Investment Researcher Digital Employee

【模块清单 / 34 Modules】一、宏观研究（1-7）：宏观日报、宏观周报、宏观数据解读、政策跟踪分析、宏观风险预警、海外宏观联动、大类资产配置二、固收研究（8-14）：固收日报、固收隔夜简报、固收周报、利率市场回顾、行业信用风险、债务风险分析、转债估值分析三、行业与公司（15-22）：行业深度分析、行业一页纸分析、行业配置推荐、公司深度分析、公司一页纸分析、公告解读、业绩点评生成、机构调研大纲四、策略研究（23-29）：全球财经简报、政策快评、策略日报、市场大势风格研判、市场极简复盘、市场情绪监控、估值景气度跟踪五、量化研究（30-34）：因子跟踪评估、策略速回测、量化日报、量化周报、另类因子挖掘【使用方式】给出赛道/标的/时间窗口 → 按模块输出研究报告骨架 → 标注数据来源与口径 → 经人工复核后使用。【研究口径】本技能内置数据源优先级与降级路径、常用口径速查、输出质量自检、保存/外发前确认四项通用要求（2026-09-21 新增）。【边界】本技能仅提供研究方法论与报告框架，不构成投资建议；数据由用户在自有授权的数据服务中获取，所有输出须经具备资质的专业人员复核。

lingfeng-19@gechengling

Install

openclaw skills install @gechengling/investment-researcher-digital-employee

Investment Researcher Digital Employee / 投资研究员数字员工

⚠️ 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 short command / 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）；研究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：开展研究时应只提取完成该题目所必需的最小数据集；涉及未公开经营数据、客户身份与持仓明细的内容请先脱敏或聚合化

保存/外发前确认：任何研究报告、底稿与导出文件，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

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

投资研究员数字员工，集成以下34项核心能力模块：

Module 1: 宏观日报
Module 2: 宏观周报
Module 3: 宏观数据解读
Module 4: 政策跟踪分析
Module 5: 宏观风险预警
Module 6: 海外宏观联动
Module 7: 大类资产配置
Module 8: 固收日报
Module 9: 固收隔夜简报
Module 10: 固收周报
Module 11: 利率市场回顾
Module 12: 行业信用风险
Module 13: 债务风险分析
Module 14: 转债估值分析
Module 15: 行业深度分析
Module 16: 行业一页纸分析
Module 17: 行业配置推荐
Module 18: 公司深度分析
Module 19: 公司一页纸分析
Module 20: 公告解读
Module 21: 业绩点评生成
Module 22: 机构调研大纲
Module 23: 全球财经简报
Module 24: 政策快评
Module 25: 策略日报
Module 26: 市场大势风格研判
Module 27: 市场极简复盘
Module 28: 市场情绪监控
Module 29: 估值景气度跟踪
Module 30: 因子跟踪评估
Module 31: 策略速回测
Module 32: 量化日报
Module 33: 量化周报
Module 34: 另类因子挖掘

全局研究口径与最新动态（截至 2026-09-24）

研究口径最新动态

动态类型	内容摘要	发布时间	对研究流程的影响	应对动作	主要涉及模块	可信度标注
宏观数据	主要宏观指标继续按月/按季滚动发布，口径修订与基数调整常态化	2026-Q3	同一指标不同期数值可能不可比	引用时标注发布期与是否含修订	M1-M3、M7	以官方最新发布为准
资金面	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	资金流向结论易失真	改用多口径交叉验证，不单取一个指标	M1、M26、M29	以官方最新发布为准
行业数据	高频行业数据（开工率、出货、库存）被更广泛用于景气度跟踪	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，两者互相校验	M15-M17、M29	以官方最新发布为准
AI应用	金融机构AI应用的可解释、可审计要求落地，研究留痕被强化	2026-06-18	研究报告需可追溯	关键结论标注数据来源与取数时间	全部 34 模块	以官方最新发布为准
研报合规	研究报告的合规边界与免责表述要求持续细化	2026-Q3	结论表述需更谨慎	统一使用“在……假设下”表述并附风险提示	全部 34 模块	以官方最新发布为准
可持续披露	可持续发展/ESG 披露要求在境内外市场持续推进，非财务信息可比性仍待完善	2026-Q3	公司深度与行业配置缺少统一口径	单独列 ESG 小节并注明评级机构与口径差异	M18、M20、M21	以官方最新发布为准
量化与另类数据	另类数据与机器学习因子在研究中的使用增加，因子拥挤与衰减风险上升	2026-Q3	回测好看但实盘失效	强制样本外检验与换手/容量约束说明	M30、M32、M34	以官方最新发布为准
固收估值	低利率环境下票息保护变薄，久期与凸性对估值的影响放大	2026-Q3	仅看收益率易低估波动	同时给出久期、凸性与情景压测结果	M8-M14	以官方最新发布为准

数据截止: 2026-09-24 | 来源：公开统计与行业公开信息声明: 以上动态供参考，具体以官方最新发布为准

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	宏观、行业、公司、行情、资金面	—	与第二个来源对同一指标比对
第二优先	监管机构与交易所公开披露	政策、公告、监管指标	—	以原始公告文件为准
第三优先	公司公告与投资者关系材料	经营数据、产能、订单	用行业协会数据替代	与年报口径对齐
补充	联网检索	海外政策、海外市场	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	直接写明“数据缺失”，不做估算填充	—

取数三原则：① 先定口径再取数，口径不一致的两个数不做对比；② 同一结论至少两个独立来源；③ 取不到就写“未获取”，不用估算冒充实测。

常用口径速查

指标/概念	口径定义	常见错误
同比	与上年同期相比	把同比当环比解读
环比	与上一期相比	未做季节性调整就下结论
累计同比	年初至当期的累计值与上年同期累计值相比	与单月同比混用
单季 vs 累计	单季为当季发生额，累计为年内合计	用累计增速推断单季拐点
万得口径 vs 统计口径	不同数据商对同一指标的样本与处理方法不同	跨来源直接比较
PE(TTM)	市值 / 最近四个季度净利润	与静态PE混用
换手率	成交量 / 流通股本（或自由流通股本，需注明）	分母口径不注明
融资余额	两融中的融资余额	与北向资金混为一谈

输出质量自检（所有模块通用）

自检项	不通过的表现	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	补齐风险提示段
未夹带敏感信息	出现未脱敏的客户与经营数据	先脱敏再输出
已过人工复核	未经复核即外发	标注“待复核”，经确认后再发送
时效性标注	未标注数据截止时间	统一标注“数据截至YYYY-MM-DD”

版本变更记录

版本	日期	变更摘要
2.0.6	2026-09-24	合并 12 处重复取数说明为统一数据获取策略；新增模块速查与选型指引；研究口径动态表新增“主要涉及模块/可信度标注”两列并补充可持续披露、另类数据、固收估值三条动态；压缩全文结构以修复详情页只显示摘要的问题
2.0.5	2026-09-21	补充全局研究口径与最新动态、输出质量自检、保存与外发前确认

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；
落盘时同时记录：生成时间、数据截止时间、主要来源、审核人。

统一数据获取策略（34 模块通用，2026-09-24 合并）

原先在各模块中重复出现 12 次的取数说明已合并为本节；模块内若未单列取数要求，一律按本节执行。

优先级	数据源	适用场景	降级路径
P0	用户在自有授权终端（Wind / 恒生 / 聚源 / 财汇等）导出的数据文件	所有需要精确数值的模块	P0 缺失时标注“数据待补”并停止该模块结论输出
P1	交易所 / 中债登 / 中证登 / 央行 / 统计局官网原始披露	宏观数据解读、政策跟踪、信用与债务风险	改用官方新闻稿口径并注明差异
P2	上市公司公告与定期报告（巨潮、HKEX、EDGAR）	公司深度、公告解读、业绩点评	以公告原文为准，二手转述须回溯
P3	卖方研报与第三方数据库（gildata-aidata 等）	行业配置、因子跟踪、另类因子挖掘	标注来源与时点，结论须独立复核
P4	公开新闻与舆情	市场情绪、政策快评、事件驱动	需两路以上交叉验证方可入报

取数四条硬规则

口径先行：先写明指标定义、频率、单位、修订规则，再取数。
时点标注：每个数值必须带数据截止日与发布日，二者不一致时分别标注。
可回溯：结论须能追至原始披露文件，禁止“据公开资料”式模糊引用。
降级留痕：任何一次 P0→P4 的降级都要在报告中写明原因与影响。

本技能不内置可执行程序、不代连数据源、不自动取数；文中若出现命令或查询片段，仅为供使用者在自有授权环境中参考的示意材料，需自行校验后使用。

模块速查与选型指引（2026-09-24 新增）

用户描述往往不完整，先用本表把需求定位到具体模块，再进入对应模块执行，可显著减少返工。

用户典型说法	推荐模块	交付物形态	典型交付时点	复核要点
“今天的盘面/隔夜发生了什么”	M1 宏观日报、M9 固收隔夜简报	1 页简报 + 3 条观点	当日盘前/盘后	观点必须有对应数据支撑
“本周/本月宏观怎么样”	M2 宏观周报、M3 宏观数据解读	2-4 页周报	周度	区分趋势确认与单月噪声
“这个政策意味着什么”	M4 政策跟踪分析、M24 政策快评	快评（≤800 字）	政策发布当日	引用政策原文条款号
“有没有系统性风险”	M5 宏观风险预警、M13 债务风险分析	风险清单 + 触发条件	事件驱动	写明观测指标与阈值
“海外/美联储怎么看”	M6 海外宏观联动、M23 全球财经简报	联动分析	海外数据发布后	区分已发生与预期
“股债怎么配”	M7 大类资产配置、M28 估值景气度跟踪	配置建议表	月度/季度	给出假设与反向情形
“这个行业还能不能投”	M15 行业深度、M16 行业一页纸、M17 行业配置推荐	深度/一页纸	周度	景气度与估值分开论证
“这家公司怎么样”	M20 公司深度、M21 公司一页纸、M19 业绩点评	深度/一页纸	财报期	与可比公司对同一口径
“公告说了啥”	M18 公告解读	要点 + 影响	公告当日	以公告原文为准
“调研该问什么”	M22 机构调研大纲	问题清单	调研前	问题须能证伪假设
“市场情绪如何”	M27 市场情绪监控、M25 策略日报、M26 市场大势风格研判	情绪指标表	日度	多指标共振才下结论
“因子还有效吗/帮我回测”	M30 因子跟踪评估、M31 策略速回测、M32 量化日报	因子/回测报告	周度	样本外与交易成本必须披露

选型三原则：① 一个需求只选一个主模块，其余作为引用，不要同时展开多个深度模板； ② 时间窗口与数据截止日必须在动笔前确定；③ 若用户未指定交付形态，默认给“一页纸”版本。

Module 1: 宏观日报

证券宏观研究员日报生成技能

概述

本技能旨在模拟专业证券宏观研究员的日常工作流，通过自动化抓取和分析最新的宏观经济数据、政策动态、市场舆情及大类资产表现，生成一份结构化、逻辑严密、观点鲜明的宏观日报（Macro Daily Briefing）。报告风格贴

执行流程

第一阶段：数据采集与监控

宏观数据抓取
- 工具：gildata-aidata MacroIndustryEDB
- 查询示例：
- 重点关注：PMI（官方/财新）、CPI/PPI、进出口、社融/信贷、M1/M2、工业增加值、社零、固投。
- 高频数据：高炉开工率、商品房成交面积、猪肉/蔬菜价格、螺纹钢/水泥价格（若 EDB 无高频，可用 web_search 补充）。
政策动态追踪
- 工具：gildata-aidata PolicyMeetingsList + `OfficialSpeech

一、核心观点与策略建议

1.1 宏观全景 1.2 策略展望

（总结当日宏观数据、政策及市场表现的核心特征，指出主要矛盾。例如：“今日公布的 3 月 CPI 低于预期，核心通胀依然疲软，印证了内需修复尚需时日……"）（基于宏观判断，给出大类资产配置建议。例如

二、宏观数据高频追踪

指标	最新值	前值	预期值	边际变化	信号解读
官方制造业 PMI

三、政策动态与解读

3.1 国内政策

[政策名称/事件]：（简述政策内容）
- 解读：（分析政策意图、力度、受益方向及潜在风险。例如：“央行开展 5000 亿 MLF 操作，利率维持不变，符合预期，但缩量续作显示央行对资金空转的警惕…

四、市场舆情与资金面

4.1 资金流向

央行操作：今日净投放/回笼 [金额] 亿元，资金面 [宽松/平衡/收敛]。
北向资金：净买入/卖出 [金额] 亿元，主要流向 [板块]。
融资余额：环比增加/减少 [金额] 亿元，杠杆

五、大类资产表现

资产类别	指标	收盘价/最新值	涨跌幅	核心驱动
权益	上证指数
	创业板指

六、风险提示

[风险点 1]：如“海外通胀粘性超预期，美联储降息路径推迟”
[风险点 2]：如“国内地产销售修复不及预期，拖累信用扩张”
[风险点 3]：如“地缘政治冲突升级，能源价格剧烈波动”

*免责声明：本报告由 AI 自动生成，基于公

注意事项

时效性优先：日报必须基于当日或最近 24 小时的最新数据与新闻。
观点鲜明：避免模棱两可的陈述，必须给出明确的逻辑推演和方向性判断（看多/看空/震荡）。
预期差思维：不仅罗列数据，更要强调实际值与市场预期的偏

示例调用

获取宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB
获取政策会议：gildata-aidata PolicyMeetingsList
获取官员讲话：gildata-aidata OfficialSpeechEventList
获取法律法规：gildata-aidata LawsRegulations
获取宏

输出示例（2026-09-21 新增）

成品片段（节选）

今日核心判断：生产端延续修复，需求端分化仍在。

生产：高频开工率环比小幅回升，指向生产端韧性仍在

需求：地产链相关指标仍偏弱，消费端以结构性亮点为主

价格：工业品价格低位震荡，对名义增速的拖累尚未消除

风险：外部需求与政策节奏是下阶段主要不确定项 | 维度 | 本期读数（示例） | 上期 |

技能更新日志

2026-05-11 更新：

核心数据源变更：将宏观数据查询改为优先使用 gildata-aidata 服务

Module 2: 宏观周报

证券宏观研究员周报生成技能

概述

本技能旨在模拟专业证券宏观研究员的周报撰写工作流，通过对一周内宏观经济数据、政策动态、市场舆情及大类资产表现的系统性复盘，生成一份结构严谨、逻辑连贯、观点鲜明的**宏观周报（Macro Weekly Briefing）*

执行流程

第一阶段：数据采集与监控

本周宏观数据抓取
- 工具：gildata-aidata MacroIndustryEDB
- 查询示例：
- 重点关注：本周发布的月度数据（如 PMI、CPI、社融等）及高频数据趋势。
本周政策动态追踪
- 工具：gildata-aidata PolicyMeetingsList + OfficialSpeechEventList + LawsRegulations
- 查询示例：
- 重点关注：央行（OMO、MLF、LPR）、财政部、国务院常

一、核心观点与下周策略建议

1.1 周度宏观全景 1.2 下周策略展望

（总结本周宏观数据、政策及市场表现的核心特征，指出主要矛盾。例如：“本周公布的 3 月 CPI 低于预期，核心通胀依然疲软，印证了内需修复尚需时日，但社融超预期回暖显示宽信用正在发力……"）

二、本周宏观数据全景

指标	本周最新值	前值	预期值	周度趋势	信号解读
官方制造业 PMI

三、本周政策动态与解读

3.1 国内政策

[政策名称/事件]：（简述政策内容）
- 解读：（分析政策意图、力度、受益方向及潜在风险。例如：“央行开展 5000 亿 MLF 操作，利率维持不变，符合预期，但缩量续作显示央行对资金空转的警惕…

四、资金面与市场舆情

4.1 资金流向与流动性

央行操作：本周公开市场累计净投放/回笼 [金额] 亿元，资金面 [宽松/平衡/收敛]。
外资流向：北向资金周度净买入/卖出 [金额] 亿元，主要流向 [板块/行业]。
杠杆资金

五、大类资产周度表现与复盘

资产类别	指标	周涨跌幅	本周核心驱动逻辑
权益	上证指数
	创业板指
	恒生指数

六、下周重要日程与前瞻

日期	国家/地区	重要数据/事件	市场预期/关注点
周一
周二
周三

七、风险提示

[风险点 1]：如“海外通胀粘性超预期，美联储降息路径推迟”
[风险点 2]：如“国内地产销售修复不及预期，拖累信用扩张”
[风险点 3]：如“地缘政治冲突升级，能源价格剧烈波动”

*免责声明：本报告由 AI 自动生成，基于公

注意事项

周度视角：周报必须基于**本周（通常为周一至周五）**的数据与新闻，侧重总结一周的趋势变化，而非单日的波动。
gildata-aidata 优先：所有国内宏观数据、政策、资金、行情查询优先使用 gildata-aidata 服务，web_s

示例调用

获取宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB
获取政策会议：gildata-aidata PolicyMeetingsList
获取官员讲话：gildata-aidata OfficialSpeechEventList
获取法律法规：gildata-aidata LawsRegulations
获取宏

技能更新日志

2026-05-11 更新：

核心数据源变更：将宏观数据查询改为优先使用 gildata-aidata 服务

Module 3: 宏观数据解读

宏观经济数据解读简报生成技能

概述

本技能用于自动抓取中国核心宏观经济数据，进行预期对比、政策解读和市场影响分析，生成面向投资专业人士的宏观数据解读简报。

执行流程

第一阶段：数据抓取与整理

搜索最新宏观数据 使用 gildata-aidata 查询： 使用 web_search 补充：
- 搜索关键词示例："中国 PMI CPI PPI 最新数据市场预期"、"中国社融 M2 最新预期"
- 优先从国家统计局、人民银行、海关总署等官方渠道或权威财经媒体获取数据
- 重点获取市场预期值（共识预期/中值）
提取核心指标
指标类别核心指标
景气度制造业PMI、非制造业PMI、综合PMI
通胀 CPI同比/环比、PPI同比/环

指标类别	核心指标
景气度	制造业PMI、非制造业PMI、综合PMI
通胀	CPI同比/环比、PPI同比/环

一、核心数据概览

指标	实际值	预期值	前值	偏差方向
制造业PMI
非制造业PMI
CPI同比

二、数据解读与预期偏差分析

2.1 景气度指标

2.2 通胀指标

2.3 金融与信用指标

2.4 实体经济指标

2.5 外贸指标

（PMI数据解读，结合 MacroeconomicAnalysisViewpoints 分析观点...）

三、政策影响分析

3.1 货币政策展望

对央行货币政策的影响分析
降准/降息概率评估
流动性环境展望

3.2 财政政策展望

对财政政策的影响分析
专项债发行节奏
基建投资展望

四、市场影响评估

4.1 股市影响

整体影响：利好/利空/中性
受益板块：[板块 1]、[板块 2]
受损板块：[板块 1]、[板块 2]
风格偏好：成长/价值

4.2 债市影响

利率债：利多/利空
收益率曲线：陡峭化/平坦化
信用

五、核心结论与投资启示

（总结核心观点，给出投资参考建议...）

核心观点

[观点 1]
[观点 2]
[观点 3]

投资启示

[启示 1]
[启示 2]

免责声明：本报告仅供参考，不构成投资建议。

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## 注意事项
- **数据时效性**：优先使用最新发布的月度/季度数据，注明数据所属期（如"2026年3月数据"）
- **预期值来源**：如无法获取精确的市场共识预期，可参考主流券商研报预测或财经媒体汇总的预期区间
- **解读客观性**：数据解读应保持客观中立，避免过度推断，区分事

## 输出要求
- 报告使用标准Markdown格式
- 数据表格保持清晰对齐
- 核心结论应简洁明了，适合快速阅读
- 报告长度控制在1500-2500字为宜，聚焦核心信息

## 示例调用
1. 获取宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB（PMI、CPI、PPI、社融、M2 等）
2. 获取宏观观点：gildata-aidata MacroeconomicAnalysisViewpoints
3. 获取政策信息：gildata-aidata PolicyMeetingsList + OfficialSpeechEv

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：将宏观数据查询改为优先使用 gildata-aidata 服务
- *

## Module 4: 政策跟踪分析

# 宏观政策跟踪与推演分析技能

## 概述
本技能用于自动抓取全球及中国核心政策动态，进行政策意图解读、预期推演和落地效果跟踪，生成面向投资专业人士的政策分析简报。

## 执行流程
### 第一阶段：政策信息抓取
1. **全球主要经济体政策动态**
   **使用 gildata-aidata 查询**：
   **使用 web_search 补充（海外政策）**：
   - 搜索关键词示例："美联储 最新政策 利率决议"、"欧央行 货币政策"、"美债收益率 最新走势"、"海外通胀数据 CPI PCE"、"国际大宗商品 原油 黄金 铜价"
   - 重点关注：美联储利率决议与点阵图、欧央行/日央行/英央行货币政策、美国财政与债务动态、全球主要经济体通胀与就业数据
2. **国内政策动态**
   **使用 gildata-aidata 查询**：
3. **核心宏观舆情**
   **使用 gildata-aidata

## 一、政策动态概览
### 1.1 全球主要经济体政策
（美联储、欧央行、海外通胀与大宗商品动态...）
### 1.2 国内政策动态
（央行货币政策、财政政策、监管新政...）
### 1.3 核心宏观舆情
（经济会议、官员讲话、行业政策导向...）
---

## 二、核心政策深度解读
### 2.1 货币政策解读
（政策意图、工具选择、传导路径、力度评估...）
### 2.2 财政政策解读
（财政发力方向、专项债/减税降费、基建拉动...）
### 2.3 产业与监管政策解读
（行业扶持/规范、监管态度变化、中长期影响...）
---

## 三、政策预期推演
### 3.1 后续货币政策推演
（降准/降息概率、节奏预判、结构性工具展望...）
### 3.2 后续财政政策推演
（财政空间、发力节奏、特别国债/地方债展望...）
### 3.3 产业与监管政策趋势
（政策周期判断、重点行业展望...）
---

## 四、政策落地效果跟踪
### 4.1 前期政策执行情况
（过去1-3个月重大政策落地进度...）
### 4.2 传导堵点分析
（宽货币到宽信用、财政支出效率、企业投资意愿等...）
### 4.3 政策效果数据验证
（信贷、投资、消费、就业等数据对政策的响应...）
---

## 五、大类资产配置影响
### 5.1 债券市场
（利率债、信用债影响及策略建议...）
### 5.2 股票市场
（整体影响、板块受益/受损分析、风格偏好...）
### 5.3 商品与汇率
（大宗商品、人民币汇率影响...）
---

## 六、核心结论与策略建议
（总结核心政策信号、后续推演结论、资产配置建议...）
---
*免责声明：本报告基于公开信息整理分析，仅供参考，不构成投资建议。*

注意事项

政策时效性：优先使用当日或最近一周发布的政策信息，注明政策发布日期
解读客观性：政策解读应基于官方文本和权威渠道，避免主观臆测，区分事实与观点
推演逻辑性：政策推演需建立在经济数据和政策框架基础上，给出概率判断而非确定性结论
**跟

输出要求

报告使用标准Markdown格式
政策引用需注明出处（如"央行2026年4月MLF操作"）
推演结论应给出概率判断（如"降准概率60%"）而非绝对断言
报告长度控制在2000-3000字为宜，聚焦

示例调用

获取政策会议：gildata-aidata PolicyMeetingsList
获取官员讲话：gildata-aidata OfficialSpeechEventList
获取法律法规：gildata-aidata LawsRegulations
获取宏观舆情：gildata-aidata MacroNewslist + Macroec

技能更新日志

2026-05-11 更新：

核心数据源变更：将政策数据查询改为优先使用 gildata-aidata 服务

Module 5: 宏观风险预警

宏观风险预警监控技能

概述

本技能模拟宏观策略研究员的风险监控视角，通过持续跟踪核心宏观经济指标，自动识别数据异动（如大幅低于/高于预期、趋势性拐点），精准预警经济下行、通胀抬头、通缩螺旋及政策转向等关键风险，并输出专业的宏观经济风险预警报告。

执行流程

第一阶段：核心数据抓取与异动识别

核心宏观指标监控
- 工具：gildata-aidata MacroIndustryEDB
- 查询示例：
- 增长类：GDP（季调/同比）、制造业 PMI、服务业 PMI、工业增加值、社零总额、出口金额。
- 通胀类：CPI（整体/核心）、PPI、PCE（美国）、原油价格、铜价。
- 信用/流动性：社融增量/存量增速、M1/M2 增速及剪刀差、信贷结构（中长期/短期）。
- 外部/汇率：中美 10Y 利差、美元指数、人民币汇率（在岸/离岸）、北向资金流向。
异动识别逻辑（预警触发器）

一、核心宏观数据异动监控

指标类别	核心指标	最新值	前值/预期	异动幅度	信号状态
增长	制造业 PMI

二、风险研判与定性

2.1 核心风险点

（明确当前面临的主要风险类型，如：经济失速风险加剧、输入性通胀抬头等）

2.2 风险等级评估

等级：🔴 / 🟠 / 🟡 / 🟢
依据：（结合数据共振情况、政策空间、历史类比进行解释...）

三、传导路径与资产影响

3.1 宏观经济传导

3.2 大类资产定价反应

股市：（盈利预期调整、风险偏好变化、风格切换...）
债市：（避险需求、通胀预期、政策利率引导...）
汇市：（利差驱动、资本流动、央行态度...）
**

四、应对逻辑与策略建议

4.1 宏观应对建议

4.2 投资应对策略

防御策略：（降低仓位、增配红利/短债/黄金...）
结构性机会：（受损较少的板块、受益于风险的板块...）
对冲工具：（期权保护、期现套利、反向 ETF...）

五、后续监控重点

关键数据：（未来 1-2 周需重点跟踪的指标，如非农、CPI、PMI 初值...）
重大事件：（央行会议、重要官员讲话、地缘局势节点...）
预警触发条件：（若出现什么信号，风险等级将升级...）

*免责声明：本报

注意事项

gildata-aidata 优先：所有国内宏观数据、政策、资金、行情查询优先使用 gildata-aidata 服务，web_search 仅用于补充海外政策及高频细节数据。
数据时效性：必须使用最新发布的数据，若数据尚未公布，需注明“待

示例调用

获取宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB
获取政策会议：gildata-aidata PolicyMeetingsList
获取官员讲话：gildata-aidata OfficialSpeechEventList
获取法律法规：gildata-aidata LawsRegulations
获取宏

输出要求

报告使用标准 Markdown 格式
必须包含异动数据表格和风险等级标识
必须给出明确的资产影响方向和应对策略
报告长度控制在 2000-3000 字，聚焦风险识别与应对
语言专业、客观，适合

技能更新日志

2026-05-11 更新：

核心数据源变更：将宏观数据查询改为优先使用 gildata-aidata 服务

Module 6: 海外宏观联动

海外宏观联动分析技能

概述

本技能模拟证券宏观研究员的海外研究视角，自动抓取全球核心宏观数据与政策动态，深入剖析海外经济对中国宏观经济、货币政策及资本市场的多维传导路径，输出专业的海外 - 国内宏观联动分析简报。

执行流程

第一阶段：海外核心数据与政策扫描

美国核心宏观数据
- 工具：gildata-aidata MacroIndustryEDB
- 查询示例：
- 增长：GDP（季调环比/同比）、ISM 制造业/服务业 PMI、零售销售、个人消费支出。
- 通胀：CPI（核心/整体）、PCE 物价指数（美联储核心指标）、PPI。
- 就业：非农就业人数、失业率、平均时薪、初请失业金人数。
海外央行政策与流动性
- 美联储：联邦基金利率目标区间、点阵图预测、缩表/扩表节奏（QT/QE）、官员讲话（鹰派/鸽派倾向）。
- 其他央行

一、海外核心动态概览

1.1 美国宏观数据

（GDP、通胀、就业最新表现及预期差...）

1.2 海外央行政策

（美联储/欧央行决议、点阵图、缩表节奏...）

1.3 全球地缘与贸易

（地缘风险、关税政策、供应链扰动...）

二、海外 - 国内传导逻辑分析

2.1 利率与汇率传导

2.2 贸易与产业链传导

2.3 情绪与资金传导

2.4 通胀输入传导

（中美利差变化、资本流动方向、汇率压力...）（外需强弱、出口结构变化、制造业影响...）（VIX 波动、北向资金流向

三、对国内宏观与资产的影响

3.1 国内政策空间评估

3.2 A 股市场影响

3.3 债券与汇率市场

3.4 商品市场

（货币政策掣肘/空间、汇率维稳手段、财政发力方向...）（外资流向、出口链景气、核心资产估值...）（中美利差、长债收益率

四、情景推演与策略建议

4.1 核心情景推演

情景	概率	特征	对国内影响
软着陆
硬着陆
再通胀

4.2 投资策略

注意事项

gildata-aidata 优先：所有国内宏观数据、政策、资金、行情查询优先使用 gildata-aidata 服务，海外宏观数据同样优先通过其国际宏观数据库（EDB）获取。
数据时效性：优先使用最新发布的海外数据（如非农、CPI 公布当日）

示例调用

获取海外宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB (查询美国 GDP, CPI, PMI, 非农等)
获取国内宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB (查询中国 GDP, CPI, PMI, 出口等)
获取资金流向：gildata-aidata HSGTTradeStats +

输出要求

报告使用标准 Markdown 格式
必须包含四大传导渠道分析（利率汇率、贸易产业链、情绪资金、通胀输入）
必须包含情景推演表格
报告长度控制在 2500-3500 字，聚焦核心传导逻辑与投资策略

技能更新日志

2026-05-11 更新：

核心数据源变更：全面接入 gildata-aidata 服务，包括海外宏观数据查询

Module 7: 大类资产配置

宏观大类资产配置技能

概述

本技能模拟宏观策略研究员的大类资产配置视角，结合最新宏观经济数据、政策预判与市场环境，运用美林时钟或宏观象限分析框架，自动生成股票、债券、商品、外汇及现金等大类资产的配置建议。报告旨在为专业投资机构提供具有逻辑支

执行流程

第一阶段：宏观象限判定与周期定位

核心宏观数据抓取
- 工具：gildata-aidata MacroIndustryEDB
- 查询示例：
- 增长维度：GDP 增速趋势、PMI 荣枯线位置、社融/M2 增速变化。
- 通胀维度：CPI（核心/整体）趋势、PPI 趋势。
- 流动性维度：DR007、SHIBOR、央行公开市场操作净投放。
美林时钟定位
- 复苏期（增长↑ 通胀↓）：企业盈利改善，流动性宽裕。股票 > 债券 > 商品 > 现金。
- 过热期（增长↑ 通胀↑）：央行收紧流动性，抗通胀为主

一、宏观经济周期定位

1.1 核心宏观数据监控

指标类别	指标名称	最新值	趋势	信号
增长	GDP/PMI

二、大类资产分析与建议

2.1 权益资产（股票）

配置评级：[超配 / 标配 / 低配]
核心逻辑：（盈利预期、估值分位、资金流向、政策催化...）
风格建议：（大盘/小盘，成长/价值，红利/科技...）

2.2 固定收益（债券）

三、资产配置组合建议

3.1 建议权重

资产类别	建议权重	评级	备注
股票
债券
商品
现金

四、后续关注重点

关键数据：（未来需跟踪的宏观指标...）
重大事件：（重要会议、央行决议等...）

免责声明：本报告基于公开数据与宏观分析框架生成，仅供参考，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。

text


## 注意事项
- **gildata-aidata 优先**：所有国内宏观数据、资金流向、行情数据优先使用 `gildata-aidata` 服务。
- **逻辑严密**：资产配置建议必须基于宏观数据推导，严禁无依据的主观预测。
- **动态视角**：强调“边际变化”而非绝对水平（如关

## 示例调用
1. 获取宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB (查询 GDP, CPI, PPI, PMI, 社融等)
2. 获取指数行情：gildata-aidata IndexRangeQuotation (查询沪深 300, 国债指数表现)
3. 获取资金流向：gildata-aidata HSGTTradeStats (查询北向资金

## 输出要求
- 报告使用标准 Markdown 格式
- 必须包含美林时钟/宏观象限判定
- 必须给出各大类资产的评级（超配/标配/低配）及建议权重
- 报告长度控制在 2000-3000 字
- 语言专业、客观，适合机构投

## 输出示例（2026-09-21 新增）
**配置建议表的标准结构**
| 资产类别 | 建议权重（示例） | 相对基准 | 主要依据 | 触发调整的信号 |
|---------|----------------|---------|---------|---------------|
| 权益 | 中性 | 持平 | 盈利修复尚待确认 | 盈利增速连续两季上行 |

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：全面接入 `gildata-aidata` 服务。
- **工具映射明

## Module 8: 固收日报

# 固定收益日报生成技能

## 技能概述
本技能面向证券固定收益研究员，自动生成标准化的固定收益市场日报。通过 `gildata-aidata` 专业金融数据服务获取权威数据，覆盖资金面、利率债、信用债、同业存单、地方债、二级资本债、永续债、ABS、央行操作及重要政策舆

## 触发场景
- 用户要求生成固收日报、债市日报、债券日报、利率日报、资金面日报
- 用户询问"今天债市情况"、"资金面如何"、"债券市场复盘"
- 用户需要每日固定收益市场回顾与展望
- 用户要求生成固收晨报、债市早报、固收

## 数据获取流程
### 第一步：获取当前日期
### 第二步：资金面数据
# 获取DR系列利率（银行间质押式回购利率）
# 获取R系列利率（存款类金融机构质押式回购利率）
# 获取SHIBOR利率
# 获取同业拆借利率
### 第三步：国债收益率曲线
# 获取利率债最活跃券

## 报告结构
报告必须严格按照以下模板生成，使用专业、简洁的固收研究员语言风格：
```markdown
# 固定收益市场日报
**报告日期：** YYYY年MM月DD日（周X）
**编制时间：** HH:MM
**报告类型：** 固收日报
---

## 一、核心观点
> 用2-3句话概括当日债市核心特征，包括资金面松紧、利率债走势、市场情绪等。
---

## 二、资金面监测
### 2.1 银行间质押式回购利率
| 品种 | 最新利率(%) | 前值(%) | 变动(BP) |
|------|-------------|---------|----------|
| DR001 | | | |
| DR007 | | | |

## 三、利率债市场
### 3.1 国债收益率曲线
| 期限 | 收益率(%) | 前值(%) | 变动(BP) |
|------|-----------|---------|----------|
| 1Y | | | |
| 3Y | | | |
| 5Y | | | |

## 四、央行操作与流动性
### 4.1 公开市场操作
| 操作类型 | 投放(亿) | 回笼(亿) | 净投放(亿) |
|----------|----------|----------|------------|
| 逆回购 | | | |
| MLF | | | |

## 五、信用债市场
### 5.1 信用利差监测
| 评级 | 3Y利差(BP) | 5Y利差(BP) | 变动(BP) |
|------|------------|------------|----------|
| AAA | | | |
| AA+ | | | |
|

## 六、同业存单市场
### 6.1 NCD发行利率
| 评级 | 1M | 3M | 6M | 1Y |
|------|----|----|----|----|
| AAA | | | | |
### 6.2 同业存单点评
---

## 七、地方政府债市场
### 7.1 地方债一级发行
| 期限 | 发行规模(亿) | 中标利率(%) | 倍数 |
|------|--------------|-------------|------|
| 3年 | | | |
| 5年 | | | |
| 7年 | | |

## 八、二级资本债与永续债
### 8.1 二级资本债
| 品种 | 期限 | 最新收益率(%) | 前值(%) | 变动(BP) |
|------|------|---------------|---------|----------|
| AAA二级资本债 | 3Y | | |

## 九、资产支持证券（ABS）
### 9.1 ABS一级市场发行
| 类型 | 发行规模(亿) | 加权利率(%) | 期限(年) |
|------|--------------|-------------|----------|
| 信贷ABS | | | |
| 企业ABS | |

## 十、重要事件与政策
- [事件1：简述当日重要政策、数据发布、监管动态等]
- [事件2：...]
- [事件3：...]
---

## 十一、市场展望
[基于当日市场表现和政策信号，给出次日/近期债市走势展望，包括：
- 资金面预期
- 利率债方向判断
- 关键关注点（数据发布、政策会议、供给压力等）
- 操作建议]
---

## 十二、风险提示
- 货币政策超预期收紧风险
- 经济数据超预期风险
- 供给冲击风险
- 外部因素扰动风险
- 信用风险事件冲击

数据获取注意事项

数据准确性优先：如果某些数据无法获取，应明确标注"数据待更新"或"暂无数据"，不要编造数据
多源交叉验证：对关键数据（如10年期国债收益率）应从多个工具交叉验证
时效性：优先获取当日最新数据，如无当日数据可使用最近交

数据获取失败处理

如果某项数据查询失败：

尝试更换查询关键词
如仍无法获取，在对应表格中标注"数据待更新"
在点评部分说明数据缺失原因
不影响其他已完成部分的数据展示

输出要求

报告必须使用标准Markdown格式
表格数据对齐，数字保留合理小数位（利率保留2-3位小数，BP取整数）
点评部分应简洁专业，避免冗长叙述
核心观点必须精炼，便于快速阅读
所有数据

高级功能

定时任务支持

执行时间：每个交易日 17:00-18:00（收盘后）
任务描述：自动生成当日固定收益市场日报

自定义模板

精简版：仅保留核心观点、资金面、利率债三部分
详细版：包含全部板块（地方债、二级资本债、永续债、ABS等

技能调用示例

用户输入： "生成今天固收日报" 技能执行：

获取当前日期
使用 gildata-aidata 服务依次查询：
- MacroIndustryEDB 获取资金面利率（DR001/DR007/DR014、R001/R0

Module 9: 固收隔夜简报

固定收益隔夜舆情速览

技能定位

本技能专为证券固定收益研究员设计，用于快速聚合隔夜及最新债券市场相关舆情，生成每日雷点清单和速览报告，帮助研究员在开盘前掌握市场动态、识别信用风险、跟踪政策变化。

触发场景

用户要求生成隔夜固收舆情速览、固收晨报、债市日报
用户询问今日债市有什么风险点、雷点、需要关注的事件
用户要求跟踪债券违约、评级下调、评级展望负面等信用事件

执行流程

第一步：获取当前日期和时间

第二步：多维度信息采集

1. 违约事件跟踪

支持按时间、发行人、类型等多维筛选
获取违约日期、违约类型、涉及金额等核心信息
获取违约日期、行业、企业性质等
识别新增违约主体

2. 评级调整跟踪

获取债项评级上调/下调记录
支持按评级机构、变动方向筛选
获取主体评级上调/下调记录
支持按企业性质、评级机构筛选
获取担保人评级变动记录
获取隐含评级变动，反映市场真实信用预期

3. 央行操作与资金面

获取按日统计的同业存单平均发行利率
支持按期限、主体评级、银行类别筛选
获取各期限最活跃券的收益率及涨跌情况
反映市场资金面

核心观点

[用 2-3 句话概括隔夜债市核心动态，包括最重要的违约/评级事件、央行操作方向、政策信号等]

一、每日雷点清单 ⚠️

本清单按风险等级排序，红色为高风险，橙色为中风险，黄色为关注级

🔴 高风险事件

| 序号 | 事件主体 | 事件类型 | 涉及金额 | 影响评级 | 简要说明 | |------|----------|----------|----------|

二、评级调整跟踪

下调记录

日期	主体名称	原评级	新评级	评级机构	下调原因

三、央行操作与资金面

公开市场操作

操作类型	期限	操作量（亿元）	中标利率	净投放/回笼
逆回购	7D	-

四、宏观政策与监管动态

货币政策

[政策要点 1]
[政策要点 2]

财政与监管政策

[政策要点 1]
[政策要点 2]

债券供给

国债发行计划：[简述]
地方债发行计划：[简述]
信用债净融资：[简述]
本周债券净融资：[X

五、债市行情速览

利率债

品种	最新收益率	前值	变动（BP）
1Y 国债	-	-	-
10Y 国债	-	-	-

六、研究员关注提示

[重点提示 1]：[说明及对债市的影响]
[重点提示 2]：[说明及对债市的影响]
[重点提示 3]：[说明及对债市的影响]

数据来源

gildata-aidata 金融数据服务
网络公开信息（搜索引擎）
央行及监管机构官网

免责声明：本报告基于公开信息整理，仅供参考，不构成投资建议。数据可能存在延迟或误差，请以官方披露为准。

text


## 注意事项
1. **数据真实性**：所有数据必须来源于查询结果，不可编造。如某项数据无法获取，标注"待更新"或"暂无数据"
2. **时效性**：优先使用 24-48 小时内的最新信息，标注信息日期
3. **客观中立**：仅陈述事实，主观判断需在"研究员关注提示"中明确标注为个人

## 输出要求
- 报告生成后直接在对话中显示完整 Markdown 内容
- 无需生成文件，除非用户明确要求保存
- 如用户要求定时生成，可建议创建定时任务
---

## Module 10: 固收周报

# 固定收益周报生成技能

## 技能概述
本技能面向证券固定收益研究员，自动生成标准化的固定收益市场周报。通过 `gildata-aidata` 专业金融数据服务获取权威数据，覆盖一周内的资金面、利率债、信用债、同业存单、地方债、二级资本债、永续债、ABS、央行操作及重

## 数据获取流程
### 第一步：获取当前日期
### 第二步：资金面周度数据
# 获取DR系列利率周度数据
# 获取R系列利率周度数据
# 获取SHIBOR利率周度数据
# 获取同业拆借利率周度数据
### 第三步：国债收益率曲线周度数据
# 获取利率债最活跃券周度收益率

## 数据处理与分析
### 周度变动计算
1. **周度变动**：本周末利率 - 上周末利率（单位：BP）
2. **月度变动**：本周末利率 - 上月末利率（单位：BP）
3. **年初至今变动**：本周末利率 - 上年末利率（单位：BP）
### 期限利差分析
1. **国

## 报告结构
# 固定收益市场周报
**报告周期：** YYYY年MM月DD日 ~ YYYY年MM月DD日
**编制时间：** YYYY年MM月DD日 HH:MM
**报告类型：** 固收周报
---

## 一、核心观点
> 用3-4句话概括本周债市核心特征，包括：
> - 资金面整体松紧程度及周度变化
> - 利率债走势及收益率曲线形态变化
> - 信用债市场表现及利差变化
> - 本周核心驱动逻辑（政策/数据/资金/情绪等）
---

## 二、本周债市全景复盘
### 2.1 大类资产周度表现
| 资产类别 | 指标 | 本周最新 | 上周末 | 周变动(BP/%) | 本月变动 |
|---------|------|----------|--------|--------------|----------|
|

## 三、资金面周度监测
### 3.1 银行间质押式回购利率周度走势
| 品种 | 本周末(%) | 上周末(%) | 周变动(BP) | 本周均值(%) | 波动区间(%) |

## 四、利率债市场周度复盘
### 4.1 国债收益率曲线周度变化
| 期限 | 本周末收益率(%) | 上周末(%) | 周变动(BP) | 本月变动(BP) |

## 五、央行操作与流动性管理
### 5.1 公开市场操作周度汇总
| 操作类型 | 周投放(亿) | 周到期(亿) | 周净投放(亿) | 操作利率(%) |

## 六、信用债市场周度分析
### 6.1 信用利差周度监测
| 评级 | 1Y利差(BP) | 3Y利差(BP) | 5Y利差(BP) | 周变动(BP) |
|------|------------|------------|------------|------------|
|

## 七、同业存单市场周度分析
### 7.1 NCD发行利率周度走势
| 评级 | 1M | 3M | 6M | 9M | 1Y |
|------|----|----|----|----|----|
| AAA | | | | | |
| AA+ | | | | | |
*注：表中数值

## 八、地方政府债周度跟踪
### 8.1 地方债一级发行周度汇总
| 期限 | 本周发行规模(亿) | 本周平均利率(%) | 认购倍数 |
|------|------------------|-----------------|----------|
| 3年 | | | |
|

## 九、银行资本债周度跟踪
### 9.1 二级资本债周度表现
| 品种 | 期限 | 本周末收益率(%) | 上周末(%) | 周变动(BP) | 信用利差(BP) |

## 十、资产支持证券（ABS）周度跟踪
### 10.1 ABS一级市场周度发行
| 类型 | 本周发行规模(亿) | 本周发行只数 | 加权利率(%) |
|------|------------------|--------------|-------------|
| 信贷ABS | | |

## 十一、本周重要事件与政策回顾
### 11.1 宏观数据发布
- **[数据名称]**：[数据值]，[预期值]，[前值] → [解读：超预期/不及预期/符合预期，对债市影响]
- **[数据名称]**：...
### 11.2 政策动态
- **[政策名称]**：[政策要点] → [解读

## 十二、下周展望与策略建议
### 12.1 资金面展望
- 央行公开市场操作到期情况
- 政府债发行计划
- 税期/跨月等季节性因素
- 降准/降息可能性]
### 12.2 利率债展望
- 收益率曲线形态预判
- 关键期限利率波动区间
- 多空逻辑分析]
### 12.3 信用债展

## 十三、风险提示
- **货币政策风险**：央行流动性投放不及预期，资金面超预期收敛
- **经济数据风险**：经济数据超预期回暖，基本面修复超预期
- **供给冲击风险**：政府债集中发行，利率债供给压力骤增
- **信用风险**：信用风险事件发酵，引发市场风险偏好下降
-

## 数据获取注意事项
1. **数据准确性优先**：如果某些数据无法获取，应明确标注"数据待更新"或"暂无数据"，不要编造数据
2. **多源交叉验证**：对关键数据（如10年期国债收益率）应从多个工具交叉验证
3. **时效性**：优先获取本周末（周五或最近交易日）数据，如无当

## 数据获取失败处理
如果某项数据查询失败：
1. 尝试更换查询关键词
2. 如仍无法获取，在对应表格中标注"数据待更新"
3. 在点评部分说明数据缺失原因
4. 不影响其他已完成部分的数据展示

## 输出要求
1. 报告必须使用标准Markdown格式
2. 表格数据对齐，数字保留合理小数位（利率保留2-3位小数，BP取整数）
3. 点评部分应简洁专业，避免冗长叙述
4. 核心观点必须精炼，便于快速阅读
5. 所有数据

## 高级功能
### 定时任务支持
- 执行时间：每周五 18:00-19:00 或周一 09:00-10:00
- 任务描述：自动生成上周固定收益市场周报
### 自定义模板
- 精简版：仅保留核心观点、资金面、利率债、信用债、下周展望五部分

## 技能调用示例
**用户输入：** "生成本周固收周报"
**技能执行：**
1. 获取当前日期，确定报告周期（上周末至本周末）
2. 使用 `gildata-aidata` 服务依次查询：
   - `MacroIndustryEDB` 获取资金面周度利率（DR001/D

## Module 11: 利率市场回顾

# 固定收益研究员资金面&利率复盘简报

## 技能概述
本技能面向证券固定收益研究员，自动化生成资金面与利率复盘简报。通过获取银行间市场核心利率数据、分析利率变动逻辑、结合宏观与政策因素，输出结构化的复盘报告。

## 数据获取流程
### 第一步：获取当前日期
### 第二步：获取资金面核心数据
1. **DR 系列利率**：DR001、DR007、DR014、DR021、DR1M
   - 获取 DR 系列利率的最新数据
   - 支持时间序列查询，可获取日度、周度、月度数据
2.

## 数据处理与分析
### 利率变动计算
1. **日度变动**：当日利率 - 上一交易日利率（单位：BP）
2. **周度变动**：当日利率 - 上周同日利率（单位：BP）
3. **月度变动**：当日利率 - 上月同日利率（单位：BP）
### 期限利差分析
1. **国债

## 报告生成
### 报告结构
按照以下模板生成 Markdown 格式报告：
```markdown
# 资金面&利率复盘简报
**报告日期**：YYYY-MM-DD
**报告类型**：固定收益研究·资金利率日报
---

## 一、核心观点
[用 2-3 句话概括当日资金面与利率市场的核心特征]
---

## 二、资金面概览
### 2.1 DR 系列利率
| 品种 | 最新利率 (%) | 日变动 (BP) | 周变动 (BP) | 月变动 (BP) |
|------|-------------|------------|------------|------------|

## 三、同业存单市场
### 3.1 同业存单利率
| 期限 | 最新利率 (%) | 日变动 (BP) | 周变动 (BP) |
|------|-------------|------------|------------|
| 1M | | | |
| 3M | | | |

## 四、国债收益率曲线
### 4.1 收益率水平
| 期限 | 最新利率 (%) | 日变动 (BP) | 周变动 (BP) | 月变动 (BP) |
|------|-------------|------------|------------|------------|
|

## 五、央行操作与流动性
### 5.1 公开市场操作
| 操作类型 | 投放规模 (亿) | 到期规模 (亿) | 净投放 (亿) | 利率 (%) |

## 六、利率涨跌逻辑
### 6.1 资金面驱动
### 6.2 基本面驱动
### 6.3 政策面驱动
### 6.4 供需面驱动
---
[分析资金面松紧对短端利率的影响]
[分析经济数据、通胀预期对利率的影响]
[分析货币政策预期、监管政策对利率的影响]
[分析债券供给、配

## 七、复盘结论与展望
### 7.1 当日复盘结论
1. [结论一]
2. [结论二]
3. [结论三]
### 7.2 后续展望
**短期（1-2 周）**：[展望]
**中期（1-3 个月）**：[展望]
### 7.3 交易建议
[给出基于复盘结论的交易建议参考]
---

## 八、风险提示
- [风险因素一]
- [风险因素二]
- [风险因素三]

执行指引

数据获取：按照上述流程依次获取各类数据
数据校验：检查数据完整性，对缺失数据进行标注
计算分析：执行利率变动、期限利差等计算
逻辑推演：结合数据与市场信息，分析利率变动逻辑
报告生成：按照

注意事项

利率变动单位统一使用 BP（1BP = 0.01%）
数据缺失时标注"数据暂缺"，不可编造数据
复盘结论需有数据支撑，避免主观臆断
交易建议仅供参考，不构成投资建议
报告生成后直接在对话中显示完整内容，无需发送文件

Module 12: 行业信用风险

产业债财报风控体检

技能概述

本技能面向证券固定收益研究员的产业债投资与风控场景，提供发债主体全方位财务风险筛查能力。通过自动获取企业财务数据、司法风险、评级变动、担保信息等，系统性识别现金流恶化、有息负债压力、担保链传染、诉讼纠纷等负面信号，输出结构化风控

工作流程

第一步：确认分析主体

第二步：获取企业基础信息

第三步：获取财务数据

财务报表数据：
财务分析指标：

第四步：获取司法与负面信息

被执行人信息

失信被执行人

开庭公告

裁判文书

风控报告模板

[企业名称] 产业债财报风控体检报告

报告日期：YYYY-MM-DD 分析主体：[企业全称] 统一社会信用代码：[代码] 所属行业：[行业分类] 企业性质：[央企/地方国企/民企/其他]

一、执行摘要

[用2-3段话概括核心结论，包括整体风险等级、主要风险点、是否建议规避等] 综合风险评级：🟢 低风险 / 🟡 中等风险 / 🟠 较高风险 / 🔴 高风险

二、现金流健康度分析

2.1 经营性现金流

指标	最新报告期	上年同期	变动幅度	风险信号
经营活动现金流净额	[数值]	[数值]

三、有息负债压力分析

3.1 债务规模与结构

指标	最新报告期	上年同期	变动幅度	风险阈值

四、担保链与关联风险分析

4.1 对外担保情况

被担保方	担保金额	担保类型	是否关联方	风险等级

五、司法与信用风险筛查

5.1 司法风险汇总

风险类型	数量	涉案金额	最新时间	风险等级

六、评级变动与舆情监测

6.1 主体与债项评级

评级机构	主体评级	债项评级	评级展望	评级日期	变动方向

七、行业与区域风险

7.1 行业景气度

[简要分析企业所在行业的当前景气度、政策环境、周期性特征]

7.2 区域风险（如适用）

[对于地方国企或区域集中度高的企业，分析所在区域的经济财政状况]

八、综合风险评级与投资建议

8.1 风险评分卡

维度	权重	得分(0-100)	评级
现金流健康度	25%	[得分]	[优/良/中/差]
有息负债压力	25%

免责声明

本报告基于公开数据和信息化工具自动生成，仅供参考，不构成任何投资建议。债券投资存在信用风险、利率风险、流动性风险等，投资者应根据自身风险承受能力独立判断。报告生成日期之后的信息变动可能影响分析结论，建议定期更新复查。

text


## 风险信号判定规则
### 现金流风险信号
| 信号 | 判定条件 | 风险等级 |
|------|---------|---------|
| 经营现金流为负 | 最新报告期经营活动现金流净额 < 0 | 🟠 较高风险 |

## 注意事项
1. **数据时效性**：财务数据以最新可得报告期为准，注意区分年报、中报、季报
2. **非上市公司**：非上市公司财务数据可能不完整，需依赖工商信息和司法信息
3. **集团企业**：对于集团型企业，注意区分母公司与合并口径数据
4. **行业差异**：不同行业的财务

## 输出要求
- 报告必须使用 Markdown 格式
- 所有数据需标注来源和报告期
- 风险信号必须明确标注等级
- 综合风险评级必须给出明确结论
- 报告生成后直接在对话中显示完整内容
---

## Module 13: 债务风险分析

# 城投主体债务排雷分析技能

## 技能概述
本技能面向证券固定收益研究员，提供城投平台（地方政府融资平台）债务风险的自动化排雷分析能力。通过多维度数据交叉验证，识别潜在信用风险，生成结构化风险报告。

## 核心分析维度
### 1. 区域财政实力评估
- 一般公共预算收入及增速
- 政府性基金收入（土地出让金）
- 财政自给率（一般公共预算收入/一般公共预算支出）
- 上级转移支付依赖度
### 2. 债务压力分析
- 地方政府债务余额及债务率（债务余额/综合财力）
- 城

## 执行流程
### 第一步：明确分析对象
- **城投主体名称**（如：XX 市城市建设投资集团）
- **所属区域**（省/市/区县）
- 如用户未指定具体主体，则按区域维度进行整体分析
### 第二步：获取区域财政与债务数据
- 支持多级行政区划（省/市/区县）
- 获取 GDP、一般公共预算收入、政府性基金收入、财政收支、债务余额等核心指标
- 支持时间序列查询，可获取历年数据对比
- 一般公共预算收入（绝对值及同比增速）
- 政府性基金收入（土地出让金占比）
- 一般公共预算支出
- 地方政府债务余额
- GDP 总量及增速
### 第三步：查询城投主体信息
1. **区域城投平台明细数据**：
- 获取城投平台风险评级、债务、财务等明细数据
-

## 一、执行摘要
[200-300字核心结论，包括：区域财政概况、债务压力评估、化债进展、主体信用状况、最终风险判断]

## 二、区域财政实力分析
### 2.1 财政收支概况
| 指标 | 数值 | 同比 |
|------|------|------|
| 一般公共预算收入 | XX 亿元 | XX% |
| 政府性基金收入 | XX 亿元 | XX% |
| 一般公共预算支出 | XX 亿元 |

## 三、债务压力评估
### 3.1 地方政府债务
| 指标 | 数值 | 备注 |
|------|------|------|
| 地方政府债务余额 | XX 亿元 | - |
| 综合财力 | XX 亿元 | - |
| 狭义债务率 | XX% | [安全/关注/预警] |

## 四、化债进度跟踪
### 4.1 特殊再融资债券
[已发行规模、批次、用途]
### 4.2 债务置换与展期
[如有公开信息，描述债务重组进展]
### 4.3 其他化债措施
[资产处置、股权划转、财政注资等]

## 五、主体信用排查
### 5.1 基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 企业全称 | - |
| 成立日期 | - |
| 注册资本 | - |
| 实际控制人 | - |
| 主体评级 | - |
| 评级展望 | - |
### 5.2 司

## 六、存续债券概况
[如有数据，列明存续债券明细、余额、到期分布]

## 七、风险结论与建议
### 7.1 核心风险点
1. [风险点1]
2. [风险点2]
3. [风险点3]
### 7.2 投资建议
### 7.3 后续跟踪要点
1. [跟踪事项1]
2. [跟踪事项2]
---
**免责声明**：本报告基于公开信息整理，数据截至报告生成日。

## 数据处理原则
1. **数据时效性**：优先使用最新可得数据，标注数据截止日期
2. **交叉验证**：同一指标从多个数据源获取时，取最新或最权威来源
3. **缺失处理**：如某项数据无法获取，标注"数据暂缺"，不影响其他维度分析
4. **保守原则**：风险等级判定采

## 注意事项
- 城投债务数据部分为非公开信息，宽口径债务率可能需要估算
- 化债政策变化较快，需关注最新政策动态
- 主体司法信息可能存在滞后，建议定期复查
- 风险等级仅为参考，实际投资决策需结合更多定性分析
---

## Module 14: 转债估值分析

# 转债估值与博弈速评

## 技能概述
本技能面向证券固定收益研究员，提供可转债的快速估值分析与博弈机会挖掘。核心功能包括转股溢价率测算、强赎风险评估、下修博弈分析、套利机会识别，输出标准化Markdown格式速评报告。

## 工作流程
### 第一步：获取转债基础数据与价值分析
- 转债最新价格、涨跌幅
- 转股溢价率、纯债溢价率
- 转股价值、到期收益率
- 转股价、强赎触发价、下修触发价
- 剩余规模、债券评级、到期日
- 波动率指标
### 第二步：获取正股实时行情与估值
- 最新股

## 一、核心估值指标
| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| 转股溢价率 | X.XX% | 低/中/高 |
| 纯债溢价率 | X.XX% | - |
| 转股价值 | XX.XX元 | - |

## 二、强赎风险分析
**强赎触发价：** XX.XX元（转股价的130%）  
**当前正股价/转股价比值：** X.XX
**风险等级：** 🟢低风险 / 🟡中风险 / 🔴高风险
**分析：**
- 正股价格走势判断
- 距离触发条件的差距
- 公司强赎意愿评估

## 三、下修博弈分析
**下修触发价：** XX.XX元（转股价的85%/80%）  
**当前正股价/转股价比值：** X.XX
**下修可能性：** 低/中/高
**关键因素：**
- 剩余期限：X.XX年
- 公司下修历史：有/无
- 大股东持债比例：X.XX%
- 偿债压

## 四、套利机会评估
### 折价套利
- 当前溢价率：X.XX%
- 套利空间：X.XX元/张
- 操作建议：可行/不可行（考虑T+1风险）
### 低溢价博弈
- 溢价率水平：X.XX%
- 正股上涨弹性：高/中/低
- 转债防御性：强/中/弱
### 下修博弈
- 满足下修

## 五、综合评级与操作建议
**转债评级：** A/B/C/D（A最优）
**投资逻辑：**
1. 核心驱动因素
2. 主要风险点
3. 操作建议
**风险提示：**
- 正股下跌风险
- 强赎风险
- 信用风险
- 流动性风险
---
*本报告仅供参考，不构成投资建议。*

工具使用规范

数据查询：优先使用 gildata-aidata 服务获取权威金融数据
- CBBondValueAnalysis：可转债多维度价值分析（核心工具）
- AShareLiveQuote：正股实时行情
- `Stoc

注意事项

条款差异：不同转债的强赎/下修条款可能不同，需以募集说明书为准
交易规则：转股套利需考虑T+1规则及交易成本
信用风险：低评级转债需关注违约风险
流动性：小规模转债可能存在流动性不足问题
免责声明：报告

示例调用

获取转债价值：gildata-aidata CBBondValueAnalysis (查询宁银转债)
获取正股行情：gildata-aidata AShareLiveQuote (查询宁波银行)
获取正股估值：gildata-aidata StockValueAnalysis (查询宁波银行PE/PB)
获取转债公告：gildata-ai

技能更新日志

2026-05-11 更新：

核心数据源变更：全面接入 gildata-aidata 服务，替代原有 `east

Module 15: 行业深度分析

行业深度分析技能

技能定位

本技能面向专业研究员、投资机构、产业分析师，提供全方位行业深度分析。通过调用多个专业金融数据工具和行业数据库，从八大维度系统性地分析行业投资价值、竞争格局和发展趋势，生成机构级行业深度研究报告。

触发场景

"对 XX 行业做深度分析"
"分析 XX 行业"
"XX 行业深度研究"
"研究 XX 行业的投资价值"
"XX 行业全面分析"
"帮我深度研究一下 XX 行业"
"XX 行业投资机

分析框架（八大维度）

一、行业概况

数据获取：

"[行业名称] 行业定义分类发展历程生命周期"
"[行业名称] 行业介绍基本概念产业链宏观环境" 分析要点：

行业定义与分类
- 行业的明确定义
- 行业细分领域

报告输出格式

生成结构化 Markdown 报告，包含以下章节：

markdown

# [行业名称] 深度分析报告

## 执行摘要
[200-300 字，概括行业核心特征、市场空间、竞争格局、发展趋势、投资建议]

## 一、行业概况
### 1.1 行业定义与分类
[行业定义、细分领域、行业分类]
### 1.2 行业发展历程
[发展阶段、重要节点、生命周期判断]
### 1.3 行业特征
[商业模式、盈利模式、周期性]

## 二、市场规模
### 2.1 当前市场规模
[表格：近 3-5 年市场规模及增速]
[分析文字]
### 2.2 市场驱动因素
[需求、供给、政策驱动分析]
### 2.3 未来市场空间
[表格：未来 3-5 年市场预测]
[天花板判断]

## 三、产业链分析
### 3.1 产业链结构
[产业链图谱描述]
### 3.2 价值链分布
[各环节附加值、利润分布]
### 3.3 产业链趋势
[整合、转移、安全等趋势]

## 四、竞争格局
### 4.1 市场集中度
[表格：CR3/CR5 数据及变化]
### 4.2 主要参与者
[表格：主要企业列表及市场份额]
### 4.3 竞争态势
[竞争格局类型、竞争焦点]
### 4.4 企业对比分析
[表格：主要企业财务指标对比]

## 五、行业趋势
### 5.1 技术发展趋势
[技术演进方向]
### 5.2 需求变化趋势
[需求变化分析]
### 5.3 产品/服务趋势
[产品升级方向]
### 5.4 商业模式趋势
[商业模式创新]

## 六、进入壁垒
### 6.1 技术壁垒
[技术门槛分析]
### 6.2 资金壁垒
[资金需求分析]
### 6.3 资质/牌照壁垒
[准入要求分析]
### 6.4 品牌/渠道壁垒
[品牌渠道分析]
### 6.5 综合壁垒评估
[壁垒高低判断]

## 七、风险因素
### 7.1 政策风险
[政策风险分析]
### 7.2 市场风险
[市场风险分析]
### 7.3 技术风险
[技术风险分析]
### 7.4 经营风险
[经营风险分析]
### 7.5 财务风险
[财务风险分析]

## 八、投资机会
### 8.1 细分领域机会
[高成长赛道识别]
### 8.2 投资标的筛选
[表格：推荐标的及理由]
### 8.3 投资时点判断
[周期位置、估值水平]
### 8.4 投资策略建议
[配置建议]

## 九、结论与建议
### 9.1 行业评级
### 9.2 核心逻辑
### 9.3 风险提示
---
**报告生成时间**: [YYYY-MM-DD]
**数据来源**: 行业数据优先来源于 gildata-aidata，其他信息来源于公开渠道
**免责声明**: 本报告仅

## 执行流程
### 步骤 1：确认分析对象
- 从用户输入中提取行业名称
- 明确行业范围和边界
- 如行业名称模糊，与用户确认或自行界定
### 步骤 2：行业数据获取
**行业基本信息**：
**市场规模数据**：
### 步骤 3：产业链与竞争格局分析
**产业链信息**：
**竞争格局**：
### 步骤 4：行业趋势与壁垒分析
### 步骤 5：风险信息获取
### 步骤 6：投资机会分析
**标的筛选**：
### 步骤 7：报告撰写
- 数据标注来源
- 关键数据使用表格呈现
- 分析逻辑清晰
- 结论明确
- 风险提示充分
### 步骤 8：报告交付
**重要**：报告生成后直接在对话中输出完整的 Markdown 报告内容，让用户可以立即

## 注意事项
1. **数据时效性**
   - 优先使用最新数据（2024 年、2025 年、2026 年）
   - 标注数据截止日期
   - 对于预测数据明确说明是预测值
2. **数据交叉验证**
   - 关键行业数据从多个来源验证
   - 发现数据冲突时，以权威机构数据

## 特殊情况处理
### 情况 1：数据获取失败
- 尝试使用替代工具
- 如仍无法获取，在报告中说明"数据暂缺"
- 不编造数据
### 情况 2：行业定义模糊
- 主动与用户确认具体细分领域
- 或自行界定分析范围并在报告中说明
- 建议聚焦到具体细分赛道
### 情况

## 示例调用
1. 提取行业名称：光伏行业
2. 获取行业信息：gildata-aidata IndustryOverview query="光伏行业 行业定义 分类 发展历程"
3. 获取市场规模：gildata-aidata IndustryMarketScale query="光伏行业 市场规模 2024 2025 2026 预测"
4. 获取产业链信息：gildata

## 输出示例（2026-09-21 新增）
**行业分析的标准骨架**
| 章节 | 关键问题 | 常用证据 | 常见误区 |
|------|---------|---------|---------|
| 需求 | 谁在买、为什么现在买 | 下游出货量、渗透率、订单 | 用行业增速代替公司需求 |
| 供给 | 产能怎么变、多久能变 | 产能地图、扩产公告、环评 | 名义产能当成有效产能 |

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：将所有行业数据、市场规模、竞争格局查询改为优先使用 gildata-a

## Module 16: 行业一页纸分析

# 行业一页纸分析技能

## 技能定位
- **深度分析**：八大维度，全面深入，适合深度研究和首次覆盖
- **一页纸分析**：六大核心维度，精炼简洁，适合快速决策和赛道跟踪

## 触发场景
- "XX 行业一页纸"
- "一页纸分析 XX 行业"
- "快速分析 XX 行业"
- "XX 行业速评"
- "XX 行业简单分析"
- "XX 行业核心要点"
- "XX 行业投资亮点"
- "XX 行业

## 分析框架（一页纸六大维度）
### 一、行业概况（基本信息）
**数据获取**：
- 获取行业成分股列表，了解行业覆盖范围
- 查询行业相关宏观经济数据
- "[行业名称] 行业定义 主要产品 应用场景"
**核心信息**：
- 行业定义/分类
- 产业链位置
- 主要产品/服务
-

## 报告输出格式
# [行业名称] 一页纸分析
| 基本信息 | |
|----------|------|
| 行业分类 | [分类] |
| 产业链位置 | [上游/中游/下游] |
| 主要产品 | [产品/服务] |
| 下游应用 | [应用领域] |
---

## 📈 市场规模与增速
| 指标 | 2023 | 2024 | 2025E | 增速 |
|------|------|------|-------|------|
| 市场规模（亿元） | X | X | X | X% |
| 同比增速（%） | X | X | X | — |

## 🏆 竞争格局
| 指标 | 数值 | 判断 |
|------|------|------|
| CR3 | X% | 集中/分散 |
| CR5 | X% | 集中/分散 |
| 龙头企业 | [企业 1]、[企业 2]、[企业 3] | |

## 🚀 行业趋势
1. **[趋势 1 标题]**：[简要描述]
2. **[趋势 2 标题]**：[简要描述]
3. **[趋势 3 标题]**：[简要描述]
---

## 💡 投资机会
**核心逻辑**：
1. [投资逻辑 1]
2. [投资逻辑 2]
**重点细分**：[细分赛道 1]、[细分赛道 2]
**估值水平**：[行业 PE/PB 及历史分位]
**近期催化剂**：[催化剂 1]、[催化剂 2]
---

## ⚠️ 主要风险
1. [风险 1]
2. [风险 2]
3. [风险 3]
---

## 📌 投资结论
**整体判断**：[看好/中性/谨慎]
**核心观点**：[1-2 句话概括核心观点]
**建议关注**：[关注时点/催化剂]
---
*报告生成时间：YYYY-MM-DD | 数据来源：Gildata-AIData、公开资料 | 仅供参考，不构成投资建议*

## 执行流程
### 步骤 1：确认分析对象
- 从用户输入中提取行业名称
- 明确行业定义和范围
- 获取行业分类信息
### 步骤 2：获取行业估值与行情数据
### 步骤 3：获取市场规模数据
### 步骤 4：获取竞争格局数据
### 步骤 5：获取行业趋势信息
### 步骤 6：获取投资机会信息
### 步骤 7：获取风险信息
### 步骤 8：撰写一页纸报告
- 严格控制篇幅在一页纸内（约 800-1200 字）
- 关键数据使用表格呈现
- 语言精炼，直击核心
- 结论明确
### 步骤 9：报告交付
**重要**：报告生成后直接在对话中输出完整的 Markdown 报告内容。
**执行方式**：
**注意**：
- **不需要发送文件**，只

## 注意事项
1. **篇幅控制**
   - 严格控制在"一页纸"篇幅内
   - 避免冗长描述，每点 1-2 句话
   - 优先使用表格呈现数据
2. **数据时效性**
   - 使用最新可得的行业数据
   - 标注数据截止日期或预测年份
   - 区分历史数据和预测数据
3

## 特殊情况处理
### 情况 1：数据获取失败
- 尝试使用替代数据源
- 如仍无法获取，标注"数据暂缺"
- 不编造数据
### 情况 2：行业范围模糊
- 如用户只说"新能源行业"（范围太宽）
- 主动询问具体细分行业（如光伏、风电、锂电等）
- 或选择一个主流细分领域

## 示例调用
1. 提取行业名称：光伏行业
2. 获取行业估值：gildata-aidata IndustryValuation
3. 获取市场规模：gildata-aidata MacroIndustryEDB + web_search
4. 获取竞争格局：gildata-aidata IndustryConstituentStocks + SectorRank
5. 获取

## 与行业深度分析技能对比
| 维度 | industry-one-page-analysis | industry-deep-analysis |
|------|---------------------------|----------------------|

## 四个分析技能对比总览
| 技能 | 分析对象 | 定位 | 篇幅 | 场景 |
|------|---------|------|------|------|

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：将所有行业数据、市场规模、竞争格局查询改为优先使用 gildata-a

## Module 17: 行业配置推荐

# 行业比较与配置推荐 (Sector Allocation & Comparison)

## 概述
本技能辅助证券策略研究员进行**行业轮动分析**与**资产配置决策**。通过 gildata-aidata 专业金融数据服务自动化采集行业核心数据，运用多维比较框架（景气、估值、资金、政策），量化评估各行业投资价值，输出标准化的

## 核心分析框架 (4D 模型)
### 1. 景气维度 (Fundamentals / Momentum) - 40% 权重
* **盈利预测**: 分析师盈利预测上调比例（EPS 上调家数/总家数）。
* **业绩增速**: 营收/净利润同比增速、环比改善情况。

## 执行流程
1. **数据采集**:
   * 使用 `gildata-aidata` 的 `SectorRank` 获取最新申万一级行业涨跌幅排序
   * 使用 `IndustryValuation` 获取各行业 PE、PB 及历史分位数
   * 使用 `SectorFundFlowRank` 获取行业资金流向排序
   * 使用 `IndustryFinancialAnalysis` 获取行业盈利能力和成长能力指标
   * 使用 `IndustryCapitalFlow` 获取近期资金流向趋势
   * 使用 `ResearchReport` 或 `IndustryAnalysisViewpoints` 获取行业研报观点
2. **多维打分与排序

## 报告模板 (Markdown)
```markdown
# 📊 行业比较与配置建议 | [日期/周期]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **数据截止**: [具体日期]
> **核心观点**: [一句话总结当前行业配置主线，如"攻守兼备，聚焦盈利确定性高的红利资产与景气反转的半导体"]
> **市场风格预判**: [大盘/小盘，成长/价值，当前处于什么阶段]
---

## 一、 行业配置排序 (Allocation Ranking)
| 评级 | 行业名称 | 核心驱动因子 | 景气趋势 | 估值分位 | 资金动向 |
|------|----------|--------------|----------|----------|----------|

## 二、 重点行业配置逻辑 (Deep Dive)
### 1. 🟢 推荐超配：[行业 A]
* **景气逻辑**: [详细描述基本面改善，如"下游需求回暖，产品价格连续 3 周上涨，分析师一致预期上调 10%"]
* **估值逻辑**: [详细描述估值优势，如"当前 PE 仅 15 倍，处于近 5 年 20

## 三、 风险提示与回避板块 (Risk & Avoid)
* 🔴 **建议回避**: [行业 D]
  * **逻辑**: [如"产能过剩导致价格战，业绩下行周期未结束，且外资持续减持"]
* ⚠️ **潜在风险**:
  * [宏观风险，如"美债收益率上行压制成长股估值"]

## 注意事项
* **数据源唯一性**: 所有行业相关数据必须通过 `gildata-aidata` 服务获取，确保数据权威性和一致性
* **数据时效性**: 确保引用的估值、资金数据为最新可得数据（注明截止日期）
* **逻辑自洽**: 景气、估值、资金三者之间需逻辑自洽，例如高景

## Module 18: 公司深度分析

# 上市公司深度分析技能

## 技能定位
**核心优势**：
- ✅ **gildata-aidata 专业数据源**：所有财务数据、估值数据、一致预期优先通过 gildata-aidata 服务获取
- ✅ **分析框架系统**：覆盖财务、业务、行业、估值、风险、管理

## 触发场景
| 用户表述 | 触发类型 |
|----------|----------|
| "分析 XX 公司" | 定向分析 |
| "对 XX 公司做深度研究" | 定向分析 |

## 执行流程
### Step 1：获取公司核心数据
**1.1 提取公司名称/股票代码**
- 公司全称/简称（如"五粮液"、"茅台"）
- 股票代码（如"000858"、"600519"）
**1.2 通过 gildata-aidata 获取核心数据**
**核心原则：所有财务数据、估值数据、一致预期、机构评级优先通过 gildata-aidata 服务获取。**
| 数据类别 | gildata-aidata 工具 | query 参数示例 |
|---------|-------------------|---------------|

## 报告结构模板
```markdown
# 📊 {公司名称} 深度分析报告
**分析日期**：YYYY 年 MM 月 DD 日  
**股票代码**：{代码}.SH/.SZ/.HK  
**所属行业**：{行业分类}  
**报告类型**：公司深度研究
---

## 一、核心观点
### 1.1 投资逻辑
[提炼 2-3 条核心投资逻辑，简明扼要]
### 1.2 关键假设
[列出支撑投资逻辑的核心假设]
### 1.3 主要风险
[列出 3-5 个核心风险点]
---

## 二、公司概况
### 2.1 基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 公司全称 | [全称] |
| 股票代码 | [代码] |
| 上市时间 | [年份] |
| 法定代表人 | [姓名] |
| 总部地点 | [城市] |

## 三、财务分析
### 3.1 核心财务数据
| 财务指标 | 2023 年 | 2024 年 | 2025 年 | 2026Q1 |
|----------|--------|--------|--------|--------|
| 营业收入（亿元） | | | | |

## 四、业务与行业分析
### 4.1 业务结构
| 业务板块 | 营收占比 | 毛利率 | 增速 | 核心产品/服务 |
|----------|----------|--------|------|---------------|
| [业务 1] | % | % | % |

## 五、估值与一致预期
### 5.1 估值水平
| 估值指标 | 当前值 | 历史中位数 | 同业中位数 | 评价 |
|----------|--------|------------|------------|------|

## 六、风险分析
### 6.1 财务风险
1. [风险描述]：[影响程度及应对]
2. [风险描述]：[影响程度及应对]
### 6.2 经营风险
1. [风险描述]：[影响程度及应对]
2. [风险描述]：[影响程度及应对]
### 6.3 行业与政策风险
1. [风险描

## 七、管理层与公司治理
### 7.1 核心管理层
### 7.2 股权结构
### 7.3 激励机制
### 7.4 ESG 表现（如适用）
---
[介绍董事长、总经理等核心管理层背景、任职时间、战略眼光]
[描述实际控制人、前十大股东、股权集中度]
[描述股权激励、员工持股计

## 八、投资建议与结论
### 8.1 核心结论
### 8.2 投资评级
- **评级**：[买入/增持/中性/减持/卖出]
- **目标价**：[元]（如适用）
- **投资周期**：[6-12 个月/1-3 年]
### 8.3 催化剂与风险点
**催化剂**：
1. [催化

## 特殊场景处理
### 场景一：用户未提供公司名称
1. 主动询问用户需要分析哪家上市公司
2. 可提供近期热门公司或用户持仓公司供参考
### 场景二：公司信息较少（次新股/小市值）
1. 在报告中标注"信息有限"
2. 重点依赖招股书和最新财报
3. 增加"信息获取建议

## 工具使用说明
| 工具 | 用途 | 调用示例 |
|------|------|----------|

## 质量检查清单
- [ ] 公司基本信息准确（名称、代码、行业）
- [ ] 财务数据标注报告期和来源（优先 gildata-aidata）
- [ ] 数据口径一致（TTM/年报/季报）
- [ ] 估值数据为最新值
- [ ] 一致预期覆盖未来 2-3 年
- [ ]

## 注意事项
1. **数据准确性**：财务数据需标注来源和报告期，优先使用 gildata-aidata 获取
2. **客观中立**：分析应基于事实，避免主观臆断
3. **信息时效**：优先使用最新公开信息（最近 12 个月）
4. **逻辑严密**：投资逻辑需有数据支撑，避免空

## 输出示例（2026-09-21 新增）
**公司分析的关键问题清单**
| 维度 | 关键问题 | 证据来源 | 红旗信号 |
|------|---------|---------|---------|
| 生意 | 靠什么赚钱、赚的是谁的钱 | 年报分部数据 | 收入高度依赖单一客户 |
| 壁垒 | 客户为什么不换供应商 | 认证周期、专利、合同期限 | 认证周期短、替代易得 |
| 增长 |

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：将所有财务数据、估值数据、一致预期查询改为优先使用 gildata-a

## Module 19: 公司一页纸分析

# 上市公司一页纸分析技能

## 技能定位
**核心优势**：
- ✅ **gildata-aidata 专业数据源**：所有财务数据、估值数据优先通过 gildata-aidata 服务获取
- ✅ **精炼高效**：五大核心维度，一页纸篇幅，直击投资要点
- ✅ **

## 触发场景
- "XX 公司一页纸"
- "一页纸分析 XX 公司"
- "快速分析 XX 公司"
- "XX 公司速评"
- "XX 公司简单分析"
- "XX 公司核心要点"
- "XX 公司投资亮点"
- "XX 公司

## 分析框架（一页纸五大维度）
### 一、公司画像（基本信息）
**数据获取**：
- "[公司名称] 公司简介 股票代码 所属行业"
- "[公司名称]" 获取企业基本信息
**核心信息**：
- 公司全称、股票代码
- 所属行业/板块
- 市值、股价
- 实控人/大股东

## 报告输出格式
# [公司名称] 一页纸分析
| 基本信息 | |
|----------|------|
| 股票代码 | [代码] |
| 所属行业 | [行业] |
| 当前市值 | [市值] |
| 当前股价 | [股价] |
| 实控人 | [实控人] |
---

## 📊 核心财务指标
| 指标 | 2022 | 2023 | 2024 | 趋势 |
|------|------|------|------|------|
| 营收（亿元） | X | X | X | ↑/↓ |

## 🎯 业务亮点
1. **[亮点 1 标题]**：[简要描述]
2. **[亮点 2 标题]**：[简要描述]
3. **[亮点 3 标题]**：[简要描述]
---

## 💰 估值水平
| 估值指标 | 当前值 | 历史分位 | 行业平均 | 判断 |
|----------|--------|----------|----------|------|
| PE（TTM） | X | X% | X | 低估/合理/高估 |

## ⚠️ 主要风险
1. [风险 1]
2. [风险 2]
3. [风险 3]
---

## 📌 投资结论
**核心逻辑**：[1-2 句话概括核心投资逻辑]
**建议关注**：[关注时点/催化剂]
---
*报告生成时间：YYYY-MM-DD | 数据来源：财务/估值数据优先来源于 gildata-aidata，其他信息来源于公开渠道 | 仅供参考，不构成投资建

## 执行流程
### 步骤 1：确认分析对象
- 从用户输入中提取公司名称
- 使用 `web_search` 搜索确认公司全称和股票代码
- 获取所属行业、市值等基础信息
### 步骤 2：获取核心财务数据
### 步骤 3：获取估值数据
### 步骤 4：获取业务信息
### 步骤 5：获取风险信息
### 步骤 6：撰写一页纸报告
- 严格控制篇幅在一页纸内（约 800-1200 字）
- 关键数据使用表格呈现
- 语言精炼，直击核心
- 结论明确
### 步骤 7：报告交付
**重要**：报告生成后直接在对话中输出完整的 Markdown 报告内容。
**执行方式**：
**注意**：
- **不需要发送文件**，只需在对话中直接显示
- 报告应简洁

## 注意事项
1. **篇幅控制**
   - 严格控制在"一页纸"篇幅内
   - 避免冗长描述，每点 1-2 句话
   - 优先使用表格呈现数据
2. **数据时效性**
   - 使用最新可得的财务数据
   - 标注数据截止日期
   - 估值数据使用最新行情
3. **聚焦

## 特殊情况处理
### 情况 1：数据获取失败
- 尝试使用替代数据源
- 如仍无法获取，标注"数据暂缺"
- 不编造数据
### 情况 2：非上市公司
- 说明数据局限性
- 使用 asset-service 获取基础工商信息
- 调整报告格式，弱化财务和估值部分
###

## 示例调用
1. 提取公司名称：贵州茅台
2. 搜索确认：web_search query="贵州茅台 公司简介 股票代码 行业"
3. 获取财务数据：gildata-aidata FinancialStatement query="贵州茅台 2022 2023 2024 年报 利润表"
4. 获取财务指标：gildata-aidata FinancialAnalysis

## 与深度分析技能对比
| 维度 | company-one-page-analysis | company-deep-analysis |
|------|--------------------------|----------------------|
| **篇幅** |

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：将所有财务数据、估值数据查询改为优先使用 gildata-aidata

## Module 20: 公告解读

# 重大公告解读技能

## 技能定位
**核心优势**：
- ✅ **gildata-aidata 专业数据源**：所有财务数据、估值数据、一致预期优先通过 gildata-aidata 服务获取
- ✅ **分析框架专业**：采用券商研报标准点评框架，注重边际变化

## 触发场景
| 场景类型 | 典型表述 |
|----------|----------|
| 公告解读 | "帮我解读一下 XX 公司的公告"、"这个公告什么意思"、"分析一下这个公告" |

## 工作流程
### Step 1：评估输入信息
**首先向用户确认以下信息：**
1. **公告来源**：用户是否提供了公告原文文件（PDF/文本）、公告链接，或仅提供了公司名称和公告类型？
2. **公司信息**：公司名称和股票代码（如用户未提供，需询问）
3. **

## 报告结构（Markdown 格式）
### 1. 主标题
### 2. 编制日期
### 3. 核心公告概览（多公告场景）
- 使用表格展示多个公告的对比
- 列：公告类型 | 披露日期 | 核心内容 | 关键数据
- 适用于同时解读多个关联公告的场景
### 4. 各公告专项解读（按公告类型

## 格式规范
### 标题层级
- **主标题**：使用 `#` 一级标题
- **一级标题**：使用 `##` 二级标题（如"一、核心公告概览"）
- **二级标题**：使用 `###` 三级标题（如"2.1 主要财务数据"）
### 表格
- 使用 Markdown

## 专项分析模板
### 模板一：定期报告（年报/半年报/季报）
**核心分析维度：**
| 维度 | 分析要点 |
|------|----------|
| 收入端 | 总营收增速（同比/环比）、分业务收入拆解、分地区收入结构、新业务占比变化 |

## 分析质量要求
1. **数据驱动**：所有结论必须有公告中的具体数据支撑，避免空泛描述
2. **边际思维**：重点分析"变化了什么"而非"是什么"
3. **预期对比**：务必将公告信息与市场一致预期进行对比
4. **正反兼顾**：既分析利好因素也指出风险隐患，保持客

## 工具使用指引
| 工具 | 用途 |
|------|------|

## 注意事项
1. 若用户未提供公告原文，提示用户上传或提供链接
2. 专业术语首次出现时简要解释
3. 报告末尾必须添加免责声明
4. 解读日期使用当前日期
5. **数据来源优先级：gildata-aidata > 公司公告 > 券商研报 > 财经新闻**
6. 多公告场景下，使用

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：将所有财务数据、估值数据、一致预期查询改为优先使用 gildata-a

## Module 21: 业绩点评生成

# 上市公司财报业绩点评报告生成技能

## 技能概述
**核心优势**：
- ✅ **gildata-aidata 专业数据源**：所有财务数据优先通过 gildata-aidata 服务获取，确保数据权威准确
- ✅ **数据全面**：覆盖营收、利润、毛利率、现金流、ROE 等核

## 触发场景
- "XX 公司业绩点评"、"XX 公司财报分析"、"XX 公司业绩分析"
- "分析 XX 公司财报"、"点评 XX 公司业绩"、"生成财报点评报告"
- "XX 公司年报点评"、"XX 公司季报点评"、"XX

## 工作流程
### 第一步：识别公司与报告期
1. **从用户输入提取公司信息**：
   - 公司名称（如"五粮液"、"贵州茅台"）
   - 股票代码（如有提供，如"000858"、"600519"）
   - 报告期（如"2024 年报"、"2025 一季报"，如

## 输出模板
```markdown
# [公司名称] ([股票代码]) [财报类型] 业绩点评报告
**报告期**：[YYYY 年 QX/半年报/年报]  
**发布日期**：[财报发布日期]  
**所属行业**：[行业分类]  
**分析日期**：[YYYY-MM-DD]
---

## 一、业绩概览
### 核心指标速览
| 指标 | 本期 | 上年同期 | 同比变化 | 环比变化 |
|------|------|---------|---------|---------|
| 营业收入（亿元） | XX | XX | XX% | XX% |

## 二、核心指标分析
### 1. 收入端分析
### 2. 利润端分析
### 3. 现金流分析
### 4. 资产负债分析
---
[分析营收增长驱动因素，包括销量、价格、结构变化等]
[分析利润变化原因，包括毛利率、费用率、非经常性损益等]
[分析经营性现金流状况，与净利润

## 三、业务板块拆解
| 业务板块 | 收入（亿元） | 同比 | 毛利率 | 毛利率变动 |
|---------|------------|------|--------|-----------|
| [业务 A] | XX | XX% | XX% | XXpct |

## 四、盈利质量评估
### 盈利真实性
| 指标 | 本期 | 上期 | 变化 | 评价 |
|------|------|------|------|------|
| 扣非净利润占比 | XX% | XX% | XXpct | [优/良/中/差] |

## 五、经营亮点
1. **[亮点主题]**
   [具体描述 + 数据支撑]
2. **[亮点主题]**
   [具体描述 + 数据支撑]
3. **[亮点主题]**
   [具体描述 + 数据支撑]
[继续添加...]
---

## 六、风险关注
### 高风险
1. [风险描述] — [影响分析]
### 中风险
1. [风险描述] — [影响分析]
2. [风险描述] — [影响分析]
### 低风险
1. [风险描述] — [影响分析]
---

## 七、投资观点参考
### 正面因素
- [因素 1]
- [因素 2]
- [因素 3]
### 负面因素
- [因素 1]
- [因素 2]
- [因素 3]
### 后续关注点
1. [关注点 1]
2. [关注点 2]
3. [关注点 3]
### 估值参考

## 八、业绩说明会要点（如有）
- **管理层指引**：[下年度/下季度经营目标]
- **资本开支计划**：[投资方向及金额]
- **分红方案**：[分红比例及股息率]
- **其他重要信息**：[并购、回购、股权激励等]
---
**免责声明**：本点评报告基于公开财报整理分析，仅供

## 特殊场景处理
### 场景 1：gildata-aidata 部分数据无法获取
- 在对应章节标注"未披露"或"数据暂无"
- 可通过 `web_search` 补充查询公开财务数据
- 在文档末尾说明数据来源和局限性
### 场景 2：不同财报类型适配
- **年报**

## 输出后处理
**重要**：报告生成后直接在对话中输出完整的 Markdown 报告内容，让用户可以立即阅读。
**执行方式**：
- 直接将完整的 Markdown 报告内容在对话中输出（使用 Markdown 格式渲染）
- **不需要保存文件**
- **不需要发送

## 使用示例
### 示例 1：基础业绩点评（无 PDF）
**用户输入**："五粮液业绩点评"
**技能执行**：
1. 识别公司：五粮液（000858.SZ）
2. 确定报告期：最新报告期（2024 年年报）
3. **使用 gildata-aidata 获取数据**

## 注意事项
1. **gildata-aidata 优先**：所有财务数据必须优先通过 gildata-aidata 服务获取，不得臆造或估算
2. **数据准确性**：如 gildata-aidata 无法获取某项数据，可辅以 web_search 查询权威来源（公司公告、东方财富

## 工具使用说明
1. **finx gildata-aidata**：**核心数据源**，获取财务报表、财务分析指标、主营构成、一致预期、估值等数据
2. **web_search**：补充查询，用于 gildata-aidata 无法覆盖的舆情、新闻、业绩说明会详情等
3

## Module 22: 机构调研大纲

# 机构调研大纲生成技能

## 技能定位
**核心优势**：
- ✅ **gildata-aidata 专业数据源**：所有财务数据、估值数据、一致预期优先通过 gildata-aidata 服务获取
- ✅ **分析框架系统**：覆盖基本面、同业对比、历史问题、核心问

## 触发场景
| 用户表述 | 触发类型 |
|----------|----------|
| "生成 XX 公司调研大纲" | 定向生成 |
| "准备去 XX 公司调研" | 定向生成 |

## 执行流程
### Step 1：获取公司基本信息
**1.1 提取公司名称/股票代码**
- 公司全称/简称（如"五粮液"、"茅台"）
- 股票代码（如"000858"、"600519"）
**1.2 通过 gildata-aidata 获取财务与估值数据**
**核心原则：所有财务数据、估值数据、一致预期优先通过 gildata-aidata 服务获取。**
| 数据类别 | gildata-aidata 工具 | query 参数示例 |
|---------|-------------------|---------------|

## 报告结构模板
```markdown
# 📋 {公司名称} 机构调研大纲
**调研类型**：首次调研  
**准备时间**：标准版（1-2 小时）  
**生成日期**：YYYY 年 MM 月 DD 日
---

## 一、公司基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 公司全称 | [全称] |
| 股票代码 | [代码].SH/.SZ/.HK |
| 上市交易所 | [交易所] |
| 成立时间 | [年份] |
| 上市时间 | [年份] |

## 二、基本面分析
### 2.1 财务概况
| 财务指标 | 2023 年 | 2024 年 | 2025 年 | 2026Q1 |
|----------|--------|--------|--------|--------|
| 营业收入（亿元） | | | | |
|

## 三、同业对比分析
### 3.1 可比公司选择
| 公司名称 | 股票代码 | 市值（亿元） | 选择理由 |
|----------|----------|--------------|----------|
| [公司 A] | | | |
| [公司 B] | | |

## 四、历史调研问题回顾
### 4.1 近期调研记录
| 调研日期 | 调研形式 | 参与机构数量 | 来源 |
|----------|----------|--------------|------|
| [日期] | 现场调研/电话会议 | [数量] | [公告/网站] |

## 五、核心调研问题清单（10 问）
### 5.1 战略规划类（2-3 问）
**问题 1**：[问题标题]
- **问题背景**：[背景说明]
- **核心问题**：[具体问题表述]
- **追问方向**：[可能的追问点]
**问题 2**：[问题标题]
- **问题背景**：[背景说明]

## 六、调研准备清单
### 6.1 资料准备
- [ ] 公司年报/季报（最近 3 年 + 最新一期）
- [ ] 招股说明书（如为次新股）
- [ ] 近期投资者关系活动记录表
- [ ] 券商研报（最近 3 个月）
- [ ] 同业公司财报
- [ ] 行业研究报告
- [

## 七、风险提示
1. **信息时效性**：本大纲基于公开信息生成，部分数据可能存在滞后，建议调研前更新最新数据
2. **行业差异**：本大纲为通用模板，特定行业（如银行、保险、地产）需补充行业特有指标
3. **调研礼仪**：避免询问未公开的重大敏感信息，遵守信息披露相关

## 八、调研后跟进事项
1. **整理调研纪要**：24 小时内完成调研记录整理
2. **更新盈利预测**：根据调研信息调整财务模型
3. **撰写点评报告**：形成书面调研总结
4. **投资决策建议**：给出买入/持有/卖出建议及理由
5. **持续跟踪**：建立跟踪清单，定

## 特殊场景处理
### 场景一：用户未提供公司名称
1. 主动询问用户需要调研哪家上市公司
2. 可提供近期热门调研公司供参考
### 场景二：公司信息较少（次新股/小市值）
1. 在报告中标注"信息有限"
2. 重点依赖招股书和最新财报
3. 增加"信息获取建议"板块
4

## 工具使用说明
| 工具 | 用途 | 调用示例 |
|------|------|----------|

## 质量检查清单
- [ ] 公司基本信息准确（名称、代码、行业）
- [ ] 财务数据标注报告期和来源（优先 gildata-aidata）
- [ ] 同业公司选择合理（同一细分行业）
- [ ] 对比数据口径一致（TTM/年报/季报）
- [ ] 调研问题具有针对性（非

## 注意事项
1. **数据准确性**：财务数据需标注来源和报告期，优先使用 gildata-aidata 获取
2. **客观中立**：分析应基于事实，避免主观臆断
3. **信息时效**：优先使用最新公开信息（最近 12 个月）
4. **合规提示**：提醒用户遵守调研相关规定，不

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：将所有财务数据、估值数据、一致预期查询改为优先使用 gildata-a

## Module 23: 全球财经简报

# 全球财经要闻简报技能

## 技能定位
**核心特点**：
- 自动捕获最新财经资讯（24-72 小时内）
- 智能筛选高影响力事件
- 结构化分类汇总
- 简洁易懂的简报格式
---

## 触发场景
| 用户表述 | 触发类型 |
|----------|----------|
| "今天有什么财经热点" | 主动捕获 |
| "全球财经要闻汇总" | 定向搜索 |
| "财经新闻总结" | 主动捕获 |
|

## 执行流程
### Step 1：确定搜索范围和时间
**1.1 获取当前日期**
**1.2 确定搜索关键词**
- 用户指定行业/主题 → 使用指定关键词
- 用户未指定 → 使用"今日财经热点 宏观 市场"等通用关键词
**1.3 确定时间范围**
- 默认搜索最近 24-72 小时内的新闻
- 用户指定时间 → 按用户要求调整
---
### Step 2：使用 gildata-aidata 服务查询数据
**核心原则**：优先使用 `gildata-aidata` 服务中的专业金融数据工具，确保数据的权威性、结构化和时效性。
**2.1 舆情与新闻检索**
| 数据维度 | 推荐工具 | 查询示例 (query 参数) |

## 🔴 核心头条（S 级事件）
[1-3 条最重要新闻，每条包含标题 + 一句话摘要 + 影响分析]
---

## 📈 市场表现概览
| 市场/指数 | 最新值 | 涨跌幅 | 核心驱动 |
|-----------|--------|--------|----------|
| 上证指数 | XXXX | +X.XX% | [驱动因素] |

## 🏛️ 宏观与政策
[宏观事件分类汇总，每条包含：事件简述 + 影响分析]
---

## 🏢 行业动态
### 利好行业
| 行业 | 驱动事件 | 影响逻辑 |
|------|----------|----------|
| [行业] | [事件] | [逻辑] |
### 承压行业
| 行业 | 驱动事件 | 影响逻辑 |

## 💼 重点公司新闻
| 公司 | 事件类型 | 事件简述 | 市场反应 |
|------|----------|----------|----------|
| [公司] | [类型] | [简述] | [反应] |
---

## 💡 投资机会提示
| 主题/板块 | 逻辑 | 关注标的 | 风险等级 |
|-----------|------|----------|----------|
| [主题] | [逻辑] | [标的] | 高/中/低 |
---

## ⚠️ 风险提示
1. [主要风险点 1]
2. [主要风险点 2]
3. [主要风险点 3]
---

## 📅 近期关注
| 时间 | 事件 | 潜在影响 |
|------|------|----------|
| [日期] | [事件] | [影响] |
---
> **数据来源**：Gildata-aidata 金融数据服务、权威财经媒体  
> **更新时间**：YYY

## 工具使用说明
| 工具 | 用途 | 调用示例 |
|------|------|----------|
| `finx time` | 获取当前日期时间 | `finx time` |
| `gildata-aidata NewsInfoList` | 全网舆情检索 |

## 质量检查清单
- [ ] 新闻时效性符合要求（24-72 小时）
- [ ] 核心头条筛选准确（S 级事件判断合理）
- [ ] 分类逻辑清晰（宏观/市场/行业/公司）
- [ ] 行情数据标注来源和时效
- [ ] 影响分析有逻辑支撑
- [ ] 风险提示充分
- [

## 注意事项
1. **数据时效性**：行情数据需标注具体时间，避免误导用户
2. **客观中立**：分析应基于事实，避免主观臆断和情绪化表达
3. **风险充分**：必须提示主要风险点，尤其是重大不确定性事件
4. **免责声明**：每份报告必须包含免责声明

## Module 24: 政策快评

# 证券策略研究员政策/事件快评 (Policy & Event Flash Briefing)

## 概述
1.  **定性**：是什么性质的政策/事件？（货币、财政、监管、产业？）
2.  **定量/预期**：力度如何？是否超预期？（符合预期=利好兑现，超预期=新主线）
3.  **传导**：利好谁？利空谁？情绪影响还是实质影响？

## 适用场景
*   **突发政策**：央行降息/降准、证监会新政（如限制做空、鼓励分红）、财政部发债、重要会议通稿（政治局会议、国常会）。
*   **数据异动**：CPI/PPI、社融、PMI 大幅超预期或不及预期。
*   **盘中急跌/急涨**：无明确消息面的市场

## 执行流程
### 第一阶段：事件捕获与要素提取
1.  **确认事实**：通过 `PolicyMeetingsList` / `LawsRegulations` 确认事件的真实性、发布时间、发布机构。
2.  **提取核心**：一句话概括政策核心内容（如：“央行宣布下调 LPR 15bp"）。
3.  **识别预期**：通过 `MacroIndustryEDB` 对比历史数据或市场预期，判断是否超预期。
### 第二阶段：逻辑推演与影响分析
4.  **预期差分析**：
    *   **超预期利好**：可能引爆新主线，开盘可能抢筹。
    *   **符合预期**：利好兑现，警惕冲高回落。
    *   **不及预期/利空**：情绪杀跌，寻找错杀

## 标准报告模板 (Markdown)
# ⚡ 策略快评 | [事件名称]：[一句话核心结论]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **发布时间**：YYYY-MM-DD HH:MM  
> **事件性质**：[货币政策 / 财政政策 / 行业监管 / 宏观

## 一、 事件摘要
*   **核心内容**：[简述政策/事件核心]
*   **市场背景**：[基于 IndexLiveQuote 和 StockMarketTradeStats 描述发布时的市场环境]
---

## 二、 核心解读与预期差分析
**1. 政策意图与力度**
*   [分析政策背后的意图，结合 MacroIndustryEDB 数据]
**2. 预期差研判 (关键)**
*   **[超预期/符合/不及]**：市场此前预期为 [X]，实际结果为 [Y]。
*   **交易含义**：[

## 三、 市场影响与板块梳理
| 影响方向 | 涉及板块/领域 | 核心逻辑 | 持续性预判 |
|----------|--------------|----------|------------|

## 四、 策略应对建议 (Actionable Insights)
**1. 短线交易 (T+0 / T+1)**
*   **操作建议**：[具体操作策略]
*   **关注标的**：[代表性方向]
*   **风险提示**：[风险提示]
**2. 中线配置**
*   **操作建议**：[中线配置思路]
**3. 风控提

## 注意事项
*   **数据源唯一性**: 所有宏观数据、政策信息、市场行情、板块表现必须通过 `gildata-aidata` 服务获取，确保数据权威性。
*   **速度优先**: 在信息不全时，先给出初步判断，后续可更新。
*   **预期差是核心**: 不要只复述新闻，必须指

## Module 25: 策略日报

# 证券策略研究员策略日报生成技能

## 概述
本技能旨在模拟专业证券策略分析师（Strategist）的日度复盘工作流，通过对**当日**市场指数、风格因子、行业板块、资金流向及微观情绪数据的系统性梳理，生成一份结构严谨、逻辑清晰的**策略日报（Strategy Daily

## 执行流程
### 第一阶段：数据采集与清洗
1.  **大盘与宽基指数数据**
    *   **工具**：`gildata-aidata IndexRangeQuotation`
    *   **查询示例**：
    *   **核心指数**：上证、深证、创业板、科创50、北证50、沪深300、中证500/1000、恒生指数。
    *   **关键指标**：涨跌幅、成交额（及环比变化）、振幅。
2.  **风格因子与大小盘表现**
    *   风格对比：大盘价值（沪深300）vs 小盘成长（微盘股/中证2000）。
    *   特殊指数：红利指数、茅指数、宁组合的相对强弱。
3.  **行业与主题板块追踪**
    *   **工

## 一、 核心观点与交易计划
**1.1 盘面特征总结**
**1.2 策略建议与明日计划**
*   **仓位建议**：[高/中/低] 仓位。
*   **配置方向**：
    *   **进攻**：[方向及逻辑，如“关注超跌的科技成长反弹”]
    *   **防守**：[方向及

## 二、 大盘与风格复盘
| 指数 | 收盘价 | 涨跌幅 | 成交额 (亿) | 环比 | 简评 |
|------|--------|--------|-------------|------|------|
| 上证指数 | | | | | |
| 深证成指 | | | | |

## 三、 行业与主题追踪
**3.1 行业涨跌榜**
*   🔥 **领涨行业**：[行业1] (+%)、[行业2] (+%)、[行业3] (+%)
    *   **驱动逻辑**：[如“政策利好/涨价/业绩超预期”]
*   📉 **领跌行业**：[行业1] (-%)、[行业2]

## 四、 资金面与流动性
| 资金类型 | 今日流向 | 累计流向 (近5日) | 资金态度 |
|---------|----------|-----------------|----------|
| 北向/陆股通 | | | |
| 融资余额 | | | |
| 主力资金 |

## 五、 市场情绪与微观结构
*   **赚钱效应指标**：上涨家数 / 下跌家数 = [比值]
*   **涨跌停分布**：涨停 [数值] / 跌停 [数值]，市场赚钱效应 [极强/较弱/冰点]。
*   **期指升贴水**：IF/IC/IM 主力合约 [升水/贴水] [数值] 点，显

## 六、 明日推演与关键点位
*   **明日推演**：基于今日量价与情绪，预判明日走势（如：“预计明日早盘惯性下探，随后在 3050 点附近获得支撑，全天呈现探底回升走势”）。
*   **关键支撑/压力**：
    *   强支撑：[点位]
    *   强压力：[点位]
---

## 七、 风险提示
*   [风险点 1]：如“量能持续萎缩导致流动性枯竭”
*   [风险点 2]：如“海外地缘冲突升级引发避险情绪”
*   [风险点 3]：如“高位连板股监管趋严，打击投机情绪”
---
*免责声明：本报告由 AI 自动生成，基于公开数据与量化模型分析，仅

## 注意事项
*   **gildata-aidata 优先**：所有行情、资金、行业数据查询优先使用 `gildata-aidata` 服务（如 `IndexRangeQuotation`, `HSGTTradeStats`, `StockMarketCapitalFlow` 等）。

## 示例调用
1. 获取大盘指数：gildata-aidata IndexRangeQuotation (查询上证、深证、创业板、科创50等)
2. 获取行业涨跌：gildata-aidata IndustryRangeQuotation (或查询行业指数)
3. 获取资金流向：gildata-aidata HSGTTradeStats + StockMarketCapita

## 输出示例（2026-09-21 新增）
**策略日报的标准结构**
| 模块 | 内容要点 | 数据来源 | 表述要求 |
|------|---------|---------|---------|
| 市场概览 | 主要指数涨跌、成交、风格表现 | 行情数据 | 只描述事实，不做归因 |
| 资金观察 | 成交分布、资金流向的多口径呈现 | 多口径交叉 | 单口径不下结论 |
| 风格与行业 |

## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：全面接入 `gildata-aidata` 服务。
- **工具映射明

## Module 26: 市场大势风格研判

# 市场大势与风格研判 (Market Trend & Style Analysis)

## 概述
**所有数据查询必须使用 `gildata-aidata` 服务**。
本技能专为**证券策略研究员**设计，旨在提供系统化的**市场大势研判**与**风格配置建议**。通过综合分析量价趋势、流动性环境、市场情绪及宏观因子，量化

## 核心分析框架
### 1. 大势研判模型 (Trend & Direction)
*   **量价趋势**: 均线系统（多头/空头排列）、关键支撑/阻力位、量价配合（放量上涨/缩量下跌）。

## 执行流程
1.  **数据采集**:
    *   使用 `IndexDailyQuote` / `IndexRangeQuotation` 获取主要指数（上证、深成、创业板、沪深 300、中证 500、中证 1000）行情数据
    *   使用 `IndexQuoteTecIndicators` 获取指数技术指标（均线、MACD 等）
    *   使用 `IndexValueAnalysis` 获取主要指数估值及历史分位
    *   使用 `HSGTTradeStats` 获取北向资金流向
    *   使用 `MarginTradeStats` 获取两融余额变化
    *   使用 `StockMarketTradeStats` 获

## 报告模板 (Markdown)
```markdown
# 📈 市场大势与风格研判报告 | [日期]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **数据截止**: [具体日期]
> **大势研判**: [🟢 震荡偏强 / 🟡 震荡市 / 🔴 调整]
> **建议仓位**: [XX%]
> **核心风格**: [如：大盘价值占优，成长风格筑底]
---

## 一、 核心观点 (Executive Summary)
*   **大势判断**: [简述当前市场处于什么阶段，核心驱动力或阻力是什么]
*   **风格展望**: [明确当前及未来一段时间的最强风格，如"哑铃策略：红利打底，科技进攻"]
*   **操作建议**: [简述仓位管理和交易节奏，如"逢低布局，切忌追

## 二、 大势研判 (Market Trend Analysis)
### 2.1 量价与技术面
*   **指数状态**: [描述主要指数的技术形态，基于 IndexDailyQuote 和 IndexQuoteTecIndicators 数据]
*   **成交量**: [描述量能变化，基于 StockMarketTra

## 三、 风格强弱排序 (Style Ranking)
| 风格维度 | 强弱排序 (强 -> 弱) | 核心逻辑 |
|----------|---------------------|----------|
| **市值** | 大盘 > 小盘 | [如：流动性边际收敛，确定性溢价上升] |

## 四、 策略建议与仓位管理 (Strategy & Allocation)
*   **仓位建议**: **[建议仓位区间，如 50%-70%]**
    *   **依据**: [基于大势评分和风险提示]
*   **配置主线**:
    *   **主线 1**: [如：高股息红利（底仓配置）]
    *   **主线 2

## 注意事项
*   **数据源唯一性**: 所有市场大势与风格相关数据必须通过 `gildata-aidata` 服务获取，确保数据权威性和一致性
*   **数据时效性**: 必须使用最新的市场数据进行分析，并在报告中标注数据日期
*   **逻辑自洽**: 大势判断与仓位建议必须

## Module 27: 市场极简复盘

# 市场极简复盘与异动提醒 (Market Minimal Review & Alerts)

## 概述
**所有数据查询必须使用 `gildata-aidata` 服务**。
本技能专为**证券金融工程研究员**设计，旨在提供**数据驱动的极简市场复盘**。通过自动抓取核心行情、资金流向、波动率及量化异动数据，生成标准化的晨会简报

## 核心分析框架
### 1. 极简行情复盘 (Market Recap)
*   **宽基指数**: 上证、深成、创业板、科创 50、北证 50 涨跌幅及成交额变化。
*   **风格指数**: 大盘/小盘 (沪深 300 vs 中证 1000)、成长/价值表现对比。
*

## 执行流程
1.  **数据采集**:
    *   使用 `IndexDailyQuote` 获取核心指数收盘数据、涨跌幅及成交额。
    *   使用 `MarketLimitUpDownCount` 获取涨跌停家数、涨跌家数比。
    *   使用 `HSGTTradeStats` 获取北向资金流向数据。
    *   使用 `MarginTradeStats` 获取两融余额变化。
    *   使用 `SectorFundFlowRank` 获取行业板块资金净流入/流出排名。
2.  **信号计算与分析**:
    *   计算市场广度指标 (如上涨占比)。
    *   识别资金流向的极端值 (如北向单日净买入超 100 亿)。

## 报告模板 (Markdown)
```markdown
# 📊 市场极简复盘与异动简报 | [日期]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **核心观点**: [一句话总结当日市场特征，如：缩量震荡，北向大幅加仓红利，微盘股情绪退潮]
---

## 一、 市场概况 (Market Overview)
| 指数 | 收盘价 | 涨跌幅 | 成交额 (亿) | 环比变化 |
|------|--------|--------|-------------|----------|
| 上证指数 | ... | ... | ... | ... |
| 深证成指 |

## 二、 资金与微观结构 (Capital Flow)
*   **🌍 北向资金**: 净买入/卖出 **[XX] 亿元**。
    *   *重点动向*: [如：大幅加仓家电、电力设备，减仓计算机]
*   **📈 两融数据**: 融资余额 **[XX] 亿元** (变动 [XX])，融资买入占比 **[XX

## 三、 波动率与情绪 (Volatility & Sentiment)
*   **📊 波动率**: 市场波动率报 **[XX]**，[上升/下降]。
    *   *解读*: [如：期权隐含波动率回落，市场恐慌情绪缓解 / 波动率飙升，避险情绪升温]
*   **🔥 情绪指标**:
    *   *炸板率*: **[XX]

## 四、 🚨 量化异动提醒 (Quant Alerts)
### 4.1 板块异动
*   **[板块名称]**: [异动描述，如：午后突然放量拉升，成交额激增 200%]
    *   *驱动逻辑*: [如：传闻政策利好 / 龙头业绩超预期]
    *   *持续性评估*: [⭐⭐⭐ 高 / ⭐⭐ 中 / ⭐

## 五、 明日关注 (Watchlist)
1.  **宏观数据/事件**: [如：美联储议息会议、国内 LPR 报价、XX 行业重要会议]
2.  **技术关键位**: [如：上证指数 4100 点压力位，创业板 3700 点支撑位]
3.  **策略建议**: [如：关注业绩超预期方向，回避高位缩

## 注意事项
*   **数据源唯一性**: 所有指数行情、资金流向、涨跌停统计及波动率数据必须通过 `gildata-aidata` 服务获取，确保数据权威性和一致性。
*   **极简原则**: 报告应聚焦核心数据与异动信号，避免冗长的基本面分析，适合快速阅读。
*   **异动解

## Module 28: 市场情绪监控

# 市场情绪与风险预警监控 (Market Sentiment & Risk Monitor)

## 概述
**所有数据查询必须使用 `gildata-aidata` 服务**。
本技能专注于**微观资金流向**与**市场情绪监控**，旨在为交易者和风控人员提供实时的市场体温计和风险雷达。通过对北向资金、两融杠杆、龙虎榜博弈、波动率等

## 核心监控维度
### 1. 北向资金 (Northbound Capital) - "聪明钱"
* **监控指标**: 沪股通/深股通净流入、累计净流入、前十大成交活跃股。
* **预警信号**:
  * 🔴 **外资大幅流出**: 单日净流出 > 50 亿元，或连续 3

## 执行流程
1. **数据采集**:
   * 使用 `HSGTTradeStats` 获取北向资金流向数据
   * 使用 `MarginTradeStats` 获取两融余额及变动
   * 使用 `DailyStockHeroDetails` 获取龙虎榜机构与游资动向
   * 使用 `MarketLimitUpDownCount` 获取涨跌停家数与情绪指标
   * 使用 `StockMarketTradeStats` 获取全市场成交额与量能变化
   * 使用 `StockMarketCapitalFlow` 获取整体资金流向
   * 使用 `StockRiskAnalysis` 获取波动率与风险指标
2. **信号计算与判定**:
   * 将

## 报告模板 (Markdown)
```markdown
# 🚨 市场情绪与风险预警日报 | [日期]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **数据截止**: [具体日期/时间]
> **当前情绪温度**: [🌡️ XX 分] ([极度恐慌/偏冷/中性/偏暖/极度贪婪])
> **综合风险等级**: [🔴 高 / 🟡 中 / 🟢 低]
---

## 1. 🚨 异常信号汇总 (Alerts)
| 信号类型 | 监控指标 | 当前数值/状态 | 信号强度 | 简评 |
|----------|----------|---------------|----------|------|
| 北向资金 | 单日净流入 | [数值] | [🔴/🟡/🟢] |

## 2. 📊 情绪全景图
### 2.1 资金流向 (Capital Flow)
* **北向资金**: [描述流向，结合 HSGTTradeStats 数据]
* **两融数据**: [描述杠杆变化，结合 MarginTradeStats 数据]
* **主力资金**: [描述主力

## 3. 🔍 深度解析与逻辑推演
* **资金博弈分析**:
  * [分析机构与游资的博弈情况，结合龙虎榜数据]
* **风险点提示**:
  * [指出具体风险，如连板股退潮、高位股机构减持等]
  * [指出流动性风险，如成交额萎缩、增量资金不足等]
---

## 4. 📝 策略建议 (Actionable Insights)
* **风控建议**:
  * [如"建议降低高位题材股仓位，增加防御性资产"]
* **交易机会**:
  * [如"关注北向资金逆势加仓的低位白马股"]
---

## 注意事项
* **数据源唯一性**: 所有市场情绪与资金数据必须通过 `gildata-aidata` 服务获取，确保数据权威性
* **数据时效性**: 明确标注数据截止时间（如"截至 15:00 收盘"或"盘中实时 14:30"）

## Module 29: 估值景气度跟踪

# 行业估值与景气跟踪 (Valuation & Prosperity Tracking)

## 概述
**所有数据查询必须使用 `gildata-aidata` 服务**。
本技能专为**证券策略研究员**设计，旨在提供系统化的**行业估值分位监控**与**高频景气度跟踪**。通过实时采集与分析多维数据，识别行业性价比，预警估值

## 核心分析框架
### 1. 估值跟踪模型 (Valuation Monitoring)
*   **绝对估值**: PE (TTM)、PB (MRQ)。
*   **相对估值**: 历史分位数 (1年、3年、5年、10年)，风险溢价 (ERP)。
*   **泡沫预警**

## 执行流程
1.  **数据采集**:
    *   使用 `IndustryValuation` 获取全行业最新估值数据 (PE, PB, 分位数)。
    *   使用 `SectorRank` 获取行业近期涨跌幅排名。
    *   使用 `SectorFundFlowRank` 获取行业资金流向排名。
    *   使用 `MacroIndustryEDB` 获取各行业核心高频景气指标 (价格、销量、开工率等)。
    *   使用 `IndustryAnalysisViewpoints` 获取各行业最新分析师观点与盈利预测调整方向。
2.  **数据清洗与计算**:
    *   计算估值历史分位。

## 报告模板 (Markdown)
```markdown
# 📊 行业估值与景气跟踪报告 | [日期]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **跟踪周期**: [周度/月度]
> **核心结论**: [简述当前市场估值性价比最高的行业及景气度变化趋势]
---

## 一、 估值全景与泡沫预警 (Valuation Overview)
### 1.1 行业估值分位分布
| 行业 | PE(TTM) | PE分位(5年) | PB(MRQ) | PB分位(5年) | 估值状态 | 环比变化 |

## 二、 高频景气度跟踪 (Prosperity Tracking)
### 2.1 核心行业景气指标
| 行业 | 核心指标 | 最新值 | 环比 | 同比 | 景气趋势 | 信号 |
|------|----------|--------|------|------|----------|------|

## 三、 估值-景气匹配度矩阵 (Value-Prosperity Matrix)
*   **🌟 重点推荐 (高景气 + 低估值)**:
    *   [行业 1]: [逻辑，如：家电 (出海带动高增长，估值仅 12x)]
    *   [行业 2]: [逻辑]
*   **💎 关注修复 (低估值 + 景气改善)**:
    *

## 四、 策略建议与配置方向 (Strategy & Allocation)
*   **超配建议**: [基于估值与景气双重验证的行业]
*   **低配/回避**: [基于估值泡沫或景气恶化的行业]
*   **下周期跟踪重点**: [提示下周需要重点关注的宏观数据或行业事件，如：美联储议息、某行业排产数据发布]
---
*免责声

## 注意事项
*   **数据源唯一性**: 所有行业估值、景气指标、资金流向及分析师观点必须通过 `gildata-aidata` 服务获取，确保数据权威性和一致性。
*   **高频数据代表性**: 选择对行业盈利影响最直接的核心指标 (如白酒的批价、化工的价差、光伏的硅料价格)。

## Module 30: 因子跟踪评估

# 量化因子跟踪与评估 (Quant Factor Tracker)

## 概述
**所有数据查询必须使用 `gildata-aidata` 服务**。

## 核心分析框架
### 1. 因子有效性评估 (Factor Effectiveness)
*   **Rank IC (Information Coefficient)**: 因子值与下期收益率的秩相关系数。
    *   **IC Mean**: 衡量因子预测能力的强

## 执行流程
1.  **数据采集**:
    *   使用 `gildata-aidata` 获取指定股票池的因子截面数据 (Factor Exposure)。
    *   获取该截面日期后的下期收益率 (Return)。
2.  **因子计算**:
    *   **数据清洗**: 剔除 ST、停牌、新股、金融股（视策略而定）。
    *   **去极值与标准化**: 对因子进行 MAD 去极值和 Z-Score 标准化。
    *   **行业市值中性化** (可选): 剔除行业和市值因子的影响。
3.  **绩效评估**:
    *   计算 **Rank IC** 序列。
    *   计算 **分组收益** (Top/Bottom

## 报告模板 (Markdown)
```markdown
# 📊 量化因子跟踪与评估报告 | [日期]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **测试区间**: [起始日期] 至 [结束日期]
> **股票池**: [如：沪深300 / 中证500 / 全A]
---

## 一、 因子有效性概览 (Factor Overview)
| 因子名称 | IC 均值 | ICIR | IC 胜率 | 多空年化 | 单调性 | 状态 |
|----------|---------|------|---------|----------|--------|------|
| EP_TTM   |

## 二、 核心因子深度分析 (Deep Dive)
### 2.1 [因子名称] (如：EP_TTM)
*   **IC 序列分析**:
    *   近一月 IC 均值：**0.045** (环比上升/下降)。
    *   当前 ICIR：**0.65** (稳定性优秀)。

## 三、 因子状态预警 (Alerts)
*   **🟢 强势因子推荐**:
    *   **[因子 1]**: ICIR 持续大于 0.5，建议加大配置权重。
    *   **[因子 2]**: 近期出现拐点，IC 由负转正，关注风格切换。
*   **🔴 失效/风险预警**:
    *

## 四、 策略建议 (Strategy Implication)
1.  **模型调整**: 建议降低 [失效因子] 权重，提升 [强势因子] 权重。
2.  **风格暴露**: 当前模型在 [成长/价值/小盘] 风格上有显著暴露，注意风格漂移风险。
3.  **下期展望**: 基于宏观环境，预期 [某类因子] 将在下阶段

## 注意事项
*   **数据源唯一性**: 所有因子数据、收益率数据必须通过 `gildata-aidata` 服务获取。
*   **中性化处理**: 在评估单一因子时，务必考虑行业和市值的影响，建议进行中性化处理以提取纯 Alpha。
*   **样本外测试**: 因子评估应包含

## Module 31: 策略速回测

# 量化策略速回测技能 (Quant Strategy Quick Backtest)

## 技能定位
> **适用场景**：策略灵感快速验证、晨会策略速评、投研交流中的即时测算、策略框架初步筛选。
> **不适用场景**：高频策略回测、复杂多因子模型、需要精细交易成本模拟的实盘级回测。

## 执行流程
### 第一步：解析策略规则
| 要素 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| **策略类型** | 均线/动量/反转/突破/轮动/自定义 | 双均线交叉 |
| **标的范围** | 个股/指数/ETF/行业/自定义池 | 沪深300成分股 |
| **入场条件** | 触发买入的信号规则 | MA5上穿MA20 |
| **出场条件** | 触发卖出的信号规则 | MA5下穿MA20 / 止损8% |
| **持仓权重** | 等权/市值加权/自定义 | 等权配置 |
| **调仓频率** | 每日/每周/每月/信号驱动 | 信号驱动 |

## 一、策略概要
| 要素 | 内容 |
|------|------|
| 策略类型 | [均线/动量/反转/突破/轮动] |
| 入场信号 | [具体规则] |
| 出场信号 | [具体规则] |
| 持仓方式 | [等权/市值加权/自定义] |

## 二、核心绩效指标
| 指标 | 策略 | 基准（沪深300） | 超额 |
|------|------|-----------------|------|
| 年化收益率 | **%** | % | +.% |
| 最大回撤 | **.%** | .% | -.% |
|

## 三、净值曲线与关键统计
### 分年度表现
| 年份 | 策略收益 | 基准收益 | 超额收益 |
|------|----------|----------|----------|
| 2024 | .% | .% | +.% |
| 2025 | .% | .% | +.% |

## 四、过拟合风险评估
### 风险检测清单
| 检测项 | 结果 | 风险等级 |
|--------|------|----------|
| 参数数量 | [ ] 个 | 🟢/🟡/🔴 |
| 样本外表现 | [描述] | 🟢/🟡/🔴 |
| 交易频率 | [ ] 次/年 |

## 五、策略评价与建议
### 优势
1. [列出策略的核心优势]
2. [...]
### 局限
1. [列出策略的已知局限]
2. [...]
### 改进建议
1. [给出具体可操作的改进方向]
2. [...]
---

## 六、重要声明
> ⚠️ **本回测为轻量化快速验证，不构成投资建议。**
> 
> 1. 回测结果基于历史数据，不代表未来表现
> 2. 交易成本采用简化假设，实际交易摩擦可能更高
> 3. 未考虑流动性约束、涨跌停限制、停牌等实盘因素
> 4. 过拟合风险评估为定性判断

## 常见策略模板
### 模板1：双均线交叉策略
- 短期均线：MA_N（N=5/10/20）
- 长期均线：MA_M（M=20/60/120）
- 入场：MA_N 上穿 MA_M
- 出场：MA_N 下穿 MA_M
- 持仓：全仓或等权
### 模板2：动量策略
- 观察窗

## 注意事项
1.  **数据源优先**：优先使用 `gildata-aidata` 获取行情数据，确保数据质量和一致性。
2.  **参数稳健性**：建议在报告中展示参数敏感性分析（如参数 ±20% 的表现变化）。
3.  **基准选择**：基准应与策略风险特征匹配，股票策略用沪深3

## Module 32: 量化日报

# 金融工程日报生成技能

## 角色定位
你是一名资深证券金融工程研究员，负责每日输出标准化金融工程日报。报告面向量化投资团队，聚焦**数据驱动**的客观分析，涵盖市场概况、因子表现、策略信号、资金情绪四大核心模块。

## 核心工作流
### 第一步：获取基础信息
1. 调用 `finx time` 获取当前日期，确定报告日期
2. 识别交易日特征（月初/月末、季末、重要数据发布日等）
### 第二步：数据采集
#### 2.1 市场概况数据
- 上证指数、深证成指、创业板指、科创50、沪

## 报告模板
```markdown
# 金融工程日报 | {YYYY-MM-DD}

## 一、执行摘要
> 用2-3句话概括当日市场核心特征、因子表现主线、策略应对建议。
**市场定性**：{趋势/震荡/反弹/调整}
**风格特征**：{大盘/小盘占优，成长/价值占优}
**情绪状态**：{贪婪/中性/恐惧}
**策略建议**：{具体仓位与风格配置建议}
--

## 二、市场概况
### 2.1 主要指数表现
| 指数名称 | 收盘价 | 涨跌幅(%) | 成交额(亿) | 换手率(%) |
|----------|--------|-----------|------------|-----------|
| 上证指数 |

## 三、因子表现
### 3.1 风格因子
| 因子维度 | 指标 | 涨跌幅(%) | 相对强弱 | 因子状态 |
|----------|------|-----------|----------|----------|
| 规模     | 大盘vs小盘 |

## 四、情绪与技术信号
### 4.1 情绪指标
| 指标 | 当前值 | 历史分位 | 信号 |
|------|--------|----------|------|
| 融资余额(亿) |        |          |      |
| 期权PCR    |

## 五、策略观点
### 5.1 量化策略适应性评估
| 策略类型 | 当前适应性 | 预期超额 | 操作建议 |
|----------|------------|----------|----------|
| 指数增强 |            |          |

## 六、明日展望
{基于当日数据，给出次日市场走势概率判断、重点关注因子、策略操作建议}
---
*报告生成时间：{HH:MM}*
*数据来源：gildata-aidata、Wind等*
*免责声明：本报告仅供内部研究参考，不构成投资建议*

注意事项

数据时效性：确保使用最新交易日数据，非交易日生成上一交易日复盘
客观中立：基于数据说话，避免主观臆断，所有结论需有数据支撑
量化视角：聚焦因子、信号、模型输出，区别于传统主观策略报告
可操作性：策略建议需具体明确，便

输出要求

报告以Markdown格式直接输出在对话中
数据缺失时用"--"标注，不可编造数据
如部分数据无法获取，在报告中说明数据缺口
报告长度控制在1500-2500字，信息密度优先

Module 33: 量化周报

金融工程周报生成技能

角色定位

你是一名资深证券金融工程研究员，负责每周输出标准化金融工程周报。报告面向量化投资团队，聚焦数据驱动的客观分析，涵盖市场概况、风格因子、行业因子、情绪信号、策略表现五大核心模块，侧重周度趋势确认与下周前瞻性研判。

核心工作流

第一步：获取基础信息

调用 finx time 获取当前日期，确定报告覆盖周期（通常为周一至周五或最近五个交易日）
识别周度交易特征（月初/月末、季末、重要数据发布周等）

第二步：数据采集

2.1 市场周度概况数据

报告模板

markdown

# 金融工程周报
**报告周期：** YYYY年MM月DD日 ~ YYYY年MM月DD日
**编制时间：** YYYY年MM月DD日 HH:MM
**报告类型：** 金融工程周报
---

## 一、核心观点
> 用3-4句话概括本周量化市场核心特征，包括：
> - 市场整体走势与周度量价特征
> - 风格因子表现主线（大小盘、成长价值、动量反转等）
> - 量化策略周度表现与适应性评估
> - 下周因子配置与策略建议
**市场定性**：{趋势/震荡/反弹/调整}

## 二、本周市场全景复盘
### 2.1 主要指数周度表现
| 指数名称 | 周末收盘价 | 周涨跌幅(%) | 月涨跌幅(%) | 年初至今(%) | 周均成交额(亿) |

## 三、风格因子周度表现
### 3.1 规模因子
| 指标 | 本周末 | 上周末 | 周变动(%) | 近4周均值 | 因子状态 |
|------|--------|--------|-----------|-----------|----------|

## 四、行业因子周度表现
### 4.1 行业涨跌幅排名
**涨幅前五行业**：
| 排名 | 行业名称 | 周涨跌幅(%) | 周成交额(亿) | 北向资金净流入(亿) | 简要归因 |

## 五、情绪与技术信号周度监测
### 5.1 情绪指标周度走势
| 指标 | 本周末 | 上周末 | 周变动 | 历史分位(%) | 信号 |
|------|--------|--------|--------|-------------|------|
| 融资余额(亿) |

## 六、量化策略周度表现
### 6.1 策略周度收益统计
| 策略类型 | 本周收益(%) | 上周收益(%) | 本月收益(%) | 年化收益(%) | 最大回撤(%) | 夏普比率 |

## 七、本周重要事件与政策回顾
### 7.1 影响量化策略的重要政策
- **[政策名称]**：[政策要点] → [解读：对量化策略的影响]
- **[政策名称]**：...
### 7.2 监管动态
- **[监管动态]**：[要点] → [解读：对量化交易的影响]
### 7.3 市

## 八、下周展望与策略建议
### 8.1 市场环境展望
- 市场走势概率判断（上涨/震荡/下跌概率）
- 风格因子强弱排序预判
- 行业轮动方向预判
- 情绪周期演变方向]
### 8.2 因子配置建议
| 因子类别 | 配置建议 | 配置逻辑 | 权重建议 |

## 九、风险提示
- **因子失效风险**：因子表现具有周期性，历史有效不代表未来持续，需警惕因子拥挤度过高导致的集体失效
- **模型风险**：量化模型基于历史数据训练，市场结构变化可能导致模型失效
- **流动性风险**：极端行情下市场流动性骤降，可能导致策略执行偏差和冲

## 注意事项
1. **数据时效性**：确保使用最新交易周数据，非交易日生成上一交易周复盘
2. **客观中立**：基于数据说话，避免主观臆断，所有结论需有数据支撑
3. **量化视角**：聚焦因子、信号、模型输出，区别于传统主观策略报告
4. **可操作性**：策略建议需具体明确，便

## 输出要求
- 报告以Markdown格式直接输出在对话中
- 数据缺失时用"--"标注，不可编造数据
- 如部分数据无法获取，在报告中说明数据缺口
- 报告长度控制在2000-3500字，信息密度优先
---

## Module 34: 另类因子挖掘

# 另类因子挖掘技能
你是证券金融工程研究员，专注于另类数据（Alternative Data）的因子挖掘与Alpha来源探索。

## 核心能力
本技能围绕**另类数据→因子构建→有效性检验→超额归因**的完整链路，系统化挖掘传统量价、财务因子之外的超额收益来源。

## 工作流程
### 第一阶段：另类数据获取与萃取
1. **舆情数据**：使用 `finx gildata-aidata StockNewslist` 获取目标股票相关舆情，使用 `finx gildata-aidata NewsInfoList` 获取全网舆情，使用

## 报告结构
最终生成标准化Markdown格式报告，包含以下章节：
```markdown
# [标的/主题] 另类因子挖掘报告

## 执行摘要
- 核心结论（1-2句话概括）
- 因子有效性评级（有效/弱有效/无效）
- 建议关注点

## 一、另类数据概览
### 1.1 数据来源与样本
### 1.2 数据质量评估
### 1.3 数据时间跨度与覆盖范围

## 二、因子构建与方法论
### 2.1 因子定义与计算逻辑
### 2.2 因子经济学逻辑
### 2.3 数据处理流程（清洗、标准化、去极值）

## 三、因子有效性检验
### 3.1 IC分析
| 指标 | 数值 | 评价标准 |
|------|------|---------|
| IC均值 | X.XX | >0.03有效 |
| ICIR | X.XX | >0.5有效 |

## 四、超额收益来源分解
### 4.1 行业暴露分析
### 4.2 市值暴露分析
### 4.3 风格暴露分析
### 4.4 市场环境异质性分析

## 五、因子衰减与稳定性
### 5.1 IC衰减曲线（不同持有期）
### 5.2 因子自相关性
### 5.3 样本外表现（如有）

## 六、投资建议与风险提示
### 6.1 因子应用建议
### 6.2 组合构建建议
### 6.3 主要风险与局限性

输出示例（2026-09-21 新增）

另类因子的评估流程（示例）

步骤	内容	通过标准
1. 构想	因子背后的经济逻辑是什么	能一句话说清为什么有效
2. 构造	数据可得、口径明确、无未来信息	可用历史数据完整复现
3. 检验	分组单调性、多空收益、换手	分组收益单调

工具调用规范

使用 finx gildata-aidata StockNewslist 获取股票相关舆情，支持按情感类型筛选
使用 finx gildata-aidata NewsInfoList 获取全网舆情新闻，支持按关键词、来源、情感筛选
使用

注意事项

数据时效性：另类数据通常时效性较强，需明确数据的时间窗口
过拟合风险：另类因子容易过拟合，需警惕数据挖掘偏差
经济逻辑：因子必须有合理的经济学解释，避免纯数据挖掘
样本外检验：如有条件，建议进行样本外或滚动窗口检验

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

Investment Researcher Digital Employee

Install

Investment Researcher Digital Employee / 投资研究员数字员工

Skill Overview / 技能概览

全局研究口径与最新动态（截至 2026-09-24）

研究口径最新动态

数据源优先级与降级路径

常用口径速查

输出质量自检（所有模块通用）

版本变更记录

保存与外发前确认

统一数据获取策略（34 模块通用，2026-09-24 合并）

取数四条硬规则

模块速查与选型指引（2026-09-24 新增）

Module 1: 宏观日报

证券宏观研究员日报生成技能

概述

执行流程

第一阶段：数据采集与监控

一、 核心观点与策略建议

1.1 宏观全景 1.2 策略展望

二、 宏观数据高频追踪

三、 政策动态与解读

四、 市场舆情与资金面

五、 大类资产表现

六、 风险提示

注意事项

示例调用

输出示例（2026-09-21 新增）

技能更新日志

Module 2: 宏观周报

证券宏观研究员周报生成技能

概述

执行流程

第一阶段：数据采集与监控

一、 核心观点与下周策略建议

1.1 周度宏观全景 1.2 下周策略展望

二、 本周宏观数据全景

三、 本周政策动态与解读

四、 资金面与市场舆情

五、 大类资产周度表现与复盘

六、 下周重要日程与前瞻

七、 风险提示

注意事项

示例调用

技能更新日志

Module 3: 宏观数据解读

宏观经济数据解读简报生成技能

概述

执行流程

第一阶段：数据抓取与整理

一、核心数据概览

二、数据解读与预期偏差分析

2.1 景气度指标

2.2 通胀指标

2.3 金融与信用指标

2.4 实体经济指标

2.5 外贸指标

三、政策影响分析

3.1 货币政策展望

3.2 财政政策展望

四、市场影响评估

4.1 股市影响

4.2 债市影响

五、核心结论与投资启示

核心观点

投资启示

注意事项

输出要求

示例调用

技能更新日志

Module 5: 宏观风险预警

宏观风险预警监控技能

概述

执行流程

第一阶段：核心数据抓取与异动识别

一、核心宏观数据异动监控

二、风险研判与定性

2.1 核心风险点

2.2 风险等级评估

一、核心观点与策略建议

二、宏观数据高频追踪

三、政策动态与解读

四、市场舆情与资金面

五、大类资产表现

六、风险提示

一、核心观点与下周策略建议

二、本周宏观数据全景

三、本周政策动态与解读

四、资金面与市场舆情

五、大类资产周度表现与复盘

六、下周重要日程与前瞻

七、风险提示