m3

Hk Ipo Research Assistant

專業領域v0.1.1
作者:m3更新於 2026-05-17共 6 個版本 · 最新版本釋出於 2026-02-28hk-ipo-research-assistant@clawhub_marvae/hk-ipo-research-assistant
金融分析#投资#研究

據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Hk Ipo Research Assistant 累計下載 2,103 次、獲 2 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,357 位,在「專業領域」分類(465 個)中排名第 376 位。

累計安裝
152
累計下載
2103
星標
2
全站排名
#4,357
全站前 86% · 「專業領域」前 81%
平台累計安裝累計下載星標評論
ClawHub ↗5317361-
SkillHub ↗15221032—

各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。

這個技能是做什麼的

主文說明可查詢當前招股資訊、券商孖展、基石投資者、機構評級、暗盤與中籤資料,並比較 A+H 折價及保薦人歷史資料。資料來自第三方公開網站,可能不完整或變化;文件明確不構成投資建議。可選使用者畫像包含本金、風險偏好、孖展選擇和券商資訊,應謹慎處理。 需要 Python 3.10 或更新版本及所列依賴;可選畫像可能被儲存在本地或列印,填寫前應取得同意,分享前檢查輸出。

資料釋出於 2026-10-29

可以用來做什麼

  • 彙總指定港股 IPO 的招股與第三方市場資料
  • 檢視基石、孖展、評級或暗盤等維度的資料
  • 將多源資訊整理為待核實的研究摘要

什麼時候用

  • 分析港股新股時需要聚合多個公開資料維度時
  • 資料來源、時間和覆蓋已核對,且輸出作為研究參考時

示例提示詞

以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。

整理這隻港股 IPO 的公開資料來源、更新時間和關鍵欄位,並標出缺失或需核實的部分;不要給出認購或買賣建議。

月度資料趨勢

累計下載2103
596140622152026-03 · 累計下載 7082026-05 · 累計下載 12272026-06 · 累計下載 13672026-07 · 累計下載 15732026-08 · 累計下載 16562026-09 · 累計下載 210326-0326-09
星標2
1222026-03 · 星標 12026-05 · 星標 22026-06 · 星標 22026-07 · 星標 22026-08 · 星標 22026-09 · 星標 226-0326-09

2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。

月份累計下載環比星標
2026-092103—2
2026-081656+5.3%2
2026-071573+15.1%2
2026-061367+11.4%2
2026-051227—2
2026-03708—1

SKILL.md 原文

以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。

6.0 KB · ClawHub v0.1.1
---
name: hk-ipo-research-assistant
description: |
  港股 IPO 打新研究助手。抓取实时数据(孖展、基石、评级、暗盘、A+H折价、中签率),供 AI 分析判断。
  触发词:港股打新、新股分析、IPO、孖展、保荐人、暗盘、中签率、基石投资者。
  不适用:A 股打新、美股 IPO、基金申购。
---

# 港股打新研究助手
展開全部(共 176 行)
> **数据来自第三方公开网站,不构成投资建议。**

## 安装依赖

首次使用前安装 Python 依赖:

```bash
cd <skill_dir>
pip install -r scripts/requirements.txt
```

需要 Python 3.10+。

## 调用方式

所有命令通过 Python 调用:

```bash
cd <skill_dir>
python3 scripts/hkipo.py <命令> [参数]
```

以下文档中的命令(如 `overview`、`analyze 02692`)都省略了前缀,实际调用时加上 `python3 scripts/hkipo.py`。

## 快速开始

```bash
cd <skill_dir>

# 当前招股一览
python3 scripts/hkipo.py overview

# 一键分析(聚合多维度数据)
python3 scripts/hkipo.py analyze 02692

# 单只股票分项查询
python3 scripts/hkipo.py aipo ipo-brief 02692        # 基本信息
python3 scripts/hkipo.py aipo margin-detail 02692    # 孖展明细
python3 scripts/hkipo.py aipo cornerstone 02692      # 基石投资者
python3 scripts/hkipo.py aipo rating-detail 02692    # 机构评级
```

## 完整命令清单

### 概览类
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `overview` | 当前招股 IPO 一览(格式化输出) |
| `calendar` | 资金日历,按截止日期分组 |
| `analyze <代码>` | **一键分析**(聚合基本面+孖展+基石+评级+保荐人历史) |
| `profile` | **用户画像 + 当前 IPO 数据**(读取用户画像,输出当前 IPO 数据供 AI 分析) |

### AiPO 数据(主力数据源)
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `aipo margin-list` | 孖展列表(当前招股) |
| `aipo margin-detail <代码>` | 单只孖展明细(13+券商) |
| `aipo rating-list` | 新股评级列表 |
| `aipo rating-detail <代码>` | 单只评级明细(各机构打分) |
| `aipo ipo-brief <代码>` | IPO 基本信息(保荐人、发行价、市值、PE) |
| `aipo cornerstone <代码>` | 基石投资者(名单、金额、锁定期、解禁日) |
| `aipo placing <代码>` | 配售结果 |

### 暗盘数据
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `aipo grey-list` | 暗盘历史列表 |
| `aipo grey-today` | 今日暗盘 |
| `aipo grey-trades <代码> --date YYYY-MM-DD` | 暗盘成交明细 |
| `aipo grey-prices <代码> --date YYYY-MM-DD` | 暗盘分价表 |
| `aipo grey-placing <代码>` | 暗盘配售详情 |
| `aipo allotment` | 中签结果列表 |
| `aipo scroll` | 市场滚动消息 |

### 排名统计
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `aipo bookrunner-rank --start-date --end-date` | 账簿管理人排名 |
| `aipo broker-rank --start-date --end-date` | 券商参与度排名 |
| `aipo stableprice-rank --start-date --end-date` | 稳价人排名 |
| `aipo summary --year 2025` | 年度 IPO 统计 |
| `aipo performance --year 2025` | 年度表现统计 |
| `aipo by-office --year 2025` | 按注册地统计 |

### 历史数据(集思录)
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `jisilu list` | 历史 IPO 列表(表格) |
| `jisilu list --json` | 历史 IPO 列表(JSON) |
| `jisilu list --sponsor XX` | 按保荐人筛选 |
| `jisilu detail <代码>` | 单只历史详情 |

### 估值计算
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `ah compare <代码> --price <发行价> --name <名称>` | A+H 折价计算 |

### 中签率预测
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `odds --oversub <倍数> --price <价格>` | 中签率表格(甲/乙组各档) |
| `allotment --oversub <倍数> --price <价格>` | 单次中签率预测 |

### 其他数据源
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `hkex active` | 港交所活跃申请(含招股书链接) |
| `tradesmart list` | TradeSmart 数据 |
| `futu list` | 富途历史数据 |

### 市场情绪判断
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `hsi` | 恒生指数当日表现(大盘情绪) |
| `sponsor` | 保荐人历史排名(胜率、平均首日表现) |
| `sentiment sponsor-search --name <名称>` | 查特定保荐人战绩 |
| `etnet list` | 保荐人排名(经济通数据,备用) |
| `etnet search --name <名称>` | 查保荐人(经济通数据) |

结合以下数据综合判断:
- **大盘情绪**:HSI 涨跌反映整体风险偏好
- **保荐人战绩**:胜率 >80% 的保荐人历史表现更好
- **孖展金额**:>50亿热门,>100亿爆款
- **数据源 Fallback**:AASTOCKS 挂了自动切换 etnet

## 输出格式

- **默认 JSON**:`aipo`、`jisilu --json`、`ah compare`
- **格式化文本**:`overview`、`calendar`、`odds`、`jisilu list`
- **加 `--format table`**:aipo 命令可切换表格输出

## 分析要点

详见 `references/analysis-guide.md`,核心:
- **市场热度**:孖展 >50亿 热门,>100亿 爆款
- **基石投资者**:数量 + 质量 + 锁定期
- **保荐人**:用 `jisilu list --sponsor` 查历史战绩
- **估值**:PE 对比同行,A+H折价 >30% 有安全边际
- **中签率**:
  1. 从 `margin-detail` 获取 `oversubscription_forecast`(预测超购倍数)
  2. 用 `./hkipo odds --oversub <倍数> --price <发行价>` 生成表格
  3. 把表格给用户,让用户根据本金自己决定打几手

## 用户画像

**使用 `profile` 命令**:
1. 运行 `./hkipo profile`
2. 如果没有配置,输出会告诉你需要问用户哪些问题
3. 问用户:本金、风险偏好、是否用孖展、券商
4. 把答案写入 `scripts/config/user-profile.yaml`
5. 再次运行 `profile` 获取数据

**配置文件** (`scripts/config/user-profile.yaml`):
```yaml
capital: 22000           # 港币
risk: conservative       # conservative/balanced/aggressive
margin: never            # never/cautious/active
broker: longbridge
```

## 详细参考

- `references/analysis-guide.md` — 分析框架详解
- `references/ipo-mechanism.md` — 机制详解(回拨、红鞋、绿鞋)
- `references/aipo-api.md` — AiPO API 完整文档

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