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值得买 - 股票与期权卖方

硬性纪律

全文唯一权威约束，任何步骤、任何 agent 不得违反：

1. 只分析不交易：不创建/修改/取消订单；账户与持仓只读；不使用其他券商连接器。
2. 脚本是唯一评分来源：指标、评分、结论、计划价一律以脚本输出为准。不手算 MACD/RSI/KDJ/均线/评分，也不让 sub-agent 手算或多 agent 竞争评分再投票。
3. 新闻面只降级不加分：利好新闻、催化剂、分析师目标价、估值叙事不改评分，不能把 观察/否 升级为 是；无来源、过期或不可验证的信息不得触发降级。
4. 数据诚实：核心价量缺失输出 无法评分，其余缺失写 无法确认；不编造结论或持仓。
5. 不泄露凭证：不打印、保存或输出 Alpaca/Finnhub/Telegram 密钥。
6. feed 固定 iex：只有用户明确说明有 SIP 权限并要求使用 sip 时才切换。
7. 最终回复是书面交易决策：默认只输出结论，不输出思考过程、工具计划或逐步计算；不展示源码、命令参数、JSON 路径、字段名、布尔值、空数组、null 或内部状态，全部翻译成自然语言。每一项都写成正式决策或事实陈述（"通过""维持观察""按 X 价分批"），两类句式禁止出现：(a) 机制性否定——描述评分内部"没发生什么"的句子，如"未影响评分""评分未被新闻压低""不构成临近财报降级""未用于降级/升级/调整建议"；(b) 免责声明与限定语，如"仅为分析参考""仅作重评参照""不构成下单指令"。未触发的环节直接给结论状态（"通过"），不解释机制；触发了的只写事实原因与决策结果。用户明确要求原始 JSON 或调试信息时例外。
8. 仅支持美股（Alpaca 覆盖标的）；非美股 ticker 直接说明不支持，不要强行评分。
9. 期权只做定义风险筛选：支持同到期 Bull Put / Bear Call 垂直信用价差、对称翼宽 Iron Condor、ATM 同体价对称翼 Iron Butterfly，以及同行权价、同类型、卖近月买远月的净借记长日历价差；不分析裸卖、Diagonal、broken-wing、0DTE，不提交订单。期权评分只能来自 options_seller.py，不得用股票 score 代替。

数据角色：Alpaca 价量是主证据；新闻/公告默认作为事件风险 overlay；Alpaca 持仓默认作为只读敞口 overlay；Finnhub 是可选补充（quote 交叉校验、公司新闻、财报日历、元数据），不得替代 Alpaca 主链路。AI 意见（脚本内置调用 Claude API 生成）默认作为对照展示 overlay：只用于让用户对比"量价纪律结论 vs AI 判断"，不参与评分、不触发降级、不可用于升级或改写结论；不可用时如实写"无法确认"，不得编造或自行补写 AI 意见。

框架取向：主路径参与趋势延续、相对强度领先和强趋势内的回调拐点；独立恢复路径只处理深度回撤后的高置信放量强反转，保持排名分原值并将试仓封顶 15%。普通弱势修复、过热追高末端和估值叙事继续回避。持仓保护在达到 1R 后转保本与移动止损，高位反转或有效趋势破位按下一开盘退出。

环境检查

若 alpaca、Python 或 Alpaca 凭证未配置，不要继续评分，把 references/setup.md 的清单给用户在本机执行。降级规则：

• 账户/持仓读取失败：敞口 overlay 记为不可用，价量评分照常执行。
• 新闻检索能力不可用：新闻面写"无法确认"，价量评分照常执行。
• Finnhub 无 key 或限流：自动跳过，不影响评分。
• AI 意见无 ANTHROPIC_API_KEY、未装 anthropic SDK 或调用失败：自动跳过，结论段写"AI 意见: 无法确认"。
• SQLite 缓存异常：先运行 python3 "$SKILL_DIR/scripts/cache_admin.py" integrity-check；在线评分可用 --cache off 建立无缓存对照。

期权卖方筛选

用户问期权卖方、卖权利金、BOLL/信用价差、Iron Condor、Iron Butterfly、日历价差或 Delta 中性 IV 策略时，读取 references/options-seller.md 并走独立入口；不要套用股票版 7 段评分，也不要先要求股票结论必须为“是”。策略层按 vertical_credit、calendar_iv、iron_condor 与 iron_butterfly 独立完成标的初筛、链窗口、结构构造和评分；all 只合并候选，不混用各模块硬闸门。

单标的分析：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_seller.py" analyze \
  --symbol {TICKER} --strategy vertical_credit \
  --feed iex --option-feed auto \
  --cache-db "$SKILL_DIR/data/market-data.sqlite3" > options-result.json

全市场两阶段扫描：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_seller.py" scan \
  --strategy vertical_credit --feed iex --option-feed auto \
  --chain-top 25 --top 20 \
  --cache-db "$SKILL_DIR/data/market-data.sqlite3" > options-scan.json

Delta 近零长日历价差：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_seller.py" analyze \
  --symbol {TICKER} --strategy calendar_iv \
  --feed iex --option-feed auto \
  --cache-db "$SKILL_DIR/data/market-data.sqlite3" > calendar-result.json

区间震荡 Iron Condor：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_seller.py" analyze \
  --symbol {TICKER} --strategy iron_condor \
  --feed iex --option-feed auto \
  --cache-db "$SKILL_DIR/data/market-data.sqlite3" > iron-condor-result.json

窄区间 Iron Butterfly：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_seller.py" analyze \
  --symbol {TICKER} --strategy iron_butterfly \
  --feed iex --option-feed auto \
  --cache-db "$SKILL_DIR/data/market-data.sqlite3" > iron-butterfly-result.json

已有定义风险价差台账与只读生命周期检查：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_position_manager.py" add --input confirmed-fill.json
python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_position_manager.py" review --live
python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_position_manager.py" review --live \
  --report-dir "$SKILL_DIR/artifacts/options" --report-format both --include-performance
python3 "$SKILL_DIR/scripts/options_position_manager.py" performance

第一阶段只用标的已完成日线、BOLL 状态和流动性缩小股池：垂直信用价差要求触轨收回/回落；日历 IV、Iron Condor 与 Iron Butterfly 要求价格接近 BOLL 中部且中轨斜率受控，不要求方向性触轨，其中 Butterfly 的中心与斜率门槛最严格。第二阶段才为靠前标的按所选策略的期限与行权价窗口拉期权链。期权股池默认覆盖 AMEX、ARCA、BATS、NASDAQ、NYSE、NYSEARCA，包含 SPY 等 ARCA ETF。保持 --option-feed auto：有 OPRA 权限时用 OPRA，只有明确的订阅限制才回退 indicative；indicative 候选最多为“观察等待”。实时模式不得把历史 --end 与当前链混用；历史复盘统一使用同一 as_of 的 --input。--input 是硬离线边界，输入契约必须含 bars、option_chains 和 events。

只采用脚本的 strategy_score/兼容字段 seller_score、verdict、保守自然价、组合净 Greeks、风险预算组数和风险原因。垂直信用价差报告权利金、最大收益/亏损与盈亏平衡；Iron Condor 报告四腿自然净权利金、上下侧最大亏损、双盈亏平衡与净 Delta/Theta/Vega；Iron Butterfly 还必须报告 ATM 体价、窄盈利区、盈亏平衡相对预期波动覆盖和高 Gamma/pin risk；长日历报告远月 Ask − 近月 Bid 的自然借记、借记风险、前后期限 IV 差和初始净 Delta，最大收益保持不可预先确定。只组合 underlying/root/style/乘数一致的标准美式合约，调整合约直接排除。事件日历不可用、报价/Greeks/持仓量或自然价方向 size 缺失时原样写“数据不足”。不得把初始 Delta 近零写成持续 Delta 中性或精确胜率，不得用 Mid 冒充可成交价格。

实时期权筛选默认把固定 30D ATM IV 的 point-in-time 日快照写入独立 options history 数据库；历史 Rank/Percentile 只使用当前纽约交易日之前且至少达到 60 个观测。垂直信用价差默认 30–45 DTE、短腿绝对 Delta 0.15–0.25、费用后单笔风险 0.5%；宏观日历覆盖 CPI/PCE/就业/FOMC/GDP，发布当日及前一交易日冻结新仓。账户 overlay 只读：现阶段只把可配对的标准定义风险垂直价差计入已确认敞口，无法配对的期权腿或缺失相关性数据必须标为数据不足；账户上下文未确认不得给出“适合构建”。现有生命周期台账也只支持垂直信用价差；日历价差、Iron Condor 与 Iron Butterfly 筛选不得冒用这套退出规则或写入该台账。生命周期台账只记录用户确认的实际开平仓事实；实时检查逐腿核对 Alpaca 持仓并自动补期权链、IEX 现价和事件，输出继续持有、止盈退出、计划退出、立即退出评估或数据不足。DTE 和事件窗口统一使用纽约市场日期；14 DTE 开始计划退出，7 DTE 进入立即退出评估。盘中平仓报价默认不得超过 15 分钟，并要求短腿 Ask、长腿 Bid 对应 size 可执行。已确定的短腿穿越、Delta/亏损倍数、DTE 或止盈动作优先于可选数据缺口，缺口作为并列数据警告。账户差异不得自动关闭台账，所有平仓记录必须使用用户确认的实际成交净支出、数量和时间；部分平仓保留原开仓数量并以剩余组数继续核对。日报与 Telegram 都必须显式开启；Telegram 默认关闭且失败不得遮蔽检查结果。严格离线 review 禁止绩效台账和通知参数。绩效只使用实际平仓成交分录，排除剩余未平仓估值；检查动作与随后平仓的关联只作描述性证据，不写成因果验证或回测结论。

期权账户边界按运行模式固定：scan 是账户中立的策略发现流程，不读取账户、不把持仓标的加入行情请求，账户权益、购买力、交易限制和现有敞口均不得影响扫描候选、策略分、结论或排序；analyze 才可读取账户并报告风险预算和组合适配。上文“账户上下文未确认不得给出适合构建”只约束账户适配结论，不限制账户中立扫描给出策略结构结论。

数据流程（单股评分）

# SKILL_DIR = 本 skill 根目录（即本 SKILL.md 所在目录）；下面是默认安装路径，若装在别处按实际路径设置
SKILL_DIR="$HOME/.codex/skills/worth-buy-stocks"
FEED="iex"

首次运行先确认 Python 3.10+ 并安装强制依赖：python3 -m pip install -r "$SKILL_DIR/requirements.txt"。所有脚本保持 stdout 为结果/图表通道，运行日志只写 stderr；stderr 被捕获或重定向时默认是 JSONL，可用 --log-format console|json 和 --log-level DEBUG|INFO|WARNING|ERROR 覆盖。

从 skill 根目录进行人工运维时，先用 make help 查看统一入口；常用 target 包括 analyze、scan、status、sync-assets、warm-market-plan、reconcile-plan、回测研究与 check。全部回测 Python 命令统一走 scripts/backtest.py（factor-ic、score、robustness、single、render、lifecycle-validate、index-lifecycle-validate）；Makefile 只做薄转发，保持 stdout、限速和退出码契约。高级子命令参数通过 ARGS 传入，全局日志参数通过 GLOBAL_ARGS 传入。完整预热和 reconcile target 不得由默认目标或收尾流程自动调用。

1. 默认检索最近 30 天新闻/公告/监管披露：只取公司 IR、SEC、交易所公告和主流财经媒体中能影响交易纪律的 3-5 条（保留标题、日期、链接），不做新闻综述。社交媒体、无来源传闻、模型记忆、分析师目标价不能作为降级依据。整理成 news_context.json（形状见 references/agent-contracts.md）。

2. 一条命令完成价量指标 + 评分 + 账户 overlay + Finnhub 补充 + 当日 snapshot + AI 意见：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/indicators.py" \
  --symbols {TICKER},SPY,QQQ \
  --feed "$FEED" \
  --adjustment split \
  --llm-context-file news_context.json > result.json

--start/--end 默认省略，脚本取约两年已完成日线并计算所有指标、相对强度、市场 regime 和 score。多标的一次命令带全部 ticker（外加 SPY,QQQ），逐只输出结论。结果落盘为 result.json，供读取评分和下一步画图共用。

脚本内部并行取得 bars、account/positions、finnhub 和 snapshot（Finnhub 内部再按 symbol 并行），各段独立失败降级、不阻断核心评分。bars/snapshot 默认先经过 skill 根目录 data/market-data.sqlite3：完整 warm 覆盖不联网，冷启动、缺口、盘中 snapshot 或显式 refresh 才调用 Alpaca。不要直接查询 SQLite、在脚本外重复拉 snapshot，或为提速手动并行；统一使用脚本门面，避免 live/final 混用。

缓存规则是低自由度约束：保持 --cache auto 默认；仅在用户要求刷新、复权数据疑似修订时使用 refresh，仅在故障对照时使用 off。设置 WORTH_BUY_STOCKS_DB 或 --cache-db 可覆盖数据库路径。--input 是硬离线边界：只允许读取 bars 和显式 context 文件，on 类在线开关也不得触网或读写 DB。

全市场历史预热

用户要求预热/加速全市场历史分析时，先运行 dry-run，确认本次 scanner universe、三年 coverage 与 batch 数；不要自动启动完整长任务：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/cache_admin.py" warm-market --dry-run

用户明确要求执行后，再在空闲维护窗口运行；默认写入 skill 根目录 data/market-data.sqlite3，可中断并依靠 sync_ranges 直接复跑：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/cache_admin.py" warm-market \
  --years 3 --workers 4 --batch-size 50 \
  --max-rpm 120 --max-runtime 3600 \
  --feed iex --adjustment split

保持以下边界：预热只拉 final 日线，不拉 snapshot、账户、新闻或 AI；所有 bars pages 共享本进程 120 RPM 均匀预算，Alpaca Basic 200 RPM 的剩余空间留给其他用途，但无法控制同账号的外部客户端；同一 DB 只运行一个实例。小规模验证使用 --symbols-file 和不高于 30 RPM，并将 scope_limited=true 解释为 canary，不得报告成全市场完成。用 cache_admin.py status 查看已跟踪 symbols 的三年覆盖，用 integrity-check 验证数据库。

需要以 Alpaca 当前全部可交易资产为基准查漏补缺时，先每日同步一次资产目录，再规划或执行对账：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/cache_admin.py" sync-assets
python3 "$SKILL_DIR/scripts/cache_admin.py" reconcile-market --dry-run
python3 "$SKILL_DIR/scripts/cache_admin.py" reconcile-market \
  --years 3 --workers 4 --batch-size 50 \
  --max-rpm 120 --max-runtime 3600

资产目录按 UTC 日期缓存，完整保留 Alpaca 当前 active US equity 及历史消失记录；行情对账只处理 tradable 且可由 Basic IEX 支持的主流交易所标的。非交易资产和 OTC 仍写入目录并标明排除原因，不伪装成行情完整。reconcile-market 复用相同 coverage、限速、恢复和同库单实例机制；完整长任务仍需用户明确启动。低速验证可追加 --symbols-file，其结果只代表 canary 范围。

单标的历史回测

用户要求验证评分、回测某只股票或查看历史信号时，使用独立 backtest.py single，不要用当前评分的 K 线图冒充历史回测，也不要复制评分公式：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/backtest.py" single \
  --symbol {TICKER} \
  --start 2021-07-01 --end 2026-07-09 \
  --data-source cache-only \
  --feed iex --adjustment split

默认 cache-only 是严格只读边界，只消费 SQLite 中 TICKER/SPY/QQQ 的 final 日线；coverage 或 260-session 预热不足时原样报告错误，不自动切换 auto。只有用户明确同意补数据时，才先用 cache_admin.py warm 对这三个 symbol 和明确日期范围预热，然后重新运行 cache-only。离线复现可显式用 --data-source input --input bars.json；只有用户明确要求 read-through 时才选择 auto。

成功运行会在 artifacts/backtests/ 生成 canonical JSON 和自包含 HTML。以 JSON 的 validation status、样本量、置信区间和 warning 为准；HTML 只负责展示。解读时同时报告 21/63 日事件研究、非重叠推断 N、rank-only 与 disciplined-verdict 的固定研究窗口及 managed 持仓管理仿真、单边成本、最大回撤以及标的/SPY buy-and-hold。supports 才能按冻结条件写“该标的这段历史支持”；inconclusive 必须写证据不足；contradicts 必须如实写方向相反。任何单标的结果都不得外推为宽市场 alpha。

回测只验证历史价量主链路：不历史回填账户、新闻、Finnhub、Snapshot 或 AI opinion，不调参、不下单。固定 21/63 日场景是标准化研究窗口；managed 场景按日线近似执行建议仓位、初始止损、1R 保本、移动止损与收盘信号的下一开盘退出（不执行静态止盈）。需要重渲染时使用 backtest.py render --artifact <json> --html <path>，不得在页面里重新计算指标。

contract 1.4 artifact 还会保留一个明确标为“已拒绝”的 stateful 实验场景，用于审计恢复/重新入场假设。该实验先未通过 16 标的 holdout，随后在排除 QQQ/SPY 的 15 个独立宽基/行业 ETF 分层 holdout 中也只有 13.33% 改善；不得作为正式策略结论、ETF 专用规则或 managed 基线替代品。同一 holdout 不得用于调参。

可选 flag（按需追加）：

3. K 线图（默认执行）：评分完成后，对每个非基准标的画带计划价位线的终端 K 线，放在最终回复 结论 段上方展示：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/chart.py" --symbol {TICKER} --feed "$FEED" --count 30 --plan result.json --html

图上的入场/止盈/止损价位线直接取自脚本 trade_plan（入场蓝、回踩入场黄、止损红、止盈绿/亮绿）。原样贴脚本输出，不重画、不手绘、不改价位。无法评分 或图表生成失败时省略图表，照常给结论，不写占位说明。

ANSI 颜色经回复转写必然丢失，彩色版由 --html 生成（自包含 HTML，含价位线与悬浮 OHLC）。不要加 --open 自动打开浏览器；在回复中列出各文件绝对路径，用户想看时自己点开。HTML 生成失败不影响终端图，照常输出。

4. 可选步骤：

• ticker 歧义或需确认资产状态：alpaca asset get --symbol-or-asset-id {TICKER} --quiet

全市场扫描

用户要"扫全市场找今天能买的"时，用一条命令完成，不要手动拼 asset list → snapshot → indicators 多步：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/scanner.py" --feed "$FEED" --adjustment split --top 20

流程：取股池（NYSE+NASDAQ 活跃普通股）→ 流动性初筛（IEX 日成交量 ≥5 万、价 ≥5）→ 精简批量评分 → 提取 是 候选 → Finnhub 新闻复核降级 → 对最终候选生成 AI 意见（有 key 时）。输出含最终候选（按评分降序，每只候选带 AI 意见）、被新闻面降级的原"是"、市场 regime 和各阶段计数。全市场扫描耗时可达数分钟（开 AI 意见时每个候选再加数十秒），建议后台运行并告知用户预期等待。

关键 flag：

新闻复核这步必须做（默认 auto 已开）：漏掉会高估可买数量。扫描结果汇报仍遵循"输出格式"7 段，对每只候选单独展开；扫描模式候选数多，不默认逐只画 K 线，用户点名某只候选深入时再按单股流程补图。

轮动组合名单

用户问"轮动组合现在该持有什么/调仓名单"时，用一条命令输出研究晋升配置（63 交易日调仓、Top-20 等权、SPY 跌破 200 日线全现金）的当日目标名单：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/rotation_list.py" --top 20 --holdings holdings.json

--holdings（可选）传当前持仓 JSON（symbol 列表或 {symbol: weight}），输出会附买入/卖出/保留差异。加 --record 把本次名单固化为前瞻记录（输出中的调仓到期状态基于上次记录推算，距上次 ≥63 交易日为到期）；--evaluate 结算已满 63 交易日的记录，报告等权毛收益与相对 QQQ/SPY 的超额，这是晋升配置持续积累样本外证据的唯一正规通道。名单是分析结论不是订单；票池为 148 只冻结研究 universe，评分与排名完全来自生产脚本。该配置经预注册 dev/holdout 双门槛验证（holdout 净收益与回撤均优于 QQQ），历史证据与限制以 artifacts/backtests/rotation-study-*.json 为准：universe 有残余幸存者偏差、holdout 期较短，向用户说明结论时不得省略。单票深入仍走"数据流程"。

新闻面风控

新闻面进入评分只做 min(cap) 封顶：

• severity=high（会计造假、停牌/退市、going-concern、要约/并购价格锚定等）：封顶 50，结论最多 否。
• severity=medium 或 data_trust=suspect（增发摊薄、重大诉讼、监管调查、同业重大事故传染、坏数据等）：封顶 74，是 降为 观察。
• severity=low 和利好 catalyst：只回显，不影响评分。

Finnhub 自动提炼只识别显式负面关键词（→ medium/high 候选）和临近财报（≤7 天 → medium，把可成立的 是 降级为 观察，理由注明"财报临近，趋势开仓纪律降级"；8–14 天 → low 仅提醒），利好忽略。若同时提供 --llm-context-file，手工上下文标量字段优先，来源和红旗追加合并。

多 agent 编排

运行时支持 sub-agent 且用户要求多 agent/并行分析时才启用；单 agent 环境按上面"数据流程"执行即可。注意：indicators.py 已自动并行采集 account/finnhub/snapshot，拆 sub-agent 不会更快，只为满足用户显式的多 agent 需求或复用离线 artifact。

主 agent 必须保留：用户意图解析、安全边界（硬性纪律全部条款）、最终评分运行（只运行 scripts/indicators.py 或等价 build_result()）、artifact 校验与合并、最终回复组织。

可委派角色（详细契约见 references/agent-contracts.md）：

• Market data agent → bars artifact（snapshot 已由脚本自动拉取，无需单独采集）。
• News/event-risk agent → news_context artifact；只识别风险，不写买入结论。
• Account overlay agent → account_context artifact；只读，失败返回 unavailable。
• Finnhub context agent → finnhub_context artifact；无 key/限流返回结构化状态。
• Chart agent → 运行 chart.py --plan 生成默认展示的 K 线（评分产出 result.json 后才能画价位线）。
• QA agent → 只检查最终回复是否遵守本 skill，不得改写评分或生成替代结论。

AI 意见没有可委派角色：它由 indicators.py/scanner.py 内置生成，不得让 sub-agent（或主 agent 自己）代写 AI 意见；离线 ai_opinion artifact 仅用于复盘回放。

每个 artifact 喂入前用 python3 "$SKILL_DIR/scripts/validate_agent_contract.py" --kind <kind> <file> 预检（kind：news_context/account_context/finnhub_context/bars/snapshot_context/ai_opinion/result）。indicators.py 加载时会自动复检：可选 overlay 校验失败则丢弃并在 stderr 警告，核心 bars（--input）校验失败则输出 无法评分 退出。

评分合约

脚本输出的每个 symbol 都含 score，直接采用、不重算。核心字段：

• score.verdict：是、观察、否、持仓需减风险 或 无法评分。
• score.composite：最终纪律评分（0-100），已应用风险封顶。
• score.blocking_reasons：强制排除/降级原因；空则写"无"。
• score.trade_plan：入场/止损/止盈（2R/3R）/移动止损/追价上限。风控参考，不是订单。
• score.account_overlay：持仓状态、当前/目标仓位、建议动作、保护性出场价。不可用时不得编造持仓。
• score.llm_overlay：新闻面封顶回显（cap、降级原因、catalyst、红旗）。
• score.entry_timing：入场时机层回显（分类与时机分）。分类：pullback_reversal=强趋势内回调拐点；recovery_reversal=深度回撤后的高置信放量强反转，长期趋势资格通过时允许 15% 受限试仓；trend_continuation=趋势延续；pullback_no_trigger=回调中反转未确认；overextended=过热；trend_broken=中期趋势破坏。详情（过热度、回调深度、触发信号）在分析对象 entry_timing 字段。
• score.position_exit：持仓保护信号；高位反转或有效趋势破位给出下一开盘退出，普通持有状态写“继续持有”。
• score.data_flags：历史不足、因子缺失、低流动性等提示。

辅助字段（按需引用，完整 schema 见 scripts/README.md）：raw_composite、factor_breakdown（momentum 55 / rel_strength 35 / efficiency 10）、risk_gates、confirmation、suggested_position_pct、supplemental.finnhub、supplemental.ai_opinion（AI 意见：立场、是否与脚本一致、一句话理由、主要风险；只供结论段对照展示，绝不用于改评分或结论）。

score 缺失、关键字段缺失或脚本失败时输出 无法评分。字段名只供内部取数，最终答复按硬性纪律第 7 条翻译成自然语言。

输出格式

默认中文，先图后结论再证据。最终回复以 K 线图开头，随后必须包含 7 个标题，顺序固定：结论、关键证据、风控过滤条件、评分拆解、账户敞口与交易计划、新闻面风控、建议，不得省略或合并。所有价格、仓位、止损、止盈、封顶结论必须来自脚本；缺字段写"无法确认"，不要猜。不要用代码样式包裹普通数值或状态（股票代码、命令和用户要求的原始字段例外）。

例外一：无法评分 时不硬套 7 段也不画图，简短说明缺失的数据和补救步骤（如安装 CLI、检查 ticker、补历史数据）。

例外二（轻量模式）：用户明确要求简短（如"简单说""快速看""一句话"）时，只输出 K 线图 + 结论 段——内容仍全部来自脚本评分——并在末尾提示可展开完整分析；用户追问时再给完整 7 段。评分流程本身不简化。

例外三（历史回测）：用户要求历史回测或评分有效性验证时，不套用当前时点的 7 段交易建议。先给 validation status，再给事件研究样本/IC、仿真与基准、回撤/成本、数据与模型 provenance、限制和 JSON/HTML 路径；所有数字只取 canonical backtest artifact。

例外四（期权策略）：不套用股票版 7 段。按 references/options-seller.md 的所选策略模板输出；垂直信用价差写 BOLL 触发与权利金，日历 IV 写期限配对与自然借记，Iron Condor/Butterfly 写四腿自然净权利金、双侧风险、净 Greeks 和指派风险。没有合格价差时列出最关键的硬过滤或数据缺口，不补造候选。

K 线图（置于 结论 上方，不占 7 个标题名额）

chart.py --plan 的输出用代码块原样贴出，含入场/止盈/止损价位线；多标的时每只一张（基准 SPY/QQQ 不画）。图表生成失败时直接省略整块，从 结论 开始，不写占位说明；用户明确说不要图时也省略。

代码块下方附一行彩色图指引：已生成的 HTML 文件绝对路径（用户自己点开，不自动打开），以及一条可直接复制到终端运行的命令（$SKILL_DIR 等变量展开为实际绝对路径），例如： 彩色图: /path/to/chart_AAPL.html · 终端彩色版: python3 /abs/path/scripts/chart.py --symbol AAPL --plan /abs/path/result.json

结论

• 标的: TICKER
• 是否值得买: 是 / 观察 / 否 / 持仓需减风险 / 无法评分
• 建议: 新开仓 / 观察等待 / 回避 / 减仓退出 / 补充数据后重评
• 纪律评分: X/100
• 当前持仓: 无 / 已持仓 X% 账户权益 / 账户持仓无法确认
• 建议入场价: 脚本计划价；不建议新开仓写"不建议入场"
• 建议出场价: 脚本止损价；已持仓优先写保护性出场价
• 止盈参考: 第一/第二止盈价，注明移动止损比例
• 强制排除条件: 自然语言原因；没有写"无"
• AI 意见: 同意，加一句话理由 / 分歧：AI 倾向买入/观察/回避，加一句话理由 / 无法确认
• 一句话: 最关键依据

关键证据

列 4-7 条：日线趋势、周线趋势、30 日结构、相对 SPY/QQQ 强度、技术确认、量价、当日入场质量。

风控过滤条件

表格列名固定：过滤条件, 状态, 关键证据, 处理建议。固定 8 行，没有触发风险的行也要填写结论状态（"通过"或"未发现"）与事实证据，不能省略：

评分拆解

至少写明动量、相对强度、趋势效率三项得分/贡献，以及确认状态和建议仓位。若已封顶，用自然语言说明触发原因和封顶后影响。

账户敞口与交易计划

读取到持仓时：当前持仓占账户权益比例、目标仓位、差额、成本价、浮盈亏、保护性出场价、移动止损、2R/3R 止盈、追价上限和处理建议。无持仓时写"当前无持仓"，并给出完整的入场/止损/止盈/追价上限计划价。账户读取失败写"账户持仓无法确认"，处理建议只基于价量与新闻面给出。

新闻面风控

写新闻检索状态、Finnhub 补充状态、主要 catalyst、红旗、来源日期/链接；存在降级时写明事件与降级后的结论。无红旗写"近 30 天未发现需要处置的事件风险"；不可用写"新闻面无法确认"。

建议

给出一个明确动作并结合账户处理建议：无持仓且计划允许入场可写"按计划价分批新开"；持仓需减风险 明确写"减仓至目标敞口 / 跌破保护性出场价退出"；账户 overlay 不可用则动作只基于价量和新闻面。仅在用户要求详细数据时追加 Alpaca 明细或完整 JSON。

结论为 否 或 观察 时，必须附上重评触发条件，写成正式条件句（"满足以下任一条件时重新评分：……"），不附加"仅作重评参照"之类的限定语；用较快的信号组合而非慢速确认（如"等 3 个月相对强度转正"太滞后，不要用作默认触发）。默认触发组合：1 个月相对 SPY/QQQ 强度转正，且放量收复 60 日均线（或脚本给出的回踩/突破参考价确认）；观察 标的若因新闻封顶降级，还需红旗解除或影响明朗。内部约束（不写进回复）：触发条件只决定"什么时候重跑脚本重评"，不是评分输入，升级与否仍完全由脚本评分决定——1 个月强度存在短期反转噪声，禁止据此直接给出买入结论。

输出前自检（不写进回复）：K 线图在 结论 上方且为脚本原样输出（生成失败或用户拒绝时可整块省略）；7 个标题齐全且顺序正确（轻量模式只查 K 线图 + 结论 段完整）；结论 段含入场/出场/止盈/持仓/强制排除条件/AI 意见（同意/分歧写明理由，不可用写"无法确认"，且未据此改动任何评分或结论）；风控表 8 行齐全且每行有处理建议；结论为 否/观察 时建议段含正式条件句的重评触发条件；新闻段明确红旗或不可用状态；全文无字段路径、snake_case、空数组/对象、true/false/null、命令参数等源码式文本；全文无机制性否定句与免责声明——逐句检查不得出现"未影响评分""评分未被压低""不构成……降级""未用于降级/升级/调整""仅为分析参考""仅作重评参照""不构成下单指令"及同义变体（硬性纪律第 7 条）。

Telegram

需要推送时：

printf '%s' "$DECISION_SUMMARY" | python3 "$SKILL_DIR/scripts/notify_telegram.py"

凭证从本地 .env 读取 TELEGRAM_BOT_TOKEN / TELEGRAM_CHAT_ID（查找顺序：WORTH_BUY_STOCKS_ENV_FILE 指定路径 → skill 根目录 .env → ~/.config/worth-buy-stocks/.env），环境变量作为 fallback。未配置时转达脚本提示，分析结论不受影响。