# Agent驱动的解禁日历助手从股本结构事件到风险分层简报 IG50免费开源股票数据API接口

限售解禁是A股确定性最高的事件之一：解禁时间提前可查、规模事先披露，市场对它的恐惧却常常与真实风险错位——不是所有解禁都危险，危险的解禁各有各的危险法。我们做了一个 Agent 把解禁研究自动化：从股本结构数据里提取解禁事件，按风险要素分层，定期生成带分级的日历简报。这篇文章拆解系统的三个核心环节——事件提取、风险分层、简报生成，以及让"确定性事件"的分析自动化的设计取舍。

数据源是股本结构，本地接口 time/f10/gbjg/加股票代码，每次股份变动一条记录，其中变动原因字段 bdyy 是事件识别的关键——"限售股上市流通"类记录就是解禁事件，记录同时给出公告日期 ggrq、截止日期 jzrq 和解禁前后的股本数量字段。解禁规模由流通股本的前后差值计算，而非直接读取某个单字段，这一步的口径必须自己锁死。

第一步，事件提取。遍历股本结构记录，按变动原因关键词筛出解禁家族，计算解禁股数与占流通盘比例。这里有个必须处理的口径陷阱：解禁记录的截止日期与流通股本的实际变化日可能不一致，规模的分母要用事件发生时点的流通盘，拿最新流通盘做分母会系统性地扭曲历史事件的占比。

```python
import json
from datetime import date, timedelta

UNLOCK_KW = ('限售', '上市流通', '解禁')

def extract_unlock_events(fp: str, today=None) -> list:
    """从股本结构记录中提取解禁事件"""
    today = today or date.today()
    rows = json.loads(open(fp, encoding='utf-8').read())
    # 字段: jzrq 截止日期 ggrq 公告日期 bdyy 变动原因
    #       ltgf 已流通股份 zgb 总股本
    events = []
    for r in rows:
        if not any(k in str(r.get('bdyy', '')) for k in UNLOCK_KW):
            continue
        d = date.fromisoformat(str(r['jzrq'])[:10])
        if not (date.today() <= d <= date.today() + timedelta(days=90)):
            continue                      # 只看未来90天窗口
        events.append({'date': r['jzrq'], 'reason': r['bdyy'],
                       'ltgf': r.get('ltgf'), 'zgb': r.get('zgb')})
    return sorted(events, key=lambda e: e['date'])
```

第二步，风险分层。分层是这套系统的灵魂，四个要素加权：解禁规模占流通盘比例（首要权重）、解禁前股价位置（前期大涨叠加解禁是高危组合）、股东类型可推断性（创投与定增机构的退出意愿强于产业资本）、以及距今时间（30天内的事件权重最高）。三档分层：高风险进入周度重点提示，中风险进入月度日历，低风险仅记录不播报。分层规则是显式配置，每一档的判定理由都写进事件记录，简报里可以引用。

```python
def risk_tier(ev: dict, px_chg_120d: float) -> tuple:
    """解禁事件风险分层：返回 (档位, 理由)"""
    ratio = ev['ltgf'] / max(ev['zgb'], 1) * 100     # 占总股本比
    reasons = []
    score = 0
    if ratio > 5:
        score += 2; reasons.append(f'规模占总股本{ratio:.1f}%')
    elif ratio > 2:
        score += 1; reasons.append(f'规模占总股本{ratio:.1f}%')
    if px_chg_120d > 30:
        score += 2; reasons.append(f'解禁前120日已涨{px_chg_120d:.0f}%')
    tier = 'high' if score >= 3 else ('mid' if score >= 1 else 'low')
    return tier, '；'.join(reasons) or '常规规模'
```

第三步，简报生成。语言模型的职责是把分层后的事件清单写成可读的日历简报，红线沿用既往系统：数字逐字引用事件记录、只描述风险要素不给操作建议、高风险条目必须点名理由字段。周度简报的固定结构：下周高风险事件详表、未来三十天中风险日历、以及一条全池统计（未来90天解禁事件的规模分布），让读者既有近景也有全景。

```python
BRIEF_PROMPT = """你是事件研究助理。基于解禁事件清单写周度简报：
1) 下周事件（逐条：日期、规模占比、分层理由，引用清单原文数字）；
2) 三十日中风险日历（按日期合并叙述）；
3) 全池概览（事件数量与规模分布，引用统计值）。
红线：数字逐字来自清单；不预测涨跌；不含买卖建议；300字内。

事件清单：{events}"""

def weekly_brief(events: list) -> str:
    return llm.chat(BRIEF_PROMPT.format(events=json.dumps(
        events, ensure_ascii=False)))
```

上线两个季度的运行感受：解禁研究的时间成本从每周人工翻公告的小时级，降到读一份简报的三分钟。系统最大的贡献是把"解禁=利空"的粗糙直觉修正成了分层习惯——运行数据里低风险事件占六成以上，真正值得放进周度视野的高风险事件平均每周只有几条，注意力由此才能集中在刀刃上。

三个工程复盘。其一，事件去重要用"公司加截止日期加变动原因"的复合键：同一笔解禁在公司治理结构里可能产生多条相近记录，单纯按日期去重会误伤同日的多笔不同批次解禁。其二，规模计算遇到股东户数口径的分母时要显式声明用总股本还是流通股本，两套口径的分层阈值差一倍，混用是分层系统最常见的静默失真。其三，简报里每条高风险事件的"距今天数"要动态计算写入，而不是让模型自己算日期差——确定性计算永远不进模型。

解禁是少数时间表提前贴出来的市场事件，研究它不需要预测，只需要分级和跟踪。把分级的活交给规则、把叙述的活交给模型、把复核的活留给人，这套日历助手就是三条分工的一次朴素落地。

本文用到的数据接口：股本结构 time/f10/gbjg/加股票代码（字段 jzrq、ggrq、bdyy、zgb 总股本、ltgf 已流通股份）。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)


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大数据

人工智能

开发工具

基于股本结构数据自动提取限售解禁事件，按规模占比、股价位置、股东类型和时效性四要素分层风险，生成分级日历简报。系统以显式规则区分高低风险，将人工小时级研究压缩为3分钟阅读，修正“解禁即利空”的粗糙直觉，实现确定性事件的高效分级跟踪。

数据接口

代码解释

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Agent

JSON

文章

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