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A股北向资金（沪深港通）分析。当用户说"北向资金"、"外资"、"沪港通"、"深港通"、"陆股通"、"northbound"、"外资在买什么"、"北向今天怎么样"、"外资流向"时触发。分析北向资金整体流向趋势、行业配置偏好、个股增减仓变动，帮助理解外资对A股市场的态度和布局方向。通过 cn-stock-data 获取北向资金流向数据和个股行情，结合 web 搜索获取北向持股明细和行业分布。支持机构资金分析风格（formal）和个人跟踪笔记风格（brief）。
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-northbound명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
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
SKILL.md 표시 중
| name | a-share-northbound |
| description | A股北向资金（沪深港通）分析。当用户说"北向资金"、"外资"、"沪港通"、"深港通"、"陆股通"、"northbound"、"外资在买什么"、"北向今天怎么样"、"外资流向"时触发。分析北向资金整体流向趋势、行业配置偏好、个股增减仓变动，帮助理解外资对A股市场的态度和布局方向。通过 cn-stock-data 获取北向资金流向数据和个股行情，结合 web 搜索获取北向持股明细和行业分布。支持机构资金分析风格（formal）和个人跟踪笔记风格（brief）。 |
重要提示：自 2024 年 8 月起，沪深港通北向资金每日净流入明细不再实时公开披露（南向数据正常）。cn-stock-data 的 north_flow 命令返回的数据可能全为 0。应以 web 搜索为主要数据来源。
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 大盘指数行情（对比市场走势）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code SH000001,SZ399001,SZ399006
# 个股行情（北向重仓股）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE1],[CODE2],...
# 个股资金流向
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code [CODE] --days 30
# K线（叠加资金流分析）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [起始日期]
# 南向资金（仍可用）
python -c "import akshare as ak; df=ak.stock_hsgt_fund_flow_summary_em(); print(df[df['资金方向']=='南向'].to_json(orient='records', force_ascii=False))"
核心数据通过 web 搜索获取：
Step 1: 整体资金流向
Step 2: 资金流与市场联动
Step 3: 行业配置分析 通过 web 搜索获取北向资金行业配置数据：
构建行业偏好表：
| 行业 | 持仓市值(亿) | 占比(%) | 近1月变化 | 近3月变化 | 偏好判断 |
|---|
Step 4: 个股持仓变动 通过 web 搜索获取：
对关键个股通过 cn-stock-data 补充行情数据：
| 代码 | 名称 | 北向持股(亿) | 占流通股(%) | 近1月增减(亿) | PE | 近1月涨跌(%) |
|---|
Step 5: 输出
| 维度 | formal（机构资金分析） | brief（个人跟踪笔记） |
|---|---|---|
| 篇幅 | 3-5 页 | 1 页 |
| 整体流向 | 完整（多时间维度+大盘联动分析） | 一句话总结趋势 |
| 行业分析 | 完整行业配置表+变化分析 | Top 3 增仓/减仓行业 |
| 个股明细 | Top 20 持仓 + Top 10 增减仓 | Top 5 增仓/减仓股 |
| 历史对比 | 与过去重要时点对比 | 无 |
| 投资启示 | 客观分析外资偏好 | 可加个人判断 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |