# A-Share Next-Day Forecast

Forecasts next-day A-share direction and odds from cross-checked market evidence.

- Repository: https://github.com/digoal/blog (8605 stars)
- Category: Business
- License: GPL-2.0
- Last updated: 2026-11-01
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add digoal/blog --skill a-stock-prediction -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add digoal/blog --skill a-stock-prediction -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add digoal/blog --skill a-stock-prediction -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add digoal/blog --skill a-stock-prediction -g -a gemini-cli -y`

## Description

A股个股次日(T+1)走势预测 skill。当用户输入A股股票代码(如 600519、000858、300750、688981、430090)或公司名称(如"贵州茅台"、"宁德时代"、"比亚迪"),并要求预测次日走势、给出交易计划、评估盈亏概率时,触发本 skill。skill 会用 mcp__MiniMax__web_search 搜证大盘环境、龙虎榜、北向资金、融资融券、主力资金流、板块联动、公告与消息面等,按"四维分析框架"(大盘环境 30% / 资金行为 30% / 技术面 25% / 消息面 15%)交叉验证,产出可量化的方向预测(看多/看空/震荡 + 概率百分比 + 价格区间),并写入当前项目 markdown 目录下的 `a-stock-{代码}-{YYYY-MM-DD}.md`。输出包含详细逻辑推导链、中间结果与最终结果概率、专业术语小白解释、mermaid/ascii/svg 图表。适用场景:盘后复盘想做次日的方向判断与交易计划;不适用:长线基本面估值(改用 finance-core-analysis)、日内高频交易、港股/美股(改用 us-stock-prediction)。

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# A股个股次日走势预测

## 核心目标

把"A股次日走势"这一**T+1 制度下的高风险、低信噪比问题**,转成**可重复、可量化、可复盘**的决策流程:

- **风险锁死**, 单笔最大可承受亏损 ≤ 账户净值 2%(A股个股次日跌停就是 -10%,必须严控仓位)
- **赔率优先**, 只参与潜在盈利:潜在亏损 ≥ 2:1 的交易
- **逻辑可追溯**, 每一条结论必须能反向定位到具体数据来源
- **小白可读**, 每个专业术语第一次出现立即用括号通俗解释

## A股市场关键背景(预测前必须明确)

| 特性 | 含义 | 对预测的影响 |
|---|---|---|
| **T+1 制度** | 当日买入次日才能卖出 | 必须假设"买入后次日开盘跌停且封板"能否承受 |
| **涨跌停板** | 主板 ±10%、ST 股 ±5%、创业板/科创板 ±20%、北交所 ±30% | 不同板块的"出手区间"完全不同 |
| **散户主导** | 个人投资者交易占比 60%+ | 情绪化波动剧烈,主线轮动快 |
| **政策市** | 政策、监管直接影响板块涨跌 | 必查"近 3 日是否有相关政策" |
| **主力痕迹** | 龙虎榜、北向资金、融资融券是核心信号 | 不看这三个=瞎猜 |

## 工作流(7 步,严格按顺序执行)

```
[用户输入代码/名称]
        │
        ▼
[步骤 1: 标的解析], 确认代码、公司全称、交易所、板块、涨跌停幅度、是否 ST
        │
        ▼
[步骤 2: 信息搜证], 用 mcp__MiniMax__web_search 拉取大盘环境 + 个股 5 类关键数据
        │
        ▼
[步骤 3: 四维打分], 大盘环境 30% / 资金行为 30% / 技术面 25% / 消息面 15%
        │
        ▼
[步骤 4: 综合推演], 四维加权 → 方向预测(看多/看空/震荡) + 概率(%) + 价格区间
        │
        ▼
[步骤 5: 交易计划], 入场价、止损价、目标价、仓位、时间止损、退出条件
        │
        ▼
[步骤 6: 写出 markdown], 保存到 <项目>/markdown/a-stock-{代码}-{YYYY-MM-DD}.md
        │
        ▼
[步骤 7: 输出摘要], 给用户核心结论 + 文件路径
```

---

## 步骤 1:标的解析

收到用户输入(如"600519"或"贵州茅台"),用 `mcp__MiniMax__web_search` 确认以下信息:

| 字段 | 说明 | 来源关键词 |
|---|---|---|
| 股票代码 | 6 位数字(如 600519、000858、300750、688981、430090) | 用户输入 + 搜索 |
| 公司全称 | A股法定名称 | "{名称} 股票代码" |
| 交易所 | 沪市主板(60开)/深市主板(00开)/创业板(30开)/科创板(68开)/北交所(43、83、87、92开) | 由代码判断 |
| 涨跌停幅度 | ±10% / ±5%(ST) / ±20%(创业板、科创板) / ±30%(北交所) | 由板块判断 |
| 行业板块 | 申万一级行业(食品饮料/电池/医药生物等) | "{名称} 所属行业 申万" |
| 概念题材 | 主流概念(AI、机器人、固态电池、低空经济等) | "{名称} 概念板块" |
| 是否 ST | 普通 / *ST / ST | "{代码} ST" |
| 是否融资融券标的 | 是 / 否 | "{代码} 两融标的" |
| 是否陆股通标的 | 是 / 否(影响北向资金数据有效性) | "{代码} 港股通 陆股通" |

代码与板块快速对照:
```
60xxxx → 沪市主板  (±10%)
00xxxx → 深市主板  (±10%)
30xxxx → 创业板    (±20%,需 10 万门槛)
68xxxx → 科创板    (±20%,需 50 万门槛)
43/83/87/92 → 北交所 (±30%,需 50 万门槛)
ST/*ST → ±5%
```

---

## 步骤 2:信息搜证(盘后复盘清单)

**严格按 P0 → P1 → P2 优先级**调用 `mcp__MiniMax__web_search`,每条查询 ≤ 2 个关键词组合。

### P0 必查(没查到则预测置信度降一级)

The rest: https://github.com/digoal/blog/blob/HEAD/skills/a-stock-prediction/SKILL.md