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A Share T0 Rotation
ASecurityA股T+0回转交易/日内做T策略。当用户说"做T"、"T+0"、"回转交易"、"日内做T"、"底仓做T"、"高抛低吸"、"日内差价"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,分析做T机会、计算做T收益、优化做T策略。支持 formal/brief 两种输出风格。
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- 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-t0-rotation --agent claude-codeAre you the author of A Share T0 Rotation?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/aifinlab-a-share-t0-rotation)---
name: a-share-t0-rotation
description: A股T+0回转交易/日内做T策略。当用户说"做T"、"T+0"、"回转交易"、"日内做T"、"底仓做T"、"高抛低吸"、"日内差价"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据,分析做T机会、计算做T收益、优化做T策略。支持 formal/brief 两种输出风格。
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# T+0回转交易/日内做T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**: 最新价格与盘口
- **历史日内振幅**: 用于评估做T空间
## 分析工作流
### Step 1: 做T空间评估
- 日内振幅 = (最高价 - 最低价) / 开盘价
- 历史平均日内振幅:评估做T的收益空间
- 扣除交易成本后的净做T空间
- 振幅分位数:当前振幅是否足够做T
### Step 2: 做T时机识别
- 正T(先买后卖):底仓持有,低点加仓→高点卖出底仓
- 反T(先卖后买):高点卖出底仓→低点买回
- 分时支撑压力位:VWAP/均线/前高前低
- 成交量配合:缩量回调买入,放量冲高卖出
### Step 3: 做T成本计算
- 佣金:买卖各一次,通常万1.5-万3
- 印花税:卖出千1(单边)
- 滑点:预估0.05-0.1%
- 盈亏平衡振幅 = 2×佣金 + 印花税 + 滑点 ≈ 0.2-0.3%
### Step 4: 做T策略优化
- 最优做T标的:高振幅+高流动性+低波动率方向性
- 最优做T时段:10:00-11:00 和 13:30-14:30
- 仓位管理:做T仓位不超过底仓的50%
- 止损规则:做T亏损超过0.5%立即止损
### Step 5: 输出报告
## 输出格式
### formal 风格(研报级)
```
# [标的] T+0回转交易分析报告
## 一、做T空间评估
| 指标 | 数值 | 评估 |
|------|------|------|
| 平均日内振幅 | 3.2% | 空间充足 |
## 二、今日做T机会
[支撑压力位、买卖时点]
## 三、成本与收益
[交易成本、预期净收益]
## 四、策略建议
[正T/反T选择、仓位建议]
```
### brief 风格(快速分析)
```
## [标的] 做T速览
- 平均日内振幅 3.2%,净做T空间约2.9%
- 当前价位接近VWAP下方,正T机会
- 建议:25.10附近加仓,25.40上方减仓
- 做T仓位控制在底仓30%以内
```
参考 `references/t0-rotation-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
```
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