Back to skills
SKILL.md
A Share Intraday Reversal
ASecurityA股日内反转/均值回归策略。当用户说"日内反转"、"日内均值回归"、"intraday reversal"、"盘中回调"、"日内超跌反弹"、"分时反转"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,分析日内反转信号、超买超卖状态、均值回归速度。支持 formal/brief 两种输出风格。
- 232 stars
- 0 votes
- 0 copies
- 1 view
- Added September 7, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 2 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add aifinlab/FinClaw --skill a-share-intraday-reversal --agent claude-codeAre you the author of A Share Intraday Reversal?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/aifinlab-a-share-intraday-reversal)---
name: a-share-intraday-reversal
description: A股日内反转/均值回归策略。当用户说"日内反转"、"日内均值回归"、"intraday reversal"、"盘中回调"、"日内超跌反弹"、"分时反转"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,分析日内反转信号、超买超卖状态、均值回归速度。支持 formal/brief 两种输出风格。
---
# 日内反转/均值回归策略助手
## 数据获取
通过 cn-stock-data skill 获取数据:
- **分钟K线**: 1分钟/5分钟线
- **实时行情**: 最新价格、成交量、换手率
- **指数数据**: 大盘走势用于剥离系统性因素
## 分析工作流
### Step 1: 日内超买超卖识别
- 分时RSI(14):>70超买,<30超卖
- 价格偏离VWAP程度:|P - VWAP|/VWAP
- 分时布林带突破:价格触及±2σ带
- 成交量萎缩确认:反转需伴随量能衰减
### Step 2: 均值回归速度估计
- Ornstein-Uhlenbeck 过程拟合:回归速度 κ
- 半衰期 = ln(2)/κ,衡量回归所需时间
- 不同市值/流动性股票的回归速度差异
- A股特征:小盘股回归更快但噪声更大
### Step 3: 反转信号过滤
- 剔除趋势日:ADX > 25 时不做反转
- 剔除信息驱动:公告日/财报日不做反转
- 确认信号:反转方向需与大盘方向一致
- 成交量确认:反转点需出现缩量企稳
### Step 4: 策略构建与回测
- 入场:价格偏离VWAP超过1.5%且RSI极值
- 出场:回归VWAP或反向偏离0.5%
- 止损:偏离继续扩大至2.5%
- 按震荡市/趋势市分别统计胜率与盈亏比
### Step 5: 输出报告
## 输出格式
### formal 风格(研报级)
```
# [标的] 日内反转分析报告
## 一、超买超卖状态
| 指标 | 数值 | 信号 |
|------|------|------|
## 二、均值回归特征
[回归速度、半衰期]
## 三、反转信号
[当前信号、过滤条件]
## 四、策略回测
[胜率、盈亏比、净收益]
## 五、操作建议
```
### brief 风格(快速分析)
```
## [标的] 日内反转速览
- 当前偏离VWAP -1.8%,RSI=25,超卖
- 均值回归半衰期约 45 分钟
- 大盘震荡,适合反转策略
- 建议:轻仓试多,目标回归VWAP
```
参考 `references/intraday-reversal-guide.md` 获取详细方法论与 A股实证研究。
## 使用示例
### 示例 1: 基本使用
```python
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
```
### 示例 2: 命令行使用
```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```
Files in this skill
- SKILL.md
- references/intraday-reversal-guide.md
Attribution
Comments
Loading comments…