a-share-thesis

name	a-share-thesis
description	A股投资论点建立与追踪/投资逻辑梳理。当用户说"投资论点"、"thesis"、"为什么看好XX"、"为什么看空XX"、"投资逻辑"、"帮我梳理XX的逻辑"、"跟踪一下XX"、"催化剂"、"XX还能不能拿"、"投资论点追踪"、"thesis tracker"时触发。MUST USE when user asks to build/track an investment thesis, articulate bull/bear case, or review catalysts and risk points for a stock position. 帮助建立结构化投资论点（核心论点+支撑论据+风险+催化剂），并追踪论点状态变化。通过 cn-stock-data 获取最新数据验证论点，结合 web 搜索获取事件催化剂。支持机构投研风格（formal）和个人持仓笔记风格（brief）。

数据源

SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 最新行情（验证价格/估值变化）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]

# 财务指标（验证基本面论据）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

# K 线（论点建立以来的股价走势）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [论点建立日期]

# 资金流向（市场认可度）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code [CODE] --days 30

补充：通过 web 搜索获取最新公告、行业新闻、分析师观点等催化剂信息。

Workflow

Step 1: 建立/加载论点

新建论点时，收集以下信息：

1. 标的公司（代码 + 名称）
2. 方向：看多(Long) / 看空(Short) / 中性观察(Neutral)
3. 核心论点（1-2 句话，必须可证伪）
4. 支撑论据（3-5 条，每条附数据支撑）
5. 关键风险（3-5 条，每条附触发条件）
6. 催化剂（未来 3-6 个月内可能兑现的事件）
7. 目标价 / 估值区间
8. 止损条件（什么情况下放弃论点）
9. 信心等级：高/中/低

加载已有论点：用户提供之前的论点文档或口述核心逻辑。

Step 2: 数据验证

通过 cn-stock-data 获取最新数据，逐条验证论据：

• 每条论据对应的财务/行情指标是否符合预期
• 标注：✅ 符合预期 / ⚠️ 需要关注 / ❌ 不符合预期

Step 3: 论点记分卡

构建记分卡表格：

论据	原始预期	当前状态	趋势(↑/→/↓)	信号强度

综合评估：论点强化 / 维持 / 弱化 / 已失效

Step 4: 催化剂日历

预计日期	事件	类型	预期影响	状态
2026-04-xx	Q1 业绩预告	财报	验证增长论据	待兑现
2026-xx-xx	行业政策发布	政策	正面催化	待兑现

催化剂类型：财报/政策/行业事件/公司公告/宏观经济/技术突破

Step 5: 输出

风格说明

维度	formal（机构投研）	brief（个人持仓笔记）
篇幅	2-4 页	半页-1 页
论点结构	完整（论据+风险+催化剂各 3-5 条）	精简（各 2-3 条）
记分卡	完整表格 + 趋势分析	简化版（仅标注状态）
催化剂	完整日历 + 概率评估	关键 2-3 个事件
数据引用	每条附具体数字和来源	关键数字即可
结论	客观（论点强化/弱化）	可加主观判断（继续持有/减仓/加仓）
免责声明	需要	不需要

关键规则

1. 可证伪性：每条论据必须有明确的验证标准，模糊的论据（如"公司管理层很优秀"）必须转化为可量化指标
2. 动态追踪：论点不是一次性的，每次用户提及"跟踪XX"时应加载已有论点并更新
3. 诚实面对反面证据：当数据不支持论点时必须如实标注，不回避负面信号
4. 分离事实与观点：数据验证部分纯客观，个人判断仅在 brief 模式的结论部分出现
5. 时间框架：明确论点的时间框架（短线 1-3 月 / 中线 3-12 月 / 长线 1 年+）
6. 与其他 skill 联动：建议用 a-share-earnings-analysis 做更深入的财报验证，用 a-share-comps 做估值对标

使用示例

示例 1: 基本使用

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

python scripts/run_skill.py --input data.json