用途：筛选财报后跳空高开的股票，识别 PEAD（Post-Earnings Announcement Drift，财报后漂移）形态，利用周K线分析检测红K回调与突破信号。适用于用户要求 PEAD 筛选、寻找财报跳空后具延续潜力的股票、请求财报后红K突破形态、周线财报动能设置，或提供 earnings-trade-analyzer 的 JSON 输出用于进一步筛选。
前提条件：需要 FMP API key，可通过环境变量 FMP_API_KEY 设置或使用 --api-key 传入，例如 export FMP_API_KEY=your_api_key_here。免费层（每天 250 次调用）足以完成默认筛选。Mode B 需要 schema_version 为 "1.0" 的 earnings-trade-analyzer JSON 输出文件。
使用方式：Mode A 基于 FMP 财报日历，默认筛选最近 14 天财报、5 周监控窗口，命令为 python3 skills/pead-screener/scripts/screen_pead.py --output-dir reports/，也可自定义参数如 --lookback-days 21、--watch-weeks 6、--min-gap 5.0、--min-market-cap 1000000000。Mode B 从 earnings-trade-analyzer 输出读取，命令为 python3 skills/pead-screener/scripts/screen_pead.py --candidates-json reports/earnings_trade_analyzer_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json --min-grade B --output-dir reports/。
结果与输出：生成 pead_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json 结构化结果和 pead_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md 按阶段分组的可读报告。每个候选会给出阶段分类（MONITORING、SIGNAL_READY、BREAKOUT、EXPIRED）、周K线形态细节、综合评分与评级、交易设置（入场、止损、目标、风险回报比）及流动性指标（ADV20、平均成交量）。可参考 references/pead_strategy.md 了解 PEAD 理论与周K线方法，references/entry_exit_rules.md 了解入场、出场与仓位规则。
适用场景与限制：适合财报后跳空高开股票的动量筛选与交易准备。需注意 API 调用配额限制，免费层每天 250 次；Mode B 依赖特定 JSON 格式；资料未提供具体收费、价格或效果保证。