MNS CLI 投资管理 Skill
概述
本 skill 提供 MNS 逆向投资策略的 CLI 操作能力。MNS 是基于 CNN Fear & Greed Index 情绪指标的量化投资工具，通过 contrarian 策略在情绪极度恐慌时买入，极度贪婪时卖出，实现市场中性风格的长期投资。
安全声明
- 源码公开: 所有源码公开托管于 GitHub
- 无网络交易: 不连接任何券商 API，所有数据存储在本地 SQLite 数据库
- 无敏感权限: 无需使用也不自动读取用户任何金融账户配置
核心能力
- 投资组合管理: 查看持仓、现金余额、资产配置、年化收益
- 交易记录: 记录买入/卖出操作，更新资产当前价格（手动输入或自动获取）
- 策略建议: 自动生成基于最新恐贪指数的买卖建议报告（仅建议，不执行交易）
- 配置管理: 查看和调整策略参数（阈值、买入/卖出比例、止盈线）
- 历史查询: 查看交易历史、价格更新记录
- 策略回测: 基于历史数据验证策略参数表现
重要说明: 本工具仅提供策略建议和记录功能，不连接任何券商 API。
用户需自行在券商平台执行交易后，通过 CLI 记录交易结果。
快速开始
安装
# 通过 npm 安装（推荐）
npm install -g @never-sleeps/mns-cli
# 或通过 bun 安装
bun install -g @never-sleeps/mns-cli
# 或直接使用 npx（无需安装）
npx @never-sleeps/mns-cli --help
初始化
# 初始化配置文件和数据库
# 如果已有数据，会提示确认后再覆盖
mns init
# 使用 --force 跳过确认直接覆盖
mns init --force
# 设置初始现金
mns cash set 100000
添加资产到持仓池
mns add QQQ "纳指100" us_stocks
mns add SH600000 "浦发银行" cn_stocks
mns add GLD "黄金ETF" counter_cyclical
记录买入交易
mns buy QQQ 100 450.50
mns buy SH600000 500 12.30
查看持仓和策略建议
# 查看当前持仓（含年化收益）
mns portfolio
# 获取今日策略报告（基于最新恐贪指数）
mns report
# 查看当前恐贪指数
mns sentiment
更新价格和查看历史
# 手动更新单个资产价格
mns price QQQ 460.00
# 自动更新所有资产价格（需要网络）
mns update-prices
# 查看最近交易历史
mns history --limit 50
# 查看现金余额
mns cash
配置管理
# 查看所有配置
mns config
# 查看特定配置项（支持 dot-path 语法）
mns config thresholds.fear
mns config buy_ratio.extreme_fear
# 修改配置项（策略参数）
mns config thresholds.greed 75
mns config buy_ratio.fear 30.0
mns config sell_ratio.extreme_greed_target_high 60.0
策略回测
# 查看可调参数列表
mns backtest params
# 运行默认配置回测
mns backtest run
# 使用自定义配置回测
mns backtest run --config path/to/config.toml
# 对比多个配置
mns backtest run --compare config1.toml,config2.toml
数据存储
- 配置文件:
~/.mns/config.toml
- 数据库:
~/.mns/mns.db
- 报告输出:
./reports/（可通过 settings.report_output_dir 配置）
策略逻辑详解
情绪驱动的买入决策
买入比例基于恐贪指数区间：
| 恐贪区间 | 指数范围 | 买入比例 | 逻辑 |
|---|
| 极度恐慌 | FGI < 30 | 60% (默认) | 极度恐慌，适度买入 |
| 恐慌 | 30 ≤ FGI < 45 | 35% (默认) | 恐慌，保守买入 |
| 中性 | 45 ≤ FGI < 55 | 0% (默认) | 中性，暂停买入 |
| 贪婪 | 55 ≤ FGI < 70 | 0% (默认) | 贪婪，不买入 |
| 极度贪婪 | FGI ≥ 70 | 0% (默认) | 极度贪婪，不买入 |
卖出决策（双准则）
卖出建议综合考虑：
- 年化收益止盈: 基于持有天数计算年化收益率，对照卖出矩阵
- 绝对收益线: 绝对收益 ≥ 30% 且持仓 ≥ 90 天时也可考虑卖出
卖出矩阵（按情绪区间和收益档位）：
| 情绪区间 | target_high | target_low | below_target |
|---|
| 极度贪婪 | 50% | 30% | 20% |
| 贪婪 | 40% | 25% | 0% |
| 中性 | 15% | 0% | 0% |
| 恐慌/极度恐慌 | 0% | 0% | 0% |
注：target_high = 年化收益 ≥ annualized_target_high（默认15%），target_low = 年化收益 ≥ annualized_target_low（默认10%）
买入资金分配：Contrarian 权重
可用现金按 contrarian 权重分配到各资产：
- 权重公式:
weight = min(max_weight, max(1.0, cost_price / current_price))
- 解释: 浮亏资产（当前价格 < 成本价）获得更高权重，符合逆向抄底逻辑
- 上限控制:
max_contrarian_weight（默认 2.0）防止过度集中单一标的
- 浮盈资产: 权重为 1.0（基线）
风险警告机制
当持仓浮亏 ≥ 20% 时触发风险警告，建议根据市场情绪差异化处理：
| 情绪环境 | 建议操作 |
|---|
| Extreme Fear/Fear | 可能是加仓机会 |
| Neutral | 审视基本面 |
| Greed/Extreme Greed | 紧急审视（别人赚钱你还在亏） |
常见工作流
日常报告（Agent 每日执行）
# 1. 自动更新所有资产价格
mns update-prices
# 2. 查看策略报告
mns report
# 3. 根据建议执行买入（如有）
mns buy QQQ 50 445.00
# 4. 记录卖出（如有）
mns sell QQQ 100 455.00
# 5. 查看最新持仓
mns portfolio
策略参数调优
# 查看当前买入比例
mns config buy_ratio
# 调整极端恐慌买入比例到 60%
mns config buy_ratio.extreme_fear 60.0
# 降低中性区间买入到 10%
mns config buy_ratio.neutral 10.0
# 调整卖出矩阵
mns config sell_ratio.extreme_greed_target_high 70.0
# 调整止盈线
mns config settings.annualized_target_low 12.0
mns config settings.annualized_target_high 18.0
# 调整逆向权重上限（防止单标的过度集中）
mns config settings.max_contrarian_weight 1.5
新资产添加流程
# 1. 添加资产到池子
mns add TSLA "特斯拉" us_stocks
# 2. 初始建仓买入
mns buy TSLA 50 250.00
# 3. 更新当前价格
mns price TSLA 255.00
高级分析指南
以下分析功能由 Agent 组合使用基础命令完成，非单一 CLI 命令。
行业分析 (Agent 执行)
组合使用基础命令分析行业表现：
# 1. 查询行业 ETF 表现
mns analyze XLK # 科技
mns analyze XLF # 金融
mns analyze XLE # 能源
mns analyze XLV # 医疗
mns analyze XLY # 消费
mns analyze XLP # 消费必需品
mns analyze XLB # 材料
mns analyze XLU # 公用事业
mns analyze XLI # 工业
mns analyze XLRE # 房地产
# 2. 分析各行业龙头股
mns analyze AAPL # 科技龙头
mns analyze JPM # 金融龙头
mns analyze XOM # 能源龙头
# 3. 对比行业表现与大盘指数
mns market-indices # 获取大盘指数参考
mns portfolio # 查看当前持仓行业分布
Agent 分析要点：
- 比较各行业 ETF 涨跌幅，识别强势/弱势行业
- 对比行业与大盘（S&P 500）的相对表现
- 结合恐贪指数判断行业轮动机会
组合深度分析 (Agent 执行)
基于已有数据进行组合分析：
# 1. 查看当前持仓
mns portfolio
# 2. 获取市场情绪
mns sentiment
# 3. 获取策略报告
mns report
# 4. 查看历史表现
mns history --limit 100
Agent 分析要点：
- 配置合理性: 持仓集中度是否过高（单一标的 > 30% 需警惕）
- 收益分布: 各持仓年化收益率分布，识别拖累/贡献主力
- 情绪偏离: 当前恐贪指数与持仓策略是否匹配（恐慌时应持有更多权益）
- 现金比例: 现金占比是否符合理想配置（参考买入比例建议）
风险评估 (Agent 执行)
组合计算风险指标：
# 1. 获取持仓成本与当前价格
mns portfolio
# 2. 获取历史价格记录
mns history --limit 365
# 3. 结合市场波动率
mns market # 包含 VIX 指数
Agent 风险指标计算：
- 最大回撤: 基于历史快照计算峰值到谷值的最大跌幅
- Sharpe 比率:
(年化收益 - 无风险利率) / 波动率（需历史数据支持）
- 持仓集中度: 前三大持仓占比总和
- 浮亏暴露: 当前浮亏 > 20% 的持仓数量及金额
风险等级判定：
| 风险等级 | 条件 |
|---|
| 低风险 | 单一持仓 < 20%，无浮亏 > 20% 标的，现金 > 20% |
| 中风险 | 单一持仓 20-30%，或 1-2 个标的浮亏 10-20% |
| 高风险 | 单一持仓 > 30%，或 3+ 标的浮亏 > 20%，或 VIX > 30 |
配置参数
完整的配置参数说明请参考 references/strategy.md，其中包含：
- 所有配置项的默认值速查表
- 策略参数的详细解释
- 买入/卖出比例矩阵说明
命令使用方法请参考 references/commands.md。
注意事项
- 价格更新: 买入/卖出后建议调用
price 或 update-prices 命令更新价格，确保持仓收益数据准确
- 时间敏感性:
report 和 sentiment 命令通过 HTTP 获取实时 CNN Fear & Greed Index，需要网络访问
- 异步要求: 这两个命令是异步的，agent 调用时需确保环境支持 async execution
- Windows 编码: PowerShell 默认 GBK 编码可能导致中文乱码，建议使用 UTF-8 终端或重定向输出到文件
- 年化收益计算: 使用
annualized = (current / cost) ^ (365 / holding_days) - 1，持仓天数 < min_holding_days 时不显示
- 绝对收益止盈: 持仓绝对收益 ≥ 30% 且天数 ≥ min_absolute_profit_days 时，即使年化收益率未达阈值也可能触发卖出
错误处理
- 网络错误:
sentiment 和 report 可能因 API 不可用失败，建议重试或使用缓存数据
- 数据库锁定: 多进程并发操作 SQLite 会导致锁定，agent 应确保串行访问
相关文件
references/commands.md - 完整命令参考references/strategy.md - 策略参数详解
