「磐石」股票综合评分模型 — RSR v5.28 执行手册

> 本文件是 AI 的执行指令，而非用户文档。加载此 skill 后，AI 应按以下流程操作。

1. 触发条件

用户输入涉及以下意图时自动加载本 skill：

2. 数据获取

2.1 数据源（按优先级排序）

2.2 需要获取的数据字段

使用 neodata 查询以下数据（一次性提问，脚本自动获取）：

# 示例：查询 600519 贵州茅台的评分所需数据
python3 scripts/query.py --query "贵州茅台2024年报及2025年最新财报，近5年净利润、营收、经营现金流、资产负债率、毛利率、ROE"
python3 scripts/query.py --query "贵州茅台最新股价、近3个月涨跌幅、近1年股价百分位"
python3 scripts/query.py --query "贵州茅台近1年高管增减持、大股东增减持、回购情况"
python3 scripts/query.py --query "贵州茅台商誉、质押、解禁、诉讼风险事件"

若 neodata 返回不足，用 westock-data 补充：

# 财务报表
westock-data finance sh600519 --num 8

# K线数据（用于计算股价百分位和涨跌幅）
westock-data kline sh600519 --period day --limit 250

# 技术指标（用于超跌反弹检查）
westock-data technical sh600519 --group rsi

# 股东结构
westock-data shareholder sh600519

# 风险事件
westock-data risk sh600519

# 分红数据
westock-data dividend sh600519 --years 5

2.3 数据不足时的处理规则

• 单个字段缺失：使用行业均值或上一期数据填充，输出 ⚠️ 数据填充
• 核心字段缺失（净利润/营收/资产负债率）：返回"评分不可用"，列出缺失字段
• 新股（上市<2年）：评分可信度较低，在结果中标注 ⚠️ 次新股，评分仅供参考

3. 评分执行流程

3.1 快速模式（推荐）

1. 使用 neodata 获取完整财务数据
2. 将数据整理为 Python dict（字段格式见 references/rock_solid_v528.py 顶部注释）
3. 调用评分引擎：

python3 references/rock_solid_v528.py --data '{"stock_code": "sh600519", ...}'

引擎返回 JSON：

{"rating": "A", "score": 87.5, "warnings": [], "details": {...}}

3.2 手动模式（Python 不可用时）

按以下步骤逐步计算：

第一步：L1 否决检查

检查条件：ST/*ST、立案调查、审计意见非标、大股东巨量减持(3个月>5%)、实控人失联、年报延迟>3个月

→ 任一满足 → 直接输出 C 级，终止

第二步：确定行业分组

根据主营业务确定所属行业组：公用事业/航空航运/周期资源/科技制造/消费/银行证券保险/创投金融投资/专业服务/其他

第三步：四大簇评分

• 盈利质量簇：净利润趋势、OCF/净利润比、毛利率稳定性、非经常性损益占比、政府补助依赖度
• 资产安全簇：资产负债率、商誉/净资产比、应收账款周转率、存货周转率
• 内部人行为簇：高管增减持、股权激励覆盖率、薪酬竞争力、CFO/董秘继任者规则
• 反转/成长簇：营收趋势、研发费率、基础反转信号

第四步：通用调整

• 惩罚项：规模扣分、高估值扣分、资本事件扣分、披露违规扣分
• 奖励项：回购加分、央企加分、律师加分
• 数据时效奖励/惩罚

第五步：核心联动检查（8模式）

逐一检查以下模式，取最严重的惩罚：

1. 拉高出货
2. 失血扩张 → force_C
3. 伪增长
4. 利益输送
5. 保壳套利 → force_C
6. 存贷双高 → force_C
7. 纸面增长伪装
8. 伪白马高毛利

第六步：周期修正（仅航空/航运、周期资源行业）

第七步：股价-业绩倒挂调整（v5.28）

• 负面倒挂：业绩下滑>20% + 股价涨>20% → total_adj 叠加 -15%
• 正面倒挂：业绩增长>20% + 股价跌>15% → 触发完美数据警示

第八步：市场环境修正（v5.28）

• 判断 RiseRatio（近20日上涨比例）和 Spread（大小盘收益差）
• 按优先级：极端分化 > 普跌 > 普涨 > 正常
• 以乘法形式叠加至最终得分

第九步：计算最终得分与评级

final_score = base_score * (1 + total_adj) * (1 + market_adj)

第十步：输出

• 评级（A/B+/B/B-/C）
• 完美数据警示（如有）
• 超跌反弹警告（仅C级且非 force_C）

4. 评分引擎 Python 脚本

完整评分逻辑已封装为可执行 Python 脚本：

路径：references/rock_solid_v528.py

使用方式：

# 方式一：传入 JSON 数据
python3 references/rock_solid_v528.py --data '{"stock_code": "sh600519", "stock_name": "贵州茅台", ...}'

# 方式二：从标准输入读取
echo '{"stock_code": "sh600519", ...}' | python3 references/rock_solid_v528.py

# 方式三：交互式测试
python3 references/rock_solid_v528.py --interactive

返回格式：

{
  "rating": "A",
  "score": 87.5,
  "warnings": ["⚠️ 完美现金流：OCF/NP连三年>2.0"],
  "details": {
    "industry_group": "消费",
    "base_score": 82.0,
    "total_adj": -0.05,
    "market_adj": 0.02,
    "final_score": 87.5,
    "profit_quality": 35.0,
    "asset_safety": 22.0,
    "insider_behavior": 13.0,
    "reversal_growth": 12.0,
    "linkage_triggered": false,
    "divergence_negative": false,
    "divergence_positive": false,
    "perfect_data_warnings": []
  }
}

5. 输出格式

5.1 标准评分输出

📊 磐石评分 RSR v5.28

贵州茅台 (600519.SH)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
评级：A      得分：87.5 / 100
行业组：消费
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📋 评分明细：
- 盈利质量：42/35（优秀，现金流充沛）
- 资产安全：25/25（负债率低，无商誉风险）
- 内部人行为：12/15（无异常减持）
- 反转/成长：18/25（稳健增长）

🔧 调整：
- 通用调整：-5%（规模扣分 -10%，回购加分 +5%）
- 核心联动：无触发
- 市场环境：+2%（普涨）
- 总调整后得分：87.5

⚠️ 完美现金储备：货币资金占比高，警惕资金闲置。

5.2 评分不可用

❌ 评分不可用

关键字段缺失：
- 2025年报净利润未披露
- 最新资产负债率数据不可用

建议：请确认数据源可用后重试。

5.3 C 级输出（含超跌反弹）

📊 磐石评分 RSR v5.28

某公司 (600000.SH)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
评级：C      得分：38.2 / 100
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📋 评分明细：
- 盈利质量：12/35（净利润连续两年下滑）
- 资产安全：15/25（负债率>75%）
- 内部人行为：5/15（大股东减持>5%）
- 反转/成长：6/25（营收持续萎缩）

🔧 通用调整：-15%（保壳套利模式触发）

⚠️ 超跌反弹警告：底部放量+RSI超卖，可能存在技术性反弹机会。

6. 详细规则参考

所有评分规则的完整细节见 references/scoring-engine.md，包括：

• L1 否决项及判断标准
• 九大行业组的差异化权重
• 四大簇评分规则与阈值
• 通用调整 14 项细则
• 核心联动 8 模式的触发条件
• 周期修正系数表
• 股价-业绩倒挂调整逻辑
• 市场环境修正判定表
• 完美数据警示 5 种模式
• 超跌反弹触发条件
• 数据获取异常处理方案
• 评分透明度与修正建议

7. 版本信息

8. 免责声明

> ⚠️ 本模型为辅助分析工具，不构成任何投资建议。模型评分基于公开历史数据及预设规则，未来市场可能发生重大变化。用户应独立决策，并对投资结果承担全部责任。