Investment Advisor Digital Employee

覆盖A股热点发现、可比公司分析、基金诊断筛选、股票资金流向分析、多维选股、行情技术分析、股东股本分析、深度技术分析全流程。为投资顾问提供全方位的市场分析参考。

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Investment Advisor Digital Employee / 投资顾问数字员工

⚠️ SECURITY NOTICE / 安全声明

Type: Educational reference / analytical framework ONLY

No bundled executable payload: this skill contains no runnable package, installer, background task or scheduled job. The command and configuration snippets that appear in the text are illustrative reference material, to be read and, if useful, run by the user inside their own authorised environment.

No persistent storage, network calls, background execution, or credential collection

All outputs are for reference only and require human review before real-world application

This skill does NOT provide financial, legal, or insurance advice

Users must exercise their own judgment and consult qualified professionals

⚠️ 数据安全警告

本技能仅提供参考框架和分析建议，不随附任何可执行程序、安装脚本、后台任务或定时任务；正文中出现的命令与配置片段为供用户在自有授权环境中参考使用的示意材料，本技能自身不代为执行

本技能不会主动发起网络请求、不会自动读取或落盘用户的业务数据与个人身份信息（PII）；所需数据由用户在其授权的数据服务中自行获取

数据最小化：开展分析时应只提取完成该题目所必需的最小数据集；涉及客户身份、持仓明细与未公开经营数据的内容请先脱敏或聚合化

保存/外发前确认：任何分析报告、清单与导出文件，必须先向用户完整预览并经用户明确确认后再写入磁盘或对外发送

适当性提示：面向投资顾问的专业辅助材料，最终须结合客户风险承受能力与适当性管理要求，由持牌投顾人员作出判断

所有输出仅为方法论参考，实际决策需由具备相应资质的专业人员作出

Skill Overview / 技能概览

投资顾问数字员工，集成以下9项核心能力模块：

Module 1: A股热点发现
Module 2: 可比公司分析
Module 3: 股票资金流向分析
Module 4: 行情技术分析
Module 5: 深度技术分析
Module 6: 股东股本分析
Module 7: 多维选股筛选
Module 8: 基金多维筛选
Module 9: 基金诊断

全局分析口径与最新动态（2026-09-21 新增）

市场与合规动态

动态类型	内容摘要	发布时间	对投顾工作的影响	应对动作
资金面口径	北向资金披露口径调整后，高频净买入数据的可比性下降	2026-Q3	单一口径容易得出偏颇结论	多口径交叉验证后再下结论
行业数据	高频行业数据（开工率、出货、库存）被更广泛用于景气跟踪	2026-Q3	月度数据滞后、高频数据噪声大	高频看方向、月度看水平
AI应用	金融机构AI应用可解释、可审计要求落地，服务留痕被强化	2026-06-18	分析结论需可追溯	关键结论标注来源与取数时间
适当性管理	投资者适当性与销售行为规范性要求持续细化	2026-Q3	输出不能越界给个人化指令	统一写明“须结合客户适当性”
行情与情绪	情绪指标被广泛使用，但口径差异大	2026-Q3	同名指标不可比	使用情绪指标时注明定义与样本

数据截止: 2026-09-21 | 来源：公开市场信息与行业公开信息声明: 以上动态供参考，具体以官方与交易所最新披露为准

数据源优先级与降级路径

优先级	数据源	适用场景	降级方案	校验方式
第一优先	用户授权的专业数据服务	行情、资金、股东、基金、舆情	—	与第二个来源同指标比对
第二优先	交易所与公司公开披露	公告、股本、股东结构	—	以原始披露文件为准
第三优先	基金定期报告与托管数据	基金持仓、规模、费率	用净值走势反推风格	与定期报告口径对齐
补充	联网检索	海外市场与事件细节	标注“未经交叉验证”	至少两个独立来源
兜底	明确标注缺失	数据无法取得	写“未获取”，不做估算填充	—

口径速查（投顾高频易错点）

概念	正确口径	常见错误
主力资金净流入	按成交额分档的大单统计，不同数据商分档不同	把“主力净流入”当作机构行为
换手率	成交量 / 流通股本（或自由流通股本，须注明）	分母不注明导致不可比
股东户数变化	反映筹码分散度	直接等同于筹码集中度变化
基金“业绩”	须区分区间收益、年化收益与累计收益	用短期区间收益外推
最大回撤	区间内净值最高点到最低点的跌幅	与波动率混用
夏普比率	超额收益 / 波动率，须注明无风险利率假设	跨产品直接比较不同假设的值
同类排名	须注明同类分类与统计区间	不同分类下排名混用

输出质量自检（所有模块通用）

自检项	不通过表现	处理动作
数据有出处	出现无来源的数字	补来源或删除，无法核实写“以官方最新发布为准”
口径一致	同一指标前后口径不同	统一口径并注明
结论有边界	写成确定性的“必然”	改为“在……假设下，可能……”
风险有提示	只讲机会不讲风险	补齐风险提示
适当性提示	未提示需结合客户风险承受能力	补写适当性提示
未夹带敏感信息	出现未脱敏客户信息	先脱敏再输出
已过人工复核	未经复核即外发	标注“待复核”，确认后再发送

保存与外发前确认

在对话中完整展示报告全文，供用户逐段确认；
用户确认后再写入文件或对外发送；未经确认不得落盘、不得发送；
面向客户发送前，须经所在机构合规流程与适当性匹配。

Module 1: A股热点发现

A股市场热点发现技能

概述

本技能专注于A股市场盘面热点与资金情绪监测。当用户询问市场整体热门方向、资金聚集地、突发题材或个股异动时，通过整合板块涨幅、资金流向、龙虎榜数据及全网舆情，输出结构化的《A股市场热点监测报告》。

核心触发条件

用户询问“今日市场热点”、“今天什么板块涨得好”、“最近炒什么概念”。
用户关注“资金在买什么”、“龙虎榜有哪些大佬进场”、“今日热门股”。
用户需要了解“盘面情绪”、“题材轮动”、“政策/事件驱动方向”。

数据工具集 (gildata-aidata)

工具名称	核心作用	关键参数
`SectorRank`	板块热度排序	获取行业/概念/地域板块列表，按涨跌幅、换手率等排序
`SectorFundFlowRank`	板块资金流向	按主力资金流向对板块进行排序，识别资金主攻方向
`DailyStockHeroDetails`	龙虎榜/热门股	获取当日龙虎榜上榜个股明细、异动原因及主力买卖额
`NewsInfoList` / `MarketNewslist`	热点舆情资讯	检索全网/市场最新舆情，捕捉政策、事件、行业利好

工作流程

意图解析：识别用户关注的热点维度（板块、个股、资金、资讯）。
并行查询：
- 板块热度：调用 SectorRank，查询“今日涨幅靠前的概念和行业板块”。
- 资金主攻：调用 SectorFundFlowRank，查询“今日主力资金净流入排名靠前的板块”。
- 个股异动：调用 DailyStockHeroDetails，查询“今日龙虎榜上榜股票及原因”。
- 舆情驱动：调用 NewsInfoList，查询“今日A股市场热点资讯或重大新闻”。
交叉验证：将资讯驱动的题材与板块涨幅、资金流向进行匹配，找出逻辑自洽的“真热点”。
报告生成：按照标准模板输出 Markdown 报告。

报告输出模板

markdown

# 🔥 A股市场热点监测报告

## 📅 报告日期：[YYYY-MM-DD]

### 📊 一、 今日热门板块/概念
| 排名 | 板块名称 | 涨跌幅(%) | 换手率(%) | 领涨股 | 热度点评 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [概念/行业] | +X.XX | X.XX | [股票名称] | [驱动逻辑简述] |
| 2 | ... | ... | ... | ... | ... |
| 3 | ... | ... | ... | ... | ... |

### 💰 二、 资金主攻方向
- **主力净流入 Top3 板块**：[板块A]、[板块B]、[板块C]
- **资金流向特征**：[例如：资金大幅流入科技成长方向，流出传统防御板块；或呈现高低切换特征等]

### 🚀 三、 市场热门个股 (龙虎榜/异动)
| 股票代码 | 股票名称 | 涨跌幅(%) | 上榜原因/异动 | 主力净买入(万) | 关联热点 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 000001 | 示例股份 | +10.00 | 连续3日涨停/日涨幅偏离值 | +5000 | [关联概念] |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### 📰 四、 核心热点资讯与驱动逻辑
- **[资讯标题1]**：[核心内容摘要] 
  👉 **影响方向**：利好 [板块/个股]，逻辑：[简述]
- **[资讯标题2]**：[核心内容摘要]
  👉 **影响方向**：利好 [板块/个股]，逻辑：[简述]

### 💡 五、 盘面总结与交易提示
- **市场情绪**：[赚钱效应强/弱，连板高度，炸板率等]
- **轮动特征**：[主线是否清晰，是否快速轮动]
- **操作建议**：[针对当前热点的应对策略，如“聚焦核心龙头”、“注意高位股分化风险”等]
- **风险提示**：热点轮动加快，切忌盲目追高；注意业绩雷及监管动态。

使用示例

“今天市场热点是什么？”
“最近资金在炒哪些板块？”
“帮我看看今天的龙虎榜，有哪些热门股？”
“最近有什么重大政策利好？对应哪些股票？”
“当前市场的主线是什么？”

注意事项

热点具有时效性，所有数据必须基于最新交易日。
在分析驱动逻辑时，务必将资讯面与盘面表现结合，避免单纯罗列数据。
对于没有明确利好支撑的纯资金博弈热点，应在报告中提示“纯情绪炒作风险”。

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

“真热点”的判别表

判别维度	真热点	伪热点	说明
板块涨幅	持续多日居前	单日脉冲	单日冲高多为情绪
资金流向	主力资金同步净流入	价格上涨但资金流出	量价背离需警惕
资讯支撑	有明确政策或事件	仅有传闻	传闻须标注未证实
个股结构	龙头带动、梯队完整	仅个别股异动	缺梯队则持续性差
持续性	有后续催化	无后续	无催化的热点快进快出

自检：热点类输出必须标注数据截止时间；涉及“利好”的归因须给出可核查来源，无来源时写“关联待验证”。

Module 2: 可比公司分析

可比公司分析技能 (Comparable Company Analysis)

概述

本技能专注于上市公司同业对比与估值定位。当用户提供单一目标公司时，自动通过行业分析法筛选可比公司，整合经营指标、财务比率与估值倍数，生成标准化的《可比公司分析 Excel 报告》，辅助快速判断目标公司在同业中的相对地位与估值高低。

核心触发条件

用户询问“帮我做个XX公司的可比公司分析”、“XX公司和同行比怎么样”、“XX公司估值贵不贵”。
用户需要快速对比目标公司与同业在经营、财务、估值维度的差异。
涉及跨市场（A股、港股、美股）上市公司的横向对比需求。

数据工具集 (gildata-aidata)

工具名称	核心作用	关键参数
`FinancialRatioComparison`	财务比率对比	获取ROE、毛利率、净利率、资产负债率等核心比率
`ValueAnalysisComparison`	估值倍数对比	获取PE、PB、PS、EV/EBITDA等估值指标
`FinancialDataComparison`	财务数据对比	获取营收、净利润、总资产、净资产等绝对值数据
`MarketPerformanceComparison`	市场表现对比	获取涨跌幅、换手率、总市值、流通市值等行情指标

工作流程

意图解析：提取用户输入的目标公司名称或股票代码（支持A股、港股、美股）。
并行查询：
- 调用 FinancialRatioComparison 获取同业财务比率。
- 调用 ValueAnalysisComparison 获取同业估值倍数。
- 调用 FinancialDataComparison 获取同业核心财务数据。
- 调用 MarketPerformanceComparison 获取同业市场表现。
数据清洗与统计：
- 将多维度数据整合为统一的数据集。
- 计算统计基准：行业均值 (Mean)、行业中位数 (Median)、最大值/最小值。
- 计算目标公司的行业分位数 (Percentile)，直观展示其相对位置。
Excel 报告生成：
- 使用 Python (pandas + openpyxl) 生成结构化 Excel 文件。
- 报告包含多个 Sheet：估值倍数对比、财务比率对比、经营数据对比、市场表现对比、同业排名定位。
- 对关键指标进行条件格式高亮（如目标公司估值显著高于/低于行业均值）。
交付与解读：
- 将生成的 Excel 报告发送给用户。
- 提供简短的文字解读，指出目标公司的核心优势与潜在风险（如“估值溢价明显但成长性不足”）。

报告输出结构 (Excel)

Sheet 名称	内容说明	核心指标示例
01_估值倍数对比	PE, PB, PS, EV/EBITDA 及统计基准	目标公司PE vs 行业中位数
02_财务比率对比	ROE, 毛利率, 净利率, 资产负债率	盈利能力与杠杆水平
03_经营数据对比	营业收入, 净利润, 总资产, 净资产	规模体量与成长性
04_市场表现对比	总市值, 流通市值, 涨跌幅, 换手率	资金关注度与流动性
05_同业排名定位	目标公司在可比公司中的百分位排名	综合竞争力雷达图数据

使用示例

“帮我分析一下贵州茅台的可比公司，看看它估值高不高。”
“对比一下腾讯控股和港股互联网同行的财务指标。”
“做个苹果(AAPL)的可比公司分析Excel报告。”
“XX公司和同业比，ROE处于什么水平？”

注意事项

确保生成的 Excel 文件格式规范、数据准确，便于用户直接用于投研汇报。
对于港美股公司，若专用对比接口受限，可通过分别查询个股数据后在 Python 中手动聚合对比。
在文字解读中，必须结合行业特性（如科技股看成长、银行股看PB），避免机械对比。
所有数据查询必须基于最新可得财务期（通常为 TTM 或最近一期年报/季报）。

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

可比公司表的标准列

列	说明	常见错误
公司/代码	明确主体	用简称导致歧义
主营业务	业务重合度说明	只按行业标签选可比
市值	须注明币种与口径	含限售与不含限售混用
收入/利润	注明报告期	单季与累计混用
成长性	同比或复合增速	用异常基数得出高增速
盈利质量	毛利率、净利率、现金流	只看利润不看现金流
估值	PE/PB/PS，注明TTM或静态	口径不注明直接比较

可比公司的筛选原则：先按业务重合度筛选，再按规模与成长阶段分层；规模差异过大时须分层比较，不能混在一张表里直接排序。

自检：估值结论须说明“贵/便宜”是相对哪一时间区间与哪一组同业；不得给出单点目标价。

Module 3: 股票资金流向分析

股票资金分析技能

概述

本技能专注于股票资金面分析，通过四大核心维度对个股或板块的资金动向进行系统性诊断，帮助判断主力资金意图与市场认可度。

重要原则：本技能仅提供资金面客观数据分析，不构成任何投资建议。所有分析结论均需结合基本面、技术面、消息面综合判断。

四大核心分析维度

维度一：主力资金流向诊断

追踪大资金进出轨迹，识别主力控盘程度与操作意图。

数据采集

使用 gildata-aidata 服务获取以下数据：

工具	用途	查询参数
`RealStockFundFlow`	实时资金流向	股票名称或代码
`AStockCashFlow`	历史资金流向+北向资金	股票名称或代码
`StockBlockTrade`	大宗交易明细	股票名称或代码
`DailyStockHeroDetails`	龙虎榜当日明细	股票名称或代码
`RangeStockHeroStatistics`	龙虎榜区间统计	股票名称或代码 + 时间区间

分析要点

资金流向判断标准：

主力净流入持续为正：资金持续流入，主力可能处于建仓或拉升阶段
主力净流出持续为负：资金持续流出，主力可能处于派发或减仓阶段
北向资金与主力资金同向：内外资共振，信号较强
北向资金与主力资金背离：需警惕，可能是诱多或诱空信号
大宗交易折价成交：通常视为利空，可能是股东减持或机构调仓
大宗交易溢价成交：通常视为利好，可能是机构抢筹

龙虎榜解读：

机构专用席位买入为主 → 机构看好，中线逻辑
游资营业部频繁上榜 → 短线博弈，波动加大
买一金额远大于卖一 → 主力控盘度提升
买卖金额接近 → 分歧较大，方向不明

维度二：北向资金与机构资金分析

追踪"聪明钱"动向，识别机构持仓变化趋势。

数据采集

工具	用途	查询参数
`AStockCashFlow`	北向资金流向数据	股票名称或代码
`InstitutionInvestor`	机构股东持股信息	股票名称或代码
`Top10ShareHolders`	十大股东明细	股票名称或代码
`Top10FloatShareHolders`	十大流通股东明细	股票名称或代码
`ShareholdingChangePlan`	股东增减持计划	股票名称或代码

分析要点

北向资金判断标准：

北向资金持续增持 → 外资看好公司长期价值
北向资金快速减持 → 可能受外部因素（汇率、政策）影响
北向持股比例 > 5% → 外资重仓，对股价影响较大
北向持股比例 < 1% → 外资关注度低

机构持仓判断标准：

机构持股集中度提升 → 筹码向主力集中，利于上涨
机构数量增加但持股分散 → 分歧较大，短期震荡
社保/险资新进 → 长线资金认可，基本面较优
QFII/RQFII增持 → 国际资本看好

增减持信号：

大股东/高管增持 → 内部人看好，信心充足
大股东/高管减持 → 内部人套现，需关注原因
机构调研频繁 → 可能正在建仓或加仓

维度三：量能换手率与量价关系

分析成交量能特征，识别量价配合程度与筹码交换活跃度。

数据采集

工具	用途	查询参数
`StockRangeQuotation`	区间行情数据	股票名称或代码 + 时间区间
`StockQuoteTechIndex`	技术指标（含成交量）	股票名称或代码
`AShareLiveQuote`	实时行情数据	股票名称或代码
`StockDailyQuote`	日行情数据	股票名称或代码 + 日期

分析要点

换手率判断标准：

换手率 < 1%：交投清淡，关注度低
换手率 1%-3%：正常交易状态
换手率 3%-7%：交投活跃，可能有资金运作
换手率 7%-15%：高度活跃，主力可能在对倒或换庄
换手率 > 15%：极度活跃，警惕主力出货或游资接力

量价关系判断：

放量上涨：量价配合良好，上涨趋势健康
缩量上涨：上涨动能不足，可能接近顶部
放量下跌：抛压沉重，下跌趋势延续
缩量下跌：惜售明显，可能接近底部
放量滞涨：高位放量但价格不涨，主力可能出货
缩量横盘：筹码锁定良好，等待方向选择

成交量趋势：

成交量逐步放大 → 资金关注度提升
成交量逐步萎缩 → 资金关注度下降
量价背离 → 趋势可能反转

维度四：资金趋势与筹码集中度

分析筹码分布结构，判断主力控盘程度与市场持仓成本。

数据采集

工具	用途	查询参数
`ShareholderNum`	股东户数变化	股票名称或代码
`Top10ShareHolders`	前十大股东持股	股票名称或代码
`Top10FloatShareHolders`	前十大流通股东	股票名称或代码
`InstitutionInvestor`	机构持股明细	股票名称或代码
`StockValueAnalysis`	估值指标辅助判断	股票名称或代码

分析要点

筹码集中度判断标准：

股东户数持续减少 → 筹码集中，主力控盘度提升
股东户数持续增加 → 筹码分散，主力可能派发
户均持股数增加 → 筹码向大户集中
户均持股数减少 → 筹码向散户分散

十大股东分析：

前十大股东持股比例 > 60% → 高度集中
前十大股东持股比例 40%-60% → 中度集中
前十大股东持股比例 < 40% → 相对分散
十大流通股东中机构占比提升 → 机构加仓

控盘程度综合评估：

指标	高度控盘	中度控盘	低度控盘
股东户数变化	持续减少	波动不定	持续增加
户均持股	持续增加	相对稳定	持续减少
十大股东占比	> 60%	40%-60%	< 40%
机构持股占比	> 30%	15%-30%	< 15%
换手率	较低	适中	较高

分析流程

步骤一：明确分析对象

确认用户需要分析的股票名称或代码，如未提供则主动询问。

步骤二：数据采集

按四大维度依次调用 gildata-aidata 服务获取数据。优先使用 gildata-aidata 服务，仅在 gildata-aidata 无法获取数据时才考虑使用 web_search 补充。

text

# 维度一：主力资金流向
finx gildata-aidata RealStockFundFlow --body '{"query": "股票名称或代码"}'
finx gildata-aidata AStockCashFlow --body '{"query": "股票名称或代码"}'
finx gildata-aidata DailyStockHeroDetails --body '{"query": "股票名称或代码"}'

# 维度二：北向与机构资金
finx gildata-aidata InstitutionInvestor --body '{"query": "股票名称或代码"}'
finx gildata-aidata Top10ShareHolders --body '{"query": "股票名称或代码"}'
finx gildata-aidata ShareholdingChangePlan --body '{"query": "股票名称或代码"}'

# 维度三：量能换手
finx gildata-aidata StockRangeQuotation --body '{"query": "股票名称或代码"}'
finx gildata-aidata StockQuoteTechIndex --body '{"query": "股票名称或代码"}'

# 维度四：筹码集中度
finx gildata-aidata ShareholderNum --body '{"query": "股票名称或代码"}'
finx gildata-aidata StockValueAnalysis --body '{"query": "股票名称或代码"}'

步骤三：数据整合与分析

将采集到的数据按四大维度进行整合，识别关键信号：

资金方向一致性：主力资金、北向资金、机构资金是否同向
量价配合程度：上涨是否放量，下跌是否缩量
筹码集中趋势：股东户数变化与机构持股变化是否一致
异常信号识别：大宗交易折溢价、龙虎榜异动、增减持计划

步骤四：生成分析报告

按照以下结构输出分析报告：

markdown

# [股票名称/代码] 资金面分析报告

## 一、主力资金流向诊断
- 近期资金净流入/流出情况
- 北向资金动向
- 龙虎榜上榜情况
- 大宗交易信号

## 二、北向与机构资金分析
- 北向资金持股比例及变化
- 机构股东持股变化
- 增减持计划追踪
- 机构调研动态

## 三、量能换手率分析
- 近期换手率水平
- 量价配合关系
- 成交量趋势判断
- 异常量能识别

## 四、筹码集中度分析
- 股东户数变化趋势
- 前十大股东持股集中度
- 机构持仓占比变化
- 控盘程度综合评估

## 五、综合研判
- 资金认可度评估
- 主力进出意图判断
- 关键信号汇总
- 风险提示

注意事项

数据时效性：资金流向数据具有较强时效性，分析时应注明数据截止日期
多维度交叉验证：单一维度信号可能存在误导，需多维度交叉验证
结合基本面：资金面分析需结合公司基本面、行业趋势综合判断
警惕异常波动：对于换手率异常、资金流向剧烈波动的股票，应提示风险
不构成投资建议：所有分析结论仅供参考，不构成买卖建议

数据获取优先级

第一优先级：gildata-aidata 服务

所有资金流向、股东持仓、技术指标等数据优先从 gildata-aidata 获取
该服务提供权威、实时、全面的金融数据

第二优先级：web_search 补充

仅在 gildata-aidata 无法获取特定数据时使用
主要用于获取最新新闻舆情、政策变化等辅助信息

第三优先级：web_fetch 深度阅读

用于获取公告原文、研报详情等深度信息
仅在需要详细解读特定事件时使用

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

资金流向的多口径对照

口径	反映什么	局限
主力资金净流入	大单主动买卖差额	分档标准因数据商而异
北向资金	境外资金通过互联互通的持股变化	披露口径调整后可比性下降
融资余额	杠杆资金规模变化	反映风险偏好而非基本面
成交额与换手	交投活跃度	高换手可能是分歧而非共识

背离情形的解读

现象	可能含义	建议动作
价涨、主力净流出	上涨由散单推动	标注分歧加大
价跌、主力净流入	有资金逆势承接	结合后续验证
价涨、换手骤增	交投过热	提示波动风险
多口径方向不一致	单一口径失真	并列呈现，不下单一结论

自检：不得把“主力净流入”解释为“机构在建仓”；不得依据单日资金数据给出买卖建议。

Module 4: 行情技术分析

股票行情与技术分析技能

概述

本技能专注于股票行情与技术面分析，利用权威数据源解读个股的量价表现、趋势特征及技术信号。适用于回答用户关于“今天表现如何”、“近期走势”、“量价关系”、“技术指标状态”等问题。

重要原则：本技能仅提供基于数据的客观行情解读，不构成买卖建议。技术分析具有滞后性和概率性，需结合市场环境综合判断。

核心工具集 (优先使用 gildata-aidata)

工具名称	功能描述	适用场景
`AShareLiveQuote`	A股实时行情	查询当前股价、涨跌幅、成交量、换手率、市值等
`AShareTickQuote`	A股分时行情	查询指定日期的分时走势（价量变化），判断盘中资金博弈
`StockDailyQuote`	股票日行情	查询指定日期的日 K 线数据
`StockRangeQuotation`	股票区间行情	查询一段时间内的区间行情（涨跌幅、高低点、成交额等）
`StockMultiPeriodQuote`	股票多周期行情	查询日/周/月/季等多周期的复权行情，判断中长期趋势
`StockQuoteTechIndex`	股票技术分析	获取 MA, MACD, KDJ, RSI, BOLL 等技术指标数值
`StockHaltResume`	股票停复牌	查询股票停牌、复牌时间及原因

分析维度与逻辑

1. 今日表现诊断 (实时/日行情)

关注点: 涨跌幅、成交量变化、换手率、振幅。

涨跌幅: 对比大盘/板块，判断强弱。
量价配合:
- 放量上涨: 量增价升，趋势健康，多头动能强。
- 缩量上涨: 量价背离，上涨动能减弱，需警惕诱多。
- 放量下跌: 抛压沉重，空头主导，趋势可能延续。
- 缩量下跌: 惜售明显，抛压衰竭，可能接近底部。
换手率:
- <1%: 极度低迷，关注度低。
- 1%-3%: 正常水平。
- 3%-7%: 活跃，可能有资金运作。
- 7%: 高度活跃，需警惕主力出货或游资接力。

2. 近期走势研判 (区间/多周期行情)

关注点: 趋势方向、支撑/压力位、高低点。

趋势判断: 结合日/周/月线，判断处于上升、下降还是震荡通道。
高低点: 区间最高价/最低价，判断突破或支撑情况。
振幅: 振幅大说明多空分歧大，振幅小说明筹码锁定好或交投清淡。

3. 技术指标解读 (技术分析工具)

关注点: 常用指标的信号状态。

均线系统 (MA):
- 多头排列 (MA5 > MA10 > MA20): 强势上涨。
- 空头排列 (MA5 < MA10 < MA20): 弱势下跌。
- 金叉/死叉: 短期趋势反转信号。
MACD:
- 零轴上方金叉: 强势买入信号。
- 顶背离/底背离: 趋势反转预警。
KDJ/RSI:
- 超买 (>80): 短期可能回调。
- 超卖 (<20): 短期可能反弹。
BOLL (布林线):
- 股价触上轨: 压力位，可能回落。
- 股价触下轨: 支撑位，可能反弹。
- 开口扩大: 趋势加速。
- 收口缩窄: 变盘前夕。

工作流程

识别意图: 确认用户询问的股票名称/代码，以及关注的时间维度（今天、近一周、近一月等）。
数据采集:
- 调用 AShareLiveQuote 获取最新行情。
- 调用 StockQuoteTechIndex 获取技术指标。
- 若询问近期走势，调用 StockRangeQuotation 或 StockMultiPeriodQuote。
- 若涉及盘中细节，调用 AShareTickQuote。
综合分析:
- 结合量价关系判断资金态度。
- 结合技术指标判断趋势强弱和潜在拐点。
生成报告: 按照标准模板输出分析结果，语言需专业、客观、易懂。

报告输出模板

markdown

# [股票名称] 行情与技术分析

## 一、 今日表现概览
*   **现价**: [数值] 元 | **涨跌幅**: [数值]%
*   **成交量/额**: [数值] | **换手率**: [数值]%
*   **量价特征**: [放量/缩量] [上涨/下跌/横盘]，说明 [简述资金意图]

## 二、 近期走势研判
*   **区间表现**: 近 [时间段] 涨幅 [数值]%，最高 [数值]，最低 [数值]
*   **趋势判断**: 处于 [上升/下降/震荡] 通道，均线系统呈 [多头/空头/纠缠] 排列

## 三、 关键技术指标
*   **MACD**: [金叉/死叉/背离/数值状态]，提示 [上涨/下跌/盘整] 信号
*   **KDJ/RSI**: [超买/超卖/数值状态]，提示 [回调/反弹] 风险
*   **BOLL**: 股价位于 [上轨/中轨/下轨] 附近，布林线 [开口/收口]

## 四、 综合研判
*   **技术面总结**: [一句话总结当前技术状态]
*   **关键点位**: 上方压力 [数值]，下方支撑 [数值]

> **免责声明**: 以上分析仅基于技术图形和行情数据，不构成投资建议。股市有风险，入市需谨慎。

注意事项

数据时效性: 明确告知用户数据截止时间（如“截至收盘”或“截至 14:30"）。
多周期共振: 若日线看涨但周线看跌，需提示“大级别趋势压制”。
避免绝对化: 技术指标是概率工具，避免使用“一定会涨/跌”等绝对化表述，改用“大概率”、“信号显示”等词汇。

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

技术分析的结论表述规范

情形	不规范写法	规范写法
均线	“金叉必涨”	“短期均线上穿长期均线，历史上该形态胜率为统计值，非保证”
支撑压力	“必到XX点”	“XX位置为前期密集成交区，可能形成压力”
指标背离	“顶背离一定跌”	“出现背离信号，需结合量能与后续确认”
形态	“W底成立”	“形态尚未完成，需突破颈线并站稳后确认”

自检：技术分析的输出应给出条件与失效位，而不是确定性预测；须同时提示技术信号失效的情形。

Module 5: 深度技术分析

股票深度技术分析技能

概述

本技能专注于股票技术面的深度诊断，超越基础的行情播报，提供基于多维度的逻辑研判。通过综合分析趋势结构、量价配合、关键位及技术指标，并结合流通盘大小和行业特征进行修正，为用户提供客观的走势强弱评估和关键交易区间参考。

数据工具集 (gildata-aidata)

工具名称	核心作用	关键参数
`AShareLiveQuote`	实时行情与市值	获取现价、换手率、量比、总市值、流通市值（判断盘子大小）
`StockQuoteTechIndex`	技术指标全览	获取 MA、MACD、KDJ、RSI、BOLL 指标及支撑/压力位数值
`StockRangeQuotation`	区间统计	计算近期高低点、振幅、成交额，辅助判断支撑压力
`StockMultiPeriodQuote`	多周期共振	日/周/月线趋势对比，判断大级别方向

核心分析维度

1. 趋势诊断 (Trend Diagnosis)

均线系统：
- 多头/空头排列：MA5>MA10>MA20 为多头强势；反之为空头。
- 趋势斜率：均线向上发散角度越大，趋势越强。
高低点结构：
- 上升通道：低点不断抬高，高点不断刷新。
- 下降通道：高点不断降低，低点不断击穿。
- 多周期共振：日线趋势需服从周线趋势。若日线反弹但周线空头，则视为“反弹”而非“反转”。

2. 量价分析 (Volume-Price Analysis)

量价配合逻辑：
- 量增价升：健康上涨，资金认可度高。
- 缩量上涨：动能减弱，需警惕诱多（除非是高度控盘的大盘股）。
- 放量下跌：恐慌盘涌出，趋势可能恶化。
- 地量地价：极度缩量往往对应阶段性底部。
换手率解读 (结合盘子大小)：
- 大盘股 (>1000亿)：换手率 >3% 即为活跃，>5% 为极度活跃。
- 中小盘股 (<200亿)：换手率 >7% 为活跃，>15% 为游资接力特征。

3. 支撑与压力 (Support & Resistance)

动态支撑/压力：
- 均线支撑：MA20 (生命线)、MA60 (决策线) 是关键防守位。
- 布林线轨道：上轨为压力，下轨为支撑，中轨为强弱分界。
静态支撑/压力：
- 前期高低点：区间最高价/最低价。
- 筹码密集区：前期成交密集区域（通过区间成交额估算）。
支撑压力转换：突破压力位后，压力变支撑；跌破支撑位后，支撑变压力。

4. 技术指标研判 (Indicators)

MACD：零轴之上金叉为强势买点；顶/底背离是重要的反转预警信号。
KDJ/RSI：用于判断短线超买 (>80) 或超卖 (<20) 状态。
BOLL：开口扩大预示变盘加速；收口缩窄预示震荡整理。

结合个股特征的修正逻辑

在分析时，必须根据流通市值调整分析权重：

大盘蓝筹/核心资产 (流通市值 > 1000亿)
- 特征：走势稳健，受机构主导，技术指标有效性高。
- 分析侧重：重点看 MA60/MA120 长期均线支撑，忽略短线 KDJ 波动。量价关系更注重“温和放量”。
- 行业属性：结合行业景气度（如银行、能源看分红与宏观，科技看成长）。
中小盘/题材股 (流通市值 < 200亿)
- 特征：弹性大，受游资/情绪主导，易出现极端走势。
- 分析侧重：重点看换手率和量能异动。技术指标容易失真（钝化），需结合情绪面（如连板高度）。
- 行业属性：结合题材热度（如 AI、低空经济等风口）。

工作流程

获取基础数据：查询 AShareLiveQuote 获取市值、现价、换手率。
获取技术指标：查询 StockQuoteTechIndex 获取 MA, MACD, KDJ, BOLL 及支撑压力数值。
获取区间数据：查询 StockRangeQuotation (近 20 日/60 日) 确认高低点和趋势。
综合诊断：
- 判断趋势方向（多/空/震荡）。
- 评估量价健康度。
- 确认当前股价在支撑压力网中的位置。
- 结合市值特征给出差异化解读。
生成报告：输出结构化的诊断结果。

报告输出模板

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# [股票名称] 深度技术诊断报告

## 一、 趋势研判：[强势上涨/震荡整理/弱势下跌]
*   **均线形态**：[描述排列情况，如多头排列/空头压制]
*   **多周期共振**：日线与周线趋势 [一致/背离]
*   **趋势评分**：[强/中/弱]

## 二、 量价健康度诊断
*   **量价特征**：[放量/缩量] [上涨/下跌]，说明 [资金意图]
*   **换手率分析**：当前换手率 [数值]%，结合 [大盘/小盘] 特征，属于 [冷清/正常/活跃/过热] 状态

## 三、 关键交易区间 (支撑与压力)
| 类型 | 关键价位 | 说明 |
| :--- | :--- | :--- |
| **强压力** | [数值] | [如：前期高点/布林上轨] |
| **短线压力** | [数值] | [如：MA10/缺口] |
| **现价** | [数值] | 当前交易位置 |
| **短线支撑** | [数值] | [如：MA20/筹码密集区] |
| **强支撑** | [数值] | [如：MA60/前期低点] |

## 四、 技术指标信号
*   **MACD**：[金叉/死叉/背离状态]
*   **KDJ/RSI**：[超买/超卖/中性]
*   **BOLL**：[开口/收口/触轨]

## 五、 综合结论
*   **走势强弱**：[一句话总结]
*   **操作建议**：[基于技术面的客观建议，如“回踩支撑不破可低吸”或“跌破支撑需止损”]

> **风险提示**：技术分析具有滞后性，需结合市场环境和基本面综合判断。

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

多周期共振的检查表

周期	观察内容	共振判定
长期	趋势方向与主要均线	方向是否一致
中期	波段结构与成交量	量价是否配合
短期	超买超卖与背离	是否出现反转信号

三项风险提示（技术类输出必备）：① 技术信号为概率性工具，存在失效可能；② 历史统计规律不代表未来表现；③ 技术面不能替代基本面与风险控制。

自检：深度技术分析不得含“必涨/必跌/包赚”类表述；涉及具体价位时须标明“仅为技术参考位，不构成买卖指令”。

Module 6: 股东股本分析

公司股东股本查询分析技能

概述

本技能专注于上市公司股东与股本结构的深度查询与分析。通过整合股本数据、股东名单、持股变动及质押风险等信息，帮助用户快速透视一家公司的股权架构与筹码分布特征，辅助判断公司治理质量及潜在的投资风险/机会。

数据工具集 (gildata-aidata)

工具名称	核心作用	关键参数
`StockShareStructure`	股本结构	获取总股本、流通股本、限售股及变动原因
`Top10ShareHolders`	十大股东	获取前十大股东名称、持股数量及比例
`Top10FloatShareHolders`	十大流通股东	获取前十大流通股东名称、持股数量及比例
`ShareholderNum`	股东户数	获取股东户数变化、户均持股，分析筹码集中度
`StockPledge`	股权质押	获取股东质押明细，评估股权爆仓风险
`CompanyBasicInfo`	公司实控人	获取公司简介、实控人信息及核心高管

核心分析维度

1. 股本结构分析 (Share Structure)

流通盘大小：流通股占总股本的比例。比例越高，市场化定价越充分；比例过低可能存在解禁压力。
限售股解禁：关注未来是否有大规模限售股解禁，这通常会对股价构成供给端压力。

2. 股东名册分析 (Top Shareholders)

股东性质：区分国资、外资、公募基金、社保、险资、私募及牛散。
- 机构抱团：多家知名机构重仓通常代表基本面获认可。
- 牛散入驻：知名牛散现身可能带来题材炒作预期。
股权集中度：前十大股东持股比例之和。比例越高（如 >70%），说明筹码高度集中，主力控盘度高，但也可能导致流动性不足。

3. 股东户数与筹码 (Shareholder Count)

户数变化趋势：
- 户数锐减：筹码向少数人集中（主力收集筹码），通常是利好信号。
- 户数激增：筹码分散到散户手中（主力派发），通常是见顶或利空信号。
户均持股：户均持股数上升意味着人均持仓增加，主力控盘增强。

4. 股权质押风险 (Pledge Risk)

质押比例：大股东质押股份数量占其持股总数的比例。
- 高危线：若质押比例超过 50%-60%，需警惕股价下跌引发的平仓风险（爆仓）。
质押用途：了解质押资金是用于上市公司经营还是股东个人用途。

5. 实控人与背景 (Actual Controller)

实控人性质：国企/央企（稳健、政策导向） vs 民企（灵活、但也可能存在治理问题）。
一致行动人：识别实控人的一致行动人，准确计算实际控制的股权比例。

工作流程

识别意图：从用户自然语言中提取目标股票名称/代码。
并行查询：
- 调用 StockShareStructure 获取股本详情。
- 调用 Top10ShareHolders 和 Top10FloatShareHolders 获取股东名单。
- 调用 ShareholderNum 获取户数变化。
- 调用 StockPledge 获取质押情况。
- 调用 CompanyBasicInfo 获取实控人信息。
数据清洗与整合：将多源数据整合为结构化的股权画像。
生成报告：输出包含“股本结构、股东名单、筹码集中度、风险提示”的分析报告。

报告输出模板

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# [股票名称] 股东股本深度分析报告

## 一、 股本结构与实控人
*   **总股本/流通股本**：[数值]亿股 / [数值]亿股 (流通占比 [数值]%)
*   **实际控制人**：[姓名/机构]，[国企/民企/其他]背景
*   **股本特征**：[如：全流通/存在大额限售股/盘子较小易炒作等]

## 二、 前十大股东透视
| 股东名称 | 股东性质 | 持股数量(万股) | 持股比例(%) | 变动情况 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| [股东1] | [如：国家队/公募/外资] | [数值] | [数值] | [增持/减持/新进] |
| [股东2] | ... | ... | ... | ... |

*   **股东结构点评**：[分析机构占比、牛散动向、国资控股情况等]

## 三、 筹码集中度 (股东户数)
*   **最新股东户数**：[数值]万户，较上期 [增加/减少] [数值]%
*   **户均持股**：[数值]万股
*   **筹码趋势**：[连续3期户数下降 -> 筹码集中，利好 / 户数激增 -> 筹码分散，利空]

## 四、 股权质押与风险
*   **质押总股数**：[数值]万股，占总股本 [数值]%
*   **大股东质押率**：[数值]%
*   **风险评估**：[如：质押率较低，风险可控 / 质押率过高，需警惕平仓风险]

## 五、 综合结论
*   **股权健康度**：[一句话总结股权架构的稳定性与筹码状态]
*   **投资启示**：[基于股东变动和筹码集中度的操作建议参考]

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

股东结构变化的关键观察点

观察点	怎么看	需警惕的情形
股东户数	户数下降通常意味筹码集中	户数骤降伴随股价高位
机构持股	看机构类型与变化趋势	单一机构占比过高
股本变动	增发、解禁、回购	临近大额解禁
股权质押	质押比例与平仓风险	高比例质押
限售解禁	解禁时点与规模	解禁前股价异动

自检：股东数据具有披露滞后性，须注明数据截止的报告期；不得据股东结构变化推断短期股价走势。

Module 7: 多维选股筛选

A 股智能选股技能

概述

本技能专注于多维度 A 股股票筛选。通过整合市场行情、技术形态、财务基本面、行业概念及资金流向等数据，帮助用户快速从数千只股票中精准定位符合特定投资逻辑的标的。

数据工具集 (gildata-aidata)

工具名称	核心作用	关键参数
`StockMultipleFactorFilter`	智能选股	接收自然语言查询，返回符合多条件筛选的股票列表

核心筛选维度

1. 行情与量价指标

涨跌幅：今日/近期涨幅、跌幅、连板天数。
量价关系：放量突破、缩量回调、量价齐升。
市值规模：总市值、流通市值（大盘/中盘/小盘/微盘）。
价格区间：股价高低、创历史新高/新低。

2. 技术形态与指标

均线系统：多头排列、站上/跌破均线（MA5/MA20/MA60）。
技术指标：MACD 金叉/死叉、KDJ 超买/超卖、RSI 强弱。
形态特征：突破压力位、回踩支撑位、底部放量。

3. 财务与估值指标

盈利能力：ROE、毛利率、净利率、净利润增长率。
估值水平：市盈率 (PE)、市净率 (PB)、股息率。
财务健康：资产负债率、现金流状况。

4. 行业与概念题材

行业板块：申万/中信行业分类（如半导体、新能源、医药）。
概念题材：热点概念（如人工智能、低空经济、华为产业链）。
市场风格：高股息/红利、专精特新、中字头、国企改革。

5. 资金与筹码

资金流向：主力资金净流入、北向资金增持。
筹码结构：股东户数减少、机构重仓。

工作流程

意图识别：从用户自然语言中提取筛选条件（如“PE 小于 20 且 ROE 大于 15% 的半导体股票”）。
构建查询：将提取的条件组合成自然语言查询语句。
调用工具：调用 StockMultipleFactorFilter 获取筛选结果。
结果解析：解析返回的股票列表，提取关键指标（代码、名称、现价、涨跌幅、核心筛选指标值）。
生成报告：输出结构化的选股结果表格，并附带简要的投资逻辑分析。

报告输出模板

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# A 股智能选股结果报告

## 筛选条件
*   **[条件 1]**：[如 PE < 20]
*   **[条件 2]**：[如 ROE > 15%]
*   **[条件 3]**：[如 半导体行业]

## 筛选结果 (Top N)

| 股票代码 | 股票名称 | 现价 (元) | 涨跌幅 (%) | 核心指标 1 | 核心指标 2 | 核心指标 3 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 000001 | 平安银行 | 10.50 | 1.20 | PE: 5.2 | ROE: 10.5% | 股息率: 5.8% |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

## 投资逻辑点评
*   **板块特征**：[简述该筛选结果所属板块的整体表现或逻辑]
*   **操作建议**：[基于筛选结果的简要策略提示，如“关注底部放量标的”]
*   **风险提示**：[提醒用户注意个股基本面变化及市场风险]

使用示例

“帮我筛选一下市盈率小于 30 且最近一周主力资金净流入的股票。”
“找一下半导体行业中 ROE 大于 15% 且股价站上 60 日均线的标的。”
“有没有股息率超过 5% 且市值大于 500 亿的高股息股票？”
“筛选最近三天连板且属于华为概念的强势股。”

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

筛选条件的设计原则

原则	说明	反例
先逻辑后指标	先说清为什么要这个条件	直接堆指标
条件可复现	每个条件有明确定义与数据项	用模糊词如“优质”
不过度拟合	条件数量适中	十几个条件只为筛出一只
有对照组	与基准或同业对比	只给结果不给比较
标注局限	说明筛选的盲区	只强调命中率

自检：筛选结果为研究起点而非结论，须明确写出“筛选结果需逐一人工复核”；不得表述为“推荐名单”。

Module 8: 基金多维筛选

公募基金智能选基技能

概述

本技能专注于多维度公募基金筛选。通过整合业绩表现、风险控制、基金经理能力、资产配置、行业偏好等数据，帮助用户快速从海量公募基金中精准定位符合特定投资逻辑的标的。

数据工具集 (gildata-aidata)

工具名称	核心作用	关键参数
`FundMultipleFactorFilter`	智能选基	接收自然语言查询，返回符合多条件筛选的基金列表

核心筛选维度

1. 业绩与收益指标

阶段收益：近1月、近3月、近6月、近1年、近3年、今年以来收益率。
同类排名：在同类基金中的收益排名（如“排名前 10%"）。
超额收益：超越业绩比较基准的幅度。
历史胜率：不同持有期下的盈利概率。

2. 风险与回撤控制

最大回撤：历史最大回撤幅度（如“最大回撤小于 20%"）。
夏普比率：风险调整后收益指标（如“夏普比率大于 1"）。
波动率：净值波动的剧烈程度。
卡玛比率：年化收益与最大回撤之比。

3. 基金经理维度

从业年限：基金经理管理该基金或总从业年限（如“从业超过 5 年”）。
管理规模：基金经理当前管理的总规模。
投资风格：价值型、成长型、均衡型、大盘/小盘风格。
代表作：是否有长期业绩优秀的代表产品。

4. 基金类型与资产配置

基金分类：股票型、混合型、债券型、指数型、QDII、FOF、货币型等。
资产分布：股票仓位、债券仓位、现金比例。
行业偏好：重仓行业（如“主要持仓在新能源、半导体”）。
持仓集中度：前十大重仓股占净值比例。

5. 规模与费率

基金规模：最新资产规模（如“规模大于 10 亿”）。
费率结构：管理费、托管费、申购赎回费。

工作流程

意图识别：从用户自然语言中提取筛选条件（如“近一年收益排名前 10% 且最大回撤小于 15% 的混合型基金”）。
构建查询：将提取的条件组合成自然语言查询语句。
调用工具：调用 FundMultipleFactorFilter 获取筛选结果。
结果解析：解析返回的基金列表，提取关键指标（代码、名称、类型、最新净值、阶段收益、回撤、夏普比率、基金经理等）。
生成报告：输出结构化的选基结果表格，并附带简要的投资逻辑分析。

报告输出模板

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# 公募基金智能选基结果报告

## 筛选条件
*   **[条件 1]**：[如 近1年收益排名前 10%]
*   **[条件 2]**：[如 最大回撤 < 15%]
*   **[条件 3]**：[如 混合型基金]

## 筛选结果 (Top N)

| 基金代码 | 基金名称 | 基金类型 | 最新净值 | 近1年收益 (%) | 最大回撤 (%) | 夏普比率 | 基金经理 | 基金规模 (亿) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 000001 | 示例混合 | 混合型 | 1.500 | 25.30 | -12.50 | 1.20 | 张三 | 50.2 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

## 投资逻辑点评
*   **业绩特征**：[简述筛选结果的整体业绩表现]
*   **风控能力**：[分析回撤控制及夏普比率表现]
*   **经理风格**：[简述基金经理的投资风格及稳定性]
*   **配置建议**：[基于筛选结果的简要策略提示]
*   **风险提示**：[提醒用户注意市场风险及历史业绩不代表未来表现]

使用示例

“帮我筛选一下**近一年收益率排名前 20% 且最大回撤小于 20%**的偏股混合型基金。”
“找一下基金经理从业超过 8 年且夏普比率大于 1的长期绩优基金。”
“有没有规模大于 50 亿且主要持仓在消费行业的主动权益基金？”
“筛选今年以来收益为正且波动率较低的‘固收+'基金。”

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

基金筛选的维度与易错点

维度	观察内容	易错点
业绩	多区间收益与同类排名	只看近一年短期业绩
风险	最大回撤、波动率	用回撤绝对值跨类型比较
风格	持仓风格与行业分布	按名称判断风格
规模	基金规模变化	规模骤增影响策略容量
费率	管理费、托管费、申赎费	忽略费率对长期收益侵蚀
经理	任职稳定性	忽视经理变更

自检：基金筛选输出须注明统计区间与同类分类；不得给出“保本”“稳赚”类表述，须提示过往业绩不代表未来表现。

Module 9: 基金诊断

公募基金单基金综合诊断

技能定位

本技能专注于单只公募基金的全面诊断分析，通过多维度数据整合，为用户提供结构化的基金评估报告。

核心原则：每次仅分析一只基金，不处理多基金对比。

触发场景

当用户提出以下类型的问题时触发本技能：

"这只基金怎么样？"
"XX基金适不适合继续持有？"
"帮我看看XX基金的风险和收益特征"
"XX基金值得买入吗？"
"XX基金最近表现如何？"
"XX基金好不好？"
其他针对单只基金的概括性评价请求

不触发的场景：

多基金对比分析（如"A基金和B基金哪个好"）
基金筛选（如"帮我选几只好的债券基金"）
具体指标计算（如"XX基金的夏普比率是多少"）
回测建模（如"帮我回测XX基金过去三年的表现"）

诊断流程

第一步：识别基金

从用户输入中提取基金名称或基金代码。如果用户只提供了基金名称，需要先通过 FundBasicInfoReport 确认基金代码。

注意： 如果用户输入模糊或存在多只同名基金，应主动询问用户确认具体是哪一只基金。

第二步：数据采集

按以下维度依次查询基金数据，所有数据查询优先使用 gildata-aidata 服务：

诊断维度	查询工具	说明
基本信息	`FundBasicInfoReport`	基金类型、成立时间、规模、费率、业绩基准等
阶段业绩	`StageIncreaseReport`	近1月、3月、6月、1年、2年、3年收益率及同类排名
风险收益	`FundIncomeRiskReport`	夏普比率、最大回撤、波动率、Calmar比率等
动态回撤	`FundDynamicRetracementReport`	历史回撤走势与关键回撤事件
基金经理	`FundManagerInfoReport`	现任经理背景、从业年限、管理规模
经理画像	`FundManagerImageReport`	多维能力评分（盈利、风控、选股等）
资产规模	`FundAssetSizeReport`	最新规模及历史变动趋势
资产配置	`FOFAssetDistReport`	股票、债券、现金等大类资产占比
持股明细	`ShareholdingDetailReport`	前十大重仓股及行业分布
持债明细	`DebtDetailsReport`	前五大重仓债券（债券型基金重点查询）

查询技巧：

所有工具均接受自然语言 query 参数，直接传入基金名称或代码即可
例如：{"query": "易方达蓝筹精选混合"} 或 {"query": "005827"}

第三步：数据分析与报告生成

基于采集的数据，按照以下结构生成诊断报告：

报告结构

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# [基金名称]（[基金代码]）综合诊断报告

## 一、基金概况

用一段话概述基金的基本信息，包括：
- 基金类型（股票型、混合型、债券型、指数型等）
- 成立时间与运作年限
- 最新资产规模
- 基金经理及任职时间
- 业绩比较基准

## 二、业绩表现

### 阶段收益率

使用表格展示各阶段收益率及同类排名：

| 阶段 | 收益率 | 同类排名 | 同类总数 |
|------|--------|---------|---------|
| 近1月 | X% | X/XXX | XXX |
| 近3月 | X% | X/XXX | XXX |
| 近6月 | X% | X/XXX | XXX |
| 近1年 | X% | X/XXX | XXX |
| 近2年 | X% | X/XXX | XXX |
| 近3年 | X% | X/XXX | XXX |

### 业绩评价

根据收益数据给出客观评价：
- 短期表现（近1-3月）：强/中/弱
- 中期表现（近6月-1年）：强/中/弱
- 长期表现（近2-3年）：强/中/弱
- 同类排名水平：前10%/前25%/前50%/后50%/后25%

## 三、风险收益特征

### 核心风险指标

| 指标 | 数值 | 同类排名 | 解读 |
|------|------|---------|------|
| 夏普比率 | X | X/XXX | 风险调整后收益水平 |
| 最大回撤 | X% | X/XXX | 历史最大亏损幅度 |
| 年化波动率 | X% | X/XXX | 净值波动程度 |
| Calmar比率 | X | X/XXX | 收益回撤比 |

### 风险评价

- **收益风险比**：优/良/中/差（基于夏普比率）
- **回撤控制**：优/良/中/差（基于最大回撤及同类对比）
- **波动水平**：高/中/低（基于波动率及基金类型）
- **历史重大回撤**：描述最大回撤发生的时间段及恢复情况

## 四、基金经理分析

### 经理背景

- 姓名、从业年限、本基任职时间
- 投资风格标签（如有）
- 管理总规模

### 能力画像

根据基金经理多维能力评分进行分析：
- **盈利能力**：评分及同类排名
- **风控能力**：评分及同类排名
- **选股能力**：评分及同类排名
- **综合评级**：优/良/中/差

### 稳定性评估

- 任职期间是否频繁更换经理
- 管理该基金的时长（长期管理更可信）

## 五、持仓结构分析

### 大类资产配置

| 资产类别 | 占比 |
|---------|------|
| 股票 | X% |
| 债券 | X% |
| 现金 | X% |
| 其他 | X% |

### 重仓股分析（股票型/混合型基金）

列出前五大或前十大重仓股，分析：
- 行业集中度（是否集中在某个行业）
- 风格偏好（大盘/小盘、价值/成长）
- 个股集中度（前十大占净值比）

### 持债分析（债券型基金）

列出前五大重仓债券，分析：
- 信用等级分布
- 久期特征
- 转债占比（如有）

## 六、规模变动趋势

- 最新资产规模
- 近4个季度规模变化趋势（增长/缩减/稳定）
- 规模变动解读（大规模申赎可能影响运作）

## 七、综合评价与持有建议

### 优势总结

列出该基金的2-3个核心优势，例如：
- 长期业绩优秀，同类排名前X%
- 基金经理经验丰富，任职稳定
- 回撤控制良好，风险收益比佳

### 风险提示

列出该基金的2-3个主要风险，例如：
- 近期业绩波动较大，短期排名下滑
- 持仓集中度高，行业风险暴露明显
- 规模变动剧烈，可能影响投资策略执行

### 持有建议

给出客观的持有建议（非投资建议，需附加免责声明）：

**适合持有的情形：**
- 长期业绩稳定且排名靠前
- 基金经理稳定且能力突出
- 风险收益特征符合投资者风险偏好

**需要谨慎的情形：**
- 近期业绩持续落后同类
- 基金经理频繁变更
- 规模大幅缩水
- 回撤控制不佳

> ⚠️ **免责声明**：本诊断报告基于公开数据生成，仅供参考，不构成任何投资建议。基金投资有风险，过往业绩不代表未来表现，请根据自身风险承受能力谨慎决策。

数据解读指南

业绩排名解读

前10%：优秀，显著跑赢同类
前10%-25%：良好，跑赢多数同类
前25%-50%：中等，处于同类中游
后50%：偏弱，落后多数同类
后25%：较差，需警惕

夏普比率解读

>1.0：优秀，风险调整后收益良好
0.5-1.0：良好
0-0.5：一般
<0：较差，收益未能覆盖风险

最大回撤解读

股票型基金：回撤20%-40%属正常范围
混合型基金：回撤15%-30%属正常范围
债券型基金：回撤应控制在5%以内
需结合市场环境和同类平均进行对比

规模变动解读

规模增长：通常反映市场认可度提升
规模缩减：需关注是否因业绩不佳导致赎回
规模过大（>100亿）：可能影响灵活性，尤其对中小盘策略
规模过小（<2亿）：存在清盘风险

注意事项

数据时效性：所有数据均为历史数据，反映的是过去表现，不代表未来
客观中立：报告应保持客观中立，避免过度乐观或悲观的表述
免责声明：每份报告末尾必须附加投资风险提示和免责声明
单基金限制：本技能每次仅分析一只基金，如涉及多只基金，应告知用户本技能限制并建议分别诊断
数据缺失处理：如某项数据查询失败或缺失，应在报告中标注"数据暂缺"，不影响其他维度的分析
基金类型适配：根据基金类型（股票型/混合型/债券型/指数型/FOF等）调整分析重点，债券型基金侧重信用风险和久期分析，股票型基金侧重选股能力和行业配置

工具调用示例

bash

# 查询基金基本信息
finx gildata-aidata FundBasicInfoReport --body '{"query": "易方达蓝筹精选混合"}'

# 查询阶段业绩
finx gildata-aidata StageIncreaseReport --body '{"query": "005827"}'

# 查询风险收益指标
finx gildata-aidata FundIncomeRiskReport --body '{"query": "易方达蓝筹精选混合"}'

# 查询基金经理信息
finx gildata-aidata FundManagerInfoReport --body '{"query": "张坤"}'

# 查询基金经理画像
finx gildata-aidata FundManagerImageReport --body '{"query": "张坤"}'

# 查询资产规模
finx gildata-aidata FundAssetSizeReport --body '{"query": "005827"}'

# 查询资产配置
finx gildata-aidata FOFAssetDistReport --body '{"query": "易方达蓝筹精选混合"}'

# 查询持股明细
finx gildata-aidata ShareholdingDetailReport --body '{"query": "005827"}'

输出示例与自检（2026-09-21 新增）

单只基金诊断的标准骨架

章节	关键问题	常用证据
业绩归因	收益来自市场、风格还是选股	区间收益与基准对比
风险控制	回撤发生在什么环境	回撤区间与同期市场
持仓分析	持仓是否漂移	多期持仓对比
规模与流动性	规模是否影响策略	规模变化与换手
适配性	适合什么类型的客户	风险收益特征描述

自检：诊断结论须提示“过往业绩不代表未来表现”；面向客户前须完成适当性匹配与机构合规流程。

Disclaimer / 免责声明

⚠️ 重要声明

本技能提供参考框架和分析建议，不构成任何形式的投资建议、法律意见或专业判断

所有分析结果仅供参考，最终决策须由具备相应资质的专业人员作出

用户应结合实际情况独立判断