feat: 概念涨幅轮动 AI 分析

- 新增 concept_rotation_analyzer: 从涨幅排名矩阵预计算轮动信号
  (主线/新晋/退潮/机构vs游资), 结合大盘背景生成分析报告
- rps API 加 /rotation-analyze 流式端点 (NDJSON)
- 轮动对话框: AI 占位替换为流式 Markdown 报告区 + 自动滚动
- 删除搜索框, 新增选中概念排名行 (前10红/后10绿)

backend/app/api/rps.py

@@ -6,8 +6,11 @@
 from __future__ import annotations
 
 from fastapi import APIRouter, Query, Request
+from fastapi.responses import StreamingResponse
+from pydantic import BaseModel
 
 from app.services import rps_rotation
+from app.services.concept_rotation_analyzer import analyze_rotation_stream
 
 router = APIRouter(prefix="/api/rps", tags=["rps"])
 
@@ -25,3 +28,40 @@ def get_rotation(
         concept_count: 去重概念总数
     """
     return rps_rotation.build_rps_rotation(request.app.state.repo, days)
+
+
+class AnalyzeRequest(BaseModel):
+    """AI 概念轮动分析请求。"""
+    days: int = 12   # 分析最近 N 个交易日
+    focus: str = ""  # 用户追加的关注点
+
+
+@router.post("/rotation-analyze")
+async def analyze_rotation(request: Request, req: AnalyzeRequest):
+    """AI 概念轮动分析 — NDJSON 流式返回。
+
+    装配轮动矩阵信号 + 大盘背景 → 分析提示词 → 流式调用 LLM →
+    逐 chunk 以 NDJSON 推给前端(每行一个 JSON)。
+
+    协议:
+      {"type":"meta","days","summary"}
+      {"type":"delta","content":"..."}
+      {"type":"error","message":"..."}
+      {"type":"done"}
+    """
+    repo = request.app.state.repo
+    quote_service = getattr(request.app.state, "quote_service", None)
+    depth_service = getattr(request.app.state, "depth_service", None)
+    days = max(7, min(30, req.days))
+
+    async def stream_gen():
+        async for chunk in analyze_rotation_stream(
+            repo, days, req.focus, quote_service, depth_service,
+        ):
+            yield chunk + "\n"
+
+    return StreamingResponse(
+        stream_gen(),
+        media_type="application/x-ndjson",
+        headers={"Cache-Control": "no-cache", "X-Accel-Buffering": "no"},
+    )

backend/app/services/concept_rotation_analyzer.py

@@ -0,0 +1,357 @@
+"""AI 概念轮动分析 — 从概念涨幅排名矩阵提炼主线/新晋/退潮信号。
+
+数据来源:
+  - rps_rotation.build_rps_rotation: 概念涨幅排名矩阵 (N 日 × ~387 概念)
+  - market_overview_builder.build_market_overview: 大盘背景 (指数/情绪/涨停)
+
+架构 (复刻 market_recap):
+  预计算轮动信号 → 拼装 prompt → stream_ai_text 流式调用 → NDJSON 协议输出
+  协议事件: meta(摘要) / delta(文本片段) / error / done
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+import math
+from collections.abc import AsyncIterator
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+# ================================================================
+# System Prompt — 轮动策略师人格 + 固定章节模板
+# ================================================================
+
+_SYSTEM_PROMPT = """你是一位专注 A 股题材轮动的资深策略师,拥有 12 年一线实战经验,擅长从概念板块的**涨幅排名矩阵**中识别主力资金脉络,区分机构主导的持续性主线与游资驱动的脉冲式轮动,产出可直接指导题材跟踪与节奏把握的轮动分析。
+
+## 输出规范
+
+用 **Markdown** 格式输出,严格遵循以下结构。不要输出任何 JSON 或代码块,直接输出 Markdown 正文。
+
+### 1. 🎯 主线研判(2-3 句)
+点名当前最核心的 1-2 条主线题材(连续多日霸榜的强势概念),用一句话概括其逻辑(政策/产业/业绩/事件驱动),并判断是**主升期/加速期/扩散期/见顶期**。结尾用【主线强度:强 / 中 / 弱】定性。
+
+### 2. 🆕 新晋强势
+列出排名快速跃升的概念(从榜单中后段冲进前列的),逐个给出:
+- 概念名 + 近 N 日排名变化(如 `45→20→8`)
+- 涨幅加速度(连日递增 = 趋势加强)
+- 可能的驱动逻辑(从板块属性推断,不要编造具体消息)
+- 判断是**主力切入**还是**消息脉冲**
+
+### 3. 📉 退潮预警
+列出从高位明显滑落的概念(连续排名下滑或涨幅骤降),逐个给出:
+- 概念名 + 排名下滑轨迹
+- 退潮性质(高位分歧/资金撤离/补跌)
+- 是否扩散风险
+
+### 4. 🏛️ 机构主线 vs 🎰 游资轮动
+基于排名稳定性区分两类资金行为:
+- **机构主线**:排名标准差小、长期稳居前列的概念 → 持续性判断、是否可作底仓方向
+- **游资轮动**:排名剧烈波动、脉冲式冲高的概念 → 短线节奏提示、追高风险
+给出当前市场**整体轮动节奏**(快轮动/慢轮动/主线聚焦)的判断。
+
+### 5. 🌐 结合大盘
+结合提供的大盘数据(指数涨跌/情绪/涨停数),判断:
+- 当前大盘环境对题材轮动是助力还是阻力
+- 情绪温度与轮动节奏的匹配度(如情绪冰点但题材活跃 = 抱团;情绪火热但轮动快 = 末段)
+
+### 6. 🎯 操作建议
+- **跟踪方向**:主线延续 + 新晋确认的概念
+- **规避方向**:明确退潮 + 高位脉冲的概念
+- **节奏提示**:当前适合追高 / 低吸 / 观望,及切换信号(如"主线概念连续 2 日跌出前 10 则确认退潮")
+
+### 7. ⚠️ 风险提示
+列出需要盯的风险(如主线断层、情绪与轮动背离、成交萎缩)。末尾附一行:
+"> ⚠️ 本报告由 AI 基于公开行情数据生成,仅供参考,不构成任何投资建议。交易有风险,入市需谨慎。"
+
+## 分析准则(务必遵守)
+
+0. **只输出结论,不输出思考过程**:禁止复述你的分析步骤。不要写"我先看...""基于上述数据我认为"——直接给结论。
+1. **数据说话**:每个判断引用具体排名/涨幅数值,严禁空泛套话("强势"必须改成"连续 4 日稳居前 5,均涨 +4.2%")。
+2. **诚实中立**:数据不支持的结论就直言"信号不足,暂无法判断",不要硬凑。
+3. **区分资金性质**:这是本分析的核心价值——机构 vs 游资的判断必须基于排名稳定性(标准差),不要凭感觉。
+4. **不重复数字**:正文负责解读信号含义,不要照抄罗列已提供的全部原始数据。
+5. **简明实战**:总字数 1000-1800 字,重在可执行。
+6. **客观推断**:若无明确消息,从量价异动推断可能逻辑并给结论,不要标注"[推断]"或编造具体新闻。
+
+现在请基于下方概念轮动数据进行分析。"""
+
+
+# ================================================================
+# 预计算: 把排名矩阵转成结构化轮动信号
+# ================================================================
+
+# 每类信号最多取多少个概念喂给 AI (控制 token)
+_TOP_N = 8
+
+
+def _compute_rotation_signals(dates: list[str], columns: dict) -> dict:
+    """从概念涨幅排名矩阵计算轮动信号。
+
+    Args:
+        dates: 日期列表 (最新在最前, 与 columns key 一致)
+        columns: {日期: [[概念, 涨幅], ...]} 每列各自降序
+
+    Returns:
+        {
+          "persistent_leaders": [...],  # 连续多日稳居前列 (主线)
+          "rising": [...],              # 排名快速跃升 (新晋)
+          "fading": [...],              # 从高位滑落 (退潮)
+          "institutional": [...],       # 排名稳定 (机构特征)
+          "hot_money": [...],           # 排名波动大 (游资特征)
+        }
+        每项含: concept, ranks (按 dates 顺序), pcts, avg_rank, rank_std
+        ranks 时间方向: ranks[0] = 最早日, ranks[-1] = 最新日 (已反转, 左老右新)
+    """
+    if not dates or not columns:
+        return {}
+
+    # 按时间正序 (左老右新) 处理
+    dates_asc = list(reversed(dates))
+
+    # 收集每个概念在各日期的 (排名, 涨幅)。排名 = 该日在列中的索引 + 1。
+    concept_data: dict[str, list[tuple[int, float]]] = {}
+    for d in dates_asc:
+        col = columns.get(d) or []
+        for idx, (name, pct) in enumerate(col):
+            concept_data.setdefault(name, []).append((idx + 1, pct))
+
+    n_dates = len(dates_asc)
+
+    def _stats(ranks_pcts: list[tuple[int, float]]) -> dict:
+        ranks = [r for r, _ in ranks_pcts]
+        pcts = [p for _, p in ranks_pcts]
+        avg = sum(ranks) / len(ranks) if ranks else 0
+        var = sum((r - avg) ** 2 for r in ranks) / len(ranks) if ranks else 0
+        return {
+            "ranks": ranks,
+            "pcts": [round(p, 4) for p in pcts],
+            "avg_rank": round(avg, 1),
+            "rank_std": round(math.sqrt(var), 1),
+        }
+
+    persistent: list[dict] = []
+    rising: list[dict] = []
+    fading: list[dict] = []
+    institutional: list[dict] = []
+    hot_money: list[dict] = []
+
+    for concept, rp in concept_data.items():
+        # 缺失日补 (大排名, 0 涨幅) 保持时间轴对齐
+        if len(rp) < n_dates:
+            rp = rp + [(999, 0.0)] * (n_dates - len(rp))
+        s = _stats(rp)
+        s["concept"] = concept
+
+        ranks = s["ranks"]
+        latest_rank = ranks[-1]
+        earliest_rank = ranks[0]
+        # 最近 3 日 (不足则全部) 均排名, 判断近期强度
+        recent = ranks[-min(3, len(ranks)):]
+        recent_avg = sum(recent) / len(recent)
+
+        # 主线: 近期稳居前 10
+        if recent_avg <= 10 and latest_rank <= 10:
+            persistent.append(s)
+
+        # 新晋: 早期排名靠后(>30), 最新冲进前 20, 跃升幅度大
+        jump = earliest_rank - latest_rank
+        if earliest_rank > 30 and latest_rank <= 20 and jump >= 20:
+            rising.append(s)
+
+        # 退潮: 早期排名靠前(<=10), 最新滑落到 30 外
+        drop = latest_rank - earliest_rank
+        if earliest_rank <= 10 and latest_rank > 30 and drop >= 20:
+            fading.append(s)
+
+        # 机构: 排名标准差小且平均排名靠前 (稳定强势)
+        if s["rank_std"] <= 5 and s["avg_rank"] <= 20:
+            institutional.append(s)
+
+        # 游资: 排名标准差大 (波动剧烈)
+        if s["rank_std"] >= 20:
+            hot_money.append(s)
+
+    # 排序: 主线按近期排名升序; 新晋按跃升幅度降序; 退潮按跌幅降序
+    persistent.sort(key=lambda x: x["avg_rank"])
+    rising.sort(key=lambda x: x["ranks"][0] - x["ranks"][-1], reverse=True)
+    fading.sort(key=lambda x: x["ranks"][-1] - x["ranks"][0], reverse=True)
+    institutional.sort(key=lambda x: (x["rank_std"], x["avg_rank"]))
+    hot_money.sort(key=lambda x: x["rank_std"], reverse=True)
+
+    return {
+        "persistent_leaders": persistent[:_TOP_N],
+        "rising": rising[:_TOP_N],
+        "fading": fading[:_TOP_N],
+        "institutional": institutional[:_TOP_N],
+        "hot_money": hot_money[:_TOP_N],
+    }
+
+
+# ================================================================
+# Prompt 构建
+# ================================================================
+
+def _fmt_pct(v) -> str:
+    if v is None:
+        return "—"
+    return f"{v*100:+.2f}%"
+
+
+def _build_market_block(overview: dict) -> str:
+    """大盘背景精简块 (复用 market_overview 已算好的字段)。"""
+    indices = overview.get("indices") or []
+    emo = overview.get("emotion") or {}
+    lim = overview.get("limit") or {}
+    amt = overview.get("amount") or {}
+
+    idx_lines = []
+    for idx in indices[:4]:
+        name = idx.get("name") or idx.get("symbol") or "?"
+        chg = idx.get("change_pct")
+        idx_lines.append(f"{name} {_fmt_pct(chg)}")
+    idx_str = " / ".join(idx_lines) or "指数缺失"
+
+    total_amount = (amt.get("total") or 0) / 1e8  # 元 → 亿
+
+    return (
+        f"- 指数: {idx_str}\n"
+        f"- 情绪: {emo.get('score', 50)} ({emo.get('label', '—')})\n"
+        f"- 涨停/炸板/跌停: {lim.get('limit_up', 0)} / {lim.get('broken', 0)} / {lim.get('limit_down', 0)}"
+        f"  (最高连板 {lim.get('max_boards', 0)})\n"
+        f"- 两市成交额: {total_amount:.0f} 亿元"
+    )
+
+
+def _build_signal_block(title: str, items: list[dict]) -> str:
+    """轮动信号块: 把预计算的概念信号转成紧凑文本。"""
+    if not items:
+        return f"### {title}\n(本类无明显信号)"
+    lines = [f"### {title}"]
+    for it in items:
+        ranks_str = "→".join(str(r) if r < 999 else "—" for r in it["ranks"])
+        avg_pct = sum(it["pcts"]) / len(it["pcts"]) if it["pcts"] else 0
+        lines.append(
+            f"- {it['concept']}: 排名 {ranks_str} | 均排名 {it['avg_rank']} "
+            f"| 排名波动σ {it['rank_std']} | 区间均涨 {_fmt_pct(avg_pct)}"
+        )
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def _build_user_prompt(signals: dict, overview: dict, days: int, dates: list[str], focus: str) -> str:
+    """组装 user 消息: 大盘背景 + 轮动信号 + focus。"""
+    dates_asc = list(reversed(dates))
+    date_range = f"{dates_asc[0]} ~ {dates_asc[-1]}" if dates_asc else "—"
+
+    parts = [
+        f"# 概念涨幅轮动数据 (最近 {days} 个交易日: {date_range})",
+        "",
+        "## 大盘背景",
+        _build_market_block(overview),
+        "",
+        "## 轮动信号 (排名时间方向: 左→右 = 旧→新, 排名越小越强)",
+        "",
+        _build_signal_block("🎯 主线 (连续霸榜)", signals.get("persistent_leaders", [])),
+        "",
+        _build_signal_block("🆕 新晋强势 (排名跃升)", signals.get("rising", [])),
+        "",
+        _build_signal_block("📉 退潮预警 (高位滑落)", signals.get("fading", [])),
+        "",
+        _build_signal_block("🏛️ 机构特征 (排名稳定)", signals.get("institutional", [])),
+        "",
+        _build_signal_block("🎰 游资特征 (排名波动大)", signals.get("hot_money", [])),
+    ]
+
+    if focus.strip():
+        parts.extend(["", f"## 用户关注点\n{focus.strip()}"])
+
+    return "\n".join(parts)
+
+
+def _build_summary(signals: dict) -> str:
+    """meta 事件的摘要 (前端可立即展示)。"""
+    leaders = signals.get("persistent_leaders", [])
+    rising = signals.get("rising", [])
+    fading = signals.get("fading", [])
+    leader_names = "、".join(it["concept"] for it in leaders[:3]) or "暂无明确主线"
+    return f"主线: {leader_names} | 新晋 {len(rising)} | 退潮 {len(fading)}"
+
+
+# ================================================================
+# 流式主入口
+# ================================================================
+
+async def analyze_rotation_stream(
+    repo,
+    days: int = 12,
+    focus: str = "",
+    quote_service=None,
+    depth_service=None,
+) -> AsyncIterator[str]:
+    """流式概念轮动分析: yield 出每个 NDJSON 事件。
+
+    Args:
+        repo: KlineRepository (必填)。
+        days: 分析最近 N 个交易日 (7-30)。
+        focus: 用户追加的关注点。
+        quote_service / depth_service: 可选, 大盘背景装配依赖。
+    """
+    from app.services.rps_rotation import build_rps_rotation
+    from app.services.market_overview_builder import build_market_overview
+
+    # 1. 取轮动矩阵
+    rotation = build_rps_rotation(repo, days)
+    dates = rotation.get("dates") or []
+    columns = rotation.get("columns") or {}
+
+    if not dates or not columns:
+        yield json.dumps({
+            "type": "error",
+            "message": "暂无概念轮动数据,请先在「概念分析」页获取概念数据源",
+        }, ensure_ascii=False)
+        return
+
+    # 2. 预计算轮动信号
+    signals = _compute_rotation_signals(dates, columns)
+
+    # 3. 大盘背景 (失败不阻断, 降级为空)
+    try:
+        overview = build_market_overview(repo, quote_service, depth_service)
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        logger.warning("rotation analyze: 大盘背景获取失败, 降级为空: %s", e)
+        overview = {}
+
+    # 4. meta 事件
+    yield json.dumps({
+        "type": "meta",
+        "days": days,
+        "summary": _build_summary(signals),
+    }, ensure_ascii=False)
+
+    # 5. 构建 prompt + 流式调用 LLM
+    try:
+        from app.services.ai_provider import stream_ai_text, ai_configured
+
+        if not ai_configured():
+            yield json.dumps({
+                "type": "error",
+                "message": "AI 未配置,请在「设置」页填写 API Key 与接口地址",
+            }, ensure_ascii=False)
+            return
+
+        user_prompt = _build_user_prompt(signals, overview, days, dates, focus)
+        async for delta in stream_ai_text(
+            [
+                {"role": "system", "content": _SYSTEM_PROMPT},
+                {"role": "user", "content": user_prompt},
+            ],
+            temperature=0.5,
+            max_tokens=4000,
+        ):
+            yield json.dumps({"type": "delta", "content": delta}, ensure_ascii=False)
+
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        logger.exception("AI concept rotation analyze failed: %s", e)
+        yield json.dumps({"type": "error", "message": f"AI 轮动分析失败: {e}"}, ensure_ascii=False)
+
+    yield json.dumps({"type": "done"}, ensure_ascii=False)

frontend/src/components/RpsRotationDialog.tsx

@@ -1,11 +1,12 @@
 import { useState, useMemo, useRef, useEffect, useCallback } from 'react'
 import { motion, AnimatePresence } from 'framer-motion'
-import { X, Repeat, Sparkles, ArrowDownUp, Search } from 'lucide-react'
+import { X, Repeat, Sparkles, ArrowDownUp, RefreshCw, AlertCircle } from 'lucide-react'
 import { useQuery } from '@tanstack/react-query'
 import { api } from '@/lib/api'
 import { QK } from '@/lib/queryKeys'
 import { cn } from '@/lib/cn'
 import { fmtPct } from '@/lib/format'
+import { MarkdownRenderer } from '@/components/financials/MarkdownRenderer'
 
 interface Props {
   onClose: () => void
@@ -35,11 +36,44 @@ function shortDate(s: string): string {
   return `${Number(m[2])}/${m[3]}`
 }
 
+// 排名 → 前景色(A 股语义: 红=强, 绿=弱)。前 10 红, 后 10 绿, 中间默认强调色。
+// total 兜底: 概念总数未知时只判前 10, 不判后 10。
+function rankColorClass(rank: number, total: number): string {
+  if (rank <= 10) return 'text-bull'
+  if (total > 20 && rank > total - 10) return 'text-bear'
+  return 'text-accent'
+}
+
 export function RpsRotationDialog({ onClose }: Props) {
   const [days, setDays] = useState(DEFAULT_DAYS)
   const [reversed, setReversed] = useState(false)        // false=高→低, true=低→高
   const [selected, setSelected] = useState<string | null>(null)  // 点中的概念名, 高亮追踪
-  const [search, setSearch] = useState('')
+
+  // ---- AI 轮动分析状态 (组件内, 不建全局 store: 切页即关对话框) ----
+  const [analysis, setAnalysis] = useState('')            // 累积的 Markdown 报告
+  const [analyzing, setAnalyzing] = useState(false)       // 生成中
+  const [analysisError, setAnalysisError] = useState('')  // 错误信息
+  const [analysisMeta, setAnalysisMeta] = useState<{ summary?: string } | null>(null)
+  const [focus, setFocus] = useState('')                  // 用户追加的关注点
+
+  const runAnalysis = useCallback(async (daysParam: number, focusParam: string) => {
+    setAnalyzing(true)
+    setAnalysis('')
+    setAnalysisError('')
+    setAnalysisMeta(null)
+    try {
+      for await (const ev of api.rotationAnalyzeStream(daysParam, focusParam)) {
+        if (ev.type === 'meta') setAnalysisMeta({ summary: ev.summary })
+        else if (ev.type === 'delta') setAnalysis(a => a + (ev.content ?? ''))
+        else if (ev.type === 'error') setAnalysisError(ev.message ?? '未知错误')
+        // done: 无操作
+      }
+    } catch (e) {
+      setAnalysisError(e instanceof Error ? e.message : String(e))
+    } finally {
+      setAnalyzing(false)
+    }
+  }, [])
 
   // 数据请求: React Query 缓存, 同 days 5 分钟内重开秒开
   const { data, isLoading, error } = useQuery({
@@ -68,8 +102,17 @@ export function RpsRotationDialog({ onClose }: Props) {
   // 监听滚动容器 scrollTop, 只渲染 [firstIdx, lastIdx] 范围内的行。
   // 387 行只画可视的 ~25 行 + overscan, DOM 恒定 ~30 行 × N 列, 滚动 60fps。
   const scrollRef = useRef<HTMLDivElement>(null)
+  // AI 报告区滚动容器: 流式生成时自动滚到底部
+  const analysisRef = useRef<HTMLDivElement>(null)
   const [visibleRange, setVisibleRange] = useState({ start: 0, end: 25 })
 
+  // 流式生成中: analysis 每次追加都把报告区滚到底部, 跟踪最新文字
+  useEffect(() => {
+    if (!analyzing) return
+    const el = analysisRef.current
+    if (el) el.scrollTop = el.scrollHeight
+  }, [analysis, analyzing])
+
   const handleScroll = useCallback(() => {
     const el = scrollRef.current
     if (!el) return
@@ -92,25 +135,19 @@ export function RpsRotationDialog({ onClose }: Props) {
     return () => window.removeEventListener('keydown', onKey)
   }, [onClose])
 
-  // 搜索命中: 找出该概念在(未翻转的)每列中的排名, 用于跳转高亮
-  // 仅在有搜索词时计算, 避免每次渲染都遍历
-  const searchMatch = useMemo(() => {
-    const q = search.trim()
-    if (!q || rowCount === 0) return null
-    // 在最新日期列里找第一个含搜索词的概念, 返回它的显示行号(考虑翻转)
-    const latest = dates[0]
-    const col = columns[latest] ?? []
-    const rawIdx = col.findIndex(([name]) => name.includes(q))
-    if (rawIdx < 0) return null
-    return reversed ? rowCount - 1 - rawIdx : rawIdx
-  }, [search, columns, dates, reversed, rowCount])
-
-  // 搜索命中时自动滚到该行
-  useEffect(() => {
-    if (searchMatch == null) return
-    const el = scrollRef.current
-    if (el) el.scrollTo({ top: searchMatch * ROW_HEIGHT - el.clientHeight / 2, behavior: 'smooth' })
-  }, [searchMatch])
+  // 选中概念的追踪行: 找出它在每个日期列的(排名, 涨幅)。
+  // 每列已按涨幅降序排好, 故排名 = 该概念在数组里的索引 + 1。
+  // 未入选该日(概念当天无数据)显示空, 便于横向看排名变化。
+  const selectedRow = useMemo(() => {
+    if (!selected) return null
+    const cells: ({ rank: number; pct: number } | null)[] = []
+    for (const d of dates) {
+      const col = columns[d] ?? []
+      const idx = col.findIndex(([name]) => name === selected)
+      cells.push(idx >= 0 ? { rank: idx + 1, pct: col[idx][1] } : null)
+    }
+    return cells
+  }, [selected, dates, columns])
 
   const renderRows = useMemo(() => {
     const rows: JSX.Element[] = []
@@ -196,18 +233,67 @@ export function RpsRotationDialog({ onClose }: Props) {
             </button>
           </div>
 
-          {/* 上半区: AI 分析占位 */}
-          <div className="shrink-0 border-b border-border">
-            <div className="flex items-center gap-1.5 px-4 py-1.5 bg-elevated/30">
-              <Sparkles className="h-3.5 w-3.5 text-accent/60" />
-              <span className="text-[11px] text-muted">AI 轮动分析</span>
-            </div>
-            <div className="px-4 py-3 text-center">
-              <div className="inline-flex items-center gap-1.5 text-[11px] text-muted/60">
-                <Sparkles className="h-3.5 w-3.5" />
-                <span>AI 轮动分析功能开发中,敬请期待</span>
+          {/* 上半区: AI 轮动分析 */}
+          <div className="shrink-0 border-b border-border flex flex-col max-h-[42%]">
+            {/* 标题栏: 标题 + meta 摘要 + focus 输入 + 触发按钮 */}
+            <div className="flex items-center gap-2 px-4 py-1.5 bg-elevated/30 shrink-0">
+              <Sparkles className={cn('h-3.5 w-3.5 text-accent/60', analyzing && 'animate-pulse')} />
+              <span className="text-[11px] text-muted shrink-0">AI 轮动分析</span>
+              {analysisMeta?.summary && (
+                <span className="text-[11px] text-accent/80 truncate">{analysisMeta.summary}</span>
+              )}
+              <div className="flex items-center gap-1.5 ml-auto">
+                <input
+                  type="text"
+                  value={focus}
+                  onChange={e => setFocus(e.target.value)}
+                  placeholder="关注点(可选)"
+                  disabled={analyzing}
+                  className="w-28 px-2 py-0.5 text-[11px] bg-elevated/50 border border-border rounded-btn text-foreground placeholder:text-muted/50 focus:outline-none focus:border-accent/40 disabled:opacity-50"
+                />
+                <button
+                  onClick={() => runAnalysis(days, focus)}
+                  disabled={analyzing}
+                  className={cn(
+                    'inline-flex items-center gap-1 px-2 py-0.5 rounded-btn text-[11px] transition-colors cursor-pointer border',
+                    analyzing
+                      ? 'opacity-60 cursor-not-allowed border-border text-muted'
+                      : 'bg-accent/10 text-accent border-accent/30 hover:bg-accent/20',
+                  )}
+                >
+                  {analyzing
+                    ? <><RefreshCw className="h-3 w-3 animate-spin" />分析中</>
+                    : analysis
+                      ? <><RefreshCw className="h-3 w-3" />重新分析</>
+                      : <><Sparkles className="h-3 w-3" />生成分析</>}
+                </button>
               </div>
             </div>
+
+            {/* 报告内容区: 四态渲染 */}
+            <div ref={analysisRef} className="flex-1 min-h-0 overflow-auto">
+              {analysisError ? (
+                <div className="flex items-center gap-2 px-4 py-4 text-[11px] text-danger">
+                  <AlertCircle className="h-3.5 w-3.5 shrink-0" />
+                  <span>{analysisError}</span>
+                  <button
+                    onClick={() => runAnalysis(days, focus)}
+                    className="ml-auto text-accent hover:underline shrink-0"
+                  >重试</button>
+                </div>
+              ) : analysis || analyzing ? (
+                <div className="px-4 py-2.5 text-[12px] leading-relaxed">
+                  <MarkdownRenderer content={analysis} />
+                  {analyzing && (
+                    <span className="inline-block w-1.5 h-3.5 bg-accent animate-pulse align-middle ml-0.5" />
+                  )}
+                </div>
+              ) : (
+                <div className="px-4 py-4 text-center text-[11px] text-muted/60">
+                  点击「生成分析」,AI 将从主线研判 / 新晋强势 / 退潮预警 / 机构vs游资 等角度分析最近 {days} 天的概念轮动
+                </div>
+              )}
+            </div>
           </div>
 
           {/* 工具栏 */}
@@ -238,16 +324,6 @@ export function RpsRotationDialog({ onClose }: Props) {
               <ArrowDownUp className="h-3 w-3" />
               {reversed ? '低→高' : '高→低'}
             </button>
-            <div className="relative flex-1 max-w-[220px] ml-auto">
-              <Search className="absolute left-2 top-1/2 -translate-y-1/2 h-3 w-3 text-muted/50" />
-              <input
-                type="text"
-                value={search}
-                onChange={e => setSearch(e.target.value)}
-                placeholder="搜索概念定位…"
-                className="w-full pl-7 pr-2 py-1 text-[11px] bg-elevated/50 border border-border rounded-btn text-foreground placeholder:text-muted/50 focus:outline-none focus:border-accent/40"
-              />
-            </div>
             {selected && (
               <button
                 onClick={() => setSelected(null)}
@@ -295,6 +371,46 @@ export function RpsRotationDialog({ onClose }: Props) {
                         </th>
                       ))}
                     </tr>
+                    {/* 选中概念追踪行: 在日期表头下方单独一行, 横向展示它在各日的排名+涨幅 */}
+                    <AnimatePresence>
+                      {selected && selectedRow && (
+                        <motion.tr
+                          initial={{ opacity: 0, height: 0 }}
+                          animate={{ opacity: 1, height: 'auto' }}
+                          exit={{ opacity: 0, height: 0 }}
+                          transition={{ duration: 0.15 }}
+                          className="border-b border-accent/20 bg-accent/5"
+                        >
+                          <td className="sticky left-0 z-30 bg-surface px-2 py-1 text-center border-r border-border/40">
+                            <span className="text-[10px] text-accent truncate block max-w-[44px]" title={selected}>
+                              {selected}
+                            </span>
+                          </td>
+                          {selectedRow.map((cell, i) => (
+                            <td key={i} className="px-2 py-1 text-center whitespace-nowrap align-middle">
+                              {cell ? (
+                                <div className="flex flex-col items-center gap-0.5 leading-tight">
+                                  <span className={cn(
+                                    'text-[11px] font-medium tabular-nums',
+                                    rankColorClass(cell.rank, conceptCount),
+                                  )}>
+                                    #{cell.rank}
+                                  </span>
+                                  <span className={cn(
+                                    'text-[10px] tabular-nums',
+                                    cell.pct > 0 ? 'text-bull' : cell.pct < 0 ? 'text-bear' : 'text-muted',
+                                  )}>
+                                    {fmtPct(cell.pct)}
+                                  </span>
+                                </div>
+                              ) : (
+                                <span className="text-[10px] text-muted/40">—</span>
+                              )}
+                            </td>
+                          ))}
+                        </motion.tr>
+                      )}
+                    </AnimatePresence>
                   </thead>
                   <tbody>
                     {/* 顶部占位: 把滚动位置撑起来 */}