菜单
Paste your trading history (CSV / broker export / list of trades) and AI extracts hidden behavioral biases, implicit rules, and compares your actual behavior vs an ideal shadow strategy. Inspired by HKUDS/Vibe-Trading Shadow Account Analysis (MIT).
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。
基于 SOC 职业分类
Three-phase vulnerability chain analysis — parallel agents find individual weaknesses, then a synthesis step identifies which combinations escalate to critical impact. Inspired by Strix (usestrix/strix) "Graph of Agents" pentesting model.
One brief → platform-native content for TikTok, Xiaohongshu (小红书), X/Twitter thread, LinkedIn — simultaneously. Each platform gets a specialist with native format, tone, and hooks. No generic copy-paste. Inspired by msitarzewski/agency-agents marketing division (MIT).
4-agent parallel investment research team modeled after legendary investors. business-analyst (Duan Yongping lens), financial-analyst (Buffett lens), industry-researcher (Munger lens), risk-assessor (Li Lu lens). team-lead synthesizes into a single verdict. Inspired by ai-berkshire (MIT).
Buffett 6-gate checklist for any stock or company. Forces a hard pass/fail verdict with moat scoring, management trust rating, and margin of safety. No hedging, no "it depends". Inspired by ai-berkshire (MIT).
Convene 6 intellectual personas across multiple LLM providers for hard decisions. Each persona runs on a different provider for genuinely different reasoning — not costume changes on one model. Inspired by council-of-high-intelligence (CC0).
Query the Yana AI codebase knowledge graph via codebase-memory-mcp. Use instead of grep/glob when exploring call chains, finding callers/callees, understanding architecture, or tracing impact of changes. Triggers on: 'who calls X', 'trace path', 'find callers', 'search graph', 'cbm', 'knowledge graph', 'what calls', 'call chain', 'what uses', 'where is X defined', 'architecture overview', 'impact of changing'.
| name | trading-journal-analyst |
| description | Paste your trading history (CSV / broker export / list of trades) and AI extracts hidden behavioral biases, implicit rules, and compares your actual behavior vs an ideal shadow strategy. Inspired by HKUDS/Vibe-Trading Shadow Account Analysis (MIT). |
| origin | yana-ai — inspired by HKUDS/Vibe-Trading (MIT) |
| license | MIT |
| version | 1.0.0 |
| triggers | ["/trading-journal-analyst","/tja","phân tích nhật ký giao dịch","journal giao dịch","trading journal","phân tích hành vi giao dịch","bias giao dịch"] |
Paste lịch sử giao dịch của anh vào. AI sẽ tìm ra điều anh không nhìn thấy trong chính mình: bán lời quá sớm, giữ lỗ quá lâu, chạy theo momentum, overtrade. Sau đó so sánh anh thực sự làm gì vs anh nên làm gì.
/trading-journal-analyst
[paste danh sách giao dịch hoặc CSV]
/tja --bias-only → chỉ phân tích bias, bỏ qua số liệu chi tiết
/tja --compare → bật Shadow Strategy Comparison
Input được chấp nhận:
[ngày] [mã CK] [mua/bán] [giá] [số lượng]/vic hoặc /irt)Chuyển input về format chuẩn:
| Ngày | Mã CK | Hành động | Giá | Số lượng | Giá trị |
|---|
Làm sạch: bỏ duplicate, xử lý split/dividend nếu có, tính P&L từng vị thế.
Tạo danh sách vị thế đã đóng:
Tính các chỉ số hành vi:
| Chỉ số | Giá trị | Baseline tham chiếu | Nhận xét |
|---|---|---|---|
| Win rate | 40–55% là bình thường | ||
| Avg win % | |||
| Avg loss % | |||
| Win/Loss ratio | >1.5 là tốt | ||
| Avg holding (winner) | ngày | ||
| Avg holding (loser) | ngày | ||
| Largest single loss | |||
| Worst drawdown | |||
| Số lần giao dịch/tháng | |||
| Tỷ lệ cắt lỗ đúng hạn |
Phân phối theo thời gian: có pattern theo tháng/quý không? (ví dụ: overtrade tháng bull market)
Dấu hiệu:
- Avg holding (winner) < Avg holding (loser)
- Tỷ lệ win/loss ratio thấp dù win rate cao
- Nhiều lần bán lúc +5~10% rồi cổ phiếu tiếp tục tăng
Tính toán:
PGR (Proportion of Gains Realized) vs PLR (Proportion of Losses Realized)
Disposition coefficient = PGR / PLR
> 1.0 = có disposition effect
> 1.5 = nghiêm trọng
Dấu hiệu:
- Số giao dịch/tháng vượt quá "cần thiết"
- Nhiều giao dịch lãi nhỏ + phí giao dịch ăn mòn profit
- Turnover cao mà không cải thiện P&L
Tính toán:
Chi phí giao dịch thực tế / Total P&L
> 15% → overtrading đáng kể
> 30% → phí đang giết chết account
Câu hỏi cốt lõi: "Nếu không giao dịch gì trong period X, account sẽ thế nào?"
Dấu hiệu:
- Nhiều lần mua sau khi cổ phiếu đã tăng 15-20%+
- Entry point thường là sau breakout nổi bật trên tin tức
- Đa phần lệnh vào sau ngày volume đột biến
Tính toán:
Price change từ đáy gần nhất đến entry point (trung bình)
> 15% = có xu hướng mua momentum
> 30% = nghiêm trọng
Dấu hiệu:
- Thường set stop-loss ở giá mua (thay vì % hợp lý)
- "Chờ về giá mua rồi bán" khi bị lỗ
- Target profit đặt ở số tròn (50, 100, +20%)
Nhận dạng:
Xem pattern exit price vs entry price
Nhiều exit ở đúng giá mua ± 0-2% = anchoring
Từ lịch sử thực tế, rút ra các quy tắc ẩn anh đang áp dụng mà không biết:
Format:
Quy tắc ẩn được phát hiện:
IF [điều kiện] THEN [hành động] (tần suất: X/Y lần)
Ví dụ:
IF cổ phiếu đã tăng >15% trong tuần THEN mua vào (8/12 lần)
IF lỗ >8% THEN giữ tiếp không cắt (11/15 lần)
IF thị trường xanh mạnh THEN giao dịch nhiều hơn 2x (pattern Q1 và Q3)
IF vừa có lãi lớn THEN mua ngay không nghiên cứu kỹ (6/8 lần sau đó lỗ)
Sắp xếp theo tần suất và tác động P&L.
--compare)Xây dựng "chiến lược bóng" — phiên bản lý tưởng của anh nếu không bị bias:
Shadow Strategy Rules (từ best practices):
- Cắt lỗ: -8% từ entry, không ngoại lệ
- Giữ lời: không bán dưới 3 tuần nếu thesis vẫn nguyên vẹn
- Không mua nếu cổ phiếu đã tăng >20% từ đáy 52 tuần
- Tối đa 2 giao dịch mới/tháng
Backtest shadow strategy vs actual:
Kết quả thực: P&L = [X]
Shadow result: P&L = [Y]
Chênh lệch: [Z] — do [bias chính gây ra]
Đoạn đường bị bỏ lỡ: liệt kê 3–5 giao dịch cụ thể mà shadow strategy sẽ xử lý khác và kết quả tốt hơn bao nhiêu.
## Trading Journal Analysis — [Tên/Giai đoạn]
*Giai đoạn: [từ — đến] | [N] giao dịch | [N] cổ phiếu*
---
### Tổng quan hiệu suất
| Chỉ số | Giá trị | Nhận xét |
|--------|---------|---------|
| Tổng P&L | | |
| Win rate | | |
| Avg win / Avg loss | | |
| Avg holding winner | | |
| Avg holding loser | | |
| Chi phí giao dịch | | |
---
### Bias Report
**Disposition Effect**
- Disposition coefficient: [X]
- Mức độ: Không đáng kể / Trung bình / Nghiêm trọng
- Bằng chứng cụ thể: [2–3 giao dịch điển hình]
- Thiệt hại ước tính: [VND/USD]
**Overtrading**
- Giao dịch/tháng: [X] (baseline: Y)
- Chi phí / P&L: [X]%
- Tháng overtrade nhiều nhất: [tháng, lý do thị trường]
**Momentum Chasing**
- Avg price change trước entry: [X]%
- Số lần mua sau tin nóng: [X/N]
- Pattern: [mô tả cụ thể]
**Anchoring**
- Số lần exit ở giá mua: [X/N]
- Số lần "chờ về vốn": [X]
- Stop-loss pattern: [đặt ở đâu thường xuyên]
---
### Implicit Rules đang vận hành
| Quy tắc ẩn | Tần suất | P&L impact |
|-----------|---------|------------|
| [rule 1] | X/Y lần | +/- [Z] |
| [rule 2] | X/Y lần | +/- [Z] |
| [rule 3] | X/Y lần | +/- [Z] |
---
### Shadow Comparison (nếu bật --compare)
| | Thực tế | Shadow | Chênh lệch |
|---|---------|--------|-----------|
| P&L | | | |
| Max drawdown | | | |
| Win rate | | | |
**Top 3 giao dịch shadow xử lý tốt hơn:**
1. [mã CK, ngày, thực tế vs shadow]
2.
3.
---
### Kết luận & Cam kết
**Bias lớn nhất cần sửa ngay:** [tên bias]
**1 quy tắc cụ thể để thay đổi:** [quy tắc]
**Chỉ số theo dõi tháng tới:** [chỉ số]
> Ghi vào journal: "Từ [ngày], tôi cam kết [hành động cụ thể]"
value-investing-checklist — /vic — checklist trước khi ra quyết định muainvestment-research-team — /irt — 4 agent phân tích cổ phiếu song songcouncil-of-minds — 6 nhân vật cho quyết định khó