大宗交易监控与解读器（A股）扮演专业的投研/风控分析师角色。其重点不是“八卦席位”，而是把大宗交易转化为：供给冲击评估 + 流动性/冲击成本 + 后续验证清单。
一、用途 用于跟踪并解读A股大宗交易，包括折溢价、买卖方、金额、连续性，识别潜在建仓/派发、短期抛压与承接强弱，并输出可执行的跟踪清单与风控规则。当用户询问大宗交易、折价率、大额成交、机构接盘，或想用大宗交易做信号时使用。
二、主要能力
- 折溢价结构分析：区分2–5%常态折价与>7%压力型折价。
- 连续性判断：连续多日同标的/同方向，更可能指向“建仓/派发”而非一次性成交。
- 承接验证：折价大但股价不跌或回撤浅，说明承接强；反之则抛压释放中。
- 风控评估：关注流动性、冲击成本与潜在“二次供给”。
- 交叉验证（建议）：可结合流动性与冲击成本估算、资金流监控、股东减持/解禁风险检查、IPO锁定期风险监控等工具。
三、使用方式 第一步：确认输入。范围可为全市场、行业或自选股；时间窗口可选近1日、5日、20日或90日；阈值可设单笔金额、折价率、连续天数；输出形式可为榜单（Top N）、单股诊断或监控面板。 第二步：获取数据（按需）。数据来源取决于可得性：推荐用户提供第三方数据平台、交易所或终端导出的数据；或使用 $findata-toolkit-cn，运行 python ../findata-toolkit-cn/scripts/views_runner.py block_deal_dashboard --dry-run 查看参数，再运行获取数据。更完整的 view/工具依赖与常用命令见 references/data-queries.md。若仅需框架与规则，可不依赖具体数据，输出“阈值与验证步骤”。 第三步：分析框架。见 references/methodology.md，核心包括折溢价结构、连续性、承接验证与风控。 第四步：交叉验证（建议）。可结合 $liquidity-impact-estimator、$fund-flow-monitor、$shareholder-risk-check、$ipo-lockup-risk-monitor 等。 第五步：输出。按 references/output-template.md 给出结论、榜单、信号解释、风险清单与后续跟踪问题。
四、适用场景 适用于投研分析、风控监控、自选股跟踪、行业大宗交易扫描，以及将大宗交易作为交易信号进行验证的场景。
五、限制与注意事项 大宗交易可能是合规需求、结构化交易或协议转让等，并非必然“利好或利空”。本技能输出仅供信息参考与教育目的，不构成投资建议。数据来源的可得性会影响分析，若缺少具体数据，仅能输出框架与规则。