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A股模型风险/回测过拟合分析。当用户说"模型风险"、"model risk"、"过拟合"、"overfitting"、"回测失真"、"样本外失效"、"模型验证"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，评估量化模型的过拟合与模型风险。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
| name | a-share-model-risk |
| description | A股模型风险/回测过拟合分析。当用户说"模型风险"、"model risk"、"过拟合"、"overfitting"、"回测失真"、"样本外失效"、"模型验证"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，评估量化模型的过拟合与模型风险。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# 模型风险评估报告
## 一、过拟合检测
| 指标 | 训练集 | 测试集 | 差距 |
|------|--------|--------|------|
## 二、回测陷阱
[各类偏差检查结果]
## 三、验证结果
[样本外/CV/排列检验]
## 四、风险管理建议
## 模型风险速览
- 训练Sharpe 3.2 vs 测试 1.8，差距44%
- 过拟合风险：中等
- 未发现前视偏差
- 建议：简化模型，减少参数数量
参考 references/model-risk-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。