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当用户需要对基金、组合、账户或策略进行收益归因分析时使用本技能，尤其适用于需要拆解总收益来源、 识别行业配置贡献、个券选择贡献、风格因子贡献、仓位变化影响、相对基准超额来源、阶段性胜负手的场景。 当用户提到“组合归因”“收益归因”“超额收益拆解”“行业贡献”“选股贡献”“配置贡献”“Brinson归因” “行业数据支持”“基金组合分析”“相对基准表现解释”等需求时，应优先调用本技能。 本技能特别适用于公募基金、专户组合、研究组合、策略回测结果的归因分析，且在存在较完整行业分类、行业收益、 基准权重、组合持仓权重和价格/收益数据时效果最佳。
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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
| name | portfolio-attribution-assistant |
| description | 当用户需要对基金、组合、账户或策略进行收益归因分析时使用本技能，尤其适用于需要拆解总收益来源、 识别行业配置贡献、个券选择贡献、风格因子贡献、仓位变化影响、相对基准超额来源、阶段性胜负手的场景。 当用户提到“组合归因”“收益归因”“超额收益拆解”“行业贡献”“选股贡献”“配置贡献”“Brinson归因” “行业数据支持”“基金组合分析”“相对基准表现解释”等需求时，应优先调用本技能。 本技能特别适用于公募基金、专户组合、研究组合、策略回测结果的归因分析，且在存在较完整行业分类、行业收益、 基准权重、组合持仓权重和价格/收益数据时效果最佳。 |
本技能用于支持基金与投资组合的收益归因分析，帮助使用者回答“收益从哪里来、超额从哪里来、哪些行业和个券贡献最大、 业绩是否来自可持续能力还是阶段性暴露”这类问题。
本技能特别强调行业数据支撑。在基金投研分析场景中，行业维度常常是最重要的中观归因层。若缺少统一行业分类、 行业收益序列、行业基准权重或组合穿透持仓，则归因解释力度会明显下降。输出时必须明确说明：哪些结论是强证据， 哪些只是弱推断，哪些仍需补充数据验证。
优先级从高到低如下：
若缺少行业数据，必须在结果中显式标注：
优先采用以下层级：
若数据较全，可使用经典的配置/选股拆解思路；若数据不全，可采用简化解释框架，但必须说明简化假设。
必须检查以下问题：
在行业数据较完整时，至少输出：
对贡献靠前和拖累靠前的个券进行解释，结合风格暴露补充回答：
输出时至少回答：
最终输出应尽量包含以下模块：
references/attribution_methodology.mdreferences/industry_data_requirements.mdreferences/common_risks_and_pitfalls.mdreferences/output_schema.mdassets/templates/portfolio_attribution_report_template.mdassets/templates/data_gap_notice_template.mdscripts/industry_weight_mapper.py：将持仓映射到行业并汇总行业权重scripts/brinson_attribution.py：执行简化版行业配置/选股归因scripts/render_attribution_report.py：将归因结果渲染为中文 Markdown 报告本技能的高质量输出应满足以下要求：