 对 /app/db 有写权限，直接写文件，不要 docker cp）；过程数据 facts 写 /data/reports/<类别>/（/data 可写）。
4. MD → PDF 转换（按优先级降级）： ① docker exec -w /app quantmind python3 backend/scripts/md_to_pdf_report.py <输入.md> <输出.pdf>（研报级排版，首选）； ② docker 不可用时，改用 QwenPaw 内置 pdf 技能把 MD 转成 PDF； ③ 两者都不可用则只交付 MD，并明确告知用户 PDF 未能生成及原因。
5. 本文中的 ~/.claude、cp -r ... ~/.claude/skills 等说明仅适用于本地 Claude Code 维护者，QuantBot 不要执行。

market-analysis — 市场分析报告（大盘快照版）

把市场分析页面的数据能力（指数/广度/行业/概念/资金流/标签）变成一份结构固定的报告（Markdown + PDF），落盘到前端「股票报告」页可见目录，并在聊天里回复速览。报告必含「八、市场解读与次日关注」——AI 必须基于 facts 数据撰写，禁止编造数字。

与 [[daily-review]] 的区别：daily-review 是盘后复盘（含新闻情绪、模型推理信号、次日六维研判）；本 skill 是市场快照（行情结构 + 资金流 + 板块强弱），适合盘中/盘后随时输出当日市场状态。

⚠️ 单位铁律（先查 [[quantdb-fields]]，最高优先级）

写报告时所有数字必须来自 {date}_facts.json，不得自行推算或编造。

执行流程（每次 5 步）

第 1 步：跑取数脚本（宿主机）

cd <repo>/skills/market-analysis/scripts
python3 market_analysis.py          # 最新交易日；--out 自定义输出目录（默认 data/reports/market_analysis/）

脚本复用后端 quantdb_feed 聚合口径，产出 {date}_facts.json（全部原始数据）+ {date}_report.md（骨架）。QuantDB 不可用时脚本报错退出——不要假装出报告，直接告诉用户数据未同步。

第 2 步：AI 撰写解读（核心增值环节）

基于 facts 在骨架的「八、市场解读与次日关注」补写四小节（每节 2-4 句，数字引用 facts）：

• 8.1 市场总览：指数涨跌结构（几涨几跌、深/创弱于上证？）、两市量能（亿，与昨日对比如 facts 有）、情绪温度（赚钱效应 %、涨跌停家数）
• 8.2 结构性机会：涨幅前列行业/概念 2-3 个 + 对应板块资金流方向（净流入板块）；10 日资金持续流入的方向
• 8.3 风险提示：净流出前列行业、跌停/炸板、指数与广度背离（如指数涨但下跌家数多）
• 8.4 次日关注：2-3 条可跟踪信号（具体板块/个股/资金/情绪阈值）

写完后通读全文：数据表与解读数字一致、无矛盾、单位统一为亿元。

第 3 步：Markdown → PDF（研报风，复用 md_to_pdf_report 管线）

# ① 复制 md 进容器（.claude 目录未挂载）
docker cp <repo>/data/reports/market_analysis/{date}_report.md quantmind:/tmp/ma_report.md
# ② 容器内转换（reportlab，封面/红涨绿跌/斑马纹表格自动生效）
docker exec quantmind bash -lc "cd /app && python3 backend/scripts/md_to_pdf_report.py /tmp/ma_report.md /tmp/ma_report.pdf"
# ③ 取回宿主机
docker cp quantmind:/tmp/ma_report.pdf <repo>/data/reports/market_analysis/{date}_report.pdf

第 4 步：落盘股票报告目录（前端「股票报告」页可见）

mkdir -p <repo>/db/trading_agents_results/市场分析
cp <repo>/data/reports/market_analysis/{date}_report.md <repo>/db/trading_agents_results/市场分析/市场分析_{date}.md
docker cp <repo>/data/reports/market_analysis/{date}_report.pdf quantmind:/data/reports/trading_agents/市场分析/市场分析_{date}.pdf

文件名固定：市场分析_{YYYY-MM-DD}.md / .pdf。

用户要求「放深度分析那里」时：额外落一份到 A股市场 分组（与个股深度分析/投研报告同列表展示，报告管理页 → A股市场 → 市场分析）：

docker exec quantmind bash -c "mkdir -p '/data/reports/trading_agents/A股市场/市场分析' && cp /tmp/ma_report.md '/data/reports/trading_agents/A股市场/市场分析/市场分析_{date}.md' && cp /tmp/ma_report.pdf '/data/reports/trading_agents/A股市场/市场分析/市场分析_{date}.pdf'"

注：A股市场/ 目录为容器 root 创建，宿主机无写权限，须在容器内操作（docker exec 为 root）。

第 5 步：聊天回复速览

回复用户一段 3-5 行的速览（指数、情绪、最强板块、资金动向、明日关注 1 条）+ 报告文件路径（md + PDF）。

数据能力清单（对应市场分析页面功能）

多日对比解读口径（四、行业多日涨跌幅，中位数）：

• 1日% ≫ 3日% ≫ 5日%：行业刚启动（如种植业 +14.1/+8.4/+2.6），次日接力或退潮均有可能
• 5日% 持续领先且 1日% 续强：主线行业（趋势延续，如林业 +10.75/+7.27/+3.11）
• 5日% 强但 1日% 转负：退潮信号（高位滞涨）
• 与「六、板块资金流 10 日净流入」交叉验证：多日强势 + 资金持续流入 = 可信主线；强势但资金流出 = 纯情绪炒作

已知边界

• 仅支持最新交易日（与市场分析页面一致），不支持历史日期回放
• 行业/概念为静态分类（sector_members），非实时申万调整
• 资金流依赖 L2 数据日频更新；L2 未更新时对应章节为空——报告里如实标注，不填 0
• 若用户需要含新闻情绪/模型推理信号的盘后深度复盘，改用 [[daily-review]]