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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。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | max-drawdown-calculation |
| description | 用于回撤指标的最大回撤计算原子 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或净值数据。建议数据时间跨度不少于1年，以便进行准确的最大回撤计算。
本 Skill 提供全面的最大回撤计算能力，涵盖多种计算方法：
pip install -r requirements.txt
# 计算最大回撤
python scripts/calc_max_drawdown.py --input prices.csv --date-col date --price-col close --output drawdown.csv
# 计算滚动最大回撤
python scripts/calc_max_drawdown.py --input prices.csv --date-col date --price-col close --output rolling_drawdown.csv --window 30
# 计算分段最大回撤
python scripts/calc_max_drawdown.py --input prices.csv --date-col date --price-col close --output period_drawdown.csv --period monthly
# 计算回撤持续时间
python scripts/calc_max_drawdown.py --input prices.csv --date-col date --price-col close --output drawdown_analysis.csv --include-duration true
# 与基准对比
python scripts/calc_max_drawdown.py --input prices.csv --benchmark benchmark.csv --output comparison.csv --compare-benchmark true
# 设置回撤预警阈值
python scripts/calc_max_drawdown.py --input prices.csv --date-col date --price-col close --output alert.csv --threshold 0.1
{
"symbol": "000001.SZ",
"period": "2024-01-01 to 2024-12-31",
"max_drawdown": {
"absolute_drawdown": 25.8,
"relative_drawdown": 25.8,
"peak_date": "2024-06-15",
"trough_date": "2024-08-20",
"recovery_date": "2024-11-10",
"duration_days": 66,
"recovery_days": 82
},
"rolling_drawdown": {
"30_day_max": 8.5,
"60_day_max": 15.2,
"90_day_max": 22.3
},
LICENSE 文件requirements.txt 为准