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| name | structured-data-ingestion |
| description | 用于表/API/DB接入的结构化数据接入原子 skill,适用于通用行业数据接入场景。 |
本 Skill 支持多种结构化数据源输入格式,核心数据来源包括:
说明:本 Skill 不包含数据源配置功能,需要用户提供数据源连接信息。建议数据源稳定可靠,以便进行准确的数据接入。
本 Skill 提供全面的结构化数据接入能力,涵盖多种接入功能:
{
"source_info": {
"source_type": "database",
"source_name": "financial_db",
"connection_string": "mysql://user:pass@host:3306/db",
"table_name": "stock_prices"
},
"ingestion_config": {
"extraction_mode": "incremental",
"time_field": "trade_date",
"last_sync_time": "2024-03-14T10:00:00",
"batch_size": 1000
},
"ingestion_results": {
"total_records": 5000,
"new_records": 500,
"updated_records": 4500,
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