Name: failed_breakout_exit_skill
Author: wind-alice

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Failed Breakout Exit Skill

数据依赖与执行前置条件

推荐使用万得 wind-mcp-skill 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 wind-mcp-skill；若没有，提示用户安装：

# GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y

# Gitee 镜像（国内）
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y

技能定位

本技能用于处理突破交易中最致命也最常见的失败场景: 价格站上去了，但承接没有跟上，随后回落失守关键位。输出重点不是解释为什么看错，而是帮助使用者尽快识别假突破、收缩风险暴露，并保留再次观察的秩序。

功能简介

本技能的核心功能是：识别假突破并给出撤退动作。

它强调把失败信号、撤退顺序和后续重评条件写清楚，帮助使用者在突破失效时快速修正，而不是抱着“可能再拉回去”的幻想拖延。

使用场景

突破交易买入后，价格重新跌回关键位附近。
盘中放量冲高但尾盘回落，用户不确定该不该立刻处理。
次日低开失守使突破逻辑明显受损，需要快速修正。
团队想把假突破退出机制写成标准化纪律。

工作原则

假突破的核心不是“跌了多少”，而是“突破前提是否被破坏”。
失败撤退必须优先处理风险，再处理情绪和解释。
需要区分正常回踩确认和真正的失效回落。
撤退后要保留重新观察条件，避免把纠错变成情绪报复。
正文只给出识别与动作框架，不讨论内部实现过程。

执行流程

Step 1：确认突破原始前提

先回到交易最初的成立条件：

当时突破依赖的关键位、量能和环境是什么
当前价格回落破坏的是哪一部分前提
这笔交易原本属于试错突破还是确认突破
是否仍存在合理的回踩确认解释空间

Step 2：识别假突破信号层级

把失败迹象分成不同严重度：

盘中冲高回落但收盘仍站在关键位之上
收盘跌回关键位下方
次日低开继续走弱
放量冲高后几乎无承接，形成明显抛压

不同层级对应的动作强度应不同。

Step 3：区分正常回踩与失败回落

避免把所有回踩都当作失败，但也不能自我安慰：

回踩是否有缩量、承接和快速修复
跌回关键位下方后能否迅速重新站回
板块和环境是否仍支持再次发起
若量价结构明显转差，是否已不再值得等待

Step 4：设计撤退动作顺序

一旦确认失败风险上升，应明确动作优先级：

是先减半还是一次性退出
若尾盘确认失效，是否应隔夜降低暴露
若次日低开进一步失守，是否直接执行剩余退出
是否保留极小观察仓，还是全部清空等待重建

Step 5：补充失败后的重评条件

失败处理不等于永远拉黑，需要写清楚什么情况下还能再看：

重新站回关键位并得到承接
板块重新强化
出现新的催化或更优结构
成交结构重新改善

Step 6：形成假突破撤退成稿

最终输出应帮助使用者知道“现在是噪音、回踩还是失败；如果是失败，该怎么退；退完以后什么时候再看”。正文保留信号分级、撤退顺序和重评条件。

输出结构

假突破撤退方案（{YYYY-MM-DD}）

一、30 秒结论

交易对象：{股票名称}
当前状态：{正常回踩 / 高风险 / 已确认失败}
处理倾向：{继续观察 / 先降仓 / 明确退出}
关键失效信号：{一句话}
是否保留再观察资格：{是 / 否}

二、失败信号分级

层级	现象	含义	建议动作
轻度	{内容}	{内容}	{内容}
中度	{内容}	{内容}	{内容}
重度	{内容}	{内容}	{内容}

三、撤退动作顺序

{动作1}
{动作2}
{动作3}

四、重新观察条件

{条件1}
{条件2}
{条件3}

五、风险提示

{风险1}
{风险2}
{风险3}

质量要求

必须区分正常回踩与失败回落。
要对失败信号做层级划分，而不是只有二元判断。
撤退动作必须按顺序写清。
重新观察条件要具体，避免情绪性反复进出。
输出应帮助快速纠错，而不是延长侥幸期。

Install failed_breakout_exit_skill and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

A listing is a routing target with a manifest: what it does, which domains it covers, what it costs and who publishes it. Once installed it sits beside your own models and tools, is scored like any other candidate for each request, and shows up in the trace when it wins. Ratings come from workspaces that installed it, one per account.

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