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name: baostock-guide description: Baostock接口使用指南。当用户询问复权参数、K线数据、庄股筛选、波段操作、箱体震荡股票筛选、股东人数、股东户数变化时使用此技能。包含复权参数说明、庄股筛选策略和股东人数查询。

Baostock 使用指南

复权参数 (adjust_flag) 注意事项

使用 get_historical_k_data 获取K线数据时，adjust_flag 参数的含义如下：

⚠️ 常见错误

不要把 "Forward adjusted" 误认为是"前复权"！

• Forward adjusted (adjust_flag=1) = 后复权
• Backward adjusted (adjust_flag=2) = 前复权

验证方法

如果对某只股票的复权价格有疑问，可以：

1. 使用 get_adjust_factor_data 查看复权因子（backAdjustFactor）
2. 使用 get_dividend_data 查看历史分红送转记录
3. 后复权价格 ≈ 不复权价格 × backAdjustFactor

示例

如果一只股票历史上有过 10转10（2015年）和 10转15（2018年），累计复权因子约为 2 × 2.5 = 5 倍，后复权价格会是实际价格的5倍左右，这是正常的。

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筛选"庄股"（类花园生物）的原则

寻找具有明显庄家操盘特征、适合波段操作的股票时，可参考以下筛选条件：

核心筛选条件

放量阶段性高点检测（核心指标）

庄股最典型的特征是周期性的"拉升-出货"循环，体现为：

1. 阶段性高点：周线上比前后3周都高的价格点
2. 放量确认：高点前后一周内有至少2天量比≥1.5
3. 间隔合理：每个放量高点之间间隔8-22周（约2-5个月）
4. 次数要求：一年内至少出现3次这样的放量高点

Copy典型庄股K线形态：

价格  ^    放量高点1     放量高点2     放量高点3
      |       /\           /\           /\
      |      /  \         /  \         /  \
      |     /    \       /    \       /    \
      |    /      \     /      \     /
      |   /        \___/        \___/
      +-----------------------------------------> 时间
          |<- 2-5月 ->|<- 2-5月 ->|

排除条件

• ❌ 单边上涨：年涨幅超过50%，持续创新高
• ❌ 单边下跌：年跌幅超过30%，持续创新低
• ❌ 波幅太小：单波涨跌幅不足15%
• ❌ 周期太短：每轮不足3周
• ❌ ST股票：退市风险高（除非特别说明）

验证方法

1. K线形态：使用 get_historical_k_data（前复权，adjust_flag=2）获取周线数据
2. 换手率：关注 turn 字段，高换手通常对应价格转折点
3. 放量阶段性高点（核心验证）：
   • 在周线图上识别阶段性高点（比前后3周都高）
   • 检查高点附近日线是否有放量（量比≥1.5的天数≥2）
   • 验证高点间隔是否在2-5个月（8-22周）
   • 一年内至少3个放量高点才符合庄股特征
4. AI二次确认：脚本会输出高点时间线，人工或AI确认：
   • 高点是否真正形成头部形态
   • 放量是否伴随价格滞涨或下跌（出货特征）
   • 间隔是否符合庄家操盘节奏
5. 股东人数：通过东方财富等渠道查看股东人数变化
   • 股东减少 + 股价上涨 = 庄家吸筹
   • 股东增加 + 股价下跌 = 庄家出货

典型案例

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股东人数查询

查询股票的股东人数变化历史，用于分析庄家吸筹/出货行为。

使用方法

Copycd /Users/rjwang/fun/a-share && source .venv/bin/activate

# 按代码查询（默认最近16期）
python .github/skills/baostock-guide/scripts/query_shareholders.py 300401

# 按名称查询
python .github/skills/baostock-guide/scripts/query_shareholders.py 花园生物

# 指定期数（如最近20期）
python .github/skills/baostock-guide/scripts/query_shareholders.py 300401 20

Python API

Copyimport akshare as ak

# 查询股东人数历史
df = ak.stock_zh_a_gdhs_detail_em(symbol="300401")

# 返回字段：
# - 股东户数统计截止日
# - 股东户数-本次、股东户数-上次、股东户数-增减、股东户数-增减比例
# - 区间涨跌幅
# - 户均持股市值、户均持股数量
# - 股东户数公告日期

信号解读

示例输出

Copy================================================================================
花园生物 (300401) 股东人数变化
================================================================================

     统计截止日   股东人数     增减 增减比例(%) 区间涨跌(%) 户均市值(元)
2025-12-31 26,228 -3,695  -12.35   -2.26 313,301
2025-12-19 29,923 +1,603   +5.66   +8.03 280,970
...

【趋势分析】
  最新股东人数: 26,228
  最新变化: -3,695 (-12.35%)
  统计期内: 减少8期, 增加8期
  累计变化: -7,187 (-21.52%)

【信号判断】
  🟢 吸筹信号：近期股东持续减少且股价稳定/上涨

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批量筛选连续下降股票

筛选全市场股东人数连续N期下降的股票，发现潜在吸筹标的。

两阶段筛选策略

效率：全量遍历需40分钟，两阶段筛选只需 ~3分钟

使用方法

Copycd /Users/rjwang/fun/a-share && source .venv/bin/activate

# 默认：筛选连续3期下降，初筛减少>1%，排除上市<1年的次新股
python .github/skills/baostock-guide/scripts/screen_shareholders.py

# 筛选连续5期下降
python .github/skills/baostock-guide/scripts/screen_shareholders.py -p 5

# 调整初筛阈值（减少>2%）
python .github/skills/baostock-guide/scripts/screen_shareholders.py -m 2

# 不过滤次新股
python .github/skills/baostock-guide/scripts/screen_shareholders.py -l 0

# 只保留上市超过2年的股票
python .github/skills/baostock-guide/scripts/screen_shareholders.py -l 730

# 只验证前100只（快速测试）
python .github/skills/baostock-guide/scripts/screen_shareholders.py -n 100

# 不保存CSV
python .github/skills/baostock-guide/scripts/screen_shareholders.py --no-save

参数说明

输出文件

screened_shareholders_decrease_3periods.csv（项目根目录）

示例输出

Copy======================================================================
阶段1: 快速初筛 - 获取最近一期股东减少的股票
======================================================================
  全部股票: 5462 只
  排除ST后: 5320 只
  最近一期减少: 2100 只
  减少比例 > 1%: 320 只

======================================================================
阶段2: 详细验证 - 检查是否连续3期下降
======================================================================
  待验证: 320 只
  预计耗时: 160 秒
  进度: 320/320 (100%) | 已找到: 156 只

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【连续3期股东人数下降】共 156 只
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代码     名称       最早人数 →   最新人数     总降幅
603186  华正新材     22,942 →     17,566    -23.4%
300666  江丰电子     58,153 →     45,093    -22.5%
...

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复杂任务处理

遇到批量筛选、多股票遍历、多维度分析等复杂任务时，优先使用 runSubagent，可有效降低主对话的 context 长度。