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贝叶斯思维技能。帮你评估持仓股票和国际宏观事件，基于贝叶斯概率思维做投资决策。核心思维：三门问题换门哲学、沉没成本止损纪律、概率期望值决策。适用于持仓检查、宏观事件分析、央行利率、地缘政治、买入前评估、卖出决策、组合复盘。
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Implements Manus-style file-based planning to organize and track progress on complex tasks. Creates task_plan.md, findings.md, and progress.md. Use when asked to plan out, break down, or organize a multi-step project, research task, or any work requiring >5 tool calls. Supports automatic session recovery after /clear.
追踪全球 AI 圈顶级账号，实时获取 AI 行业最新动态。当用户想了解 OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Google DeepMind 等 AI 巨头最新发布，或想第一时间知道 AI 圈发生了什么重大事件时使用此技能。适用于：AI 资讯日报、每周 AI 动态总结、特定账号最新推文追踪、行业重大新闻即时推送。
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| name | bayesian-mindset |
| description | 贝叶斯思维技能。帮你评估持仓股票和国际宏观事件，基于贝叶斯概率思维做投资决策。核心思维：三门问题换门哲学、沉没成本止损纪律、概率期望值决策。适用于持仓检查、宏观事件分析、央行利率、地缘政治、买入前评估、卖出决策、组合复盘。 |
| user-invocable | true |
| trigger_words | 股票评估、持仓检查、要不要卖、要不要买、还能持有吗、还要不要持有、三门问题、换门思维、贝叶斯思维、概率思维、沉没成本、止损纪律、交易思维、买入逻辑、卖出理由、持仓复盘、股票检查、估值分析、期望值计算、帮我看看股票、股票还能买吗、股票还能卖吗、这个股票怎么样、这个股票好吗、要不要割肉、要不要清仓、要不要加仓、要不要减仓、要不要调仓、换股票、持仓分析、股票诊断、账户诊断、组合分析、投资复盘、交易复盘、买入时机、卖出时机、什么时候卖、什么时候买、买不买、卖不卖、持有还是卖出、持有还是买入、决策建议、操作建议、宏观分析、宏观事件、央行利率、美联储、欧洲央行、降息、加息、利率决策、通胀、经济数据、GDP、非农、CPI、PPI、地缘政治、伊朗、以色列、战争、冲突、油价、能源危机、黄金、美元、汇率、人民币、欧元、英镑、美股、A股、港股、行情分析、市场分析、投资建议、机会分析、风险评估 |
贝叶斯思维 + 三门问题 = 职业交易员的最高修养
| 思维模型 | 交易应用 |
|---|---|
| 三门问题换门 | 基本面变化 → 果断换仓 |
| 贝叶斯更新 | 新信息 → 重新计算概率 |
| 沉没成本 | 忘记买入价，只看未来期望 |
| 期望值决策 | 不追求确定性，追求赔率×胜率 |
对每个持仓股票问：
□ 基本面逻辑是否仍然有效？
□ 行业/政策/竞争格局是否发生根本变化？
□ 当初买入的假设条件还成立吗？
□ 市场是否已经帮我"开了门"（排除错误选项）？
□ 换仓的期望值是否比持有更高？
决策规则：
1. 初始假设：这家公司为什么值这个钱？
2. 先验概率：历史上类似情况的胜率是多少？
3. 需要验证：哪些信号出现时说明假设错误？
4. 期望值计算：涨的空间 vs 跌的空间 × 概率
该卖的信号：
不该卖的情况：
期望值 = (上涨空间 × 上涨概率) + (下跌空间 × 下跌概率)
示例：
- 涨 50% 概率 40% → 20%
- 跌 20% 概率 60% → -12%
- 期望值 = 20% - 12% = +8% → 值得买
# 交互式评估引导
python3 /root/.openclaw/workspace/skills/trading-mindset/scripts/evaluate_stock.py --interactive
# 快速评估
python3 /root/.openclaw/workspace/skills/trading-mindset/scripts/evaluate_stock.py --stock "股票代码/名称" --check-type all
# 全面复盘所有持仓
python3 /root/.openclaw/workspace/skills/trading-mindset/scripts/portfolio_review.py --holdings "股票1,股票2,股票3"
# 买入前概率评估
python3 /root/.openclaw/workspace/skills/trading-mindset/scripts/buy_decision.py --stock "股票代码" --thesis "你的买入逻辑"
# 交互式宏观事件分析
python3 /root/.openclaw/workspace/skills/trading-mindset/scripts/evaluate_macro.py --interactive
# 快速评估特定事件
python3 /root/.openclaw/workspace/skills/trading-mindset/scripts/evaluate_macro.py --event "美联储利率"
## 📊 股票评估报告 - [股票名称/代码]
### 一、当前状态
- 买入价格：¥XX
- 当前价格：¥YY
- 盈亏：+ZZ%
### 二、三门检测
| 问题 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| 基本面逻辑是否有效？ | ⚠️ | [原因] |
| 行业/政策/竞争有变化？ | ✅ | [无重大变化] |
| 买入假设还成立？ | ⚠️ | [部分失效] |
| 市场是否"开门"提示？ | ✅ | [信号1, 信号2] |
| 换门期望值更高？ | ❌ | [当前期望值 < 持有] |
### 三、决策建议
🟢 **持有** / 🔴 **卖出** / 🟡 **观察**
### 四、期望值计算
- 上涨空间：+X%
- 下跌空间：-Y%
- 上涨概率：P%
- 下跌概率：(100-P)%
- **期望值**：Z%
### 五、行动项
- [ ] 行动1
- [ ] 行动2
核心：主持人帮你排除错误选项后，换门胜率翻倍（1/3 → 2/3）
交易映射：
应用场景：
核心：根据新信息不断更新概率判断
交易映射：
应用场景：
核心：忘记买入价，只看未来期望
交易映射：
应用场景：
买入：PE 8倍，觉得"便宜"
持有：行业政策突变，逻辑失效
结果：越跌越觉得"便宜"，最终深套
三门思维：
- 市场已经帮你开了"3号门"（行业变化）
- 死守"1号门"= 和概率作对
- 换到"2号门"= 拥抱新概率
买入：预期利润增长 30%
实际：增长 10%，逻辑证伪
结果：还在等"原来的自己"
贝叶斯更新：
- 先验：30% 增长概率 70%
- 新信号：实际 10%
- 后验：修正预期，重新计算估值
pip install pandas numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple