核心能力
股海罗盘（gh-data） 是一款面向A股市场的量化分析技能，通过整合多源公开数据与自学习算法，为投资者提供数据驱动的股票分析框架。
主要功能模块
| 模块 | 说明 |
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| **自学习量化引擎** | 每只股票基于60W+历史信号回测，输出历史匹配率，量化"过去准不准" |
| **16维全量数据** | 实时行情、K线、技术指标（MACD/KDJ/RSI）、资金流向、机构持仓、融资融券、高管变动、研报、财务三表、分红、解禁等 |
| **5类规律图谱** | 自动挖掘支撑/阻力位、大涨后回调概率、大跌后反弹特征、MACD趋势判定等历史规律 |
| **ETF四象联动** | 独家板块级资金流向与个股走势联动分析，判断"板块共振"或"独立行情" |
| **研报交叉验证** | 券商覆盖统计、EPS一致性分歧度、评级动态，验证市场共识方向 |
| **DOCX报告生成** | 一键输出15章完整结构化分析报告，含K线图嵌入 |
技术架构
采用三阶段工作流：数据采集（HTTP直连新浪/腾讯/东方财富等公开API）→ 量化分析（WebAPI技术指标/信号/统计计算）→ 报告输出（DOCX生成+K线图）。数据层覆盖实时行情、历史K线、资金流向、财务数据、机构行为等全维度。
显著优点
1. 数据维度全面：16维数据覆盖技术面、基本面、资金面、情绪面，远超普通行情软件
2. 历史回测验证：自学习引擎提供信号的历史匹配率，避免单纯技术指标的幸存者偏差
3. 板块联动分析：ETF四象联动独特解决个股与行业资金的共振/背离问题
4. 券商观点聚合：EPS一致性预期与评级动态提供机构共识参考
5. 输出格式规范：15章结构化报告可直接用于投研记录或分享
潜在局限与风险
| 局限 | 说明 |
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| **付费门槛** | 核心技术指标解读、历史信号匹配统计、历史规律分析为付费功能，免费版仅展示原始数据 |
| **数据来源依赖** | 依赖新浪、腾讯、东方财富等第三方公开接口，存在数据延迟或接口变更风险 |
| **历史数据非预测** | 明确声明"历史表现不代表未来收益"，所有"参考""信号"均基于统计而非预测 |
| **合规约束严格** | 禁止使用"预测""推荐""买入/卖出"等投资建议词汇，输出需经sanitizer过滤 |
| **自学习延迟** | 每日18:00定时更新，盘中分析不含当日收盘后学习结果 |
适合人群
- 具备基础量化分析能力的个人投资者
- 需要结构化数据支持投研决策的专业人士
- 希望验证技术信号历史有效性的数据驱动型交易者
- 关注板块资金流向与个股联动效应的行业配置研究者
常规风险
- 市场风险：股票价格波动可能导致投资损失
- 数据风险：第三方数据源可能存在延迟、错误或中断
- 模型风险：历史回测匹配率基于过往数据，不构成未来收益保证
- 合规风险：技能本身不生成投资建议，但用户接入的LLM可能产生解读偏差
- 付费风险：APIKey付费后存在使用次数限制（100次/工具/日），高频使用者需评估成本
安全与可信度
技能通过 ~/.ghdata/ghdataapikey 本地文件管理API密钥，明确区分免费/付费权限。服务端与客户端分离设计，核心计算在服务端完成，客户端仅负责数据展示。风险揭示机制强制前置，每次输出前必须展示合规免责声明。