# monster_stock_scanner.py import random from typing import List, Dict, Any class Dragon: """ 龙生九子,子子不同。 定义所有龙子的基础接口。 """ def __init__(self, name: str, description: str): self.name = name self.description = description def analyze(self, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ 每条龙子根据自身的神通,对市场进行分析。 :param context: 包含分析所需信息的字典。 :return: 包含分析结果的字典。 """ raise NotImplementedError("每个龙子都必须实现自己的 analyze 方法。") class Bixi(Dragon): """ 赑屃 (Bìxì),龙之长子,好负重,为“天时”。 负责识别宏观层面的结构性压力。 """ def __init__(self): super().__init__("赑屃", "识别宏观结构性压力") def analyze(self, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ 模拟分析宏观经济指标,以判断是否存在结构性压力。 在真实实现中,这里会调用经济数据API(如FRED, World Bank)。 """ print(f"【天时 - {self.name}】正在分析宏观经济大盘...") # 模拟宏观指标 mock_interest_rate = random.uniform(0.01, 0.05) mock_inflation_rate = random.uniform(0.01, 0.03) mock_gdp_growth = random.uniform(-0.01, 0.02) # 规则:当利率和通胀较高,且GDP增长乏力时,认为存在结构性压力。 pressure_score = (mock_interest_rate + mock_inflation_rate) - mock_gdp_growth is_pressure = pressure_score > 0.05 print(f"分析完成:利率={mock_interest_rate:.2%}, 通胀={mock_inflation_rate:.2%}, GDP增长={mock_gdp_growth:.2%}") print(f"宏观压力分数: {pressure_score:.3f}. {'存在结构性压力' if is_pressure else '宏观环境稳定'}") return { "has_structural_pressure": is_pressure, "macro_pressure_score": pressure_score } class Fuxi(Dragon): """ 负屃 (Fùxì),龙之八子,好斯文,为“地利”。 负责计算个股受到的多主题挤压分数。 """ def __init__(self): super().__init__("负屃", "计算个股的多主题挤压分数") def analyze(self, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ 模拟分析个股,判断其是否受到多个热门主题的共同驱动。 在真实实现中,这里会使用NLP分析新闻、研报,并结合知识图谱。 """ stock_symbol = context.get("stock_symbol") if not stock_symbol: raise ValueError("需要提供股票代码 (stock_symbol) 进行分析。") print(f"\n【地利 - {self.name}】正在分析个股 '{stock_symbol}' 的主题挤压...") # 模拟热门主题 hot_themes = ["AI芯片", "新能源汽车", "量子计算", "生物医药", "数字孪生"] # 模拟个股关联的主题 stock_related_themes = random.sample(hot_themes, random.randint(1, 3)) # 规则:关联的主题越多,挤压分数越高。 squeeze_score = len(stock_related_themes) / len(hot_themes) print(f"分析完成:'{stock_symbol}' 关联的主题: {stock_related_themes}") print(f"多主题挤压分数: {squeeze_score:.2f}") return { "related_themes": stock_related_themes, "theme_squeeze_score": squeeze_score } def monster_stock_scanner(stock_symbol: str): """ “妖股扫描器” - 双龙合璧策略。 结合“天时”(宏观压力)与“地利”(个股主题),寻找潜在的“妖股”。 “妖股”的定义:在宏观承压的环境下,依然受到多个强大主题驱动的个股。 这种股票可能因为其强大的叙事性而走出独立行情。 """ print(f"--- 启动妖股扫描器,目标: {stock_symbol} ---") # 初始化龙子 bixi = Bixi() fuxi = Fuxi() # 1. 分析天时 macro_context = {} macro_analysis = bixi.analyze(macro_context) # 2. 分析地利 stock_context = {"stock_symbol": stock_symbol} stock_analysis = fuxi.analyze(stock_context) # 3. 监听“人和”(催化剂)- 此处简化 # 在真实系统中,嘲风(Chaofeng)会监听实时新闻、社交媒体等。 has_catalyst = random.choice([True, False]) print(f"\n【人和 - 嘲风】监听中... {'发现关键催化剂!' if has_catalyst else '未发现明显催化剂。'}") # 4. 综合决策 is_monster_stock = ( macro_analysis["has_structural_pressure"] and stock_analysis["theme_squeeze_score"] >= 0.5 and has_catalyst ) print("\n--- 扫描结论 ---") if is_monster_stock: print(f"✅ 结论: '{stock_symbol}' 具备妖股潜力!") print(" - 天时: 宏观环境承压,资金寻求确定性。") print(f" - 地利: 受到 {len(stock_analysis['related_themes'])} 个热门主题的强力驱动。") print(" - 人和: 出现关键催化剂。") else: print(f"❌ 结论: '{stock_symbol}' 当前不符合妖股特征。") if not macro_analysis["has_structural_pressure"]: print(" - 原因: 宏观环境稳定,市场风险偏好较高,难以形成抱团。") if stock_analysis["theme_squeeze_score"] < 0.5: print(" - 原因: 个股主题驱动力不足,缺乏想象空间。") if not has_catalyst: print(" - 原因: 缺少引爆市场的催化剂。") if __name__ == '__main__': # 扫描一个示例股票 monster_stock_scanner("TSLA") print("\n" + "="*50 + "\n") monster_stock_scanner("GOOGL")