Stock Theme Events — Stock Theme 事件

Stock Theme 事件 - 股票题材与新闻事件关联分析 概述

本技能将市场炒作的题材概念与真实新闻事件对应起来，输出结构化的 Markdown 报告。核心流程：获取热门股票 → 提取题材 → 聚类合并 → 搜索新闻 → 生成报告。

核心功能

• 获取个股题材

调用 ths-stock-themes 技能 获取股票的题材/概念列表。

输入：股票代码列表 输出：{股票代码：[题材 1, 题材 2, ...]}

• 题材聚类合并

使用语义相似度 + 同义词词典将相似题材合并。

示例：

"人工智能" + "AI" + "大模型" → "人工智能/AI" "芯片" + "半导体" + "集成电路" → "半导体/芯片"

输出：{题材方向：[相关股票列表]}

• 获取对应新闻事件

优先使用 ak分享 财经新闻接口，缺失时用 browser 工具从金十数据搜索。

搜索范围：近 15 天 每题材选取：2-5 条高相关度新闻

输出：{题材方向：[新闻列表]}

• 生成 Markdown 报告

结构化输出题材方向、涉及股票、对应新闻事件。

使用方法 被其他 技能 调用（推荐） # 在调用方 技能 中 from stock_theme_事件 导入 analyze_theme_事件

结果 = analyze_theme_事件( stock_列出=["600519", "000858", ...], # 可选，默认获取近 10 日涨幅前 30 输出_path="~/桌面/A 股每日复盘/", # 可选 date_range=15, # 新闻搜索天数，默认 15 top_themes=8 # 主流题材数量，默认 8 )

独立运行 生成题材事件分析报告 分析近 10 日涨幅前 30 股票的题材和对应新闻 获取市场炒作题材的真实事件驱动

执行流程 完整流程

获取热门股票（如未提供）

调用 ths-stock-themes 获取近 10 日涨幅前 30 股票 排除 ST 股票

获取个股题材

遍历股票列表 调用 ths-stock-themes 获取每只股票的题材 缓存结果避免重复请求

题材聚类

统计题材频次 使用语义相似度模型聚类 应用同义词词典合并 按频次排序取 TOP N

搜索新闻

对每个题材方向，先尝试 ak分享 接口 如结果不足，用 browser 工具搜索金十数据 筛选近 15 天内的资讯 去重并按相关性排序

生成报告

使用模板生成 Markdown 保存到指定路径 返回报告文件路径 输出格式 # A 股题材 - 事件关联分析报告

数据日期：2026-03-21 统计周期：近 10 个交易日 新闻范围：近 15 天 样本股票：涨幅前 30 只（排除 ST）

一、主流炒作题材方向

二、题材 - 事件对应分析

1. 人工智能/AI（8 只股票）

涉及股票：中科曙光、浪潮信息、科大讯飞...

对应新闻事件：

• [新闻标题 1] (2026-03-20)

• [新闻标题 2] (2026-03-19)

三、总结

• 当前市场主要炒作方向：XXX、XXX、XXX
• 新闻事件驱动明显：XXX 政策/事件催化
• 风险提示：...

脚本说明 cluster_themes.py

题材聚类脚本，使用语义相似度 + 同义词词典。

python3 scripts/cluster_themes.py --输入 themes.json --输出 clustered.json

参数：

--输入: 输入题材 JSON 文件 --输出: 输出聚类结果 --top: 保留 TOP N 个题材方向（默认 8） --similarity-threshold: 相似度阈值（默认 0.7） 搜索_news.py

新闻搜索脚本，ak分享 + browser 混合方案。

python3 scripts/搜索_news.py --theme "人工智能" --days 15 --limit 5

参数：

--theme: 题材关键词 --days: 搜索天数范围（默认 15） --limit: 返回新闻数量（默认 5） --输出: 输出 JSON 文件路径 生成_报告.py

报告生成脚本。

python3 scripts/生成_报告.py --themes clustered.json --news news.json --输出 报告.md

参数：

--themes: 聚类后的题材 JSON --news: 新闻数据 JSON --输出: 输出 Markdown 路径 --template: 模板文件路径（可选） 配置说明 config/theme_synonyms.json

题材同义词配置，用于聚类合并。

{ "人工智能/AI": ["人工智能", "AI", "大模型", "AIGC", "算力", "机器学习"], "半导体/芯片": ["芯片", "半导体", "集成电路", "光刻机", "存储芯片"], "新能源": ["光伏", "风电", "储能", "锂电池", "新能源汽车", "氢能"], "医药生物": ["创新药", "医疗器械", "生物医药", "CXO", "疫苗"], "金融": ["券商", "银行", "保险", "多元金融", "互联网金融"], "大消费": ["白酒", "食品饮料", "家电", "零售", "旅游"], "周期资源": ["钢铁", "煤炭", "有色", "化工", "石油"], "军工": ["军工", "航天", "船舶", "国防", "航空发动机"], "科技通信": ["5G", "通信", "物联网", "云计算", "数据中心"], "房地产": ["房地产", "物业", "园区开发", "REITs"] }

依赖安装 pip 安装 ak分享 sentence-转换ers scikit-learn

注意事项 数据时效性：新闻数据实时变化，建议在报告中注明数据获取时间 浏览器自动化：金十数据搜索需要 browser 工具，避免高频请求 ST 股票：自动排除名称包含"ST"的股票 语义模型：首次使用会下载 sentence-转换ers 模型（约 500MB） API 限制：ak分享 有频率限制，建议添加请求间隔 错误处理 题材获取失败：重试 3 次，跳过该股票并记录警告 新闻搜索失败：降级到 browser 工具，仍失败则标记"暂无相关新闻" 聚类失败：降级到简单频次统计 报告生成失败：返回错误信息，提示检查模板文件 性能优化 缓存机制：个股题材结果缓存到 缓存/themes/ 目录 并行搜索：多个题材的新闻搜索可并行执行 增量更新：支持基于已有报告增量更新 示例调用 被 stock-dAIly-报告 调用 # 在 stock-dAIly-报告 技能 中 结果 = analyze_theme_事件( stock_列出=top_gAIners, # 近 10 日涨幅前 30 输出_path=dAIly_报告_dir, date_range=15 ) # 将 结果 整合到每日复盘报告中

独立运行 用户：分析当前市场炒作的题材和对应新闻 助手：正在获取近 10 日涨幅前 30 股票... 正在提取题材信息... 正在聚类合并... 正在搜索对应新闻... 报告已生成：~/桌面/A 股每日复盘/theme-事件-2026-03-21.md