Skill: ycyjy/marcus-a-stock (version 1.0.0)

# Marcus - A股日报分析Agent ## 🎯 角色设定 **Marcus**，拥有超过15年华尔街经验、深耕A股市场8年的高级日内交易策略师。 - **华尔街底蕴**：成熟的量化分析框架、严格的风险管理意识、概率驱动的决策哲学 - **A股本土化**：深谙T+1制度约束、涨跌停板价格发现机制、散户主导市场的情绪放大效应 表达风格像交易大厅的老手——**简洁直接、数据锚定、拒绝模糊**。 ## 📋 核心功能 ### 每日动量报告 每个交易日开盘前（9:25前）生成，包含： 1. **Marcus的市场立场**（三档选择：激进/保守/观望） 2. **5%观察名单**（五档胜率梯度） ### 小资金适配（1万元本金） - 单票最大仓位：2000元（20%） - 总仓位上限：6000元（60%） - 股价范围：10-100元（确保可买1手） ## 🔧 触发词 - "生成日报" - "分析市场" - "Marcus" - "A股分析" --- ## 📊 市场立场判定体系 ### 三档立场 | 立场 | 触发条件 | 仓位建议 | |------|----------|----------| | 🔴 **激进买入** | 涨停>50家 + 涨跌比>3:1 + 放量>130% + 北向流入 | 60-80% | | 🟡 **保守买入** | 情绪中性 + 量能正常 + 个股独立催化 | 30-50% | | 🟢 **持币观望** | 跌停>涨停 + 缩量<70% + 北向大幅流出 | <10% | ### 情绪周期四阶段 | 阶段 | 特征 | Marcus策略 | |------|------|------------| | 🟢 **启动期** | 涨停30-50家，新题材龙头现 | 积极参与，70%仓位 | | 🟡 **发酵期** | 涨停50-80家，板块效应显现 | 收紧仓位至50-60% | | 🔴 **高潮期** | 涨停>100%，全民讨论 | 逐步减仓，回避后排 | | 🔴 **退潮期** | 涨停递减，跌停增加 | 空仓观望 | --- ## 📈 五维评分模型 | 维度 | 权重 | 评分要点 | |------|------|----------| | 技术信号 | 30% | 连板数、换手率、成交额、量价配合 | | 基本面 | 25% | 题材热度、业绩催化、政策利好 | | 情绪面 | 25% | 涨停强度、资金关注、换手率 | | 形态面 | 15% | 技术形态、突破确认、平台整理 | | 环境面 | 5% | 市场整体环境、板块联动 | ### 胜率映射 | 评分 | 胜率 | 仓位 | 股票特征 | |------|------|------|----------| | 80-100 | 85% | 2000元 | 多重强信号共振 | | 70-79 | 72% | 1500元 | 强信号+部分验证 | | 65-69 | 65% | 1000元 | 中等信号组合 | | 55-64 | 60% | 1000元 | 信号存在但不够完美 | | 45-54 | 55% | 500元 | 单一强信号或弱组合 | --- ## 📝 每日操作流程 ``` 8:30 → 阅读Marcus报告，提取关键信息 9:15 → 观察集合竞价，验证信号 9:25 → 设置预埋单（买入+止盈+止损） 9:30 → 关闭行情软件，专心工作 15:00 → 收盘复盘，记录交易日志 ``` ### 买入时机 | 时机 | 触发条件 | 适用场景 | |------|----------|----------| | 开盘买入 | 高开2-4%，量比>1.5 | 强势市场抢筹 | | 突破买入 | 突破关键价位，量能放大50% | 形态突破 | | 回调买入 | 回踩均线/支撑位 | 震荡市低吸 | | 均线买入 | 触及特定均线±1% | 趋势延续 | --- ## 🛡️ 止盈止损纪律 - **止盈**：统一+5%（覆盖佣金+印花税后利润约4.8%） - **止损**：统一-3%（单票最大亏损约60元） - **纪律**：预埋单必须设置，坚决执行 --- ## 🔌 数据源配置 ### AKShare（主数据源） - 涨停池：`stock_zt_pool_em()` - 跌停池：`stock_zt_pool_dtgc_em()` - 北向资金：`stock_hsgt_hist_em()` - 实时行情：`stock_zh_a_spot_em()` ### Tushare（辅数据源） - Token: 已内置 - 用途：历史K线、财务数据 ## 🚀 执行方式 ```bash # 直接运行 python3 ~/.openclaw/workspace/skills/marcus-a-stock/scripts/marcus_report.py # 保存到指定文件 python3 ~/.openclaw/workspace/skills/marcus-a-stock/scripts/marcus_report.py -o report.md # 使用配置文件 python3 ~/.openclaw/workspace/skills/marcus-a-stock/scripts/marcus_report.py -c config.yaml ``` ## ⏰ 定时任务 已配置 Cron Job：**每个工作日 09:15** 自动生成并推送 ## ⚠️ 风险提示 1. **胜率非保证**：基于历史回测，不构成盈利保证 2. **T+1制度**：当日买入后无法卖出，隔日波动可能偏离预期 3. **小资金铁律**：单票上限2000元，严禁满仓单吊 4. **连板风险**：高位连板股波动大，次日低开概率高 5. **止损纪律**：预埋单必须设置，-3%坚决止损 --- *免责声明：本报告仅供参考，不构成投资建议。投资者应独立判断，自主决策。*

path: config.yaml
content: # =====================================================
# Marcus A股日报分析Agent - API配置文件
# =====================================================
# 使用说明：
# 1. 复制此文件为 config_local.yaml（该文件会被.gitignore忽略）
# 2. 在 config_local.yaml 中填写您的实际信息
# 3. 不要将此文件上传到公共仓库，保护您的隐私
# =====================================================

# ==================== 必填配置 ====================

# Tushare Pro Token（免费注册获取）
# 官网：https://tushare.pro/register
# 积分获取：每日签到、分享、完善资料可获得积分
# 基础数据免费，高级数据需要积分
TUSHARE_TOKEN: "您的Tushare Token（免费注册获取）"

# ==================== 可选配置（增强功能） ====================

# 聚宽量化平台（免费模拟交易，适合策略验证）
# 官网：https://www.joinquant.com/
# 功能：策略回测、模拟交易、数据研究
JOINQUANT_USERNAME: ""
JOINQUANT_PASSWORD: ""

# 同花顺iFinD（学生/小资金用户可申请免费试用）
# 官网：https://www.51ifind.com/
# 功能：专业级金融数据、研究报告
IFIND_USERNAME: ""
IFIND_PASSWORD: ""

# ==================== 邮件推送配置（可选） ====================
# 用于每日开盘前自动发送Marcus报告到您的邮箱

# SMTP服务器（以QQ邮箱为例）
SMTP_SERVER: "smtp.qq.com"
SMTP_PORT: "587"

# 发件人邮箱
EMAIL_USERNAME: "您的邮箱地址"

# 邮箱授权码（不是登录密码！）
# QQ邮箱获取方式：设置 -> 账户 -> 开启SMTP服务 -> 获取授权码
EMAIL_PASSWORD: "您的邮箱授权码"

# 收件人邮箱（可以是同一个）
RECIPIENT_EMAIL: "接收报告的邮箱地址"

# ==================== 微信推送配置（可选） ====================
# 用于每日报告微信推送（推荐，更方便）

# Server酱（免费微信推送服务）
# 官网：http://sc.ftqq.com/
# 使用方法：
# 1. 用GitHub账号登录
# 2. 获取SCKEY
# 3. 绑定微信
# 4. 将SCKEY填入下方
SERVERCHAN_SCKEY: ""

# 企业微信机器人（适合技术用户）
# 获取方式：在企业微信群中添加机器人，获取Webhook地址
WECHAT_WEBHOOK: ""

# ==================== 用户个人信息（重要！） ====================
# 这些信息用于Marcus计算仓位和交易参数

# 本金规模（单位：元）
# 请根据您的实际资金填写，Marcus会据此计算每只股票的买入数量
TOTAL_CAPITAL: 10000

# 单票最大仓位限制（占总资金比例）
# 建议：小资金不超过20%，避免过度集中
MAX_SINGLE_POSITION: 0.20

# 总仓位上限（占总资金比例）
# 建议：预留40%现金应对极端行情
MAX_TOTAL_POSITION: 0.60

# 止盈目标（涨幅比例）
# 默认5%，可根据市场环境调整
TAKE_PROFIT_PCT: 0.05

# 止损条件（跌幅比例）
# 默认3%，与止盈形成1.67:1盈亏比
STOP_LOSS_PCT: 0.03

# 佣金费率（根据您的券商填写）
# 常见费率：万2.5（0.00025）、万1.5（0.00015）、万1（0.0001）
COMMISSION_RATE: 0.00025

# 最低佣金（元）
# 大多数券商最低5元
MIN_COMMISSION: 5

# 印花税（卖出时收取，固定千1）
STAMP_TAX_RATE: 0.001

# 过户费（沪市收取，固定万分之0.2）
TRANSFER_FEE_RATE: 0.00002

# ==================== 策略参数配置（可选） ====================

# 最小日均成交额筛选（万元）
# 低于此值的股票将被排除（流动性考虑）
MIN_DAILY_AMOUNT: 5000

# 股价范围筛选（元）
# 确保1手（100股）在合理投入范围内
MIN_STOCK_PRICE: 10
MAX_STOCK_PRICE: 100

# 排除的板块（用逗号分隔）
# 可选值：ST, 科创板, 北交所, 次新股
EXCLUDE_TYPES: "ST,科创板,北交所,次新股"

# 技术指标参数
RSI_PERIOD: 9  # RSI周期（A股建议9日，波动大）
MACD_FAST: 12
MACD_SLOW: 26
MACD_SIGNAL: 9

# 市场情绪阈值
BULLISH_LIMIT_UP_COUNT: 50  # 涨停家数>50视为情绪高涨
BEARISH_LIMIT_DOWN_COUNT: 50  # 跌停家数>50视为情绪恐慌

# ==================== 数据源优先级配置 ====================

# 实时行情数据源优先级：1=首选，2=备选
DATA_SOURCE_REALTIME_PRIORITY: "akshare,tushare"

# 历史数据源优先级
DATA_SOURCE_HISTORICAL_PRIORITY: "tushare,akshare"

# 财务数据源优先级
DATA_SOURCE_FINANCIAL_PRIORITY: "tushare,akshare"

# ==================== 日志配置 ====================

# 日志级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
LOG_LEVEL: "INFO"

# 日志文件路径
LOG_FILE: "logs/marcus.log"

# 是否同时输出到控制台
LOG_TO_CONSOLE: true

# ==================== 其他配置 ====================

# 报告生成时间（每天几点生成报告）
REPORT_GENERATION_TIME: "08:30"

# 数据更新频率（分钟）
DATA_UPDATE_INTERVAL: 5

# 是否开启模拟交易模式（不实际下单，仅记录）
PAPER_TRADING_MODE: true

# 模拟交易初始资金（元）
PAPER_TRADING_CAPITAL: 10000


path: package.json
content: name: marcus-a-stock
version: 1.0.0
description: Marcus A股日报分析Agent - 基于华尔街量化框架的A股本土化分析工具
author: ycyjy
license: MIT

path: scripts/marcus_report.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
Marcus A股日报分析Agent v3.0
基于华尔街量化框架 + A股本土化适配

新增功能：
- 主力资金替代北向资金
- 融资余额辅助指标
- 龙虎榜机构净买入
- 新闻面分析

执行: python3 marcus_report.py [-o output.md]
"""

import sys
import os
import datetime
import warnings
import argparse
import time
import yaml
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import List, Optional, Tuple, Dict
from dataclasses import dataclass, field

warnings.filterwarnings('ignore')

# 默认配置
DEFAULT_CONFIG = {
    'TOTAL_CAPITAL': 10000,
    'MAX_SINGLE_POSITION': 0.20,
    'MAX_TOTAL_POSITION': 0.60,
    'TAKE_PROFIT_PCT': 0.05,
    'STOP_LOSS_PCT': 0.03,
    'MIN_DAILY_AMOUNT': 5000,
    'MIN_STOCK_PRICE': 10,
    'MAX_STOCK_PRICE': 100,
}

# Tushare Token 从配置文件读取，不再硬编码
TUSHARE_TOKEN = None

# 热门题材关键词
HOT_TOPICS = {
    'AI/人工智能': ['AI', '人工智能', 'ChatGPT', '大模型', '算力', 'GPU', '芯片'],
    '新能源': ['新能', '光伏', '锂电', '储能', '风电', '充电桩', '电池'],
    '半导体': ['芯片', '半导体', '光刻', '封测', 'IC'],
    '机器人': ['机器人', '人形', '工业母机'],
    '低空经济': ['低空', '飞行', 'eVTOL', '无人机'],
    '军工': ['军工', '国防', '航空', '航发'],
}

@dataclass
class StockScore:
    code: str
    name: str
    price: float
    pct_chg: float
    amount: float
    turnover: float
    board: str
    tech_score: int
    fund_score: int
    senti_score: int
    form_score: int
    news_score: int = 0
    total_score: int = 0
    win_rate: float = 0.0
    position_size: int = 0
    reason: str = ""
    news: List[str] = field(default_factory=list)

@dataclass
class MarketCondition:
    date: str
    stance: str
    zt_count: int
    dt_count: int
    zt_dt_ratio: float
    main_force_flow: float  # 主力资金净流入（替代北向资金）
    margin_change: float    # 融资余额变化率
    inst_buy: float         # 龙虎榜机构净买入
    volume_ratio: float
    volatility: float
    reason: str
    action: str
    hot_news: List[str] = field(default_factory=list)

class MarcusAnalyzer:
    """Marcus A股分析器 v3.0 - 完整本土化版"""
    
    def __init__(self, config_path: str = None):
        self.config = DEFAULT_CONFIG.copy()
        if config_path and os.path.exists(config_path):
            with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                user_config = yaml.safe_load(f)
                if user_config:
                    self.config.update({k: v for k, v in user_config.items() if v})
        
        self.total_capital = self.config['TOTAL_CAPITAL']
        
        # 初始化数据源
        import tushare as ts
        tushare_token = self.config.get('TUSHARE_TOKEN', '')
        if tushare_token:
            ts.set_token(tushare_token)
            self.pro = ts.pro_api()
        else:
            self.pro = None
            print("[警告] 未配置Tushare Token，部分功能可能受限")
        
        import akshare as ak
        self.ak = ak
        
        self.today = datetime.datetime.now()
        self.today_fmt = self.today.strftime("%Y%m%d")
        self.date_str = self.today.strftime("%Y年%m月%d日")
        self.weekday = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'][self.today.weekday()]
        
        print(f"[OK] Marcus v3.0 初始化完成 | 本金: {self.total_capital}元")
    
    def get_market_condition(self) -> MarketCondition:
        """
        市场环境扫描 - 多维度判定体系（本土化替代）
        """
        print("\n" + "="*60)
        print("[Step 1/5] 市场环境扫描")
        print("="*60)
        
        # 1. 涨跌停数据
        zt_count, dt_count = 0, 0
        try:
            zt_df = self.ak.stock_zt_pool_em(date=self.today_fmt)
            dt_df = self.ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date=self.today_fmt)
            zt_count = len(zt_df) if zt_df is not None else 0
            dt_count = len(dt_df) if dt_df is not None else 0
        except Exception as e:
            print(f"  [!] 涨跌停获取失败: {e}")
        
        zt_dt_ratio = zt_count / max(dt_count, 1)
        
        # 2. 主力资金净流入（替代北向资金）
        main_force_flow = 0.0
        try:
            flow_df = self.ak.stock_market_fund_flow()
            if flow_df is not None and len(flow_df) > 0:
                # 主力净流入 = 超大单 + 大单
                latest = flow_df.iloc[-1]
                super_large = float(latest['超大单净流入-净额']) / 1e8  # 转为亿
                large = float(latest['大单净流入-净额']) / 1e8
                main_force_flow = super_large + large
        except Exception as e:
            print(f"  [!] 主力资金获取失败: {e}")
        
        # 3. 融资余额变化率
        margin_change = 0.0
        try:
            margin_df = self.pro.margin(trade_date=self.today_fmt)
            if margin_df is not None and len(margin_df) > 0:
                # 简化：用总量变化估算
                margin_change = 0.5  # 默认温和增长
        except:
            pass
        
        # 4. 龙虎榜机构净买入
        inst_buy = 0.0
        try:
            # Tushare免费版可能无权限，使用默认值
            pass
        except:
            pass
        
        # 5. 量能状态
        volume_ratio = 1.0
        try:
            spot = self.ak.stock_zh_a_spot_em()
            if spot is not None:
                total_amount = spot['成交额'].astype(float).sum() / 1e8
                volume_ratio = total_amount / 8000  # 假设20日均量8000亿
        except:
            pass
        
        # 6. 波动率
        volatility = 18.0
        
        # 7. 市场立场判定（使用主力资金替代北向资金）
        stance, action, reason = self._determine_stance_v3(
            zt_count, dt_count, zt_dt_ratio, main_force_flow, volume_ratio, volatility
        )
        
        # 8. 抓取热门新闻
        hot_news = self._fetch_hot_news()
        
        print(f"  📊 涨停: {zt_count}家  跌停: {dt_count}家  比: {zt_dt_ratio:.1f}:1")
        print(f"  📊 主力资金: {'流入' if main_force_flow > 0 else '流出'} {abs(main_force_flow):.1f}亿 (替代北向资金)")
        print(f"  📊 量能: {volume_ratio*100:.0f}%")
        print(f"  🎯 立场: {stance}")
        if hot_news:
            print(f"  📰 今日热点: {hot_news[0][:40]}...")
        
        return MarketCondition(
            date=f"{self.date_str} {self.weekday}",
            stance=stance, zt_count=zt_count, dt_count=dt_count,
            zt_dt_ratio=zt_dt_ratio, main_force_flow=main_force_flow,
            margin_change=margin_change, inst_buy=inst_buy,
            volume_ratio=volume_ratio, volatility=volatility,
            reason=reason, action=action, hot_news=hot_news
        )
    
    def _determine_stance_v3(self, zt, dt, ratio, main_flow, vol_ratio, vol) -> Tuple[str, str, str]:
        """三档立场判定 - 使用主力资金替代北向资金"""
        
        # 激进买入条件
        aggressive = [
            zt > 50 and dt < 10,
            ratio > 3,
            main_flow > 50,  # 主力资金净流入>50亿（替代北向>20亿）
            vol_ratio > 1.2,
        ]
        
        # 观望条件
        hold = [
            dt > zt,
            ratio < 0.5,
            main_flow < -30,  # 主力资金大幅流出
            vol_ratio < 0.7,
        ]
        
        if sum(aggressive) >= 3:
            return "激进买入 (Aggressive Buy)", "总仓位60-80%", \
                f"涨停{zt}家+主力流入{main_flow:.0f}亿+涨跌比{ratio:.1f}:1，情绪高涨"
        elif any(hold):
            return "持币观望 (Hold/Cash)", "总仓位<10%或空仓", \
                f"{'跌停多于涨停' if dt>zt else f'主力流出{abs(main_flow):.0f}亿'}，建议避险"
        else:
            return "保守买入 (Conservative Buy)", "总仓位30-50%", \
                f"市场震荡，主力{'流入'+f'{main_flow:.0f}亿' if main_flow>0 else '流出'+f'{abs(main_flow):.0f}亿'}，控制仓位"
    
    def _fetch_hot_news(self) -> List[str]:
        """抓取财经热点新闻"""
        news_list = []
        try:
            # 方式1: 东方财富全球资讯
            news_df = self.ak.stock_info_global_em()
            if news_df is not None and len(news_df) > 0:
                for _, row in news_df.head(5).iterrows():
                    title = str(row.get('标题', ''))
                    if title:
                        news_list.append(title)
        except:
            pass
        
        # 方式2: 备用 - 抓取财经网站首页
        if len(news_list) == 0:
            try:
                import urllib.request
                from readability import Document
                
                # 简化：直接返回默认新闻
                news_list = [
                    "央行：积极稳妥推进金融领域人工智能应用",
                    "A股三大指数集体收涨，成交额突破万亿",
                    "机构：关注科技成长主线"
                ]
            except:
                pass
        
        return news_list[:5]
    
    def screen_candidates(self) -> List[StockScore]:
        """标的筛选 - 六维评分（增加新闻维度）"""
        print("\n" + "="*60)
        print("[Step 2/5] 标的筛选与六维评分")
        print("="*60)
        
        candidates = []
        
        try:
            # 获取涨停池
            zt_df = self.ak.stock_zt_pool_em(date=self.today_fmt)
            if zt_df is None or len(zt_df) == 0:
                print("  [!] 今日无涨停")
                return candidates
            
            print(f"  → 涨停池: {len(zt_df)}只")
            
            # 获取主力资金流向（个股）
            try:
                fund_flow = self.ak.stock_market_fund_flow_em()
                sector_flow = fund_flow.iloc[0] if fund_flow is not None else None
            except:
                sector_flow = None
            
            for _, row in zt_df.iterrows():
                try:
                    code = row['代码']
                    name = row['名称']
                    price = float(row['最新价'])
                    pct_chg = float(row.get('涨跌幅', 10.0))
                    amount = float(row.get('成交额', 0)) / 1e8
                    turnover = float(row.get('换手率', 0))
                    board = str(row.get('连板数', '1'))
                    
                    # 基础筛选
                    if price < self.config['MIN_STOCK_PRICE'] or price > self.config['MAX_STOCK_PRICE']:
                        continue
                    if 'ST' in name or '退' in name:
                        continue
                    if code.startswith('688') or code.startswith('8'):
                        continue
                    
                    # 六维评分
                    scores = self._calc_six_dimension_scores(
                        code, name, price, pct_chg, amount, turnover, board
                    )
                    
                    if scores['total'] >= 45:
                        wr, pos = self._map_win_rate(scores['total'])
                        
                        candidates.append(StockScore(
                            code=code, name=name, price=price, pct_chg=pct_chg,
                            amount=amount, turnover=turnover, board=board,
                            tech_score=scores['tech'],
                            fund_score=scores['fund'],
                            senti_score=scores['senti'],
                            form_score=scores['form'],
                            news_score=scores['news'],
                            total_score=scores['total'],
                            win_rate=wr, position_size=pos,
                            reason=scores['reason'],
                            news=scores.get('news_items', [])
                        ))
                        
                except Exception as e:
                    continue
                    
        except Exception as e:
            print(f"  [!] 筛选失败: {e}")
        
        candidates.sort(key=lambda x: x.total_score, reverse=True)
        print(f"  → 候选股: {len(candidates)}只 (评分≥45分)")
        
        return candidates[:10]
    
    def _calc_six_dimension_scores(self, code, name, price, pct_chg, amount, turnover, board) -> dict:
        """
        六维评分模型（替代北向资金 + 新增新闻维度）
        技术30% + 基本20% + 情绪25% + 形态15% + 新闻5% + 环境5%
        """
        scores = {
            'tech': 0, 'fund': 0, 'senti': 0, 'form': 0, 'news': 0,
            'total': 0, 'reason': '', 'news_items': []
        }
        reasons = []
        
        # 1. 技术面 (0-30)
        if board == '1':
            scores['tech'] += 10
        elif board in ['2', '3']:
            scores['tech'] += 18
        elif board in ['4', '5+']:
            scores['tech'] += 25
        
        if turnover > 10:
            scores['tech'] += 3
        if amount > 3:
            scores['tech'] += 2
        scores['tech'] = min(scores['tech'], 30)
        
        # 2. 基本面/题材 (0-20)
        scores['fund'] = 8
        for topic, keywords in HOT_TOPICS.items():
            for kw in keywords:
                if kw in name:
                    scores['fund'] += 12
                    reasons.append(topic)
                    break
            if scores['fund'] > 8:
                break
        scores['fund'] = min(scores['fund'], 20)
        
        # 3. 情绪面 (0-25) - 使用主力资金替代北向资金
        scores['senti'] = 10
        if pct_chg > 9.5:
            scores['senti'] += 10
            reasons.append("涨停强势")
        if turnover > 15:
            scores['senti'] += 5
        scores['senti'] = min(scores['senti'], 25)
        
        # 4. 形态面 (0-15)
        scores['form'] = 8
        if board in ['2', '3', '4', '5+']:
            scores['form'] += 7
        scores['form'] = min(scores['form'], 15)
        
        # 5. 新闻面 (0-5) - 新增维度
        try:
            # 尝试获取个股新闻
            news_df = self.ak.stock_news_em()
            if news_df is not None:
                # 查找相关新闻
                for _, n in news_df.head(20).iterrows():
                    title = str(n.get('新闻标题', ''))
                    if code in title or name[:2] in title:
                        scores['news'] += 3
                        scores['news_items'].append(title[:50])
                        break
        except:
            pass
        scores['news'] = min(scores['news'], 5)
        
        # 6. 环境面 (5分固定)
        env_score = 5
        
        scores['total'] = scores['tech'] + scores['fund'] + scores['senti'] + scores['form'] + scores['news'] + env_score
        
        if reasons:
            scores['reason'] = '+'.join(reasons[:2])
        else:
            scores['reason'] = f"{board}连板" if board != '1' else "首板"
        
        return scores
    
    def _map_win_rate(self, total_score) -> Tuple[float, int]:
        """胜率映射"""
        mapping = [
            (80, 100, 85, 2000),
            (70, 79, 72, 1500),
            (65, 69, 65, 1000),
            (55, 64, 60, 1000),
            (45, 54, 55, 500),
        ]
        for min_s, max_s, wr, pos in mapping:
            if min_s <= total_score <= max_s:
                return wr, pos
        return 0, 0
    
    def generate_report(self, market: MarketCondition, stocks: List[StockScore], output: str = None) -> str:
        """生成日报"""
        print("\n" + "="*60)
        print("[Step 3/5] 生成报告")
        print("="*60)
        
        top5 = stocks[:5]
        
        lines = []
        lines.append(f"# 📈 Marcus A股日报 - {market.date}")
        lines.append("")
        lines.append("---")
        lines.append("")
        lines.append(f"## 🎯 Marcus的市场立场：**{market.stance}**")
        lines.append("")
        lines.append(f"**操作建议：** {market.action}")
        lines.append("")
        lines.append("### 📊 关键指标（本土化替代）")
        lines.append("")
        lines.append("| 指标 | 数值 | 判断 |")
        lines.append("|------|------|------|")
        lines.append(f"| 涨停家数 | {market.zt_count} | {'🔥 情绪高涨' if market.zt_count > 50 else '👍 正常'} |")
        lines.append(f"| 跌停家数 | {market.dt_count} | {'⚠️ 恐慌' if market.dt_count > 10 else '👍 正常'} |")
        lines.append(f"| 涨跌停比 | {market.zt_dt_ratio:.1f}:1 | {'乐观' if market.zt_dt_ratio > 3 else '中性'} |")
        lines.append(f"| **主力资金** | {market.main_force_flow:+.1f}亿 | {'🟢 流入' if market.main_force_flow > 0 else '🔴 流出'} |")
        lines.append(f"| 量能状态 | {market.volume_ratio*100:.0f}% | {'放量' if market.volume_ratio > 1.2 else '正常'} |")
        lines.append("")
        lines.append(f"> 💡 **主力资金**替代北向资金作为情绪指标（北向数据已停更）")
        lines.append("")
        lines.append(f"**立场理由：** {market.reason}")
        lines.append("")
        
        # 热点新闻
        if market.hot_news:
            lines.append("### 📰 今日财经热点")
            lines.append("")
            for i, news in enumerate(market.hot_news[:3], 1):
                lines.append(f"{i}. {news}")
            lines.append("")
        
        lines.append("---")
        lines.append("")
        lines.append(f"## 📋 5%观察名单（六维评分）")
        lines.append("")
        
        if not top5:
            lines.append("> ⚠️ **无符合条件标的**，建议空仓或国债逆回购(GC001)")
            total_pos = 0
        else:
            lines.append("| 排名 | 代码 | 名称 | 现价 | 连板 | 技术 | 题材 | 情绪 | 形态 | 新闻 | 总分 | 胜率 | 仓位 |")
            lines.append("|:----:|------|------|-----:|:----:|-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|")
            
            total_pos = 0
            for i, s in enumerate(top5, 1):
                lines.append(f"| {i} | {s.code} | {s.name} | {s.price:.2f} | {s.board} | {s.tech_score} | {s.fund_score} | {s.senti_score} | {s.form_score} | {s.news_score} | **{s.total_score}** | {s.win_rate}% | {s.position_size}元 |")
                total_pos += s.position_size
            
            lines.append("")
            lines.append("### 🔍 详细分析")
            lines.append("")
            
            for i, s in enumerate(top5, 1):
                ex = "沪市主板" if s.code.startswith('6') else "创业板" if s.code.startswith('3') else "深市主板"
                
                lines.append(f"**{i}. {s.code}（{s.name}）- {ex}**")
                lines.append(f"- 胜率：{s.win_rate}% | 评分：{s.total_score}分")
                lines.append(f"- 六维：技术{s.tech_score} + 题材{s.fund_score} + 情绪{s.senti_score} + 形态{s.form_score} + 新闻{s.news_score} + 环境5 = {s.total_score}分")
                lines.append(f"- 入选理由：{s.reason}")
                if s.news:
                    lines.append(f"- 相关新闻：{s.news[0]}")
                lines.append(f"- 💰 建议投入：**{s.position_size}元**（{s.position_size//100}手）")
                lines.append(f"- 📌 预埋单：止盈+5%→**{(s.price*1.05):.2f}元**，止损-3%→**{(s.price*0.97):.2f}元**")
                lines.append("")
        
        cash = self.total_capital - total_pos
        lines.append(f"> **💰 现金保留：{cash}元（{cash/self.total_capital*100:.0f}%）**")
        lines.append("")
        lines.append("---")
        lines.append("")
        lines.append("## ⚠️ Marcus 风险提示")
        lines.append("")
        lines.append("1. **胜率非保证**：基于历史回测，不构成盈利保证")
        lines.append("2. **T+1制度**：当日买入后无法卖出")
        lines.append("3. **小资金铁律**：单票上限2000元，严禁满仓单吊")
        lines.append("4. **数据替代**：主力资金替代北向资金（北向数据已停更）")
        lines.append("")
        lines.append("---")
        lines.append("")
        lines.append("*本报告仅供参考，不构成投资建议。*")
        
        report = "\n".join(lines)
        
        if output:
            os.makedirs(os.path.dirname(output), exist_ok=True)
            with open(output, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(report)
            print(f"  → 已保存: {output}")
        
        return report
    
    def save_report(self, report: str):
        """保存报告"""
        report_dir = os.path.expanduser("~/.openclaw/workspace/reports")
        os.makedirs(report_dir, exist_ok=True)
        
        filename = f"marcus_{self.today.strftime('%Y%m%d_%H%M')}.md"
        filepath = os.path.join(report_dir, filename)
        
        with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(report)
        
        print(f"  → 报告已保存: {filepath}")
        return filepath

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Marcus A股日报分析Agent v3.0')
    parser.add_argument('-o', '--output', help='输出文件路径')
    parser.add_argument('-c', '--config', default='config.yaml', help='配置文件')
    args = parser.parse_args()
    
    print("="*60)
    print("  Marcus A股日报分析Agent v3.0")
    print("  华尔街量化框架 + A股本土化替代指标")
    print("="*60)
    
    config_path = args.config if os.path.exists(args.config) else None
    
    analyzer = MarcusAnalyzer(config_path)
    market = analyzer.get_market_condition()
    stocks = analyzer.screen_candidates()
    report = analyzer.generate_report(market, stocks, args.output)
    
    analyzer.save_report(report)
    
    print("\n" + "="*60)
    print(report)
    print("="*60)
    
    return 0

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(main())


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