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openclaw skills install fund-screening基金筛选与定投实战技能。使用五维筛选体系(业绩/经理/风格/持仓/机构)从天天基金网和晨星网筛选优质基金,构建投资组合并执行定投策略。触发场景:用户提到"基金筛选"、"基金定投"、"选基"、"筛选基金"、"基金组合"、"定投策略"、"fund screening"、"fund DCA",或要求推荐/分析/对比基金...
openclaw skills install fund-screening基于七年实战经验沉淀的五维基金筛选体系,覆盖完整闭环:初筛 → 精筛 → 深度分析 → 回测验证 → 组合配置 → 定投执行 → 定期检视。
完整策略文档:实战/基金/基金筛选投资策略.md
用户请求 → 判断任务类型
├─ A. 全流程筛选(从零开始选基)
├─ B. 单只基金深度分析
├─ C. 组合配置 / 调仓建议
├─ D. 定投执行与检视
└─ E. 读取/更新已有筛选数据
依次执行以下 4 步,每步产出明确:
第 1 步:天天基金网初筛
第 2 步:晨星网精筛
第 3 步:五维深度分析(详见 references/five-dimensions.md)
第 4 步:定投回测验证
对指定基金代码执行五维分析,输出结构化评分卡:
基金名称:XXX(代码)
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① 业绩:近3年/2年/1年/6月/3月 同类排名 → ⭐⭐⭐⭐⭐
② 经理:评分 X/10 | 任期 X年 | 最大回撤 X% → ⭐⭐⭐⭐
③ 风格:晨星风格箱 [X盘X] | 规模 X亿 → ⭐⭐⭐⭐
④ 持仓:前10持仓集中度 X% | 行业分布 → ⭐⭐⭐
⑤ 机构:机构占比 X% | 近1年净申购/赎回 → ⭐⭐⭐⭐
─────────────────────
综合评级:★★★★☆ | 建议:适合/不适合定投
参考晨星风格箱,从候选池中配置:
| 角色 | 数量 | 风格 |
|---|---|---|
| 核心 | 2 只 | 中盘成长 |
| 稳定器 | 1 只 | 大盘平衡 |
| 补充 | 1 只 | 小盘平衡(量化) |
按市场环境调整:
定投纪律:
定期检视(每 2-3 个月):
工作区已有筛选记录:
实战/基金/结果/天天基金筛选20201024.xlsx — 天天基金网筛选结果实战/基金/结果/晨星网基金筛选.xlsx — 晨星网筛选结果实战/基金/结果/基金定投记录表.xlsx — 定投跟踪记录读取 XLSX 使用 uv run --with openpyxl python3 或 uv run --with pandas python3。
| 平台 | 用途 | 关键功能 |
|---|---|---|
| 天天基金网 fund.eastmoney.com | 初筛、排名、规模、申赎数据 | 基金排行、基金对比 |
| 晨星网 cn.morningstar.com | 精筛、评级、风格箱、夏普比率 | 基金筛选器、风险评价 |
| 好买基金网 howbuy.com | 基金经理评级 | 经理评分、任期查询 |
使用 tavily-search / tavily-extract / agent-browser 技能获取实时数据。
实战/基金/结果/ 目录{平台}筛选{YYYYMMDD}.xlsx 或 基金筛选结果{YYYYMMDD}.md实战/基金/基金筛选投资策略.md — 从学习笔记提炼的完整策略文档