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A股交易分类/Lee-Ready算法。当用户说"交易分类"、"Lee-Ready"、"买卖分类"、"主动买卖"、"trade classification"、"BVC"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，对成交进行买卖方向分类。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。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-trade-classification命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
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-trade-classification |
| description | A股交易分类/Lee-Ready算法。当用户说"交易分类"、"Lee-Ready"、"买卖分类"、"主动买卖"、"trade classification"、"BVC"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，对成交进行买卖方向分类。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# [标的] 交易分类分析报告
## 一、分类结果
| 时段 | 主动买(万股) | 主动卖(万股) | 净买入 |
|------|------------|------------|--------|
## 二、分类方法
[使用的算法与准确率]
## 三、订单流分析
[OFI、净买入趋势]
## 四、信号解读
## [标的] 交易分类速览
- 主动买入 58%，主动卖出 42%
- 净买入 +1,200万股
- 大单(>10万)净买入 +350万股
- 信号：资金偏多头
参考 references/trade-classification-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。