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Analyze a stock ticker with fundamentals, technicals, analyst ratings, and investment thesis. Usage - /stock-analysis TICKER or /stock-analysis TICKER1 TICKER2 for comparison.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Fetch live brokerage positions and generate a comprehensive portfolio report with sector allocation, P&L analysis, options summary, and risk assessment. Use when user asks for portfolio review.
Daily portfolio briefing with 3 tiers: /briefing (quick ~1min), /briefing full (~3min), /briefing deep (~5min). Replaces daily-briefing.
強制 first-principles 機率分布 + EV 計算。用於檢查當前組合在指定時間窗的預期報酬，禁止用 default bell shape 或質性語言。Usage - /ev-check [30d|7d|14d] [optional scenario theme]
Calculate and compare options strategies (sell put, covered call, LEAPS, naked call) for a given ticker. Usage - /options-strategy TICKER STRATEGY
Daily portfolio briefing with 3 tiers: /briefing (quick ~1min), /briefing full (~3min), /briefing deep (~5min). Replaces daily-briefing.
強制 first-principles 機率分布 + EV 計算。用於檢查當前組合在指定時間窗的預期報酬，禁止用 default bell shape 或質性語言。Usage - /ev-check [30d|7d|14d] [optional scenario theme]
| name | stock-analysis |
| description | Analyze a stock ticker with fundamentals, technicals, analyst ratings, and investment thesis. Usage - /stock-analysis TICKER or /stock-analysis TICKER1 TICKER2 for comparison. |
| user_invocable | true |
| model | claude-opus-4-8 |
💡 模型指引：session context < 100k →
/model sonnet；> 100k → 先/compact再 Sonnet，或直接/model opus（長 context 推理品質 Opus 更穩定）。重大決策（>5% 倉位）一律用 Opus。
Generate a standardized research report for one or more stock tickers.
--current）— 純獨立分析讀以下四份 cache：
briefing-out/cache/macro-snapshot.json — 用於 Step 0e 第一性檢查的 macro ground statebriefing-out/cache/earnings-history.json — 該 TICKER 的 trailing 8Q beat rate + surprisebriefing-out/cache/earnings-dates.json — 該 TICKER 的下次 earnings 日期briefing-out/cache/fundamentals-snapshot.json（TTL 24h）— TICKER 的三錨點輸入（pe_ratio/peg_ratio/wall_street_target/growth/margins）+ forward_estimates（賣方共識 fwdEPS curr_fy/next_fy + EPS 修正動能）若 TICKER 不在 earnings cache 中（如新標的）→ 跑一次 python3 tools/earnings_history.py --force；或標 (earnings cache miss)。
fundamentals cache 處理：
python3 tools/fetch_fundamentals.py --ticker TICKER（單票 fetch + merge 進 cache，含 A4 self_valuation），再讀 cache。這樣 cache miss/stale 也能取得 A4，不再直接標 (self-val N/A)。Agent 3 仍同批抓 get_fundamentals_snapshot + get_earnings_history 作即時三錨點交叉（fetch_fundamentals 失敗時的 fallback）。fetch_fundamentals --ticker 真的失敗（EODHD 無資料/token 缺）才標 (self-val N/A)。pe_ratio == 0.0 / null → 丟棄 A1 錨；peg_ratio == 0.0 / null → 丟棄 A2 錨，標 (anchor unavailable)這些 cache 資料用於：
probability-honesty-checker 時，強制將 macro + base rate 帶入 prompt（Step 1d、1h、1i 必填）--current 模式 — 整合持倉與計畫啟用後執行完整 CLAUDE.md Step 0 統一規範（0a → 0b → 0c → 0d → 0e）：
plan.md + feedback/*.md；了解此標的在計畫中的角色get_account_position 取即時持倉/stock-analysis PLTR/stock-analysis DCO AIR/stock-analysis TEAM options (include options strategy suggestions)/stock-analysis MU --current (activates plan.md + positions)/stock-analysis MU --codex or /stock-analysis MU --2nd/stock-analysis MU --current --codexParse the ticker(s) from the arguments
Gather Data using MCP tools and WebSearch:
Primary: Yahoo Finance MCP
mcp__yfinance-advanced__get_stock_info — fundamentals, analyst targets, margins, PE ratiosmcp__yfinance-advanced__get_financial_statement (income_stmt) — revenue, earnings trendsmcp__yfinance-advanced__get_recommendations (recommendations) — analyst consensusmcp__yfinance-advanced__get_yahoo_finance_news — recent headlinesmcp__yfinance-advanced__get_historical_stock_prices (period=6mo) — price trendSecondary: SEC EDGAR MCP (for deeper analysis)
mcp__sec-edgar-mcp__get_financials (statement_type="all") — official SEC financial datamcp__sec-edgar-mcp__get_insider_transactions (days=90) — insider buying/sellingmcp__sec-edgar-mcp__get_recent_filings (days=60) — recent 8-K, 10-K/Q filingsmcp__sec-edgar-mcp__get_segment_data — revenue breakdown by geography/productTechnical: Technical Indicators MCP
mcp__technical-mcp__get_technical_indicators — RSI, MACD, Bollinger Bands, ATR, momentum score, trendmcp__technical-mcp__get_support_resistance — support/resistance levels, 52-week rangeSentiment: EODHD MCP
mcp__eodhd-mcp__get_news_sentiment — news with AI sentiment scoresmcp__eodhd-mcp__get_sentiment_trend — 30-day sentiment trajectoryTertiary: FMP MCP (free tier, supplementary)
mcp__fmp-mcp__getStockPeers — peer companies for comparisonmcp__fmp-mcp__getCompanyProfile — company profile (fallback if yfinance incomplete)Supplementary: WebSearch (if MCP data is insufficient)
平行數據收集（Agent 子代理 — subagent_type: "data-collector"）：
使用 Agent tool 平行派遣以下 3 組子代理（每組指定 subagent_type: "data-collector"，自動使用 Haiku 4.5 純數據收集）：
get_stock_info + get_financial_statement + get_recommendations + get_yahoo_finance_news + get_historical_stock_pricesget_financials（all）+ get_insider_transactions（90d）+ get_recent_filings（60d）+ get_segment_dataget_technical_indicators + get_support_resistance + get_sentiment_trend + get_news_sentiment（ticker format: TICKER.US）；若 fundamentals cache miss 或 mtime > 30h，同批加抓 mcp__eodhd-mcp__get_fundamentals_snapshot(TICKER.US) + mcp__eodhd-mcp__get_earnings_history(TICKER.US)（不額外 round-trip）多股比較時，為每個 ticker 各派一組 Agent。若 Agent tool 不可用，依序呼叫亦可。
⚠️ Agent 失敗 fallback：若 Agent 3（Technical）回傳空結果或聲稱「沒有 MCP 權限」，主 Claude 直接呼叫 mcp__technical-mcp__get_technical_indicators + mcp__technical-mcp__get_support_resistance + mcp__eodhd-mcp__get_sentiment_trend，絕不跳過技術分析 section。
Check Current Portfolio（--current 模式才執行）
get_account_position 確認是否持有此標的4a. Thesis Ledger 雙向整合（--current 或有持倉時執行；新標的分析只做「寫」端）
python3 tools/thesis_ledger.py list --ticker TICKER
輸出「📋 {TICKER} 既有 thesis 狀態」段落：
| thesis slug | 命題 | 建立 | 狀態 | 上次 resolve 結果 | 公允價 before→after | 價格影響 | 下一步 |
|------------|------|------|------|-----------------|---------------------|---------|------|
| memory-cycle | DRAM ASP上漲... | 2026-01-10 | pending | — | — | — | 等 Q2財報 |
| q1-guide-exec | Q1 guide確認... | 2026-02-01 | passed | AI revenue +6% | $460→$490 | +6.5% | HOLD |
若帳本無此 ticker → 輸出「📋 {TICKER} 帳本：無既有 thesis」
若有 today-due thesis（due 命令輸出中出現此 ticker）→ 在此段末尾標：
⚠️ 今日到期 thesis：{slug} — 請在本次分析後執行 D2 三桶分解 + resolve
如果有到期需驗收的 thesis，執行 D2：
resolve 帶結構化旗標（--fair-value-before 從上次登錄時的公允價基準取，或從 history 最後一筆取）凡 Verdict 含明確時間/事件觸發點的論點，在輸出末尾登錄：
python3 tools/thesis_ledger.py list --ticker TICKER # 先查既有 slug
python3 tools/thesis_ledger.py add --ticker TICKER --slug <slug> \
--thesis "<可驗證命題>" --falsification "<條件1>" "<條件2>" \
--trigger-type event|date --trigger-date YYYY-MM-DD \
[--event earnings] [--metric "到期要比的指標"] --source stock-analysis \
--ev "<EV snapshot: bull/base/bear 公允價>"
新增 --ev 時同時記錄當下基準公允價（= fair_value_before 的基準，日後 resolve 時用）
4b. 訊號擷取 & Thesis 候選（Signal Extraction，stock-analysis 預設開）
目的：從 news body + SEC 8-K + 財報逐字稿抽已量化陳述，用以補強/修正 thesis 機率分布輸入（Step 0e）。
反幻覺門檻（必守）： 每個 signal 必須附 raw_quote（≤120 字逐字引用）；無 quote → 無 signal；只有 narrative → 明寫「無可量化信號（only narrative）」。
資料管道優先順序：
analyze_8k / get_recent_filings 14d 內）→ confidence: highmcp__fmp-mcp__getEarningsTranscript 最新一份，取 capex/ASP/wafer/utilization 句）→ confidence: high；僅財報後 30 天內news-articles.json Step 0.67，或 mcp__eodhd-mcp__get_news 即時抓）→ confidence: mediummcp__fmp-mcp__getRevenueProductSegmentation）→ confidence: medium（有數字才算）訊號 record（Claude 輸出，不寫 JSON cache）：
metric: wafer_starts / capex / ASP_QoQ / segment_revenue / utilization / ...
value: "+8% QoQ"（逐字含單位）
direction: up | down | flat
ticker, source_url_or_desc, source_type: sec_8k | transcript | news | fmp_segment
date, confidence: high | medium | low
raw_quote: "<逐字引用，≤120 字>" ← 無此欄 = 不成立
Signal → Thesis 轉換後登錄（confidence ∈ {high, medium} 且有明確前瞻 trigger）：
python3 tools/thesis_ledger.py list --ticker <T> # 先查重
python3 tools/thesis_ledger.py add --ticker <T> --slug <slug> \
--thesis "<1句可驗證命題>" \
--falsification "<條件1>" "<條件2>" "<條件3>" \
--trigger-type event|date --trigger-date YYYY-MM-DD \
--event earnings --metric "<到期要比的指標>" \
--source signal-inference \
--ev "signal: <metric> <value>, <source>, conf=<confidence>"
confidence=low 或純 paraphrase → 在報告文字呈現即可，不入 ledger。exit-code-2 碰撞 → 改 slug 或 supersede。
輸出段落（報告末尾）：
### §4b 訊號擷取
| metric | value | dir | source | confidence | raw_quote（首 80 字） |
|--------|-------|-----|--------|------------|----------------------|
| wafer_starts | +8% QoQ | up | Reuters/EODHD | medium | "...逐字引用..." |
THESIS 候選：[若有 high/medium conf 訊號]
- slug: wafer-starts-bit-growth → 已登錄 thesis_ledger
[若無]
- 無可量化信號（only narrative news，無 SEC 8-K / 逐字稿量化句）
## [TICKER] - [Company Name] ($XX.XX)
**Sector:** [sector] | **Market Cap:** $XXB | **Forward PE:** XX.X
### Key Metrics
| Metric | Value |
|--------|-------|
| Revenue (TTM) | $X.XB |
| Revenue Growth (YoY) | XX% |
| EPS (TTM) | $X.XX |
| EPS Growth | XX% |
| Forward PE | XX.X |
| PEG Ratio | X.XX |
| Gross Margin | XX% |
| Free Cash Flow | $XM |
| Debt/Equity | X.XX |
### Investment Thesis
- Bull case (2-3 points)
- Bear case (2-3 points)
### Analyst Consensus
- Rating: Buy/Hold/Sell
- Price Target Range: $XX - $XX
- Median Target: $XX (upside/downside %)
### Technical Analysis
Use `mcp__technical-mcp__get_technical_indicators` and `mcp__technical-mcp__get_support_resistance`.
| Indicator | Value | Signal |
|-----------|-------|--------|
| RSI (14) | XX.X | Overbought/Neutral/Oversold |
| MACD | line/signal/histogram | Golden Cross/Death Cross/None |
| Bollinger %B | X.XX | Upper/Middle/Lower band |
| ATR (normalized) | X.X% | Low/Medium/High volatility |
| Momentum Score | XX | -100 to +100 |
| Trend | description | |
| Volume Ratio | X.XX | Above/Below average |
**Support & Resistance:**
| Level Type | Price | Distance % |
|------------|-------|-----------|
| Resistance 1 | $XX.XX | +X.X% |
| Support 1 | $XX.XX | -X.X% |
| 52W High | $XX.XX | -X.X% |
| 52W Low | $XX.XX | +X.X% |
**Entry Timing:**
- RSI > 70: avoid chasing, wait for pullback
- RSI < 30 + near support: potential entry opportunity
- High ATR regime: wider stop-loss needed, consider smaller position
### SEC EDGAR Insights
- Insider Trading (90 days): net buying/selling activity
- Recent Filings: any material 8-K events, 10-K/Q highlights
- Revenue Segments: geographic/product breakdown (if available)
### 市場情緒 (Sentiment)
Use `mcp__eodhd-mcp__get_sentiment_trend` and `mcp__eodhd-mcp__get_news_sentiment`.
- Sentiment trend: improving / declining / stable (30-day trajectory)
- 7-day vs 30-day average sentiment comparison
- Recent news headlines with sentiment polarity scores
- Flag strongly negative sentiment (< -0.3) as risk factor
### Peer Comparison (FMP)
- Top 5 peers by market cap similarity
### Investment Context（獨立分析）
- 所屬板塊 / 主題（AI、半導體、SaaS、基建…）
- 在同類股中的競爭定位（leader / challenger / niche）
- 一般性倉位建議（不參考個人帳戶）：進取型 / 穩健型各建議比例
### 配置計畫定位（`--current` 模式才輸出）
- 此標的是否在 plan.md 待建倉/加碼清單中？
- 與現有持倉是否重疊？
- 計畫建議的進場方式：現股 vs Bull Put Spread vs LEAPS（引用計畫原文）
- 建議倉位佔帳戶 %
### 第一性檢查（必填，在 Verdict 之前）
- **核心 thesis：** [1 句可驗證命題，非 narrative]
- **證偽條件：** [2-3 個 falsifiable 觀察點 — 量化指標 / 事件 / 時程]
**三錨點 Fair PE 計算（D1，必做）：**
| 錨點 | 值 | 說明 |
|------|----|------|
| A1 市場 PE | EODHD `pe_ratio` | 0.0/null → N/A |
| A2 PEG 錨 | `peg_ratio × growth%`（AI龍頭 PEG基準=1.5，其餘=1.0） | 0.0/null → N/A |
| A3 分析師錨 | `wall_street_target ÷ fwdEPS`；fwdEPS 優先 `forward_estimates.curr_fy.eps_avg`（真實共識）→ `next_fy.eps_avg` → `eps_ttm×(1+growth)` 近似 | 任一缺 → N/A |
| **A4 自建錨（分歧）** | `self_valuation.own_target_price`（cache miss/stale 已由 `fetch_fundamentals.py --ticker` 補抓）| `unavailable`（真失敗才）→ `(self-val N/A)`；`low` → `⚠️低信心`；**A4 不進 median，不進 EV — 僅做分歧 flag** |
- **基準 Fair PE** = median(A1, A2, A3)（A4 排除在外）；**樂觀** = max × 1.25（上限 current_PE × 1.25）；**悲觀** = min × 0.70
- **FwdEPS 情境**：基準=analyst 共識 fwdEPS（`forward_estimates.curr_fy.eps_avg`，缺則 next_fy，再缺才用 `eps_ttm×(1+growth)` 近似；cache `self_valuation.a3_fwdeps_source` 已標來源）；樂觀=基準×(1+min(avg_surprise%,15%))；悲觀=基準×(1−5%/10%)
- **EPS 修正動能**：`forward_estimates` 另帶 `eps_revision_30d_pct` + `revisions_up/down_30d`，30 日共識上修=guidance 偏正領先訊號，供 thesis/P3 引用（非估值輸入）
- stock-analysis 單股深度**每次都做 DCF 交叉**，改用**自建 `tools/simple_dcf.py`**（FMP free tier 無 getDCFValuation）：把 Agent 1 yfinance 已抓的數字餵進去——
```bash
python3 tools/simple_dcf.py --fcf <freeCashflow> --shares <sharesOutstanding> \
--cash <totalCash> --debt <totalDebt> --growth <forward EPS/rev 成長小數> [--wacc 0.10] [--terminal 0.03]
回 intrinsic_value_per_share。FCF≤0 → 工具自動回 N/A（標 DCF 不適用（FCF 為負））。DCF 僅 sanity flag，不進 EV；高成長股 terminal 佔比常 >70%（工具會回 terminal_pct_of_ev），偏離大時註明「假設敏感、參考性低」。FMP getDCFValuation 僅作備援（通常 402）。
機率分布：
| 情境 | 機率 | FwdEPS | A1 | A2 | A3 | Fair PE | 公允價 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 樂觀 | XX% | $X | XX | XX | XX | XX（max×1.25） | $XXX |
| 基準 | XX% | $X | — | — | — | XX（median） | $XXX |
| 悲觀 | XX% | $X | XX | XX | XX | XX（min×0.70） | $XXX |
Expected value = Σ(機率 × 公允價) = $XXX → vs 現價 $XXX：±X%
DCF 交叉（simple_dcf.py 自建，必做）：DCF: $XXX vs 基準公允 $XXX（差 ±X%）；terminal 佔 EV X%（FCF<0 → DCF 不適用）
A4 自建分歧（必顯示）：
$XXX（信心：ok / ⚠️低信心 / (self-val N/A)）(A4 − A3) / A3 = ±X%One of: Strong Buy / Buy / Hold / Sell / Avoid With 1-2 sentence rationale，明確說 Verdict conditional on thesis 成立的機率。
5. **If comparing multiple tickers**, add a comparison table at the end:
| Metric | TICKER1 | TICKER2 |
|--------|---------|---------|
With a clear recommendation on which to prefer.
---
## Step 6: Codex 第二意見（opt-in）
**僅當 arguments 含 `--codex` 或 `--2nd` 時執行。**
### B1. 獨立第一性分析（預設，independent first-principles）
**核心原則：Codex 不看 Claude 的結論**，只給 raw data，讓它獨立跑 Step 0e。Claude 與 Codex 兩個獨立輸出並排比較，真實共識 = 高信心，真實分歧 = 值得深入。
**🔴 Prompt 中性化要求**（詳見 `feedback/codex-prompt-neutrality.md`）：
raw data 必須是 fact 數值，**不能** 是 derived label。技術面只給 RSI 純數字、MACD 三個 line/signal/histogram 數值、價格 vs SMA 百分比、6-12 週區間，**不寫**：
- trend 分類（strong_uptrend / weak_downtrend / consolidation）
- status 分類（overbought / oversold / neutral）
- momentum_score（這已是 derived score，改寫成「N 個交易日累計漲跌 X%」）
- 「弱勢」「強勢」「拋物線」「打底」等敘事標籤
讓 Codex 自己跑 indicator interpretation，從 raw 數值推導結論。**用戶 push back 後重做時，新 prompt 必須完全去除舊 framing**，不能寫「之前判斷 X，請重新評估」。
呼叫 Codex（**用 CLAUDE.md「Codex 呼叫方式」的 `codex exec` CLI；勿用 codex:codex-rescue subagent / `/codex:rescue`，會卡 superpowers preamble**），prompt 首行加強制 no-tool 指令，模板：
我是一名美股投資人，使用 Level 2 options + Spread 的 margin 帳戶。 請對 [TICKER] 個股，完全獨立執行 Step 0e 第一性分析 — 不要受任何先前結論或 framing 影響，這是一份獨立第二意見。
Raw data（只給 fact 數值，無 derived label）：
估值（純數字 — 三錨點原始值，讓 Codex 自行推導 Fair PE）：
最近財報（fact，含日期）：
Quarterly 軌跡（最近 4-6 季 raw 數字）：
Margins（最近一季 vs 前一季）：
資產負債： Cash $XB / Debt $XB / Net cash position $XB / Quick ratio X.X
分析師共識： [N] strong buy / [N] buy / [N] hold / [N] sell / [N] strong sell；median PT $XXX；high $XXX / low $XXX
內部人交易（90 天）： [N] 筆 Form 4，[X 筆 buy / X 筆 sell]，金額摘要 — 不寫「警訊」「正常」分類
技術面（fact only，不分類）：
Sentiment（30 天 raw）： 平均 X.XX / 7d 平均 X.XX / 今日 X.XX（新聞量 N 篇）
近期催化（事實 timeline）： 財報日、產業事件、guidance update 等（不寫評語）
配置上下文：（--current 模式才填入）已持有 X 股 @ avg $X / 未持有；若無 --current 則省略此行
請輸出：
核心 thesis（1 句可驗證命題，falsifiable，非 narrative）
證偽條件（2-3 個 falsifiable 觀察點 — 量化指標 / 事件 / 時程）
機率分布表（三錨點 Fair PE，自行推導不依賴 Claude 的計算）：
先導出你自己的三錨點：
| 情境 | 機率 | FwdEPS | Fair PE（推導方式） | 公允價 |
|---|---|---|---|---|
| 樂觀 | XX% | $X | XX（A?錨 × 1.25） | $XXX |
| 基準 | XX% | $X | XX（median） | $XXX |
| 悲觀 | XX% | $X | XX（A?錨 × 0.70） | $XXX |
Expected Value = Σ(機率 × 公允價) = $XXX → vs 現價 $XXX：±X%
Verdict（1 句）：Strong Buy / Buy / Hold / Sell / Avoid，並說明 conditional 在什麼前提。
加分題：用戶持倉建議（持有 / 加碼 / 減碼 / 出清？加碼/停損觸發點？）
規則：
請以繁體中文回覆，控制在 700 字內。
--effort high --fresh
### 輸出整合
核心 thesis： [Codex 的 thesis] 證偽條件： [Codex 列的條件] 機率分布：
| 情境 | 機率 | EPS | PE | 公允價 |
|---|---|---|---|---|
| 樂觀 | XX% | ... | ... | $XXX |
| 基準 | XX% | ... | ... | $XXX |
| 悲觀 | XX% | ... | ... | $XXX |
Codex EV： $XXX vs 現價 $XXX → ±X% Codex Verdict： [...]
| 維度 | Claude | Codex | 一致性 |
|---|---|---|---|
| 核心 thesis | [Claude] | [Codex] | 一致 / 部分 / 顯著 |
| 證偽條件數 | N | N | — |
| 機率分布（樂/基/悲） | XX/XX/XX | XX/XX/XX | 差異 |
| Expected Value | $XXX | $XXX | 差 ±X% |
| 現價 vs EV | ±X% | ±X% | — |
| Verdict | [Claude] | [Codex] | 同 / 異 |
真實共識（兩邊獨立都認同）：[1-2 條 — 高信心結論] 真實分歧（兩邊獨立得出不同結論）：[1-3 條 — 值得深入] 整合建議： [基於真實共識給出最終行動，明示不確定性來源]
### 進階：`--codex-adversarial`（opt-in 壓力測試）
僅當 arguments 含 `--codex-adversarial` 或 `--codex-adv` 時，**追加**對立面審查段落（攻擊 thesis、找 bug）。預設 `--codex` 不執行。
[追加段落 — 只在 --codex-adversarial 時觸發] 請對 Claude 的 [TICKER] 結論進行對立面審查 — 攻擊 thesis、找最弱假設、提出 dissenting verdict。 [Claude 完整 thesis + verdict + technical analysis] 請以繁體中文回覆。
> 若 Codex 失敗 → 輸出 `⚠️ Codex 不可用：[error]，跳過第二意見`，繼續正常輸出。
---
## Output Language
Use Traditional Chinese (繁體中文) for all text output.
## 存檔 + HTML 生成
報告完成後：
1. 使用 Write tool 把完整 markdown 寫到 `briefing-out/stock-analysis-<TICKER>-YYYY-MM-DD.md`
2. 執行：
```bash
python3 tools/generate_html.py stock-analysis briefing-out/stock-analysis-<TICKER>-YYYY-MM-DD.md --push
成功時印出網頁連結，失敗（repo 尚未建立）時印警告並繼續。