01_Product_Overview

系统产品介绍

WyckoffAgent 是一个多市场量化分析与对话式投研系统，核心目标是把 Wyckoff 量价方法、全市场漏斗筛选、AI 研判和风控执行整合成一套可复盘的工作流。

它覆盖 A 股、港股、美股和 ETF，既能每天无人值守跑批量筛选，也能让用户在 Web / CLI 里用自然语言查询持仓、复盘信号、生成研报和运行回测。

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1. 产品定位

WyckoffAgent 不是单纯的股票聊天机器人，也不是直接下单系统。它更像一个“读盘室 + 研究助手 + 风控参谋”：

• 读盘室：每天扫描市场，输出候选、板块水温和信号复盘。
• 研究助手：把量价结构、行业环境、历史推荐和新闻风险整理成可解释材料。
• 风控参谋：用本金基准、安全垫、大盘水温和持仓状态约束交易建议。

AI 在系统里只做解释、归纳和语义判断，不能替代行情计算、数据库记录和风控执行。

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2. 核心工作流

市场数据 → 量化漏斗 → Wyckoff 信号 → AI 研判 → 风控决策 → 推送 / 对话 / 复盘

环节	作用
市场数据	拉取 A 股、港股、美股、ETF 行情和 universe 元数据
量化漏斗	L1-L3 先剔除低质量标的，只保留有结构的候选
Wyckoff 信号	L4 检测 Spring、LPS、SOS、EVR 等关键量价证据
AI 研判	对候选做结构化解释和风险归因，不直接下单
风控决策	结合本金、安全垫、持仓和大盘水温给出动作建议
复盘追踪	记录信号、推荐和后续收益，支持回测与衰减分析

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3. 主要使用场景

每日自动筛选

GitHub Actions 定时运行漏斗、AI 研报、持仓决断和通知推送，适合无人值守地追踪市场结构变化。

对话式投研

用户可以直接问：

• “分析一下海德股份”
• “我的持仓现在健康吗”
• “今天大盘水温怎么样”
• “最近哪些 ETF 比较强”
• “这个候选为什么没进入推荐”

Agent 会按意图调用工具，而不是只凭模型记忆回答。

策略研究与复盘

系统会保存推荐、信号和回测结果，帮助回答：

• 哪些信号有效，哪些已经衰减。
• 持有多少天更合适。
• 止盈止损参数是否改变收益分布。
• 某个涨停为什么前一日没有被漏斗捕获。

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4. 产品边界

做什么	不做什么
解释量价结构和候选逻辑	承诺收益
辅助持仓诊断和风险复盘	自动替用户下单
跟踪多市场信号和回测表现	把 AI 输出当事实来源
保存可复盘的数据记录	用单次结果证明策略永久有效

术语定义统一见 GLOSSARY.md。Wiki 重点解释方法论、设计取舍和系统映射。