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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
正在显示 SKILL.md
| name | global-investor-suitability |
| description | 用于投资者适当性场景。适用于金融工作中的基础任务单元。 |
这是一个基于公网可查数据的 Skill,用于对某家上市企业对应股票的投资者适当性进行校验。Skill 先识别企业所属板块(主板 / 科创板 / 创业板 / 北交所),再结合公开法律法规与交易所规则,对输入的投资者画像进行适当性判断,并输出结论、缺口项与法律依据。
示例企业默认使用:中芯国际(688981.SH)。该公司在上海证券交易所科创板上市,适合作为科创板适当性校验样例。
本 Skill 仅使用公网可查、可复核的信息:
中国证监会(CSRC)
上海证券交易所(SSE)
深圳证券交易所(SZSE)
北京证券交易所(BSE)
上市公司所属交易所公开页面
根据股票代码与交易所公开页面,识别目标企业属于:
将不同板块映射到公开可查的适当性规则,例如:
支持根据投资者画像进行适当性校验。输入字段包括:
individual / institutionlow / medium / high输出内容包括:
PASS / FAIL / REVIEWpython script/run_demo.py \
--symbol 688981 \
--investor-type individual \
--avg-assets-20d 600000 \
--trading-experience-months 36 \
--signed-risk-disclosure true \
--risk-tolerance high
预期:
PASSpython script/run_demo.py \
--symbol 688981 \
--investor-type individual \
--avg-assets-20d 120000 \
--trading-experience-months 36 \
--signed-risk-disclosure true \
--risk-tolerance high
预期:
FAILpython script/run_demo.py \
--symbol 300750 \
--investor-type individual \
--avg-assets-20d 120000 \
--trading-experience-months 30 \
--signed-risk-disclosure true \
--risk-tolerance medium
预期:
PASS本 Skill 自带代码采用 MIT License。
注意: