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A股AutoML策略/自动化量化建模。当用户说"AutoML"、"自动建模"、"自动机器学习"、"auto ML"、"自动化策略"、"一键建模"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，使用AutoML自动构建量化策略。支持 formal/brief 两种输出风格。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-automl-strategy命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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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。
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。
基于 SOC 职业分类
| name | a-share-automl-strategy |
| description | A股AutoML策略/自动化量化建模。当用户说"AutoML"、"自动建模"、"自动机器学习"、"auto ML"、"自动化策略"、"一键建模"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，使用AutoML自动构建量化策略。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# AutoML量化策略报告
## 一、搜索结果
| 模型 | IC | Sharpe | 排名 |
|------|-----|--------|------|
## 二、最优模型
[模型配置、特征重要性]
## 三、策略表现
[回测结果、风险指标]
## 四、部署建议
[更新频率、监控指标]
## AutoML速览
- 搜索50个模型，最优：LightGBM
- IC=0.045, Sharpe 2.0
- Top特征：动量+质量+资金流
- 建议：月度重训练，监控IC衰减
参考 references/automl-strategy-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。