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AkShare A股单股票异常行为识别 Skill

数据来源

本 Skill 使用 AkShare 提供的 A 股行情数据接口进行异常行为识别，核心数据源为：

• ak.stock_zh_a_hist：获取单只 A 股的历史行情数据（开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额、振幅、涨跌幅、涨跌额、换手率等）。

说明：

• 默认基于日频后复权（adjust="qfq"）历史数据进行分析。
• 若目标股票停牌、退市、无足够历史数据，模型输出可能为空或不稳定。
• 本 Skill 依赖公开市场行情数据，不直接使用逐笔成交、盘口、席位或账户级数据，因此识别结果属于行情驱动的异常行为代理识别。

功能

本 Skill 针对单只 A 股股票进行异常行为识别，并输出异常标签、异常分数和明细说明。当前支持以下识别能力：

1. 异常涨跌幅识别

   • 基于滚动窗口收益率分布，识别显著偏离常态的单日涨跌。

2. 异常成交量识别

   • 基于成交量滚动均值与标准差，识别放量或缩量异常。

3. 异常振幅识别

   • 识别单日振幅显著高于历史常态的交易日。

4. 异常换手识别

   • 对有换手率字段的数据进行滚动异常检测。

5. 连续异动识别

   • 识别短期内连续多日大涨、大跌或持续放量的异常模式。

6. 综合风险标签输出

   • 将异常行为聚合为标签，例如：
     • price_spike_up
     • price_spike_down
     • volume_spike
     • amplitude_spike
     • turnover_spike
     • consecutive_abnormal_move
     • behavior_watchlist

7. 结果导出

   • 输出 JSON 结果，便于被其他策略、风控流程或自动化任务调用。

使用示例

1. 安装依赖

pip install akshare pandas numpy

2. 执行识别

python script/detect_abnormal_behavior.py --symbol 600519 --start 20230101 --end 20260301

3. 指定滚动窗口和 z-score 阈值

python script/detect_abnormal_behavior.py \
  --symbol 000001 \
  --start 20220101 \
  --end 20260301 \
  --window 20 \
  --z-threshold 2.5

4. 输出示例

{
  "symbol": "000001",
  "last_date": "2026-02-28",
  "risk_score": 74.0,
  "labels": [
    "price_spike_down",
    "volume_spike",
    "consecutive_abnormal_move",
    "behavior_watchlist"
  ],
  "latest_metrics": {
    "pct_change": -6.12,
    "volume_zscore": 3.41,
    "amplitude": 8.55,
    "amplitude_zscore": 2.98,
    "turnover": 5.21,
    "turnover_zscore": 2.21
  },
  "explanations": [
    "最新交易日涨跌幅显著偏离近20日分布",
    "最新交易日成交量显著高于近20日均值",
    "最近3个交易日存在连续异常波动"
  ]
}

交易说明

1. 本 Skill 面向研究、监控、风控预警场景，不构成投资建议。
2. “异常行为”仅表示该股票近期交易特征偏离其历史常态，不等同于违法违规、操纵市场或内幕交易判断。
3. A 股存在涨跌停、停牌、复牌、除权除息、ST 风险警示等制度因素，可能导致统计指标出现结构性跳变。
4. 对低流动性股票、上市时间较短股票、长期停牌后复牌股票，异常标签可能更敏感。
5. 建议将本 Skill 与以下信息联合使用：
   • 公司公告
   • 财务信息
   • 行业事件
   • 龙虎榜/资金流
   • 新闻舆情
6. 若用于实盘风控，建议增加：
   • 最低成交额过滤
   • ST / *ST 过滤
   • 上市天数过滤
   • 财务与合规风险过滤
   • 多周期共振确认

License

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