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A股Tick级数据/高频信号分析。当用户说"tick数据"、"tick分析"、"逐笔数据"、"高频信号"、"tick级别"、"毫秒级"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，进行tick级别的价格跳跃检测、微观噪声估计、高频信号提取。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。
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npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-tick-analysis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-tick-analysis |
| description | A股Tick级数据/高频信号分析。当用户说"tick数据"、"tick分析"、"逐笔数据"、"高频信号"、"tick级别"、"毫秒级"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，进行tick级别的价格跳跃检测、微观噪声估计、高频信号提取。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# [标的] Tick级数据分析报告
## 一、数据概览
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| Tick总数 | 125,340 |
| 日均成交笔数 | 25,068 |
## 二、价格跳跃
[跳跃检测结果、事件匹配]
## 三、微观噪声
[噪声估计、最优频率]
## 四、高频信号
[信号强度、预测力检验]
## 五、结论与建议
## [标的] Tick分析速览
- 日均 25,068 笔成交，流动性充足
- 检测到 3 次显著价格跳跃
- 微观噪声占比 12%，最优采样 2 分钟
- Tick动量信号 IC=0.03，弱正预测力
参考 references/tick-analysis-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