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A股集成模型/多模型融合策略。当用户说"集成模型"、"ensemble"、"模型融合"、"stacking"、"blending"、"多模型"、"模型组合"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，构建多模型集成策略。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。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-ensemble-model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
正在显示 SKILL.md
| name | a-share-ensemble-model |
| description | A股集成模型/多模型融合策略。当用户说"集成模型"、"ensemble"、"模型融合"、"stacking"、"blending"、"多模型"、"模型组合"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，构建多模型集成策略。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# 集成模型报告
## 一、子模型概览
| 模型 | IC | 权重 |
|------|-----|------|
## 二、集成表现
[集成IC/Sharpe vs 单模型]
## 三、模型贡献
[各模型边际贡献分析]
## 四、当期信号
[集成预测Top/Bottom]
## 集成模型速览
- 5个子模型加权集成
- 集成IC=0.055 vs 最优单模型0.042
- Sharpe提升 +0.4
- 本期集成Top10：[股票列表]
参考 references/ensemble-model-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