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A股系统性风险/传染效应分析。当用户说"系统性风险"、"systematic risk"、"传染效应"、"风险传染"、"系统风险"、"金融风险传导"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，评估系统性风险水平。支持 formal/brief 两种输出风格。
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.
SOC 직업 분류 기준
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-systematic-risk명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
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。
| name | a-share-systematic-risk |
| description | A股系统性风险/传染效应分析。当用户说"系统性风险"、"systematic risk"、"传染效应"、"风险传染"、"系统风险"、"金融风险传导"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，评估系统性风险水平。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# 系统性风险评估报告
## 一、风险指标
| 指标 | 数值 | 分位数 | 状态 |
|------|------|--------|------|
## 二、传染效应
[风险传导路径]
## 三、风险状态
[综合评估与历史对比]
## 四、防御建议
## 系统性风险速览
- 综合风险指数 45 (P55)，中等
- 信用利差 85bp，正常
- 市场相关性 0.45，未见异常
- 状态：正常，无需特别防御
参考 references/systematic-risk-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json