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Industry Research CN

面向单一商品或行业,按预检、价格走势、成因、上下游产业链、重大新闻、A股上市公司、受益受损、投资机会与风险、换手率、K线与均线技术面共10个步骤,借助联网检索与本地Python脚本汇总公开数据,输出结构化研究报告。

whitertigerwilson
whitertigerwilson
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最近更新 2026-05-11 17:46:09
分类:数据依赖:代码执行 / 第三方 API应用场景:市场分析 / 报告撰写 / 研究 / 财务 ...

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add industry-research-cn
Metadata
name
industry-research
description
行业深度研究工具。当用户要求"研究XX行业"、"分析XX商品"、"行业研究报告"时触发。自动化搜集指定商品/行业的价格走势、成因分析、上下游产业链、重大新闻、A股上市公司列表及财务分析(营收/毛利润占比)、价格波动对各公司的影响(受益/受损)、投资机会与风险提示,并附重点公司换手率分析及技术面分析(K线形态+均线排列)。输出10个维度的结构化研究报告。

Industry Research Skill

行业深度研究,10个维度结构化输出。

工作流程

Step 0: 预检——多源股价交叉核对

⚠️ 每次报告发布前必须执行,防止单一数据源错误(如代码错误)导致全报告失真。

核对流程:

  1. 搜索个股实时价格时,至少用两个不同数据源交叉验证:
    • 数据源A:腾讯行情 https://qt.gtimg.cn/q=sz{代码}
    • 数据源B:东方财富K线 https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?secid=0.{代码}
  2. 若两个数据源的价格差异超过5%,需排查代码是否正确
  3. 若发现代码错误,立即修正 stock_filter.py 中的预定义股票池

Step 1: 确认研究对象

用户输入行业/商品名称,确认为单一商品(如"硫酸"、"铜"、"原油"),非行业整体。

Step 2: 价格走势

使用 web_search 和 web_fetch 搜集:

  • 近期价格走势(2025年至今)
  • 当前价格水平及同比/环比变化
  • 价格历史区间(近52周、5年、历史高点/低点)

优先数据源:AP News、BBC、NPR(英文主流媒体)→ 中文媒体(界面新闻、彭博中文、东方财富)作为辅助。

搜索关键词模板:{商品} price trend 2025 2026、{商品} 价格上涨 原因

Step 3: 成因分析

从搜索结果中提取价格上涨/下跌的核心驱动因素,归类为:

  • 供给侧(产能、进口、库存、检修)
  • 需求侧(下游行业景气度)
  • 政策/地缘政治因素
  • 成本端传导

Step 4: 上下游产业链

梳理上游原料及占比、下游用途及消费占比。使用表格输出。

Step 5: 重大新闻

提取最近3-6条重大新闻,每条附来源。关注:产能变化、政策动向、地缘事件、进出口限制。

Step 6: A股上市公司

使用 scripts/stock_filter.py 筛选主营业务涉及该商品的上市公司:

python scripts/stock_filter.py <商品关键词>

输出:公司名称、股票代码、主营收入占比(%)、毛利润占比(%)、该商品产能。

若脚本不可用,用 web_search 手动搜索"A股 {商品} 上市公司"。

Step 7: 受益/受损分析

基于Step 6数据,分析:

  • 受益:商品价格上涨 → 利润弹性大的公司(原料自给率高、产能大、营收占比高)
  • 受损:商品价格上涨 → 成本压力大的公司(外购原料、营收占比低)

使用弹性估算公式:

利润弹性 ≈ 价格变动幅度(%) × 产量 × 营收占比

Step 8: 投资机会与风险

综合以上分析,给出:

  • 明确受益标的(高弹性)
  • 稳健型标的(全产业链/资源自给)
  • 风险提示(价格高位、政策风险、地缘缓和)

Step 9: 换手率分析

针对Step 8中明确受益的前3名公司,补充最近30个交易日的换手率数据。

数据获取:

python scripts/stock_turnover.py <股票代码> 30

输出指标:

  • 最近30个交易日累计换手率(%)
  • 超过5%换手率的天数
  • 表格格式:公司 | 代码 | 30日累计换手率 | >5%换手天数 | 活跃度

判断标准:

  • 累计换手率>100%:高度活跃 ⚠️
  • 累计换手率30-100%:正常活跃
  • 累计换手率<30%:相对冷清
  • 5%天数>10天:主力频繁活动

Step 10: K线形态 + 均线排列分析

针对Step 8中明确受益的前3名公司,补充技术面分析。

数据获取:

python scripts/kline_pattern.py <股票代码> 15

K线形态检测:

  • 锤子线/吊颈线、射击之星、吞没(阳包阴/阴包阳)、早晨/黄昏之星、乌云盖顶、大阳/大阴线(放量)
  • 每种形态标注:日期、类型、看多/看空信号、含义

均线多头/空头排列判断(基于5日、10日、20日均线):

  • 多头排列:5日均线>10日均线>20日均线,且价格站于5日均线上方 → 上升趋势
  • 空头排列:5日均线<10日均线<20日均线,且价格处于5日均线下方 → 下降趋势
  • 震荡/混合:均线纠缠、反复交叉 → 趋势不明

输出格式:

### {公司名}({代码})
**均线排列**:{多头/空头/震荡} | MA5={价格} MA10={价格} MA20={价格}
**K线形态**:共检测到N个信号
- {日期} [{WE/BE}] {形态名称} — {含义}
**综合判断**:{基于技术面的短期趋势描述}

输出格式

# {商品} 行业深度研究报告
> 数据来源:xxx | 报告日期:2026年x月x日

## 一、价格走势
## 二、成因分析
## 三、上下游产业链
## 四、重大新闻
## 五、A股相关上市公司
## 六、受益/受损分析
## 七、投资机会与风险
## 八、重点公司换手率分析(近30交易日)
## 九、技术面分析(前3重点公司)
⚠️ 免责声明

免责声明模板

⚠️ 以上内容仅供参考,不构成投资建议。数据来源于公开资料,部分为公司历史披露数据,请以公司公告为准。投资有风险,入市需谨慎。

已知商品研究案例

  • 硫酸(2026年4月):硫磺酸、冶炼酸工艺;铜陵有色/江西铜业/华尔泰受益;钛白粉企业受损
  • 镍(2026年4月):不锈钢+电池双赛道;华友钴业/格林美/容百科技受益;不锈钢厂受损
  • 宠物食品(2026年4月):A股纯度最高标的乖宝宠物(301498);消费升级+品牌溢价逻辑;换手率正常无异动
  • 铜(2026年4月):紫金矿业/洛阳钼业/铜陵有色受益;铜加工企业受损

升级方向(预留)

  • ✅ 第九模块已添加:换手率分析
  • ✅ 第十模块已添加:K线形态+均线排列分析
  • 添加 akshare 实时价格API支持(当前网络数据源不稳定)
  • 添加财报数据自动抓取(营收/毛利占比精确计算)
  • 添加期货/现货升贴水分析
  • 支持多商品对比研究