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A股结构变点检测/趋势拐点识别。当用户说"结构变点"、"structural break"、"拐点"、"趋势改变"、"什么时候变了"、"Chow检验"时触发。量化检测价格序列的结构性变化。支持formal和brief风格。
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npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-structural-break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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| name | a-share-structural-break |
| description | A股结构变点检测/趋势拐点识别。当用户说"结构变点"、"structural break"、"拐点"、"趋势改变"、"什么时候变了"、"Chow检验"时触发。量化检测价格序列的结构性变化。支持formal和brief风格。 |
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
比较断点前后的均值/波动率/趋势斜率变化
关联断点时间与重大事件（政策/业绩/市场）
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| 断点检测 | 多方法+统计检验 | 最近断点 |
| 前后对比 | 均值/波动率变化 | 趋势变了吗 |
| 归因 | 事件关联分析 | 可能原因 |
| 默认风格：brief。 |
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json
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。
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