القائمة
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill style-factor-calculationيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
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。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | style-factor-calculation |
| description | 用于因子暴露的风格因子计算原子 skill，适用于通用行业金融计算场景。 |
本 Skill 支持多种金融数据输入格式，核心数据来源包括：
说明：本 Skill 不包含数据采集功能，需要用户提供清洗后的价格和财务数据。建议数据时间跨度不少于1年，以便进行准确的风格因子计算。
本 Skill 提供全面的风格因子计算能力，涵盖多种风格因子：
{
"symbol": "000001.SZ",
"date": "2024-12-31",
"style_factors": {
"value_factors": {
"pe": 15.2,
"pe_percentile": 45.3,
"pb": 2.1,
"pb_percentile": 52.8,
"ps": 3.5,
"ps_percentile": 48.2
},
"growth_factors": {
"revenue_growth": 12.5,
"revenue_growth_percentile": 65.8,
"net_income_growth": 18.3,
"net_income_growth_percentile":
LICENSE 文件requirements.txt 为准