# Agent驱动的市场宽度监控用全市场快照计算涨跌结构并生成盘中简报 IG50免费开源股票数据API接口

看大盘指数有个经典的失真：指数涨，可能只有权重股在涨，四千只票一片绿；指数跌，可能一半的票其实在走自己的行情。指数是加权的少数派，市场的真实体温藏在整个涨跌结构里——上涨家数占比、普涨还是分化、极端跌停的数量。这套结构指标传统上靠行情软件的宽度页面看，颗粒粗、不可回溯。我们把它做成了 Agent 系统：用全市场实时快照按周期计算宽度指标，语言模型在关键时点生成盘中简报。这篇文章讲清两个核心问题——宽度怎么算才不失真，以及让模型写简报的纪律怎么立。

数据源是实时行情快照，本地接口 time/real/加股票代码，全市场几千只票以秒级落盘，字段包括当前价 p、成交量 v、更新时间 t。宽度计算的原材料就这一张表：把全市场每个快照时点的价格与昨收基准比较，即可得到涨跌结构。昨收基准来自本地历史快照的前一日收盘缓存，整个计算不依赖任何外部接口。

第一步，宽度计算。每个计算周期（盘中每五分钟）扫一遍全市场快照，产出五个核心指标：上涨家数占比、涨超5%家数、跌超5%家数、涨停与跌停家数（用临近涨跌停价的阈值近似）、以及中位数涨跌幅。中位数这个指标值得单独强调——均值会被极端值拉扯，中位数涨跌幅是比指数更诚实的"普通股票体温计"。

```python
import json
import pandas as pd
from pathlib import Path

def breadth_metrics(data_root: str, prev_close: dict) -> dict:
    """全市场宽度指标：结构比指数诚实"""
    frames = []
    for fp in Path(data_root, 'time/real').glob('*'):
        dm = fp.name
        row = json.loads(fp.read_text(encoding='utf-8'))
        pc = prev_close.get(dm)
        if not pc or not row.get('p'):
            continue
        frames.append({'dm': dm, 'chg': row['p'] / pc - 1})
    df = pd.DataFrame(frames)
    return {
        'adv_ratio': round(float((df['chg'] > 0).mean()), 3),
        'up5': int((df['chg'] > 0.05).sum()),
        'down5': int((df['chg'] < -0.05).sum()),
        'median_chg': round(float(df['chg'].median()), 4),
        'n': len(df),
    }
```

第二步，时序状态判定。单点宽度没有意义，状态由序列决定。编排层维护当日宽度序列，判定四种市场状态：普涨（上涨占比超七成且中位数涨幅为正）、普跌（对称条件）、分化（指数涨而上涨占比不足四成，即"赚指数不赚钱"）、均衡（其余）。状态切换的瞬间才是事件——从普涨切入分化的那一刻，是盘中简报最该出现的时点。

```python
def state_of(metrics_seq: list) -> str:
    """由宽度序列判定市场状态，状态切换触发简报"""
    m = metrics_seq[-1]
    if m['adv_ratio'] > 0.7 and m['median_chg'] > 0:
        return 'broad_up'
    if m['adv_ratio'] < 0.3 and m['median_chg'] < 0:
        return 'broad_down'
    if m['adv_ratio'] < 0.4 and m.get('index_chg', 0) > 0.3:
        return 'divergence'
    return 'balanced'

def should_brief(seq: list) -> bool:
    states = [state_of(seq[:i+1]) for i in range(len(seq))]
    return len(set(states[-2:])) > 1 or (seq[-1]['down5'] > 80)
```

第三步，简报生成与红线。语言模型的任务是把宽度数字写成三段式盘中简报：状态判定（引用上涨占比与中位数涨跌幅）、结构异常（极端涨跌家数、与指数的背离）、观察提示（只描述结构不含任何操作建议）。红线与既往系统一致：数字必须来自计算层输出、不做预测、不用建议类措辞。额外的一条纪律是频控——简报只在状态切换时生成，均衡态里哪怕模型想写也不给机会，盘中简报的价值密度与稀有度成正比。

```python
BRIEF_PROMPT = """你是盘中市场观察员。基于宽度指标写三段简报：
1) 市场状态（引用 adv_ratio 与 median_chg）；
2) 结构异常（极端涨跌家数 up5/down5，与指数涨跌的背离）；
3) 结构观察（涨跌结构说明什么，不含操作建议）。
红线：数字逐字引用指标值；不预测走势；不用建议措辞；120字以内。

指标：{metrics}
状态：{state}"""

def make_brief(metrics: dict, state: str) -> str:
    return llm.chat(BRIEF_PROMPT.format(
        metrics=json.dumps(metrics, ensure_ascii=False), state=state))
```

运行一个季度的体感，三个观察。其一，"赚指数不赚钱"的背离日被系统稳定捕捉，而这类日子人工盯盘极容易忽视——指数飘红让人放松，宽度却在报警，简报在这类时点的提醒价值最高。其二，中位数涨跌幅与指数的日度背离次数有明显风格聚集性：权重行情段背离天天出现，普涨段几乎消失，宽度序列本身构成了风格切换的先行记录。其三，频控是这套系统能活下去的关键，初期没有频控时一天十几份简报，加状态切换触发后稳定在每天二到四份，每份都被认真读完。

工程上还有一点经验：prev_close 基准的可靠性决定整个系统的下限，除权日股价跳变会把正常票算成暴涨暴跌，所以基准缓存必须带除权校验——检测到某票涨跌幅超出交易规则允许的极值时，自动标记该票数据异常并从当日宽度统计剔除。脏一票不能脏全市场的结论。

宽度数据把"市场今天好不好"从看指数的直觉，变成了一组可回溯的结构指标。指数告诉你少数权重的心跳，宽度告诉你整个市场的体温—— 监控体温的系统，值得比看心电图更勤快。

本文用到的数据接口：实时行情 time/real/加股票代码（字段 p 当前价、v 成交量、t 更新时间），全市场按代码落盘。数据底座为本地 ig50。

资料参考：ig50

[gitee开源地址](https://gitee.com/igtrade/ighub)
[github开源地址](https://github.com/ig50-service/ig50-official)


看大盘指数有个经典的失真：指数涨，可能只有权重股在涨，四千只票一片绿；指数跌，可能一半的票其实在走自己的行情。指数是加权的少数派，市场的真实体温藏在整个涨跌结构里——上涨家数占比、普涨还是分化、极端跌停的数量。这套结构指标传统上靠行情软件的宽度页面看，颗粒粗、不可回溯。我们把它做成了 Agent 系统：用全市场实时快照按周期计算宽度指标，语言模型在关键时点生成盘中简报。这篇文章讲清两个核心问题——宽度怎么算才不失真，以及让模型写简报的纪律怎么立。

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看大盘指数有个经典的失真：指数涨，可能只有权重股在涨，四千只票一片绿；指数跌，可能一半的票其实在走自己的行情。指数是加权的少数派，市场的真实体温藏在整个涨跌结构里——上涨家数占比、普涨还是分化、极端跌停的数量。这套结构指标传统上靠行情软件的宽度页面看，颗粒粗、不可回溯。我们把它做成了 Agent 系统：用全市场实时快照按周期计算宽度指标，语言模型在关键时点生成盘中简报。这篇文章讲清两个核心问题——

人工智能

大数据

开发工具

Agent驱动的市场宽度监控系统，基于全市场快照计算涨跌结构指标，解决指数失真问题。系统每五分钟产出五大宽度指标，通过时序状态判定识别普涨、普跌、分化等市场状态，在状态切换时由语言模型生成盘中简报。关键发现：中位数涨跌幅比指数更诚实，频控机制保证简报价值密度，除权校验确保数据可靠性。

数据接口

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