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银行经营分析专用计算工具集。当用户要求计算同比增速、环比变动率、贡献度占比、结构分布、排名百分位、不良率、拨备覆盖率、净息差等银行核心指标时使用。提供确定性数值计算，避免LLM心算幻觉。
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A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
| name | bank-calc-utils |
| description | 银行经营分析专用计算工具集。当用户要求计算同比增速、环比变动率、贡献度占比、结构分布、排名百分位、不良率、拨备覆盖率、净息差等银行核心指标时使用。提供确定性数值计算，避免LLM心算幻觉。 |
银行经营分析涉及大量数值计算：同比增长率、环比变动率、贡献度拆解、结构占比、集中度指标、排名百分位等。LLM在直接进行数值运算时容易产生幻觉（心算错误），尤其在多步计算和大数运算场景下。本工具集提供确定性的计算脚本，确保所有数值结果精确可靠，为上层分析技能提供可信赖的计算基础设施。
| 输入项 | 说明 | 是否必须 |
|---|---|---|
| 计算类型 | percentage / change_rate / contribution / distribution / top_n / rank | 必须 |
| 数值参数 | 根据计算类型提供对应的数值（当期值、基期值、分项值等） | 必须 |
| 精度要求 | 小数位数（默认2位） | 可选 |
| 单位 | 万元/亿元/百分比/BP | 可选 |
| 操作 | 说明 | 典型银行应用场景 |
|---|---|---|
percentage | 计算百分比（部分/整体） | 存款占比、不良率、产品渗透率 |
change_rate | 计算变动率（同比/环比/较年初） | 存款增速、利润变动率、客户增长率 |
contribution | 计算各分项对总量变动的贡献度 | 各机构对存款增量的贡献、各产品对收入增长的贡献 |
distribution | 计算分布结构（各项占比） | 贷款行业分布、期限结构、客群结构 |
top_n | 取前N项及其合计占比 | 前十大客户集中度、前五大行业占比 |
rank | 排名及百分位计算 | 网点排名、客户经理业绩排名 |
本工具为计算基础设施，不独立进行分析。默认支持以下银行业务计算场景：
本工具不执行分析框架，仅提供计算服务。调用方式：
scripts/calc.py 中对应的计算函数调用示例：
# 计算变动率
python scripts/calc.py change_rate --current 1250.5 --base 1180.3
# 计算贡献度
python scripts/calc.py contribution --total_change 70.2 --items '{"分行A": 35.1, "分行B": 20.5, "分行C": 14.6}'
# 计算集中度
python scripts/calc.py top_n --values '{"客户1": 500, "客户2": 300, "客户3": 200, ...}' --n 5