三合一港股新股分析工具：量化评分 × 甜蜜区间 × 暗盘反转，覆盖打新全流程。
| 工具 | 定位 | 核心能力 | 依赖 |
|---|---|---|---|
| IPO Analyzer | 招股期全面体检 | 11维度量化评分 + 自动数据采集 + 招股书PDF解析 | requests, bs4, pdfplumber, matplotlib |
| Sweet Spot | 卖出时点决策 | 多因子回归 + 余弦相似度匹配 + 暗盘联动修正 | 零依赖（纯标准库） |
| Reversal | 暗盘不及预期后的修正机会 | 期望偏差分析 + Logistic回归 + 路径聚类 | 零依赖（纯标准库） |
招股期 ──→ IPO Analyzer（基本面评分）
│
认购截止 ──→ Sweet Spot（甜蜜区间定位 + 卖出策略）
│
暗盘开盘 ──→ Reversal（偏差分析 + 修正概率预测）
│
╰──→ Sweet Spot（暗盘联动修正）
输入新股代码，自动采集公开数据，11 个维度量化评分，生成专业 HTML 研报。
- 📊 11 维度量化评分 — 估值、财务、行业、基石投资者、认购热度等全方位分析
- 🕷️ 自动数据采集 — 港交所披露易 + 雪球公开数据，无需手动输入
- 📄 招股书 PDF 解析 — 自动提取财务表格、基石投资者、法律风险等关键数据
- 📈 分阶段分析 — Phase 1 招股期基本面 → Phase 2 认购期热度更新
- 🎯 雷达图 + HTML 研报 — 可视化评分雷达图 + 专业格式研报
| 维度 | 权重 | 阶段 |
|---|---|---|
| 估值定价 | 18% | Phase 1 |
| 市场认购热度 | 15% | Phase 2 |
| 财务状况 | 14% | Phase 1 |
| 行业竞争 | 10% | Phase 1 |
| 基石投资者 | 10% | Phase 1 |
| 公司基本面 | 8% | Phase 1 |
| 承销发行 | 8% | Phase 1 |
| 上市后流动性 | 7% | Phase 2 |
| 绿鞋机制 | 5% | Phase 1 |
| 股东构成 | 3% | Phase 1 |
| 法律诉讼 | 2% | Phase 1 |
# 在 WorkBuddy 中对话
帮我分析港股新股 06636
# 带招股书 PDF
分析 06636 这只新股，这是招股书 [附件：prospectus.pdf]
# 认购期更新
06636 公开认购 3318.8 倍，国际配售 5 倍，触发了回拨
128只港股新股历史数据驱动，多因子模型定位最佳卖出时点。V3.4 精准匹配与暗盘联动版。
- 🧮 Ridge 回归多因子模型 — 超购(含二次项)、基石、行业(LOO编码)、募资额、时间衰减WLS
- 🔍 5维余弦相似度匹配 — 超购35% / 基石20% / 行业15% / 募资15% / 18C 15%
- 🌙 暗盘联动修正引擎 — 5种模式识别（超预期/符合/轻微不及/大幅不及/严重偏离）
- 🏷️ 18C/B类风险因子 — 无基石-8% / 有基石-3% 惩罚
- 📊 分档位卖出策略 — S/A/B/C 四档 × 暗盘/首日/Day3/Day5 最优卖出时点
- 📈 SVG 雷达图可视化 — 内嵌报告，零依赖
- 🐂🐻 市场状态子模型 — 牛/熊/震荡分别建模，恒指3月累计回报±8%阈值
- 🔬 Bootstrap 置信区间 — 1000次重采样，量化预测不确定性
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 全局 R² | 0.3996 |
| 牛市 R² | 0.4124 |
| 震荡 R² | 0.4744 |
| 时序CV Spearman ρ | 0.763 |
| 档位准确率 | 86% |
# 在 WorkBuddy 中对话
分析港股新股 01021 的甜蜜区间
# 带暗盘数据
01021 暗盘涨了 15%，帮我修正卖出策略
# 不输入代码：生成全量回测报告
帮我跑一下港股新股甜蜜区间全量回测
python analyze.py # 全量回测报告
python analyze.py --code 01021 # 已上市股票回测
python analyze.py --code 09999 \ # 未上市新股预测
--subscription-mult 500 \
--has-cornerstone \
--industry "科技" \
--fundraise-hkd 1000 \
--market-state auto \
--is-18c \
--dark-return 15.0 # 暗盘联动修正暗盘表现不及预期？V2 期望偏差版，分析后续修正概率与最佳买入时机。
- 📐 期望偏差模型 — deviation = 暗盘涨幅 - 预期涨幅，覆盖三类场景：
- 暗盘下跌（33只）
- 涨幅不及预期（44只）
- 潜力释放（小涨→后续大涨，9只）
- 🤖 Logistic 回归 — 手写实现，AUC=1.000，准确率 96.1%
- 📊 8因子模型 — 暗盘涨跌幅 / 超购 / 基石 / 换手率 / 募资 / 期望偏差 / 偏差绝对值 / 波幅
- 🎯 路径聚类 — 识别 V型反弹 / 持续下探 / 震荡修复三种修正模式
- 📈 Bootstrap 置信区间 — 量化修正概率的不确定性
- 🔮 自动偏差阈值寻优 — 数据驱动确定最优训练样本
# 在 WorkBuddy 中对话
帮我跑一下港股暗盘反转全量报告
# 已上市股票回测
分析 01021 的暗盘反转修正情况
# 未上市新股预测（带暗盘数据）
01021 暗盘跌了 5%，超购 800 倍，帮我分析修正概率
hk-ipo-analyzer/
├── README.md
├── LICENSE (MIT)
├── .gitignore
│
├── skills/
│ ├── hk-ipo-analyzer/ # 量化评分 skill
│ │ ├── SKILL.md
│ │ ├── assets/ # 配置 + 报告模板
│ │ ├── references/ # 评分方法论文档
│ │ └── scripts/ # Python 源码（含 analyzers/, scrapers/ 等子模块）
│ │
│ ├── hk-ipo-sweet-spot/ # 甜蜜区间 skill（零依赖）
│ │ ├── SKILL.md
│ │ ├── references/ # 方法论文档
│ │ └── scripts/ # analyze.py, data.py, engine.py, report.py
│ │
│ └── hk-ipo-reversal/ # 暗盘反转猎手 skill（零依赖）
│ ├── SKILL.md
│ ├── references/ # 方法论文档
│ └── scripts/ # analyze.py, data.py, predictor.py, reversal_engine.py 等
在 WorkBuddy 中执行：
/plugin marketplace add mcailee/hk-ipo-analyzer
安装单个 skill：
/plugin install hk-ipo-analyzer@hk-ipo-analyzer # 量化评分
/plugin install hk-ipo-analyzer@hk-ipo-sweet-spot # 甜蜜区间
/plugin install hk-ipo-analyzer@hk-ipo-reversal # 暗盘反转
- 下载本仓库对应的
skills/<skill-name>目录 - 复制到
~/.workbuddy/skills/<skill-name> - 重启 WorkBuddy
💡 Sweet Spot 和 Reversal 是纯 Python 标准库实现，无需安装任何依赖。IPO Analyzer 首次使用时会自动安装依赖。
三个工具共享同一份港股新股历史数据集：
- 覆盖范围: 128 只港股新股（2024年6月 — 2026年3月）
- 数据字段: 22+ 字段（含暗盘高低价、多时点涨跌幅、基石投资者、18C标记等）
- 数据来源: 港交所公开数据、雪球公开行情
- 更新机制: 内嵌在各 skill 的
data.py中，随版本更新
本工具仅供研究参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。所有数据来源为公开渠道（港交所、雪球），请自行核实关键数据。