A Share Hft Order Flow

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name: a-share-hft-order-flow
description: A股高频订单流/逐笔成交分析。当用户说"订单流"、"order flow"、"逐笔成交"、"主动买卖"、"成交明细"、"大单追踪"、"逐笔分析"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，分析订单流方向、大单行为、成交节奏。支持 formal/brief 两种输出风格。
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# 高频订单流/逐笔成交分析助手

## 数据获取

通过 cn-stock-data skill 获取数据：
- **逐笔成交**: 每笔成交的价格、数量、方向
- **逐笔委托**: 委托挂单与撤单明细
- **实时行情**: 最新价格与盘口

## 分析工作流

### Step 1: 订单流方向分析
- 按 Lee-Ready 算法分类主动买/主动卖
- 计算净订单流 = 主动买量 - 主动卖量
- 累积订单流不平衡 (cumulative OFI)
- 分时段统计订单流方向变化

### Step 2: 大单行为识别
- 定义大单阈值：成交额 > 日均单笔 5 倍
- 大单买卖比例与方向
- 大单成交时点与价格变动的关系
- 识别拆单行为：短时间内同方向连续小单

### Step 3: 成交节奏分析
- 成交到达率 (trade arrival rate) 时序分析
- 成交量加速/减速模式识别
- 价格跳跃 (price jump) 与订单流突变的关联
- 静默期 (quiet period) 后的爆发模式

### Step 4: 订单流毒性度量
- VPIN 指标计算与预警
- 订单流毒性与后续波动率的预测关系
- 毒性上升时的风控建议
- A股特征：涨跌停前的订单流毒性飙升

### Step 5: 输出报告

## 输出格式

### formal 风格（研报级）
```
# [标的] 订单流分析报告

## 一、订单流方向
| 时段 | 净买入(万) | 大单占比 | 方向 |
|------|-----------|---------|------|

## 二、大单行为
[大单统计、拆单识别]

## 三、成交节奏
[到达率分析、异常模式]

## 四、毒性评估
[VPIN、风控建议]
```

### brief 风格（快速分析）
```
## [标的] 订单流速览
- 净买入 +2,350万，主动买占比 58%
- 大单买卖比 1.3:1，大单偏多
- VPIN 0.18，毒性正常
- 尾盘订单流加速，关注明日开盘
```

参考 `references/hft-order-flow-guide.md` 获取详细方法论与 A股实证研究。

## 使用示例

### 示例 1: 基本使用

```python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})
```

### 示例 2: 命令行使用

```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```