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A股图神经网络/关联图谱量化。当用户说"图神经网络"、"GNN"、"graph network"、"知识图谱"、"关联图谱"、"股票关系网络"、"供应链图谱"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，构建股票关系图谱与GNN模型。支持 formal/brief 两种输出风格。
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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-graph-network |
| description | A股图神经网络/关联图谱量化。当用户说"图神经网络"、"GNN"、"graph network"、"知识图谱"、"关联图谱"、"股票关系网络"、"供应链图谱"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，构建股票关系图谱与GNN模型。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# 图神经网络量化报告
## 一、图结构概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 节点数 | 4,500 |
| 边数 | 28,000 |
## 二、GNN模型表现
[IC/多空收益]
## 三、图谱洞察
[关键社区、传播路径]
## 四、应用建议
## GNN量化速览
- GAT模型，4,500节点，28K边
- 图增强IC=0.048 vs 无图0.040
- 发现3个强关联社区
- 供应链传导延迟约2-3天
参考 references/graph-network-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