量化看市场：形态学 Skills 工具上线及应用指南

摘要： 本报告介绍了华创证券量化研究团队推出的“形态学 Skills”工具，该工具通过对常见 K 线形态进行量化定义与特征归纳，构建了一套可自动标注 A 股日线形态并每日更新的研究系统，旨在通过量化手段辅助资产配置与 ETF 择时。

核心观点：
量化形态学分析能够将多空资金争夺的轨迹（K 线）转化为可量化的信号。通过构建统一的数据接入层（Skills），可实现从个股形态到指数信号（宽基、行业、风格、概念）的自下而上聚合，从而高效捕捉市场情绪与资金动向。

论据支撑：

1. 技术实现：提供 PHP 接口（承载元数据、最新统计、截面择时）和 JSON 资源（支撑历史复盘与绩效对比）两条技术主线，适配 AI 智能体（如 Cursor、OpenClaw）调用。
2. 功能覆盖：支持全市场形态统计、多维度截面择时、ETF 信号跟踪及基于 empyrical 的绩效评价。
3. 分析逻辑：主张“技术面”与“基本面”结合，通过叠加选股条件提升形态策略的胜率。

局限性/风险：

1. 历史局限：所有统计结果和模型方法均基于历史数据，不代表未来趋势。
2. 情境差异：同一形态在不同个股、不同历史阶段的信号含义可能截然不同，不能脱离具体标的和环境单独使用。