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A股财报日历/业绩预告汇总。当用户说"财报日历"、"业绩预告"、"什么时候发财报"、"XX什么时候出报告"、"earnings calendar"、"最近谁发财报"、"业绩快报"、"业绩预告汇总"、"哪些公司业绩超预期"时触发。汇总近期已发布和即将发布的财报/业绩预告，分析业绩超预期和不及预期的情况。支持研报风格（formal）和快速查询风格（brief）。不适用于个股深度财报分析（用 a-share-earnings-analysis）。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-earnings-calendar명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | a-share-earnings-calendar |
| description | A股财报日历/业绩预告汇总。当用户说"财报日历"、"业绩预告"、"什么时候发财报"、"XX什么时候出报告"、"earnings calendar"、"最近谁发财报"、"业绩快报"、"业绩预告汇总"、"哪些公司业绩超预期"时触发。汇总近期已发布和即将发布的财报/业绩预告，分析业绩超预期和不及预期的情况。支持研报风格（formal）和快速查询风格（brief）。不适用于个股深度财报分析（用 a-share-earnings-analysis）。 |
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 个股财务数据（已发布的）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
# 个股行情（看业绩公告后股价反应）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
核心数据通过 akshare 获取：
# 业绩预告汇总（date 格式 YYYYMMDD，取季末日期：0331/0630/0930/1231）
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_yjyg_em(date='20260331'); print(df.head(20).to_json(orient='records', force_ascii=False))"
# 业绩快报
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_yjkb_em(date='20260331'); print(df.head(20).to_json(orient='records', force_ascii=False))"
补充：用 web 搜索获取财报披露时间表、市场一致预期、分析师预测。
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| 输出 | 完整业绩日历报告 | 关键信息列表 |
| 覆盖 | 全市场统计+重点个股 | 仅用户关注的个股/板块 |
| 分析 | 超预期/低于预期详细分析 | 预增/预减数量统计 |
| 时间表 | 未来2周完整披露排期 | 近期重点关注 |
默认 brief；用户要求"详细/报告/研报"时用 formal。
references/earnings-calendar-guide.md 了解业绩预告类型定义和财报季节奏# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json
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。
SOC 직업 분류 기준