AI选股助手
Introduction
CBXH的选股skill 是一个面向 A 股及可扩展市场的选股研究 Skill,核心用途是帮助用户系统化发现“高增长、低 PEG、尚未被完全 price-in”的候选标的。它不是简单按热度榜抓股票,也不是只看 PE 或题材的静态筛选器,而是把热点早期发现、盈利预测上修、基本面估值约束和历史候选池追踪放在同一个框架里,形成可复盘、可连续跟踪的选股雷达。 相比一般选股 Skill,它的特点主要有两点。第一,它重视早期发现热点,降低 miss 机会的概率:通过热度榜、主题线索、研报/公告/新闻召回和一致预期变化,尽量捕捉刚开始被市场关注、但还没有完全反映在价格里的方向。第二,它强调基本面 PEG 约束,避免只追高热度股:所有候选都要回到 PE_TTM、2026E/2027E 增长、1Y Growth PEG、2Y CAGR PEG、多窗口涨幅和 price-in 风险,避免把短期情绪、概念炒作或估值虚高误判成真实机会。 核心逻辑是:先扩大候选池,避免错过早期机会;再用盈利增长、估值和涨幅约束收窄候选,避免买到已经被充分 price-in 的高热度股票。 具体判断围绕四类问题展开: 这只股票是否处在市场关注度上升、主题扩散或盈利预期上修的早期阶段。 这只股票的 PE_TTM 与未来盈利增长是否匹配,PEG 是否仍有吸引力。 过去 1W、1M、2M、3M、6M 的涨幅是否已经明显透支基本面变化。 这只股票是否连续进入候选池,优先级是否上调、下调或持平。 如果要完整运行这个 Skill,建议提前安装或配置以下外部数据源能力。 必装或强烈建议配置 alphapai-research:用于早期信息发现、研报/路演/公告召回、主题线索和盈利预测上修线索。 Wind 金融数据 / Wind MCP:用于 PE_TTM、预测 PE、K 线涨跌幅、财务基本面、公告、新闻、事件和风险指标,是结构化数据的核心来源。 A股实时热度排名:用于抓取问财、雪球、东方财富等平台的热度榜,构建市场关注度候选池。
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