A股主题投资/赛道分析。当用户说"主题投资"、"赛道"、"风口"、"thematic"、"XX赛道怎么样"、"AI投资机会"、"新能源赛道"、"半导体赛道"、"医药赛道"、"国产替代"、"数字经济"、"新质生产力"时触发。深度分析特定投资主题/赛道的产业逻辑、市场空间、竞争格局、估值水平和核心标的,评估主题的持续性和投资时机。支持研报风格(formal)和快速分析风格(brief)。
Scanned 9/7/2026
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# A股主题投资/赛道分析
## 数据源
```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 概念板块列表(akshare,获取主题相关概念板块)
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_board_concept_name_em(); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"
# 概念板块成分股(akshare,需指定板块名称)
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_board_concept_cons_em(symbol='人工智能'); print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))"
# 核心标的实时行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE1],[CODE2],...
# 核心标的K线(判断趋势)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
# 核心标的财务数据(估值/业绩弹性)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE1],[CODE2],...
# 核心标的资金流向
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code [CODE]
```
补充:通过 web 搜索获取产业政策、市场空间/TAM数据、渗透率、技术进展、研报观点。
## Workflow
1. **定义主题**:明确投资主题的核心逻辑
- 产业逻辑:技术突破 / 需求爆发 / 供给侧变革
- 政策驱动:国家战略 / 产业政策 / 补贴扶持
- 事件催化:技术里程碑 / 标志性订单 / 海外映射
- 搜索最新政策文件、产业新闻,确认主题时效性
2. **市场空间测算**:量化赛道规模
- TAM(总可寻址市场)/ SAM(可服务市场)/ SOM(可获得市场)
- 当前渗透率 → 判断增长曲线位置(S曲线:0-10%萌芽, 10-30%加速, 30-50%快速普及, 50%+成熟)
- 未来3-5年CAGR预测
- 与海外对标(中美差距 / 国产替代空间)
3. **核心标的梳理**:绘制主题投资地图
- 通过概念板块获取相关个股列表
- 按产业链环节分层:上游(材料/设备)→ 中游(制造/集成)→ 下游(应用/场景)
- 每个环节筛选核心标的,获取:市值、PE/PB、营收增速、归母净利增速、毛利率
- 业绩弹性评估:主题相关收入占比、边际改善空间
4. **主题时机研判**:评估当前阶段
- 主题生命周期:萌芽期(认知差大)→ 加速期(业绩兑现)→ 成熟期(估值消化)→ 衰退期(逻辑证伪/边际递减)
- 估值水平:板块整体PE/PB分位数,与历史对比
- 资金面:机构持仓变化、北向资金动向、融资余额
- 拥挤度:换手率、关注度、卖方覆盖密度
5. **输出**:按用户偏好输出
- **formal**(研报风格):完整的主题投资报告,含市场空间、竞争格局、核心标的、投资建议
- **brief**(快速分析,默认):赛道核心逻辑 + 关键数据 + 核心标的 + 风险提示
## 关键规则
1. **区分概念炒作和真正产业趋势**:有业绩兑现路径的才是好赛道,纯故事的是炒作
2. **关注渗透率判断所处阶段**:渗透率10-30%是最佳投资窗口,50%以上增速放缓
3. **主题不等于买最贵的龙头**:产业链中利润最厚的环节 ≠ 市值最大的公司,关注"卡位"价值
4. **政策持续性很重要**:一次性政策利好 vs 长期战略支持,决定主题持续时间
5. **警惕主题过热信号**:全市场讨论、卖方集中推荐、散户大量涌入、估值严重脱离基本面
## 参考资料
- [主题投资分析指南](references/thematic-invest-guide.md)
## 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
```
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