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A股ML市场状态聚类/无监督分类。当用户说"市场聚类"、"无监督分类"、"状态聚类"、"ML聚类"、"K-means市场"、"市场分类"、"聚类分析市场"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，使用无监督学习识别市场状态。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。
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npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-ml-regime-cluster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-ml-regime-cluster |
| description | A股ML市场状态聚类/无监督分类。当用户说"市场聚类"、"无监督分类"、"状态聚类"、"ML聚类"、"K-means市场"、"市场分类"、"聚类分析市场"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，使用无监督学习识别市场状态。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# ML市场状态聚类报告
## 一、聚类结果
| 状态 | 特征 | 占比 | 当前概率 |
|------|------|------|----------|
## 二、状态转移
[转移概率矩阵]
## 三、当前状态
[判断结果与置信度]
## 四、策略建议
[当前状态下的最优策略]
## 市场状态速览
- GMM识别4种状态
- 当前状态：震荡偏多(概率68%)
- 转向牛市概率 22%
- 建议：维持6成仓位，偏向动量因子
参考 references/ml-regime-cluster-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。