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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-material-completeness |
| description | 用于材料完整性检查场景。适用于金融工作中的基础任务单元。 |
本 Skill 使用公网可查的公开数据,不依赖企业内部系统,默认以中国 A 股上市公司为目标对象,核心来源如下:
国家法律法规数据库(全国人大)
https://flk.npc.gov.cn/中国证监会(CSRC)官网
https://www.csrc.gov.cn/上海证券交易所(SSE)官网
https://www.sse.com.cn/深圳证券交易所(SZSE)官网
https://www.szse.cn/巨潮资讯(CNINFO)
https://www.cninfo.com.cn/说明:本 Skill 以**公开披露材料的“是否齐备”**为主,不替代律师、审计师、保荐机构、交易所或监管机关的正式法律意见。
本 Skill 面向某一个上市企业,做“材料完整性校验”,重点校验两类问题:
将企业某一报告期、某一事项类型所应具备的公开材料,与公开规则要求进行比对,形成检查清单。当前内置:
annual_report:年度报告材料包semiannual_report:半年度报告材料包通过巨潮资讯查询企业公告标题与披露时间,识别是否已披露:
输出 3 类结论:
生成 JSON / Markdown 风格结果,列明:
python script/main.py --company-code 300433 --company-name 蓝思科技 --report-type annual_report --year 2025
python script/main.py --company-code 600519 --company-name 贵州茅台 --report-type semiannual_report --year 2025
python script/main.py --company-code 000001 --company-name 平安银行 --report-type annual_report --year 2025 --output result.json
annual_report 或 semiannual_report;script/fetch_public_data.py 中的解析逻辑或请求头。本项目采用 MIT License。
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