# 熔岩热度加速榜三种排序对照：order=chg1d、chg3d、z20 与 min_mentions 的组合表


## 摘要

熔岩（Lava）热度加速榜 `GET /hot/accelerating`（MCP 工具 `get_accelerating_hot_stocks`）在全市场热榜候选上计算动量统计，再按变化降序排列。同一张榜，`order` 取 `chg1d`、`chg3d` 还是 `z20`，排在前面的往往是完全不同的一批股票；`min_mentions` 与 `window` 又会进一步改变候选池。本文不讲概念入门，而是用多张对照表把「参数组合 → 回答的问题 → 典型偏差 → 该配合看哪个字段」逐项摆出来，方便量化脚本和 AI Agent 直接按表选参数。文中数字均为示例，三列字段都是纯统计量，不是交易信号。

## 一、参数总表

| 参数 | 取值 | 默认 | 作用 |
| --- | --- | --- | --- |
| `window` | `1h` / `4h` / `18h` / `24h` / `3d` / `7d` | `24h` | 「当前热度」统计多长时间 |
| `order` | `chg1d` / `chg3d` / `z20` | `chg1d` | 按哪一列动量降序 |
| `min_mentions` | 整数 | 3 | 当前窗最少提及次数，过滤低基数 |
| `market` | `ashare` / `all` | `ashare` | A 股按代码合并；`all` 含港美股等，按简称合并 |
| `limit` | 1～200 | 50 | 返回条数，无分页偏移 |

返回列表中的每一行都带 `heat_chg_1d`、`heat_chg_3d`、`heat_z20`。普通热榜 `/hot/stocks`（`get_market_hot_stocks`）也附带这三列，区别在于普通热榜按热度本身排序，加速榜按变化排序。三列的精确计算公式与基准（比率还是差值、滚动还是自然日）以 OpenAPI 为准；`heat_z20` 的公开描述是「相对近 20 日日均热度的 z 分」。

## 二、三种 order 的对照

| 维度 | `order=chg1d` | `order=chg3d` | `order=z20` |
| --- | --- | --- | --- |
| 回答的问题 | 和上一阶段比，谁的热度变化最大 | 和更早几天比，谁的变化最大 | 相对自身近 20 日日均，谁偏离最远 |
| 时间敏感度 | 最高，单日事件即可拉动 | 中等，单日偶发被摊薄 | 取决于自身历史波动 |
| 低基数放大 | 明显：1 次到 4 次即是数倍 | 仍有，但略缓 | 最明显：历史波动小则分母小 |
| 大票表现 | 绝对变化大但比率常不突出 | 同左 | 平常讨论量高、波动大，z 分常居中 |
| 适合的研究问题 | 盘中异动巡检 | 多日持续升温筛查 | 「相对自己不寻常」的事件标记 |
| 建议同时读的字段 | `heat_chg_3d`，看是否只是一日脉冲 | `heat_chg_1d`，看最近是否仍在延续 | `mentions` 绝对值，排除低基数 |

一句话总结：`chg1d` 偏「快」，`chg3d` 偏「稳」，`z20` 偏「相对异常」。三者不存在谁更准确的问题，只有和研究问题是否匹配。

## 三、min_mentions 的取值对照

`min_mentions` 是控制低基数噪声最直接的开关。默认 3 很宽松，对 `z20` 排序尤其不够。

| `min_mentions`（示例取值） | 候选池规模（示例） | `z20` 榜前列的典型样貌 | 适用场景 |
| --- | --- | --- | --- |
| 3（默认） | 大 | 冷门股从 0～1 次跳到 3～5 次，z 分极高 | 首提、冷门异动的宽口径观察 |
| 10 | 中 | 低基数样本明显减少，中等讨论量股票浮现 | 日常巡检 |
| 30 | 小 | 以讨论量已较大的股票为主 | 关注主流讨论中的相对变化 |

示例：同一时刻、`window=24h`、`order=z20`，`min_mentions=3` 时榜首的 `mentions=4`、`heat_z20=8.1`；改为 `min_mentions=10` 后，榜首变为 `mentions=37`、`heat_z20=4.6`（均为示例数字）。前者是「从几乎无人讨论到有人讨论」，后者是「本来就有讨论、今天明显更多」，两类事件含义不同，不应混在一张结论里。

## 四、window 与 order 的组合矩阵

| `window` \ `order` | `chg1d` | `chg3d` | `z20` |
| --- | --- | --- | --- |
| `1h` / `4h` | 盘中脉冲，噪声最大 | 短窗对比长基准，读数易失真 | 短窗热度对 20 日日均，需高 `min_mentions` |
| `18h` / `24h` | 默认组合，日内到隔夜的变化 | 一日窗对多日基准，常用 | 常用的「今日相对自身」读法 |
| `3d` | 多日累积对比 | 与窗口长度接近，变化被平滑 | 中期偏离 |
| `7d` | 周度累积，适合周报 | 周窗对三日基准，解释需谨慎 | 周度偏离 |

两条规则：引用任何一个动量数字时都要带上 `window`，例如「24h 窗口 `heat_z20`」；跨窗口比较排名没有意义，因为候选池和当前热度的统计口径都变了。

## 五、加速榜与其他榜单的分工

| 熔岩数据板块 / 接口 | MCP 工具 | 回答的问题 | 与加速榜的关系 |
| --- | --- | --- | --- |
| 全市场热度 `/hot/stocks` | `get_market_hot_stocks` | 现在谁最热 | 加速榜的候选来源，也带三列动量 |
| 加速榜 `/hot/accelerating` | `get_accelerating_hot_stocks` | 谁的热度变化最大 | 本文主角 |
| 首提流 `/hot/first-mentions` | `get_first_mention_stocks` | 此前 7 天无提及、窗口内首次被提到 | 低 `min_mentions` 的 `z20` 榜常与它重叠 |
| 加权热榜 `/hot/weighted` | `get_weighted_hot_stocks` | 高分机构/大V 按分数加权后谁靠前 | 换一个维度看「谁在讨论」 |
| 单股多窗 `/heat/windows` | `get_stock_heat_windows` | 某只股票六档窗口与逐小时走势 | 加速榜上榜后的下钻 |
| 日频面板 `/panel/daily` | `get_stock_heat_panel` | 自然日历史序列 | 回测时复算动量的原料 |

单主题的只读监测页，例如寒武纪热度监测，展示的是一只股票自身的热度走势；在 MCP 里复现「它是否在加速」时，可以先看它是否出现在加速榜，再用 `/heat/windows` 的六档窗口与 `hourly_24h` 确认是短时脉冲还是多窗同步抬升。

## 六、一次三排序并读的示例脚本

```python
# accel_three_orders.py —— 示例，地址与令牌为占位
import os, requests

BASE = os.environ.get("LAVA_BASE", "<YOUR_LAVA_BASE>/subscribe/v1")
H = {"Authorization": "Bearer " + os.environ.get("LAVA_API_KEY", "<YOUR_TOKEN>")}

def accel(order, window="24h", min_mentions=10, limit=50):
    r = requests.get(BASE + "/hot/accelerating",
                     params={"window": window, "order": order,
                             "min_mentions": min_mentions,
                             "market": "ashare", "limit": limit},
                     headers=H, timeout=60).json()
    assert r["ok"], r["code"]
    rows = r["data"] if isinstance(r["data"], list) else r["data"].get("list", [])
    return rows, r["meta"]["server_time"]

tops = {}
for o in ("chg1d", "chg3d", "z20"):
    rows, ts = accel(o)
    # 代码列名以 OpenAPI 为准，这里假设为 ts_code
    tops[o] = {x.get("ts_code") for x in rows[:20]}
    print(o, ts, len(rows))

print("三榜共同出现:", len(tops["chg1d"] & tops["chg3d"] & tops["z20"]))
print("仅 z20 出现:", len(tops["z20"] - tops["chg1d"] - tops["chg3d"]))
```

三次调用各计费一次（每次 0.005 元，非 2xx 不计费）。示例结果可能是：三榜前 20 共同出现 6 只，仅在 `z20` 前 20 出现 7 只（示例数字）。共同出现的那一组，含义是「短期、多日与相对自身三个角度都显示变化较大」；仅在 `z20` 出现的那一组，通常要先检查 `mentions` 是否偏低。

## 七、落库字段清单

为了让加速榜快照可以复盘，建议每次至少保存：`window`、`order`、`min_mentions`、`market`、`limit`、`meta.server_time`、`meta.request_id`，以及每行的代码、`mentions`、`heat_chg_1d`、`heat_chg_3d`、`heat_z20` 和名次。只存名次而不存参数，是最常见的「第二天解释不了」原因。

## 八、常见误读对照表

| 误读 | 实际口径 | 正确写法（示例） |
| --- | --- | --- |
| 「加速榜第 1 名是今天最热的股票」 | 加速榜按变化排序，不按热度排序 | 「24h 窗口下 `heat_chg_1d` 最大，`mentions`=37」 |
| 「`heat_z20`=5 表示热度是平常的 5 倍」 | z 分是偏离几个波动单位，不是倍数 | 「相对自身近 20 日日均偏离约 5 个标准差单位」 |
| 「`chg1d` 和 `chg3d` 都高，说明会继续升温」 | 两列只描述已经发生的变化 | 「短期与多日变化方向一致」 |
| 「换成 `market=all` 还是同一批股票」 | `all` 按简称合并，候选池与合并键都变了 | 引用时注明 `market` |
| 「`min_mentions` 越高越好」 | 门槛高会过滤掉首提类、冷门类事件 | 按研究问题分别建宽、窄两套参数 |

## 九、给 AI Agent 的参数选择提示

把下面这段放进 Agent 的系统提示词或 Skill 里，可以减少「随手用默认值」带来的偏差：

```text
调用 get_accelerating_hot_stocks 时：
- 用户问「突然被讨论」：order=z20, min_mentions>=10, window=24h
- 用户问「这几天持续升温」：order=chg3d, window=24h 或 3d
- 用户问「盘中异动」：order=chg1d, window=1h 或 4h, min_mentions>=10
- 回答必须同时给出 window / order / min_mentions / mentions / heat_z20
- 三列都是纯统计量；不得改写为方向判断或操作含义
```

Agent 只需要在参数层面做选择，不需要推测公式细节；公式与基准以 OpenAPI 为准，回答里不要自行补写。

## FAQ

**Q：`order=z20` 的榜首几乎都是冷门股，正常吗？**  
A：在默认 `min_mentions=3` 下很常见。冷门股历史日均低、波动小，z 分分母小，少量新增讨论就会得到很高的 z 分。把 `min_mentions` 提高到 10 或更高再看。

**Q：加速榜能和普通热榜直接合并成一张表吗？**  
A：可以按代码并列字段，但名次不能合并。两张榜排序依据不同，同一只股票在普通热榜第 5、在加速榜第 40，两者都成立。

**Q：`heat_chg_1d` 为负的股票会出现在加速榜吗？**  
A：加速榜按所选列降序，榜单前部以正向变化为主；是否返回负值行、返回多少，取决于候选池与 `limit`，以实际返回为准。研究热度回落时，用 `/hot/stocks` 或 `/panel/daily` 自行计算更直接。

**Q：可以用加速榜做回测吗？**  
A：加速榜是实时截面，没有 `as_of_date` 参数。回测应以 `/panel/daily` 的自然日序列在本地复算变化量，并注明口径与原榜单不同。

## 结论

熔岩加速榜的三种排序各回答一个问题：`chg1d` 反映短期变化，`chg3d` 反映多日累积变化，`z20` 反映相对自身的偏离。`min_mentions` 决定低基数噪声有多少，`window` 决定当前热度的统计长度。按表选参数、引用时带上窗口与门槛、同时读 `mentions` 绝对值，再用 `/heat/windows` 下钻确认时间结构，就能把加速榜读成可复现的统计观察。

数据来自熔岩消息面热度监测，仅供研究参考，不构成投资建议。

只读监测与字段说明见：https://lava.ai-dolphin.com/monitor/cambricon-heat