Menu
面向公募基金业绩归因分析，聚焦超额收益来源、选股能力、择时能力、配置支撑与业绩可持续性。基于今日投资金融数据接口，自动识别基金代码并输出结构化基金业绩归因报告。触发词：业绩归因、超额收益、选股能力、择时能力、业绩来源、主动管理能力。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| name | investoday-fund-performance-attribution-analysis |
| title | 基金业绩归因分析 |
| version | 1.3.0 |
| description | 面向公募基金业绩归因分析，聚焦超额收益来源、选股能力、择时能力、配置支撑与业绩可持续性。基于今日投资金融数据接口，自动识别基金代码并输出结构化基金业绩归因报告。触发词：业绩归因、超额收益、选股能力、择时能力、业绩来源、主动管理能力。 |
| tags | ["performance-attribution","excess-return","stock-selection","market-timing","active-management","allocation-support","peer-comparison","return-drivers"] |
| metadata | {"clawdbot":{"emoji":"🎯","category":"finance","requires":{"skills":["investoday-finance-data"]}}} |
面向公募基金业绩归因分析，聚焦超额收益来源、选股能力、择时能力、配置支撑与业绩可持续性。基于今日投资金融数据接口，自动识别基金代码并输出结构化基金业绩归因报告。
示例 1：收益来源
帮我分析一下这只基金的收益主要来自哪里。
示例 2：选股还是择时
这只基金最近跑赢同类，是靠选股还是靠择时？
示例 3：可持续性
这只基金的超额收益能不能持续，当前配置支不支持？
💡 支持输入基金名称或 6 位基金代码。若用户只提供名称，优先使用
entity-recognition识别基金实体；若无法稳定唯一识别，再提示补充完整名称或代码。若用户主要关心波动、回撤和风险承受，优先使用基金风险分析；若需要把收益、风险、持仓、经理、费用分红一起看，优先使用基金综合诊断。
本 Skill 依赖 investoday-finance-data（今日投资金融数据）Skill 获取实时金融数据。
基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准，业务 Skill 不重复展开底层接入细节。
以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 实体识别 | entity-recognition | POST | 从自然语言中识别基金实体 |
| 基金基本信息 | fund/basic-info | POST | 获取基金名称、类型、投资目标与策略 |
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 同类平均指标 | fund/eval-peer-avg-ind | POST | 获取收益、同类平均、排名、Alpha、Beta 等同类比较数据 |
| 归因分析 | fund/performance-attribution | POST | 获取选股能力、择时能力、风险收益指标等 |
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 基金资产分布 | fund/portfolio-asset-holdings | POST | 获取股票、债券、现金等配置比例 |
| 现任基金经理及回报 | fund/current-manager-returns | POST | 获取基金经理任期回报与从业信息 |
用户提供基金名称或代码后，Agent 按以下流程获取数据：
entity-recognition (POST)，参数 input=<用户原始问题>fund/basic-info (POST)，参数 fundCode=<code>fund/eval-peer-avg-ind (POST)，参数 fundCode=<code>fund/performance-attribution (POST)，参数 fundCode=<code>fund/portfolio-asset-holdings (POST)，参数 fundCode=<code>fund/current-manager-returns (POST)，参数 fundCode=<code>并行优化：完成 Step 0 的基金识别后，Step 1-5 可并行调用；分析时优先用 Step 2-3 判断超额收益与主动管理来源，再用 Step 4-5 验证业绩支撑与延续性。
Agent 获取数据后，按以下 5 步框架进行结构化分析：
目标：明确基金属于主动还是偏被动、偏股还是偏债，以及评价业绩的合适口径。
数据来源：fund/basic-info
分析要点：
输出：基金定位与业绩分析口径。
目标：确认基金近期和中长期收益是否持续跑赢同类，以及超额收益强度如何。
数据来源：fund/eval-peer-avg-ind
分析要点：
输出：超额收益来源与同类竞争力判断。
目标：对主动产品区分业绩主要来自选股能力还是择时能力；对偏被动产品优先判断 Beta 与配置暴露。
数据来源：fund/performance-attribution
分析要点：
输出：主动管理能力结构与稳定性判断。
目标：分析当前仓位和资产配置是否支持既有收益特征。
数据来源：fund/portfolio-asset-holdings + fund/basic-info
分析要点：
输出：配置支撑判断与风格依赖结论。
目标：结合基金经理任期表现，判断当前业绩是否具有一定持续性。
数据来源：fund/current-manager-returns + 前 4 步结果汇总
分析要点：
输出：业绩可持续性判断与综合结论。
口径提示：以下信号更适合作为主动管理型或同策略基金之间的粗略参考；若产品偏被动或指数跟踪，应弱化对“选股/择时能力”的直接解读。
| 信号组合 | 含义 | 判断 |
|---|---|---|
| 收益持续高于同类平均且 Alpha 为正 | 主动超额较明确 | ✅ 积极 |
| 收益高于同类但 Beta 明显偏高 | 业绩更偏市场暴露驱动 | 🟡 关注 |
| 选股能力持续为正 | 经理选股贡献较强 | ✅ 积极 |
| 择时能力持续为正 | 仓位调整有效 | ✅ 积极 |
| 选股能力为正、择时能力偏弱 | 更偏选股型产品 | 📊 中性 |
| 选股与择时都偏弱但收益不差 | 可能更多来自风格或 Beta | ⚠️ 警惕 |
| 资产配置与产品定位一致且股票仓位支撑收益 | 当前配置具备支撑 | ✅ 积极 |
| 高收益伴随高波动和高回撤 | 业绩质量需折价看待 | 🟡 关注 |
| 经理任期较短或任期回报缺乏代表性 | 可持续性仍需观察 | 📊 中性 |
| 长期业绩、选股能力、经理任期回报三者一致 | 业绩延续性较强 | ✅ 积极 |
# 🎯 [基金名称]（[基金代码]）业绩归因分析报告
> 分析日期：YYYY-MM-DD | 数据来源：今日投资
## 一、业绩归因结论
（先用一段话概括超额收益来源、主动管理强弱与可持续性）
## 二、基金定位与业绩画像
（基金类型、策略、收益风格、同类位置）
## 三、超额收益来源
（收益、同类平均、Alpha、Beta 角度的判断）
## 四、主动管理能力
（选股能力、择时能力及其稳定性）
## 五、配置支撑与风格依赖
（资产配置是否支持当前业绩特征）
## 六、业绩可持续性
（经理任期表现与后续延续性判断）
## 综合结论
- 3-5 条核心发现
- 明确业绩主要来自 Alpha、Beta、选股还是择时
- 给出后续需要跟踪的关键变量
用户说：“这只基金最近跑赢同类，是靠选股还是择时？”
entity-recognition 识别基金实体与基金代码fund/basic-info、fund/eval-peer-avg-ind、fund/performance-attribution、fund/portfolio-asset-holdings 与 fund/current-manager-returns