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A股集中度风险/分散化分析。当用户说"集中度"、"分散化"、"concentration risk"、"持仓集中"、"行业集中"、"个股集中"、"分散投资"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，评估组合集中度风险。支持 formal/brief 两种输出风格。
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基于 SOC 职业分类
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。
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。
| name | a-share-concentration-risk |
| description | A股集中度风险/分散化分析。当用户说"集中度"、"分散化"、"concentration risk"、"持仓集中"、"行业集中"、"个股集中"、"分散投资"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，评估组合集中度风险。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# 组合集中度分析报告
## 一、个股集中度
| 指标 | 数值 | 评估 |
|------|------|------|
| HHI | 0.08 | 中等 |
## 二、行业集中度
[行业偏离分析]
## 三、风险集中度
[风险贡献Top5]
## 四、分散化建议
## 集中度速览
- HHI 0.08，有效持仓12只
- Top5占比 48%，偏集中
- 最大行业超配：电子+8%
- 建议：降低Top3权重，增加行业分散
参考 references/concentration-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