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wind-alice/breakout_candidate_finder_skill

批量識別突破形態成熟、量價結構健康、催化配合較好的候選股,並輸出優先級、觸發條件與失效邊界。適用於短中線選股、盤前候選池整理、板塊輪動中篩選領漲預備股等場景。

breakout_candidate_finder_skill 是什麼?

Breakout Candidate Finder Skill 是一個專為短中線交易者與研究團隊設計的 AI 代理技能,用於從股票池中批量篩選最接近有效突破的候選標的。該技能以萬得 `wind-mcp-skill` 為數據依賴,強調將模糊的圖形觀察轉化為可執行的候選池,輸出不僅包含股票名稱,還包括優先級、觸發條件、確認信號與失效邊界。 此技能支援全市場掃描、行業內篩選或自選股分析,適用於盤前準備、盤中縮圈或週度候選池更新場景。其獨特之處在於不只看價格接近前高,而是同時評估價格結構(平台、箱體、杯柄等)、量價關係、催化事件(業績、政策、板塊輪動)以及市場環境,確保候選標的具備結構、量價與催化三要素。 工作流程從剔除明顯不適合的標的開始,逐步識別整理平台與關鍵阻力位,檢查量價承接質量,補充基本麵背景,再判斷市場環境的允許度。最終輸出按突破準備度分層(A/B/C 優先級),並附帶執行前驗證清單與風險提示。技能要求區分「準備突破」、「確認突破」與「假突破」三階段,避免階段混淆,並在市場不支持時下調成功預期,不給出激進結論。

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npx skills add https://github.com/wind-alice/alicemarket/tree/main/skills/breakout_candidate_finder_skill

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說明文件

Breakout Candidate Finder Skill

數據依賴與執行前置條件

推薦使用萬得 wind-mcp-skill 獲取底層數據。執行前先檢查本地是否已有 wind-mcp-skill;若沒有,提示用戶安裝:

# GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y

# Gitee 鏡像(國內)
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y

技能定位

本技能用於從一組股票中篩選「最接近有效突破」的候選標的,並把模糊的圖形觀察轉化為可執行的候選池。輸出重點不是簡單羅列創新高個股,而是同時評估價格結構、量能條件、催化背景、交易擁擠度與失效邊界,幫助使用者把注意力集中在最值得提前準備的突破機會。

功能簡介

本技能的核心功能是:篩選形態成熟、放量待發的突破候選股,並給出觸發條件。

它強調把候選發現、結構判斷、優先級排序和執行前驗證連接成一條完整鏈路,避免把「看起來快突破」誤寫成「已經可以介入」。

使用場景

  • 短中線交易者需要從股票池中找出最接近突破的標的。
  • 研究或交易團隊要在盤前形成當天的重點觀察名單。
  • 某個板塊進入強化階段後,需要識別誰更可能率先走成龍頭。
  • 用戶不想盯全部股票,希望把時間優先分配給結構最完整的候選股。

工作原則

  1. 突破篩選必須同時覆蓋位置、結構、量能、催化與風險,不能只看價格接近前高。
  2. 任何候選結論都必須附帶觸發條件與失效邊界,不能只有方向沒有紀律。
  3. 必須區分「準備突破」「確認突破」「假突破」三個階段,避免階段混淆。
  4. 若市場環境不支持擴散,應下調單隻股票的突破評分,不能脫離環境單獨判斷。
  5. 正文中只呈現分析邏輯和結論,不討論內部調用過程。

執行流程

Step 1:確認篩選範圍與交易時間框架

先確認本次篩選面向的是哪類股票池,以及使用者的交易週期:

  • 是全市場掃描、行業內篩選,還是只看自選股
  • 是偏 1-5 日的短線突破,還是 2-8 週的波段突破
  • 用戶更重視即時觸發,還是願意等待二次確認
  • 當前任務是盤前準備、盤中縮圈,還是週度候選池更新

若用戶未明確說明,預設按「最近一到三週內可能形成有效突破的短中線候選股」展開。

Step 2:先剔除不具備突破討論價值的標的

先做第一輪粗篩,把明顯不適合進入候選池的股票去掉,重點排除:

  • 長期趨勢向下且尚未形成底部重建結構的標的
  • 價格雖有異動但波動混亂、缺少清晰整理平台的標的
  • 流動性不足、成交過於稀薄、難以形成有效交易承接的標的
  • 臨近重大不確定事件、停牌風險或單一消息驅動過強的標的

這一步的目標不是找出最好機會,而是先確保剩餘候選具備比較的基礎。

Step 3:識別整理平台與關鍵阻力位置

對保留下來的股票,重點判斷其是否形成了具備交易意義的突破準備結構:

  • 是否存在清晰的平台、箱體、杯柄、旗形或高位整理區
  • 平台時間是否足夠,是否經歷了必要的籌碼交換
  • 阻力位是否明確,用戶能否清楚知道「突破發生在什麼價格區域」
  • 當前價格距關鍵位是過遠、剛好接近,還是已經提前透支

只有先把位置與結構定義清楚,後續的「突破概率」討論才有意義。

Step 4:檢查量價關係與籌碼承接質量

突破機會的質量,核心不在「漲了多少」,而在「漲得是否健康」。重點觀察:

  • 整理期間是否呈現波動收斂、拋壓減弱、換手改善
  • 逼近關鍵位時是否出現溫和放量而非無序巨震
  • 上漲日與回調日的量能結構是否偏強,是否體現主動承接
  • 歷史上靠近同一阻力位時,是否曾多次衝高失敗

若量價結構顯示分歧過大,即使圖形好看,也應降低優先級。

Step 5:補充催化與基本面背景

優質突破往往不只是圖形成立,還需要有敘事、事件或經營變化提供支撐。需要確認:

  • 近期是否存在業績、訂單、產品、政策、主題強化等新增催化
  • 公司所處板塊是否處於資金偏好上行期
  • 若股價接近突破,當前估值與財務質量是否足以支撐繼續關注
  • 是否存在即將到來的重大事件,可能決定突破成敗

這一步的目的不是把技術選股改寫成基本面深研,而是避免挑出「圖形漂亮但邏輯空心」的標的。

Step 6:判斷突破所處的市場環境

再好的個股,也需要合適的環境配合。要同時判斷:

  • 市場是否願意接納高位突破或強勢追漲
  • 板塊內是否已有龍頭打出高度,帶來正反饋
  • 當前環境更適合主升浪延續,還是更像存量博弈下的輪動衝高
  • 若指數、情緒或板塊進入退潮,候選股成功率是否會被明顯壓制

突破篩選必須把「個股結構」和「環境允許度」合併評估。

Step 7:給出候選優先級與觸發條件

將剩餘標的按突破準備度分層,至少區分:

  • 第一優先級:結構成熟、阻力明確、量價健康、催化配合較好
  • 第二優先級:結構尚可,但仍需等待量能、環境或事件確認
  • 觀察級:具備潛力,但時機過早或不確定性較高

每隻候選都要給出:

  • 觸發條件
  • 確認信號
  • 失效邊界
  • 若錯過首個觸發點,後續應如何處理

Step 8:整合成突破候選成稿

最終輸出應幫助使用者在極短時間內知道「今天先看誰、等什麼、什麼情況下算成立、什麼情況下不做」。正文只保留結論、證據與執行前驗證框架,不展示中間檢索過程。

輸出結構


突破候選篩選({YYYY-MM-DD})

一、30 秒結論

  • 最值得優先觀察的候選股:{名稱列表}
  • 當前最強突破方向:{板塊或主題}
  • 市場環境適配度:{較好 / 一般 / 偏弱}
  • 整體策略建議:{積極準備 / 選擇性觀察 / 謹慎等待}

二、候選池總覽

股票所屬方向當前結構突破準備度優先級一句話判斷
{標的1}{板塊}{平台/箱體/杯柄}{高/中/低}{A/B/C}{說明}
{標的2}{板塊}{結構}{等級}{等級}{說明}

三、重點候選拆解

{股票名稱}

  • 關鍵阻力位:{價格區域}
  • 結構亮點:{內容}
  • 量價特徵:{內容}
  • 催化支撐:{內容}
  • 觸發條件:{內容}
  • 失效邊界:{內容}

四、市場與板塊適配

  • 指數環境:{內容}
  • 板塊強度:{內容}
  • 是否具備擴散條件:{內容}

五、執行前驗證清單

  • {驗證點1}
  • {驗證點2}
  • {驗證點3}

六、風險提示

  • {風險1}
  • {風險2}
  • {風險3}

質量要求

  1. 候選篩選必須體現結構、量價和催化三要素,不能只按漲幅排名。
  2. 每隻重點標的必須提供明確的觸發條件與失效條件。
  3. 要區分「可以提前關注」和「已經確認突破」。
  4. 若整體環境不支持,應明確降低突破成功率預期,而不是強行給出激進結論。
  5. 輸出必須服務真實觀察與執行,避免寫成泛泛技術評論。

Individual skills in this repo

This repo contains 19 individual skills — each has its own dedicated page.

wind-alice/add_to_winner_decision_skill

判断盈利仓是否适合继续加仓,并给出加仓前提、节奏安排、保护规则与停止扩张边界。适用于趋势延续、核心持仓滚动放大与强势股二次进攻场景。

wind-alice/after_close_watchlist_recap_skill

在收盘后总结自选股当日表现、驱动因素、强弱分化与次日观察点。适用于每日收盘复盘、维护自选股观察节奏、为次日盘前准备提供输入等场景。

wind-alice/a-share-primary-theme-identification

用于A股市场主线识别,聚焦市场结构 / 题材周期 / 资金行为。本skill主要用户问题回答、撰写报告、撰写金融类文章等场景。本报告输出内容较多,不适合简单对话场景。各类信息与数据的获取,可以使用wind.financial.data工具,以合理的关键字或关键字组合进行获取。每天开盘后、午盘、收盘后,用户都需要快速知道: 今天市场到底在交易什么,真正的主线是什么,情绪在什么位置,明天应该盯哪里。

wind-alice/avatar-charlie-munger-thinking

使用查理·芒格式的逆向思考、激励分析、认知偏误叠加和多学科模型检验复杂决策。用于评估商业与投资判断、组织行为、政策效果、重大选择、全民共识、失败风险,或识别论证中的单一视角和心理盲区。

wind-alice/avatar-nassim-taleb-risk

使用纳西姆·塔勒布式的尾部风险、利益共担、减法、林迪效应和杠铃策略分析不确定性。用于投资、商业、政策、职业、产品或个人决策中的出局风险、不可逆损失、脆弱性、代理问题、新旧方案比较和资源配置。

wind-alice/avatar-naval-ravikant-thinking

使用纳瓦尔·拉维坎特式的重新定义、欲望审计、特定知识和杠杆框架澄清职业、创业、财富、幸福、自由与人生选择。用于识别错误问题、冲突欲望、独特竞争力、AI替代风险、许可依赖、边际成本和长期复利方向。

wind-alice/avatar-warren-buffett-investing

使用沃伦·巴菲特式的能力圈、护城河、管理层诚信、所有者收益和资本配置框架分析企业与长期投资。用于研究公司商业模式、竞争优势、现金质量、管理层、估值、安全边际,或判断一项投资应继续研究、等待还是放弃。

wind-alice/backtest-expert

Expert guidance for systematic backtesting of trading strategies. Use when developing, testing, stress-testing, or validating quantitative trading strategies. Covers "beating ideas to death" methodology, parameter robustness testing, slippage modeling, bias prevention, and interpreting backtest results. Applicable when user asks about backtesting, strategy validation, robustness testing, avoiding overfitting, or systematic trading development.

wind-alice/breakout_trade_execution_skill

围绕突破交易制定从观察、触发、跟进到失效处理的落地执行方案,兼顾量价确认、环境配合与失败撤退。适用于盘前预案、盘中突破跟踪与强势股首日执行场景。

wind-alice/bull_bear_case_builder_skill

同时搭建看多与看空逻辑,比较证据强弱、关键变量与情景路径,帮助识别核心分歧。适用于防止确认偏误、研究前辩论、投资观点校验等场景。

wind-alice/business_model_decoder_skill

把公司如何获客、交付、定价、赚钱和扩张的逻辑拆解清楚,帮助快速理解业务运转方式。适用于看不懂公司业务、研究前补基础、业务结构梳理等场景。

wind-alice/buyback_program_reviewer_skill

判断回购计划的规模、动机、执行约束与真实利好程度。适用于公司宣布回购、估值争议期、资本配置分析等场景。

wind-alice/canslim_growth_scan_skill

依据成长股框架批量筛选业绩、预期、相对强度与供需结构共振的强势标的,并输出候选分层与跟踪重点。适用于成长股猎手、趋势成长选股、候选池批量扫描等场景。

wind-alice/conference_call_takeaway_skill

提炼业绩会中的新信息、管理层语气变化、问答焦点与潜在警讯。适用于听完业绩会、阅读纪要后快速更新观点等场景。

wind-alice/daily_watchlist_morning_brief_skill

为自选股生成盘前简报,汇总隔夜公告、新闻、价格变化、事件日程与今日观察重点。适用于开盘前快速浏览重点、晨会准备、盘前设定观察顺序等场景。

wind-alice/dcf-model

Real DCF (Discounted Cash Flow) model creation for equity valuation. Retrieves financial data from SEC filings and analyst reports, builds comprehensive cash flow projections with proper WACC calculations, performs sensitivity analysis, and outputs professional Excel models with executive summaries. Use when users need to value a company using DCF methodology, request intrinsic value analysis, or ask for detailed financial modeling with growth projections and terminal value calculations.

wind-alice/dip_buy_decision_skill

判断下跌或回调中的个股是否值得承接,并给出观察区、试错条件、分批节奏与放弃标准。适用于趋势回踩、事件后回落、震荡低吸与左侧谨慎试错场景。

wind-alice/dividend_change_explainer_skill

解读分红提升、削减、暂停或恢复背后的原因、持续性与投资含义。适用于收益型投资判断、公告复盘、长期现金流跟踪等场景。

wind-alice/dividend_growth_entry_skill

寻找股息持续增长、经营质量稳定且估值回落到合理区间的候选股,并输出入场观察区、成长支撑与失效边界。适用于收益成长双目标选股、长期配置、回调布局等场景。

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