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