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数据源#

bash

SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 各持仓股行情
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE1],[CODE2],[CODE3],...

# 各持仓股财务指标
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

# 各持仓股K线（组合收益计算）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [起始日期]

# 大盘指数（基准对比）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code SH000300 --freq daily --start [起始日期]

# 北向资金（外资对持仓的态度）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" north_flow

Workflow (6 steps):#

Step 1: 持仓信息确认

收集用户持仓信息：

代码名称持仓数量(股)成本价(元)买入日期

如果用户只给出股票代码和大致比例，也可以基于比例分析。

Step 2: 持仓快照

通过 cn-stock-data quote 获取最新行情，计算：

代码名称现价成本价持仓市值(元)占比(%)盈亏(%)盈亏额(元)

汇总：总市值、总盈亏、加权平均收益率

Step 3: 组合特征分析

集中度分析：

• 前 3 大持仓占比
• 前 5 大持仓占比
• HHI 指数（持仓集中度）
• 判断：过度集中 / 适度集中 / 分散

行业暴露：

行业持仓占比(%)沪深300权重(%)超配/低配

风格暴露：

维度组合加权平均沪深300偏向PE(TTM)价值/成长PB市值(亿)大盘/中小盘ROE(%)质量股息率(%)红利

Step 4: 风险分析

个股风险：

• 任一持仓占比 > 30%：集中风险
• 持仓股的资产负债率 > 70%：财务风险
• 持仓股近期大幅下跌 > 20%：回撤风险
• ST 或负面新闻：特殊风险

组合风险：

• 行业集中度：前 1 行业占比 > 50% = 高风险
• 相关性风险：多只持仓属同一板块/主题 = 分散不足
• 估值风险：组合加权 PE 显著高于市场 = 估值偏高

Step 5: 优化建议

基于分析结果给出建议：

• 减仓：过度集中的个股/行业
• 加仓：低配的行业/补充分散性
• 替换：基本面恶化的持仓
• 再平衡：偏离目标配置的调整

Step 6: 输出

风格说明#

维度formal（机构组合报告）brief（个人持仓复盘）篇幅4-8 页1-2 页持仓明细完整表格 + 各股核心指标持仓快照表行业暴露完整 vs 基准对比Top 3 行业风格分析多维度雷达图描述PE/市值一句话风险分析详细（个股+组合+情景）核心风险 2-3 条优化建议详细再平衡方案简要建议免责声明需要不需要

关键规则#

1. 用户数据保密：持仓信息是敏感数据，分析仅在当前会话中进行
2. 基准对比：默认基准为沪深300，用户可指定其他基准（中证500/创业板指等）
3. 不做精确收益预测：给出风险提示和优化方向，不预测组合未来收益
4. 区分建议的优先级：高风险问题（过度集中/财务风险）优先于优化建议（再平衡）
5. 尊重用户策略：如果用户有明确的投资策略（如集中持仓），不强行建议分散
6. 与其他 skill 联动：对组合中个股可用 a-share-earnings-analysis 深入分析、a-share-technical 看技术面、a-share-thesis 梳理持仓逻辑

使用示例#

示例 1: 基本使用#

python

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用#

bash

python scripts/run_skill.py --input data.json