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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。
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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。
A股Beta对冲/市场中性策略。当用户说"对冲"、"beta hedging"、"市场中性"、"对冲策略"、"怎么对冲"、"空头对冲"时触发。量化构建市场中性组合。支持formal和brief风格。
A股买卖价差/流动性度量分析。当用户说"买卖价差"、"bid-ask spread"、"流动性度量"、"报价价差"、"有效价差"、"价差分析"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，分析买卖价差与流动性。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股黑天鹅预警/极端事件分析。当用户说"黑天鹅"、"black swan"、"极端事件"、"尾部事件"、"灰犀牛"、"突发风险"、"系统崩溃"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，监控与预警潜在的黑天鹅事件。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股涨跌停板分析/连板追踪/涨停板统计。当用户说"涨停"、"跌停"、"涨停板"、"连板"、"打板"、"炸板"、"涨停分析"、"今天多少家涨停"、"连板股"、"首板"、"二板"、"三板"、"涨停原因"、"XX涨停了"、"涨停板分析"时触发。MUST USE when user asks about limit-up/limit-down board analysis, consecutive board tracking, or daily limit statistics for A-shares. 分析当日涨跌停数量、连板梯队、涨停原因归类、炸板率，追踪连板龙头股走势。支持研报风格（formal）和快速解读风格（brief）。
| name | a-share-adverse-selection |
| description | 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。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# [标的] 逆向选择分析报告
## 一、逆向选择度量
| 指标 | 数值 | 分位数 |
|------|------|--------|
## 二、信息不对称
[PIN、VPIN、价差分解]
## 三、决定因素
[透明度、分析师覆盖]
## 四、交易建议
## [标的] 逆向选择速览
- 逆向选择成分占价差 42%
- PIN 0.18，信息不对称中等
- 分析师覆盖 8 家，信息环境尚可
- 建议：盘中10:00-11:00交易成本最低
参考 references/adverse-selection-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