skill-cb-analyzer

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A 股可转债每日综合分析系统：双低策略 + 条款事件驱动 + 正股联动 + Black-Scholes 期权定价（Delta/Gamma/Vega） + 历史/隐含波动率 + IC 分层回测 + 退市追踪。21 个信号检测器，四维加权评分（0-100），LLM 逐券深度分析，Markdown + JSON 双格式日报，MCP 协议支持 AI Agent 调用。

<p align="center"> <img alt="detectors" src="https://img.shields.io/badge/signal_detectors-21-brightgreen"> <img alt="dimensions" src="https://img.shields.io/badge/scoring_dimensions-4-blue"> <img alt="greeks" src="https://img.shields.io/badge/BS_Greeks-Delta_Gamma_Vega-purple"> <img alt="backtest" src="https://img.shields.io/badge/backtest-IC_%2B_stratified-orange"> <img alt="tests" src="https://img.shields.io/badge/tests-375-green"> <img alt="mcp" src="https://img.shields.io/badge/MCP-4_tools-purple"> <img alt="license" src="https://img.shields.io/badge/license-GPLv3-blue"> </p>

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这是什么

skill-cb-analyzer 是一个 Agent Skill：每日收盘后自动分析全市场可转债（~330 只），通过 21 个信号检测器 × 四维加权评分找到双低、条款博弈、正股联动和波动率套利机会，配合 Black-Scholes 期权定价模型和 IC 分层回测做策略验证。

与市场上其他可转债工具的差异化：

现有工具	为什么不同
集思录	集思录提供双低排名和行情数据，本 Skill 额外提供 BS Greeks、HV/IV、IC回测、LLM逐券分析
宁稳网	宁稳网提供转债条款和估值，本 Skill 是 每日全自动扫描 + 评分排名 + 可被 AI Agent 调用
禄得网	禄得网侧重双低和折价套利，本 Skill 在此基础上加了 Black-Scholes 定价 + 波动率信号 + 退市生存偏差追踪

核心差异化：可转债衍生品定价模型 + 量化回测验证 + AI Agent 原生集成。

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分析流水线

flowchart TD
    A["⏰ 手动触发 或 cron 15:45"] --> B{"📅 交易日检查"}
    B -->|休市| Z["输出『今日休市』结束"]
    B -->|交易日| C["📊 数据采集"]
    C --> C1["可转债行情<br/>AKShare 集思录 bond_cb_jsl"]
    C --> C2["正股K线（后复权）<br/>Pandadata get_stock_daily_post"]
    C --> C3["转债条款+规模+票息<br/>AKShare 同花顺"]
    C1 --> D["🔍 21 信号检测器 并行"]
    C2 --> D
    C3 --> D
    D --> D1["A组 估值(4)：双低/YTM/纯债/分位"]
    D --> D2["B组 条款(4)：强赎/下修/回售/到期"]
    D --> D3["C组 联动+波动率(8)：动量/偏离/Delta/Gamma/IV/HV"]
    D --> D4["D组 结构风险(5)：成交量/余额/信用/强赎排除/流动性"]
    D1 --> E["📊 四维加权评分<br/>0.40×估值+0.30×条款+0.20×联动+0.10×结构"]
    D2 --> E
    D3 --> E
    D4 --> E
    E --> F["💰 风险惩罚 + 信用排除"]
    F --> G["📈 综合评分 0-100 + 等级 A+~E"]
    G --> H["🤖 LLM 逐券分析<br/>DeepSeek/Claude API"]
    H --> I["📝 Markdown 11节日报 + JSON"]
    I --> J{"--backtest"}
    J -->|启用| K["📊 IC分析+分层回测+退市追踪"]
    J -->|跳过| L["💾 output/YYYY-MM-DD/"]
    K --> L

    style A fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2
    style D fill:#fff3e0,stroke:#f57c00
    style G fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c
    style Z fill:#f5f5f5,stroke:#9e9e9e

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信号检测器 (21个)

估值（A组，权重 40%）

#	检测器	触发条件	权重
1	双低信号	价格 < 120 且 溢价率 < 20%	4
2	YTM防御	YTM > 国债 + 2%	3
3	纯债溢价率	转债价/纯债价值 < 1.05	3
4	溢价率分位	当前溢价率处于历史低分位	2

条款事件（B组，权重 30%）

#	检测器	触发条件	权重
5	强赎进度	正股价/转股价 > 1.20(预警)/>1.28(高危)	4
6	下修概率	综合评分 > 0.4	3
7	回售进度	正股价 < 转股价×70%	2
8	临近到期	剩余期限 < 1年	1

正股联动（C组，权重 20%）

#	检测器	触发条件	权重
9	正股动量	20日涨幅 ± 均线排列	3
10	转债偏离	转债涨幅 − 正股涨幅 < −3%	2
11	Delta弹性	BS Delta > 0.70（高股性）或 < 0.30（偏债性）	2
12	正股形态	MA金叉/死叉，放量突破/破位	1

波动率与期权（含于联动维度）

#	检测器	触发条件	权重
13	IV分位	隐含波动率处于历史低/高分位	2
14	波动率背离	IV − HV 偏离 > 8%（v1.7 由 10% 下调）	2
15	波动率扩张	当前 HV 较 20 日前变化 > ±20%	2
16	Delta质量	BS Gamma > 0.05（期权敏感度高，v1.7 改为Gamma信号）	1

市场结构与风险（D组，权重 10%）

#	检测器	触发条件	权重
17	成交量活跃	日成交额 > 5000万	2
18	余额趋势	余额减少 > 5%	1
19	信用风险	ST正股 → 直接排除	—
20	强赎公告排除	已公告强赎 → 直接排除	—
21	流动性风险	成交额 < 100万 → 惩罚(−10)	—

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Black-Scholes 期权定价

本 Skill 是目前唯一在免费可转债工具中提供完整 BS Greeks 的系统：

希腊字母	公式	用途
Delta	N(d₁)	股性/债性判断，替代简化 cv/cb_price 近似
Gamma	N'(d₁) / (S·σ·√T)	期权敏感度质量（v1.7：波动率组改为Gamma信号）
Vega	S·N'(d₁)·√T / 100	每 1% 波动率变化的价格影响
HV	std(log_returns) × √252	历史波动率（年化，60日窗口）
IV	二分法反推	从转债期权价值反推隐含波动率

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回测框架

--backtest 标志启用完整回测：

指标	说明
Rank IC	Spearman 秩相关系数（评分 vs N日前向收益）
IC IR	平均 IC / IC 标准差
IC 胜率	IC > 0 的交易日占比
IC 衰减	多期限分析（1/3/5/10/20 日）
分层回测	5 组等权前向收益 + 累计收益曲线
Newey-West t 检验	HAC 标准误修正自相关
Fama-MacBeth	四维因子风险溢价归因
权重校准	单纯形网格搜索最优维度权重
基准对比	中证转债指数（000832）超额收益 / IR / 跟踪误差
退市追踪 v1.7	按强赎/到期/正股退市分类，量化生存偏差方向与幅度

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快速开始

环境准备

git clone https://github.com/quantskills/skill-cb-analyzer.git
cd skill-cb-analyzer
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # 编辑填入你的凭证

运行

python run.py                       # 最新交易日（默认启用LLM）
python run.py --date 20260701       # 指定日期
python run.py --no-llm              # 跳过LLM，仅规则引擎
python run.py --top-n 30 --verbose  # 自定义参数
python run.py --backtest            # 启用回测分析

MCP Server（AI Agent 调用）

python mcp_server.py
# 或 pip install -e . 后:
cb-mcp

MCP Server 暴露 4 个 Tool：

Tool	功能
run_cb_analyzer	运行完整可转债日分析
get_latest_report	获取最新报告全文
check_trading_day	检查 A 股交易日
search_bonds	按名称/代码搜索债券

在其他 AI Agent 中使用

Agent	集成方式
Claude Code	添加 MCP 配置，或放到 .claude/skills/
Cursor	MCP 配置
Codex / OpenAI	MCP 标准协议
其他 LLM	注入 Portable Loader Prompt

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报告结构 (11节)

1. 市场概览 — 转债总数、均价、平均溢价率、平均YTM
2. 双低策略精选 — Top 15 双低转债
3. 高YTM防御组合 — YTM > 3% 债性转债
4. 条款事件监控 — 强赎预警/下修候选/回售触发/到期
5. 正股联动精选 — 折价套利 + IV/HV列
6. 行业分布 — 行业集中度
7. 信用风险告警 — ST/评级下调/面值退市风险
8. 综合评分排名 — Top N 含 BS Delta/波动率信号
9. AI逐券研判 — LLM深度分析
10. 数据溯源 — 每类数据来源
11. 策略回测 — IC分析 + 分层回测 + 退市追踪（--backtest 启用）

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数据来源

数据类别	来源	说明
可转债行情	AKShare bond_cb_jsl（集思录）	价格/溢价率/转股价/触发价
转债条款	AKShare 同花顺	到期日/发行规模/票息
正股K线	Pandadata get_stock_daily_post（后复权）	~500只正股，120天
正股信息	Pandadata get_stock_detail	行业、list_status
期权定价	scipy.stats	BS norm.cdf/pdf
LLM分析	DeepSeek / Claude API	后端可插拔

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核心约束

约束	说明
强赎已公告排除	已发强赎公告的转债直接剔除
信用风险排除	ST/*ST/PT/退市整理期直接排除
BS Delta 替换	Delta弹性使用真实 N(d₁)，HV 不可用时回落 cv/cb_price
不荐券	措辞为「值得关注」「可跟踪」，禁止「买入」「目标价」
交易日智能跳过	节假日不跑空
评分可审计	JSON输出包含四维评分子项
退市追踪 v1.7	自动分类退市原因，量化生存偏差

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目录结构

skill-cb-analyzer/
├── SKILL.md                    # Agent 工作流入口
├── README.md                   # 项目介绍（本文件）
├── LICENSE                     # GPLv3
├── config.json                 # 运行配置
├── pyproject.toml              # Python 项目元数据
├── requirements.txt            # Python 依赖
├── .env.example                # 凭证模板
├── run.py                      # CLI 入口
├── mcp_server.py               # MCP 服务 (4 tools)
├── core/
│   ├── _types.py               # 共享类型 + safe_float()
│   ├── bond_calculator.py      # 可转债计算引擎
│   ├── data_fetcher.py         # 数据获取
│   ├── exchange_utils.py       # 交易所后缀映射
│   ├── valuation.py            # A组：估值信号 (4)
│   ├── clause_monitor.py       # B组：条款事件 (4)
│   ├── stock_linkage.py        # C组：正股联动 (4)
│   ├── options_pricing.py      # BS定价 + HV/IV + 波动率检测器
│   ├── risk_filter.py          # D组：结构+风险 (5)
│   ├── scorer.py               # 四维加权评分
│   ├── pipeline.py             # 端到端流水线
│   ├── backtester.py           # 回测框架（含退市追踪）
│   ├── reporter.py             # Markdown + JSON 报告
│   ├── cache.py                # 数据缓存
│   ├── history_store.py        # 逐券时序存储
│   ├── config_validator.py     # 配置校验
│   └── data_quality.py         # 数据质量校验
├── llm/
│   └── analyst.py              # LLM分析（后端可插拔）
├── tests/                      # 375 个测试用例
├── references/                 # 参考文档
├── data/                       # HistoryStore 持久化数据
├── cache/                      # 数据缓存
└── output/                     # 按日期分组的报告
    └── YYYY-MM-DD/
        ├── cb_daily_YYYYMMDD.md
        └── cb_daily_YYYYMMDD.json

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免责声明

本 Skill 输出仅供研究参考，不构成任何投资建议。可转债交易存在市场风险、信用风险和条款风险，投资者应独立判断并承担交易风险。过往表现不代表未来收益。

License

GPLv3