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a-share-stock-dossierA股股票档案

Analyze A-share stocks and portfolios with analyst-grade, evidence-first reports. Use when the user asks for 个股分析、持仓复盘、逻辑是否还在、行业龙头、盘前/盘后策略、情绪+技术综合判断, especially when they want deep web verification and full process transparency (检索过程摘要 + 证据逐条分析) via web_search/web_fetch/browser plus Eastmoney/Tencent quote data.

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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a-share-stock-dossier

A股个股档案

概述

生成专业分析师风格的股票报告,要求过程透明、证据绑定、可直接执行。 始终将结论分为两个层次:
  • - 产业逻辑(基本面/行业逻辑)
  • 交易逻辑(价格/资金流/情绪逻辑)

默认输出模式为长格式过程报告,除非用户明确要求简短摘要。

工作流程

步骤1)确定范围与目标

  • - 提取股票列表、成本、仓位规模、持有周期(日内/次日/5-10日)及风险偏好。
  • 确认输出模式:
- 单票深挖 - 组合分层(A/B/C) - 盘前执行单
  • - 若提供截图,先解析;仅询问缺失字段。

步骤2)在撰写任何叙述前获取结构化基线数据

运行:

bash
python skills/a-share-stock-dossier/scripts/asharesnapshot.py \
--codes 603618,002149,002506,002475,002729,601116,601096 \
--with-indices --with-kline --kline-days 60 --pretty

先锁定客观事实:

  • - 价格/涨跌幅/振幅/成交量/成交额
  • 5日/10日/20日收益率
  • MA5/MA10/MA20/MA60位置关系
  • 指数情绪与宽度代理指标

字段参考:

  • - references/eastmoney-fields.md

步骤3)运行深度搜索循环(写作前与写作中)

使用:
  • - references/source-checklist.md
  • references/search-depth-protocol.md

每只股票的最低证据要求:

  1. 1. 结构化行情/K线数据
  2. 一个官方来源(巨潮资讯/交易所/公司投资者关系)
  3. 一个主流财经来源
  4. 一个行业龙头/板块验证来源

工具顺序:

  • - websearch 发现
  • webfetch 提取正文
  • browser 用于JS繁重/反爬/分页/提取不完整的情况

步骤4)维护检索日志(硬性要求)

在分析过程中,构建步骤日志 S1..Sn。 每个步骤必须包含:
  • - 检索目标(为何进行此次搜索)
  • 查询/页面(query/url)
  • 摘要(1-3条关键事实)
  • 来源等级(官方/主流媒体/社区)
  • 对判断的影响(支持/削弱/冲突)

若某个结论没有对应的支持步骤,则不得保留在最终建议中。

步骤5)按固定顺序撰写股票分析

对于每只股票,严格按以下顺序输出:
  1. 1. 公司业务与收入/应用场景定位
  2. 当前市场叙事与叙事阶段(启动/强化/分歧/退潮)
  3. 行业龙头与板块阶段(强度/轮动/分化)
  4. 技术面(趋势、关键位、失效位)
  5. 舆情与事件(利多/利空/争议)
  6. 双逻辑判断
- 产业逻辑:在 / 弱化 / 失效 - 交易逻辑:在 / 弱化 / 失效
  1. 7. 明日三情景(强/中/弱)触发条件 -> 动作
  2. 证据绑定(E1/E2/E3/E4)+ 置信度

使用模板:

  • - references/report-template.md

步骤6)写作过程中的持续搜索触发条件

出现以下情况时立即暂停并重新搜索:
  • - 仅有一个来源支持关键论断
  • 关键事件已过时(>7天)且未核实更新
  • 价格/成交量行为与叙事相矛盾
  • 措辞变得不确定(可能/大概/据说)
  • 行业龙头列表与当日板块表现不匹配

步骤7)冲突解决与停止规则

  • - 先统一基准(时间戳、复权/不复权、盘中/收盘)
  • 优先级:官方 > 交易所数据 > 主流媒体 > 社区
  • 若无法解决,保留明确的不确定性说明

仅在以下情况停止搜索:

  1. 1. 每个核心结论有>=2个来源且>=1个官方/优选来源
  2. 最近两轮重新搜索未增加高价值事实
  3. 冲突已解决或已明确标注

步骤8)组合决策 + 自我修正

完成所有股票分析后:
  • - 评级A/B/C:
- A:产业逻辑与交易逻辑同向 - B:产业逻辑在、交易逻辑弱 - C:交易逻辑受损
  • - 给出单行组合操作建议(减仓/持有/等待 + 原因)
  • 添加自我修正:
- 本轮2-3个薄弱点 - 下一轮如何重新校准阈值

输出要求(必须遵守)

默认采用详细的分析师报告风格,顶层结构如下:
  1. 1. 检索过程纪要(S1..Sn)
  2. 市场底色(结构化数据)
  3. 逐股深度分析(证据逐条绑定)
  4. 组合分层与执行重点
  5. 本轮不确定性与下轮修正计划

除非用户明确要求,否则绝不只输出简短结论。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 a-share-stock-dossier-1776200692 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 a-share-stock-dossier-1776200692 技能

通过命令行安装

skillhub install a-share-stock-dossier-1776200692

下载

⬇ 下载 a-share-stock-dossier v1.0.0(免费)

文件大小: 11.26 KB | 发布时间: 2026-4-15 13:33

v1.0.0 最新 2026-4-15 13:33
Initial public release of a-share-stock-dossier.

- Provides analyst-grade, evidence-based A-share stock and portfolio analysis.
- Enforces process transparency with a detailed retrieval log for every step.
- Splits all conclusions into fundamental (产业逻辑) and trading (交易逻辑) layers.
- Requires multi-source verification, including structured quotes and official/major finance data.
- Default output is a long-form report, including stock-by-stock arguments, evidence tagging, and explicit portfolio recommendations.
- Designed for deep web verification and traceable, auditable investment insights.

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