/vcp_breakout_scan_skill
筛选波动逐级收缩、抛压减弱、结构趋于成熟的突破预备股,并输出关键位置、确认信号与风险边界。适用于波动收敛策略、Minervini 风格交易、主升前预备股跟踪等场景。
$ npx -y skills add Wind-Alice/AliceMarket --skill vcp_breakout_scan_skill --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/vcp_breakout_scan_skill
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
筛选波动逐级收缩、抛压减弱、结构趋于成熟的突破预备股,并输出关键位置、确认信号与风险边界。适用于波动收敛策略、Minervini 风格交易、主升前预备股跟踪等场景。
SKILL.md
vcp_breakout_scan_skill.SKILL.mdname: vcp_breakout_scan_skill
description: 筛选波动逐级收缩、抛压减弱、结构趋于成熟的突破预备股,并输出关键位置、确认信号与风险边界。适用于波动收敛策略、Minervini 风格交易、主升前预备股跟踪等场景。
key words: 波缩突破,VCP,volatility contraction,突破预备股,主升预备
VCP Breakout Scan Skill
数据依赖与执行前置条件
推荐使用万得 `wind-mcp-skill` 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 `wind-mcp-skill`;若没有,提示用户安装:
# GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y
# Gitee 镜像(国内)
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y
技能定位
本技能用于寻找波动逐步收缩、供给逐步减弱、价格结构趋于成熟的突破预备股。输出重点不是泛泛寻找整理形态,而是识别哪些股票已经进入“压缩波动、等待释放”的关键阶段,以及这种结构是否具备较好的后续突破条件。
功能简介
本技能的核心功能是:筛选波动收敛充分、具备突破条件的 VCP 预备股。
它强调把波动压缩、回调幅度递减、量能收敛、供需改善和市场环境整合起来,帮助使用者建立一组高质量的突破预备股名单。
使用场景
- 用户采用波动收缩策略寻找主升前的准备期股票。
- 强势股回调后,需要判断哪些已经完成充分洗盘。
- 团队要筛选“离突破只差一步”的技术结构候选。
- 需要将图形观察转化为纪律化的观察清单。
工作原则
1. VCP 结构的核心是波动和供给收敛,不能只看价格横盘。 2. 必须检查回调幅度是否逐步收窄,而不是一次大跌后的静止。 3. 量能变化与结构位置要同步判断,不能把成交极低简单理解为健康。 4. 需要结合基本面或催化背景确认其不是纯技术噪音。 5. 正文中不显式提及内部实现方式。
执行流程
Step 1:确认筛选对象与时间周期
先明确扫描目标是:
- 全市场 VCP 预备股
- 某个板块或风格中的结构筛选
- 前期强势股的二次整理
- 还是自选股里的重点技术结构复查
同时确认用户关注的是日线级别还是更高周期的收缩结构。
Step 2:识别前置上涨基础
VCP 结构通常出现在已有上涨基础的股票上,因此要先确认:
- 股票在进入收缩期前是否已经存在清晰上涨段
- 前期上涨是否具备基本面、题材或资金主线支持
- 是否属于真正的强势股整理,而非长期弱势横盘
没有前置强势基础的横盘,很难构成高质量 VCP 候选。
Step 3:检查波动是否逐级收缩
这是本技能最核心的判断环节。要重点观察:
- 每一轮回调幅度是否较上一轮更浅
- 每次修复后的高点是否更接近前高
- 日内和区间波动是否呈现压缩趋势
- 整理后期是否明显减少剧烈震荡
真正的波动收缩应体现“卖压在减少”,而不是“交投停滞”。
Step 4:检查量能是否同步收敛
波动收缩若没有量能配合,可信度会明显下降。应判断:
- 回调阶段的量能是否逐步萎缩
- 反弹阶段是否偶有适度放量显示承接
- 临近关键位时是否出现量能温和回升
- 是否存在某一次放量下跌破坏供需平衡
Step 5:定义关键位置与触发条件
对每只候选,需要明确:
- 真正的突破触发位在哪里
- 哪个价格区域属于最关键的供需转折点
- 突破时需要出现什么量价确认
- 如果未能有效站稳,应如何定义失败
Step 6:补充基本面或催化支撑
高质量 VCP 候选,往往不只是技术结构漂亮。还要确认:
- 是否存在业绩、产品、题材、订单或行业景气支撑
- 板块是否处于强化周期
- 若结构成立,市场是否有理由给予持续关注
Step 7:按成熟度分层排序
将候选分为:
- 结构成熟、接近触发的重点对象
- 收缩正在形成、仍需时间的中间对象
- 结构看似相似但供需不够健康的谨慎对象
Step 8:整合成波缩突破成稿
最终输出应帮助使用者知道“哪几只票的波动收缩最有质量、等什么、怎么确认、何时放弃”。正文只保留判断与观察框架。
输出结构
---
波缩突破候选筛选({YYYY-MM-DD})
一、30 秒结论
- **最成熟的 VCP 候选**:{名称列表}
- **当前结构状态**:{接近触发 / 仍在收缩 / 结构待修复}
- **环境匹配度**:{高 / 中 / 低}
- **最大风险**:{一句话}
二、候选池总览
| 股票 | 前置强势基础 | 波动收缩质量 | 量能收敛质量 | 触发准备度 | 优先级 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | {标的1} | {强/中/弱} | {高/中/低} | {高/中/低} | {高/中/低} | {A/B/C} | | {标的2} | {等级} | {等级} | {等级} | {等级} | {等级} |
三、重点候选拆解
{股票名称}
- **结构特征**:{内容}
- **关键位置**:{内容}
- **理想确认信号**:{内容}
- **当前仍欠缺的条件**:{内容}
- **失效边界**:{内容}
四、观察清单
- {观察点1}
- {观察点2}
- {观察点3}
五、风险提示
- {风险1}
- {风险2}
- {风险3}
---
质量要求
1. 必须同时评估波动压缩与量能收敛。 2. 不能把普通横盘或弱势震荡误判为 VCP。 3. 需明确关键位置、确认条件和失效边界。 4. 应补充基本面或题材支撑,避免纯图形化结论。 5. 输出要服务突破预备股的连续跟踪。
Read more
name: vcp_breakout_scan_skill description: 筛选波动逐级收缩、抛压减弱、结构趋于成熟的突破预备股,并输出关键位置、确认信号与风险边界。适用于波动收敛策略、Minervini 风格交易、主升前预备股跟踪等场景。 key words: 波缩突破,VCP,volatility contraction,突破预备股,主升预备
VCP Breakout Scan Skill
数据依赖与执行前置条件
推荐使用万得 `wind-mcp-skill` 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 `wind-mcp-skill`;若没有,提示用户安装:
# GitHub npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y # Gitee 镜像(国内) npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y
技能定位
本技能用于寻找波动逐步收缩、供给逐步减弱、价格结构趋于成熟的突破预备股。输出重点不是泛泛寻找整理形态,而是识别哪些股票已经进入“压缩波动、等待释放”的关键阶段,以及这种结构是否具备较好的后续突破条件。
功能简介
本技能的核心功能是:筛选波动收敛充分、具备突破条件的 VCP 预备股。
它强调把波动压缩、回调幅度递减、量能收敛、供需改善和市场环境整合起来,帮助使用者建立一组高质量的突破预备股名单。
使用场景
- 用户采用波动收缩策略寻找主升前的准备期股票。
- 强势股回调后,需要判断哪些已经完成充分洗盘。
- 团队要筛选“离突破只差一步”的技术结构候选。
- 需要将图形观察转化为纪律化的观察清单。
工作原则
1. VCP 结构的核心是波动和供给收敛,不能只看价格横盘。 2. 必须检查回调幅度是否逐步收窄,而不是一次大跌后的静止。 3. 量能变化与结构位置要同步判断,不能把成交极低简单理解为健康。 4. 需要结合基本面或催化背景确认其不是纯技术噪音。 5. 正文中不显式提及内部实现方式。
执行流程
Step 1:确认筛选对象与时间周期
先明确扫描目标是:
- 全市场 VCP 预备股
- 某个板块或风格中的结构筛选
- 前期强势股的二次整理
- 还是自选股里的重点技术结构复查
同时确认用户关注的是日线级别还是更高周期的收缩结构。
Step 2:识别前置上涨基础
VCP 结构通常出现在已有上涨基础的股票上,因此要先确认:
- 股票在进入收缩期前是否已经存在清晰上涨段
- 前期上涨是否具备基本面、题材或资金主线支持
- 是否属于真正的强势股整理,而非长期弱势横盘
没有前置强势基础的横盘,很难构成高质量 VCP 候选。
Step 3:检查波动是否逐级收缩
这是本技能最核心的判断环节。要重点观察:
- 每一轮回调幅度是否较上一轮更浅
- 每次修复后的高点是否更接近前高
- 日内和区间波动是否呈现压缩趋势
- 整理后期是否明显减少剧烈震荡
真正的波动收缩应体现“卖压在减少”,而不是“交投停滞”。
Step 4:检查量能是否同步收敛
波动收缩若没有量能配合,可信度会明显下降。应判断:
- 回调阶段的量能是否逐步萎缩
- 反弹阶段是否偶有适度放量显示承接
- 临近关键位时是否出现量能温和回升
- 是否存在某一次放量下跌破坏供需平衡
Step 5:定义关键位置与触发条件
对每只候选,需要明确:
- 真正的突破触发位在哪里
- 哪个价格区域属于最关键的供需转折点
- 突破时需要出现什么量价确认
- 如果未能有效站稳,应如何定义失败
Step 6:补充基本面或催化支撑
高质量 VCP 候选,往往不只是技术结构漂亮。还要确认:
- 是否存在业绩、产品、题材、订单或行业景气支撑
- 板块是否处于强化周期
- 若结构成立,市场是否有理由给予持续关注
Step 7:按成熟度分层排序
将候选分为:
- 结构成熟、接近触发的重点对象
- 收缩正在形成、仍需时间的中间对象
- 结构看似相似但供需不够健康的谨慎对象
Step 8:整合成波缩突破成稿
最终输出应帮助使用者知道“哪几只票的波动收缩最有质量、等什么、怎么确认、何时放弃”。正文只保留判断与观察框架。
输出结构
---
波缩突破候选筛选({YYYY-MM-DD})
一、30 秒结论
- **最成熟的 VCP 候选**:{名称列表}
- **当前结构状态**:{接近触发 / 仍在收缩 / 结构待修复}
- **环境匹配度**:{高 / 中 / 低}
- **最大风险**:{一句话}
二、候选池总览
| 股票 | 前置强势基础 | 波动收缩质量 | 量能收敛质量 | 触发准备度 | 优先级 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | {标的1} | {强/中/弱} | {高/中/低} | {高/中/低} | {高/中/低} | {A/B/C} | | {标的2} | {等级} | {等级} | {等级} | {等级} | {等级} |
三、重点候选拆解
{股票名称}
- **结构特征**:{内容}
- **关键位置**:{内容}
- **理想确认信号**:{内容}
- **当前仍欠缺的条件**:{内容}
- **失效边界**:{内容}
四、观察清单
- {观察点1}
- {观察点2}
- {观察点3}
五、风险提示
- {风险1}
- {风险2}
- {风险3}
---
质量要求
1. 必须同时评估波动压缩与量能收敛。 2. 不能把普通横盘或弱势震荡误判为 VCP。 3. 需明确关键位置、确认条件和失效边界。 4. 应补充基本面或题材支撑,避免纯图形化结论。 5. 输出要服务突破预备股的连续跟踪。
Wind 万得金融 Skill 集合(monorepo) · 通过 MCP 协议把万得金融数据接入 Claude / OpenClaw / Hermes 等 AI Agent,并一站式收录 wind 自家数据 + 社区分析工作流共 34 个金融 skill
Other skills on alicemarket.
add_to_winner_decision…
判断盈利仓是否适合继续加仓,并给出加仓前提、节奏安排、保护规则与停止扩张边界。适用于趋势延续、核心持仓滚动放大与强势股二次进攻场景。
after_close_watchlist_…
在收盘后总结自选股当日表现、驱动因素、强弱分化与次日观察点。适用于每日收盘复盘、维护自选股观察节奏、为次日盘前准备提供输入等场景。
avatar-charlie-munger-…
使用查理·芒格式的逆向思考、激励分析、认知偏误叠加和多学科模型检验复杂决策。用于评估商业与投资判断、组织行为、政策效果、重大选择、全民共识、失败风险,或识别论证中的单一视角和心理盲区。
avatar-nassim-taleb-ri…
使用纳西姆·塔勒布式的尾部风险、利益共担、减法、林迪效应和杠铃策略分析不确定性。用于投资、商业、政策、职业、产品或个人决策中的出局风险、不可逆损失、脆弱性、代理问题、新旧方案比较和资源配置。
avatar-naval-ravikant-…
使用纳瓦尔·拉维坎特式的重新定义、欲望审计、特定知识和杠杆框架澄清职业、创业、财富、幸福、自由与人生选择。用于识别错误问题、冲突欲望、独特竞争力、AI替代风险、许可依赖、边际成本和长期复利方向。

