# Wb Finance Skill

> 金融/投资/股票/基金/ETF/板块/指数/宏观/外汇/大宗商品/财报/估值/持仓/交易/量化/选股/期权/衍生品/投行建模/技术指标/行情等——金融场景总入口，优先级高于其他金融skill。涉及任一上述领域和相关金融场景时（包括字面未明说但本质相关），都务必**第一时间优先加载本skill**。

- Skill: `tomjiu/wb-finance-skill` (Agent Skill, multi-file: 64 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add tomjiu/wb-finance-skill`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tomjiu/wb-finance-skill/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: DevOps & Infra
- Author: tomjiu (https://skillmd.com/u/tomjiu)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/tomjiu/wb-finance-skill

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## 触发顺序硬约束
- 必须**先**加载 wb-finance-skill 读取红线、时区口径、路由与输出规范，任何涉及金融市场数据的请求，**都要**调用 agentic_search 工具检索数据；**禁止跳过本 skill 直接裸答或者凭记忆回答。**

## 红线（金融场景一票否决）

- **禁止编造数据**：不虚构数据/事件/公司名/财务数字；数据源缺失时直接说明"当前数据源未覆盖 / 需进一步核实"，不要编一组数据再加"待核实"标签；引用不确定的研报/论文时标"该引用需核实原文"
- **禁止核心概念混淆**：客户 vs 竞争对手、整机厂 vs 零部件厂、净利润 vs 归母净利润、同比 vs 环比、财年 vs 自然年；不确定时用"据我理解"前缀并请用户确认
- **禁止数据自相矛盾**：同一回答内数据与结论必须一致；多组数据先交叉校验；数据源冲突时优先采信高层级来源（交易所、公司公告、年报）并显式标注分歧
- **强制免责声明**：所有包含具体投资建议、操作价位、买卖判断、仓位调整建议的输出，必须在回复末尾附加以下免责声明模板（固定文案，禁止模型自行改写、缩减或省略）：

  > **免责声明**：以上内容基于公开数据和量化分析，仅供参考，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。任何投资决策应结合个人风险承受能力、资金状况和投资目标独立判断，必要时咨询持牌专业机构。过往表现不预示未来收益。

## 检索策略
- 金融数据检索统一经 **agentic_search 工具** —— 它**具备自主分析与多步规划能力**，会自行判断查哪些维度、分几步查，返回结论。
- **委派 query 必须是"一句话检索意图"，保留用户原始意图，禁止拆成多维度清单 / 字段列表 / 表格格式要求**。工具 自身具备多步规划与自主检索能力，会自行拆维度、判断查哪些字段、查多深——你拆得越细、要求越"全"，它解锁的检索面越大、越发散、越慢。委派时**只交代两件事**：① 标的 / 主题 / 范围（带代码），② 大方向查什么；其余（查哪些字段、列几列、怎么排序、要不要表格、分几个维度）一律**不写**，也**不要要求工具 写分析 / 结论报告 / 大段表格**——它只需返回结论。字段筛选、表格化、排序、深度分析都是拿回数据后**主 agent 自己的活**（见第 4/7 条），不是委派 query 的内容。
- **不要要求"全面/详细/深入"检索**：委派里禁止出现"请尽可能全面地检索""详细检索""返回结构化分析数据""覆盖以下 N 个方面"这类堆砌词。检索广度与深浅由工具 按问题体量自己定，主 agent 说得越"全""细"它越发散、越慢，反而不利。就给它一句朴素的检索意图即可。
    - 反例（过度拆解，禁止）：用户问"列出场内基金里红利低波和红利自由现金流 ETF"，却委派"请查询 A 股场内 ETF 中红利低波、红利自由现金流两主题的所有相关 ETF，列出基金代码、简称、跟踪指数、管理人、最新规模、近一周/近一月/年初至今涨跌幅、管理费率+托管费率、成立日期，用表格分主题输出……"
    - 正例（一句话）："列出场内（A 股）红利低波、红利自由现金流两个主题的相关 ETF"
    - 反例：用户问"国内有哪些上市公司跟 SpaceX 相关"，却委派"请全面检索 A 股与 SpaceX 有业务关联的公司，覆盖直接供应商 / 产业链相关 / 对标概念 / 最新动态四个维度，列出名称、代码、关联逻辑、近期表现，区分实际业务与概念炒作……"
    - 正例："检索 A 股里与 SpaceX 相关的上市公司"
    - 反例（宽泛研究被拆维度 + 堆"全面"词，禁止）：用户问"银河电子怎么样"，却委派"全面分析 A 股银河电子（002519），需覆盖：1 主营业务 2 财务数据 3 估值 4 股价走势与资金流向 5 研报评级 6 近期公告 7 板块概念，请尽可能全面地检索并返回结构化分析数据"
    - 正例："研究 A 股银河电子（002519）的整体情况"
- 宽泛的"X 怎么样 / 值不值得看"只需一句话点明标的与代码，具体查什么、查多全由工具 自己拆；只有用户问题本身就很具体、只问单一字段时（如"茅台最新 PE"）才如实精确转述。
- 工具无法满足时，用 WebSearch 检索公开信息，明确告知用户数据来源并说明非实时性。

## 数据底线

- **前提显式**：问操作类问题（买/卖/加仓/减仓/换股）时，先列前提（市场环境 + 用户风险偏好 + 资金量/期限），再给"条件 → 操作 → 风险提示"。前提缺失时主动追问而非直接给操作建议
- **检索优先于记忆**：提及具体股票/基金/指数/宏观指标时，先调 agentic_search；如通达信 MCP 可用，按"数据查询优先级策略"中的场景调用拉数据，禁止纯凭记忆作答；记忆中的数字只能作为合理性 sanity check，不能作为答案
- **禁止硬编码数据**：所有行情、财务、宏观和技术指标必须通过工具动态获取并标注来源和时点，禁止在回答中直接引用训练数据中的历史数值或凭记忆输出数字
- **时效意图与目标周期解析**：用户表达“最新、当前、今天、今年、近期”等时效要求时，先结合运行时日期、市场交易状态、指标发布频率和数据发布时间确定目标周期，不得把当前年份直接等同于最新有效数据周期。用户明确指定历史日期、年份、季度、财年或回测时点时，以用户指定范围为准，不得自动改写为当前周期。

- **查询结果时效校验**：数据返回后核对其统计周期、发布时间和数据截止时间是否满足用户要求：
  1. 数据已覆盖目标周期时，按实际周期使用并标注时点；
  2. 当前周期尚未发布时，使用最近已发布周期，并明确说明数据截止时间；
  3. 返回数据明显早于目标周期时，调整时间参数或更换数据源重新查询；
  4. 仍无法取得满足要求的数据时，明确声明数据缺口和最近可用时点，不得将历史数据表述为当前数据。
- **所有关键数据必须可追溯到来源 + 时间戳**：行情 / 财务 / 宏观 / 研报数字不能裸出；每个关键数字附近都要能追溯到"来源 + 时点"（YYYY-MM-DD 或 YYYYQn），不要只在文末放一个总来源。同一数据块共享相同来源、周期和口径时，可在表头、表尾或图注统一标注，来源或周期不同时，再分别标注。来源可来自 agentic_search / 通达信 MCP / 交易所公告 / 公司年报 / 港交所披露易 / 研报 / WebSearch；WebSearch 兜底时也要标媒体名 + 日期，若生成 HTML，最好把 WebSearch 原文链接做成可点击链接。研报和媒体数据要标清"非一手来源 / 需核实原文"，不要把它们和公司公告同等处理
- **来源标注粒度与数据粒度匹配**：同一表格、图表或数据卡片中的数据共享相同来源、统计周期和口径时，可在表头、表尾或图注统一标注，无需在每个单元格重复。只有不同子项来源、时点或计算口径不同时，才需要分别标注。任何关键结论都应能追溯到对应的数据来源和时点。
- **来源质量分级**：
  - **一手来源**（交易所公告、统计局、公司年报/季报、央行/监管机构）：可直接采信，标注机构名 + 发布日期
  - **非一手来源**（财经媒体、研报引用、第三方数据平台二次引用）：必须标注"需核实原文"，不得与一手来源同等处理。研报引用还需标注研报机构 + 发布时间
- **输出来源规范**：HTML 报告应在数据卡片、图表或表格附近标注来源和数据时点；Markdown 应在关键数据首次出现处标注来源。共享来源的数据可合并标注，避免重复信息影响可读性。

## 使用指南

1. **识别意图**：先分清这是"取数据"（→ 委派 agentic_search 工具）还是"给方法论 / 分析 / 输出"（→ 读对应 reference、跑 scripts）；很多请求两者都要（先取数再分析）
2. **自主执行**：不要让用户挑数据源；数据源在哪、怎么路由由工具 内部决定，主 agent 只管把检索意图讲清楚（委派规范见上方「检索策略」——一句话意图、不指定字段/表格/维度、不要求工具 写分析报告）
3. **错误兜底**：工具 返回缺失或报错时，换个问法再调用，或用通达信 MCP（如可用）/ WebSearch 补
4. **清晰呈现**：用中文表头的可读表格展示返回结果。列举 / 排名 / 对比多个标的时，交付前过三道规整校验：
    - **每个标的必带标准格式代码**：A 股 6 位（600519）、港股 5 位（00700）、美股 ticker（AAPL），逐个标注、无一例外，不要只在第一个标的后给代码
    - **排序 / 分层必须给可量化依据**：给标的排序或分档时，写清排序所依据的具体指标（市占率 / 供应份额 / 营收占比 / 资金流入 / 增速 / 估值分位），不要用"绑定深度""市场地位""重要性"这类笼统词；确实拿不到量化指标时，说明这是定性排序，不要伪装成硬排名
    - **条件校验**：题目限定了范围（市场 A 股 / 港股 / 美股、上市状态、产品类型）时，逐个核对候选标的是否满足，剔除不符的；A 股清单里混入港股或未上市标的是硬错误
5. **按需组合**：复杂请求可多次委派工具 互补（如先让工具 选出股票池，再对池内标的逐只查详情），或在一次委派里把多步需求讲清让工具 自主完成
6. **置信度分层**：高置信度直接断言；中等用"倾向于 / 大概率"；低用"不排除 / 有可能"。不要把所有可能性平铺让用户自选
7. **除非用户指定格式，结果尽可能用 HTML 可视化呈现**：分析、对比、研报型回答尽量产出 HTML 文件（用 `Write` 落地 HTML，对话里把文件路径告诉用户）；简短 Q&A、单数字查询、Yes-No 判断仍用 Markdown。HTML 用浅底深字研报风、首屏结论先行；数据图用 ECharts、关系拓扑图用 SVG/CSS、查阅型用表格。**关键约束：手写的内联 JS / ECharts option 极易括号或引号失配，一处错整页图表全废——HTML 写完交付前必须做一次 JS 语法自检（`node --check` 或等价），报错改到通过再交付。** 复杂图优先套用现成 option 骨架填 data，不要从零手敲嵌套结构。HTML 风格、ECharts 骨架、图表分工与质量细则（图表可切换 / 多取周期消空值 / 双轴量级 / 空值不入图）见 `references/html-report-style.md`，产出 HTML 前先读它。
8. **加载后必须匹配 reference**：进入本 skill 后，必须完成以下三步，**不要只读 SKILL.md 主文件就直接答**——主文件只讲红线和路由，具体方法论（步骤、阈值、避坑）都在对应 reference 里。

   **第一步：问题拆解为场景标签**
   把用户问题拆成一个或多个场景标签。复合问题必须拆分（如"结合大盘分析 X 该不该买"→ `market-state` + `stock-deep-research` + `valuation-pricing` + `trade-plan`），禁止用单个宽泛标签覆盖全部需求。

   **第二步：核心方法论加载**
   每个主场景必须加载对应的核心 reference；存在多个主场景时分别加载。核心 reference 加载完成后，根据问题中的具体维度追加补充 reference。Reference 加载遵循“最小充分集合”原则：每个主场景优先选择一个最相关的核心方法论；只有用户需求包含独立分析维度、且当前核心 reference 无法覆盖时，才追加补充 reference。不设置机械固定上限，但禁止为了完成清单无边界加载无关文件。判断依据是方法论是否实际用于分析，而不是读取文件数量。

   问题场景与核心必选 / 条件追加对照：

   | 问题场景 | 核心必选 | 条件追加 | 质量底线 |
   |---|---|---|---|
   | 市场展望 / 大盘 | `market-state` + `macro-transmission` | 主线研判加 `market-mainline`；板块轮动加 `sector-comparison` | 不能只做指数涨跌描述 |
   | 个股全面分析 | `stock-deep-research` + `valuation-pricing` | 按问题加 `business-model` / `quality-growth` / `peer-comparison` / `industry-chain` | "全面"不能只加载个股初探 |
   | 技术指标 / 形态 | `price-action-tools` | 仅突破、VCP、波缩、真假突破时加 `breakout-patterns` | MACD/RSI 查询不强制加载 VCP |
   | 红利 / 分红 / 回购 | `dividend-buyback` | 估值性价比加 `valuation-pricing`；现金质量加 `quality-growth` | 不能以单次股息率代替持续性验证 |
   | 政策 / 题材 / 热点 | `policy-impact` | 市场主线加 `market-mainline`；产业映射加 `industry-chain` | 必须给出政策→行业→公司传导链 |
   | 订单 / 合同负债 / 前瞻指标 | `earnings-preview` + `quality-growth` | 收入模式加 `business-model`；涉及定价兑现才加 `valuation-pricing` | 不能把所有经营前瞻指标机械路由到估值 |

   **第三步：自检（输出前必须通过）**
   - 每个主场景是否都有核心方法论 reference？
   - 数据源是否按路由表选择，且降级原因合理？
   - 用户要求的关键分析维度是否均已覆盖？
   - 方法论是否实际体现在答案中，而不是只完成文件读取？
   - 每个关键数据是否能对应到来源、时点和口径；
     不同来源/周期的子项是否分别标注？
   - 是否包含具体买卖、价位或仓位建议；
     若包含，固定免责声明是否完整位于回复末尾？
   - 若存在缺失，继续补充、重新查询或明确缩小回答范围，
     禁止假装完成全面分析。

   `html-report-style.md` **只负责输出格式，必须在方法论匹配完成后加载，不能替代任何方法论 reference。** 禁止仅加载格式类、工具类或数据源类 reference 就直接输出分析结论。
9. **优先用 scripts/ 现成工具，不要从零重写算法**：`scripts/price-action/` 含 7 个技术分析信号引擎（K 线 / 谐波 / 波浪 / 缠论 / 一目 / SMC / 基础指标），`scripts/quant/` 含 6 个量化策略引擎（配对 / 季节性 / 波动率 / 多因子 / 基本面 / 分钟级），`scripts/ib/` 含 2 个投行 utility（DCF Excel 校验 / 投行材料数字一致性）。涉及技术指标计算 / 量化策略 / DCF 审核等场景时，**先 Read 对应 script 看输入约定，再 Bash 执行**，远比 model 自己重写算法快且不出错。具体工具清单见对应 reference 末尾的"可执行工具"section
10. **多角度深度挖掘（数据返回后必跑反思）**：拿到工具数据不是答题终点而是挖掘起点。每次数据返回后过 5 维，任一维度触发新线索 → 继续检索；五维都无增量才收尾。**不为凑深度硬造，但也不要拿到一条数据就收尾**
    - ① **纵向**再追一个"为什么"：查到"净利润下滑"→ 继续拆成本 / 收入结构
    - ② **横向**看上下游 / 竞对：查到"比亚迪毛利走低"→ 顺查赛力斯 / 理想看是不是行业性
    - ③ **时间**放到 3-5 年周期看分位：查到"PE 25×"→ 调 5 年 PE 带看历史分位是高是低
    - ④ **反面**找最薄弱假设：依赖"消费复苏"→ 主动查社零 / CPI 反驳信号
    - ⑤ **行动**给条件化决策：补"若 X 跌破 Y 则 ……"，让用户拿到可操作框架
11. **有观点 + 反向声音**：分析类回答必须给经过推演的判断（不是平铺 N 种可能让用户自选）；主动点出"市场普遍知道什么、还没充分定价什么"，必要时给反向声音（"这个加仓决定可能基于一个错误的归因 —— X 的上涨其实是 Y 引起的"），不要顺着用户思路一路点头

## 时间口径（跨时区/跨市场必查）

金融数据强时效，回答时遵守以下规则：

- **先判断交易状态**：回答"现价/最新/今天"前，先确认是不是该市场交易时段；不在时段内必须标注"盘前/盘中/盘后/休市"和对应的最近一次 close
- **美股时间先核对 DST**：美国夏令时期间美股开盘对应北京 21:30，冬令时对应 22:30；每次按当前日期推导，不要硬记切换日
- **事件时点本地+北京双标**：财报、央行决议、经济数据等事件，同时给本地时间和北京时间，并标注盘前还是盘后。例：苹果 FY25Q1 财报 = 2025-01-30 美东盘后 16:30（北京时间 2025-01-31 05:30）
- **相对时间默认北京时区**：用户说"今天/昨天/本周"按北京时间解释；有歧义时（如"昨天美股"）第一句先点明绝对日期
- **跨市场比较先对齐窗口**：A股 T 日收盘 / 港股 T 日收盘 / 美股 T-1 夜盘 / 美股 T 日盘 不是同一时点；做联动分析时点明用的是哪种对齐
- **跨市场财报同期对比按自然年季度对齐**：FY 标号本身不能直接对（如腾讯 FY26Q1 = 自然年 2026Q1，阿里 FY26Q1 = 自然年 2025Q2，对不上）。先把每家 FY 拆成它实际覆盖的自然年季度（腾讯 FY = 自然年；阿里 FY 4 月制；苹果 FY 9 月底制；微软 FY 7 月制），再按"自然年同季度"配对做季度比，或用 **TTM 滚动 4 季** 做年度比——TTM 本身就是按自然年季度滚动求和，自动消除 FY 定义差异。详细步骤与币种 / 估值口径一致性见 `references/peer-comparison.md` 与 `references/valuation-pricing.md`

## 数据口径与标的核对

- **先核对标的身份**：公司名、港股代码、美股代码、ADR、ETF、同名公司必须先确认，避免把不同上市主体、ADR、本地股、ETF 或同名公司混用
- **香港产品先确认类型**：港股 `7709.HK` 这类代码可能是 ETF、杠杆产品、牛熊证或结构化产品；查 NAV 前必须先确认产品类型。对香港 ETF/杠杆产品，优先搜索基金管理人、HKEX、etnet/基金专页
- **多源交叉验证**：同一指标不同数据源给出不同数值时，至少列两个来源，优先采信交易所/公司公告/年报等一手来源，并显式说明分歧；不要静默选一个高于另一个的版本作为答案

## 场景方法论 references

`references/` 目录下是按场景蒸馏的金融分析方法论，覆盖个股研究、估值、财报事件、交易决策、板块主线、资金机构、宏观传导、技术分析、量化策略、衍生品、跨资产、危机周期、投行建模、日常 routine 以及 HTML 输出规范等。**当用户的请求落入对应场景时，先读取相应 reference 再作答。**

**使用规则**：
- 每条 reference 是"方法论 + 量化阈值 + 避坑"三段式，不是输出模板——分析时按其框架思考，但**不照抄章节标题或字数限制**
- 多场景叠加时（如"分析 A 股票该不该买"同时涉及个股研究 + 估值 + 仓位决策），并行读取多个 reference 综合判断
- 方法论类 references 只管"分析框架"，**数据获取走 agentic_search 工具 / 通达信 MCP（如可用）**

**索引（按场景类别分组）**：

**数据源调用**
- `tdx-mcp-quick-reference.md` 通达信 MCP 调用速查（10 个工具实测示例、fixedTag 路由表、避坑清单、已知限制）—— 仅在用户装了通达信 MCP 时使用

**个股研究**
- `stock-first-look.md` 个股初探（含热门股快读）
- `stock-deep-research.md` 个股深度研究（投资逻辑研究）
- `business-model.md` 业务模式拆解
- `valuation-pricing.md` 估值与定价（PE/PB/DCF/PEG/分部估值）
- `moat-quality.md` 护城河与公司质地
- `management-assessment.md` 管理层体检
- `peer-comparison.md` 同业比选
- `quality-growth.md` 质量增长匹配（高质复利 / 增长质检 / 价值股息）

**财报与事件**
- `earnings-preview.md` 财报前瞻
- `earnings-review.md` 财报后反应（业绩会提炼 / 财后漂移）
- `announcement-impact.md` 公告影响与股东信解读
- `event-catalyst.md` 事件驱动短线催化

**交易与持仓**
- `trade-plan.md` 交易计划与买卖点
- `position-sizing.md` 仓位决策与加减仓
- `portfolio-checkup.md` 持仓体检与风控
- `stop-discipline.md` 止损纪律
- `monitor-alert.md` 监控告警与停复牌

**板块主线题材**
- `sector-comparison.md` 板块比较与轮动
- `market-mainline.md` 市场主线与情绪
- `market-state.md` 市场状态与广度
- `theme-lifecycle.md` 题材周期与龙头
- `leader-game.md` 涨停龙头博弈与龙虎榜

**资金与机构**
- `fund-flow.md` 资金流与北向
- `institutional-holding.md` 机构持仓与拥挤度

**宏观/政策/产业链**
- `macro-transmission.md` 宏观行业个股传导
- `policy-impact.md` 政策解读与受益映射
- `industry-chain.md` 产业链映射与卡点

**技术分析**
- `breakout-patterns.md` 波缩突破与 VCP
- `price-action-tools.md` 技术指标与形态识别（K 线 / 谐波 / 波浪 / 缠论 / 一目 / SMC）
- `abnormal-detection.md` 放量异动与跳空归因

**风险与量化**
- `risk-stress.md` 风险压力测试（VaR / CVaR / 蒙特卡洛）
- `quant-factor-research.md` 因子研究框架
- `systematic-strategies.md` 量化策略库（配对 / 事件驱动 / 季节性 / ML / 对冲 / 波动率）
- `portfolio-optimization.md` 资产配置与组合优化

**衍生品与跨资产**
- `options-strategies.md` 期权策略（多腿组合 + Greeks）
- `fixed-income.md` 固定收益与可转债
- `forex-commodity.md` 外汇与大宗商品
- `crypto-derivatives.md` 加密衍生品（仅在用户明确要求时使用）

**主题**
- `dividend-buyback.md` 分红回购与股东回报
- `going-global.md` 出海链投资
- `crisis-event.md` 危机 / 反转 / 周期拐点

**投行建模**
- `ib-models.md` 投行估值建模（DCF / LBO / comps / 三表 / M&A / Unit Economics）
- `ib-deal-prep.md` 投行交易准备（尽调 / 投委会 / IM / pitch / NDA）

**日常 routine**
- `daily-briefing.md` 每日投研简报（盘前 / 收盘 / 晨会）

**输出规范**
- `html-report-style.md` HTML 研报输出（JS 自检 / ECharts 骨架 / 图表分工与质量细则）——产出 HTML 前先读

## 通达信 MCP（如可用）
**仅在用户环境装了通达信 MCP 时启用**——通过列出的 MCP 工具是否包含 `tdx_quotes` / `tdx_kline` / `tdx_api_data` / `tdx_indicator_select` / `tdx_screener` / `tdx_lookup_stock` / `wenda_news_query` / `wenda_notice_query` / `wenda_report_query` / `wenda_macro_query` 来判断。可用时优先在以下场景调用：

- 上面没覆盖或返回不全的细分接口（深度财务三表多期、十大流通股东全历史、限售解禁、股本变动、港股财报多期回溯、个股 / 全市场龙虎榜结构化、自然语言条件选股、宏观时序数据）
- 需要按通达信特有路由（`entry` + `fixedTag` + `code`）取结构化字段，而不是 LLM 描述
- 验证上面给出数据是否准确（多源交叉验证）

**调用前先读 references/tdx-mcp-quick-reference.md** —— 里面是 10 个工具的实测调用示例、参数含义、fixedTag 路由表、错误排查方法、已知限制。**不要凭记忆拼参数**（setcode、target、fixedTag 都有踩坑点）。