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A股公募基金持仓分析/机构持仓追踪。当用户说"基金持仓"、"机构持仓"、"公募重仓"、"基金在买什么"、"机构抱团"、"XX被哪些基金持有"、"基金经理持仓"、"fund holding"时触发。分析公募基金季报披露的重仓股数据，追踪机构持仓变动、抱团程度、行业配置偏好。通过 web 搜索获取基金持仓数据，结合 cn-stock-data 获取个股行情和财务指标。支持机构持仓研究风格（formal）和个人跟踪笔记风格（brief）。
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npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-fund-holding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
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| name | a-share-fund-holding |
| description | A股公募基金持仓分析/机构持仓追踪。当用户说"基金持仓"、"机构持仓"、"公募重仓"、"基金在买什么"、"机构抱团"、"XX被哪些基金持有"、"基金经理持仓"、"fund holding"时触发。分析公募基金季报披露的重仓股数据，追踪机构持仓变动、抱团程度、行业配置偏好。通过 web 搜索获取基金持仓数据，结合 cn-stock-data 获取个股行情和财务指标。支持机构持仓研究风格（formal）和个人跟踪笔记风格（brief）。 |
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 个股行情（被重仓的股票）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE1],[CODE2],...
# 个股财务指标
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
# K线（持仓变动期间的股价走势）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [季报期末日期]
核心数据来源为 web 搜索（基金持仓数据无法从 cn-stock-data 直接获取）：
Step 1: 确定分析维度
根据用户需求选择分析角度：
Step 2: 数据获取
通过 web 搜索获取最新季报数据（每季度披露一次）：
个股视角需获取： | 基金名称 | 基金经理 | 规模(亿) | 持股数(万股) | 持仓市值(亿) | 占基金净值(%) | 较上期变动 |
市场视角需获取： | 股票代码 | 名称 | 被持有基金数 | 合计持仓市值(亿) | 占流通股(%) | 较上期变化 |
Step 3: 持仓分析
抱团度分析：
行业配置： | 行业 | 配置比例(%) | 标准配置(%) | 超配/低配 | 较上期变化 |
个股层面（通过 cn-stock-data 补充）：
Step 4: 明星基金经理跟踪（可选）
如用户关注特定基金经理：
Step 5: 输出
| 维度 | formal（机构持仓研究） | brief（个人跟踪笔记） |
|---|---|---|
| 篇幅 | 3-5 页 | 1 页 |
| 持仓明细 | 完整（Top 20 + 行业配置 + 变动分析） | Top 10 + 关键变动 |
| 抱团分析 | 抱团度量化 + 历史对比 | 一句话判断 |
| 行业配置 | 完整超配/低配表 | Top 3 超配/低配 |
| 基金经理 | 可含多位重点经理 | 1-2 位代表性的 |
| 投资启示 | 客观分析配置趋势 | 可加个人判断 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json