# Investment Analysis

> 分析中国及全球金融市场，使用每日更新拉取到本地的价格数据和新闻，输出投资分析报告。包含市场概览、技术面分析、消息面解读、跨市场联动、前瞻研判、风险提示等内容。指数包含：上证、沪深300、创业板、恒生、标普500、纳斯达克，贵金属包含：沪金、沪银。

- Skill: `z0gsh1u/investment-analysis` (Agent Skill, multi-file: 12 files)
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- Author: z0gsh1u (https://skillmd.com/u/z0gsh1u)
- Updated: 2026-09-17
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# 投资分析

本技能用于分析中国和全球金融市场，使用本地价格数据和财经新闻进行分析。

执行投资分析时，**必须按以下顺序**逐步操作：

## 分析流程

### 第一步：更新数据

数据是每日更新的，因此**必须先运行数据更新脚本**：

```bash
scripts/update-data.sh
```

等待脚本执行完成，确保所有 CSV 文件已下载到 `assets/data/` 目录。

**数据更新后，必须立即检查最新数据的日期**：

```bash
scripts/check-data.sh
```

脚本会显示所有数据文件的最新日期，向用户汇报。

如果脚本执行失败或网络问题导致下载不完整，须向用户说明情况，并询问是否继续使用现有数据进行分析。

### 第二步：加载数据

所有数据位于 `assets/data/` 目录，使用 Read 工具读取相关 CSV 文件。

#### 股票指数（日线 OHLC）

| 文件                            | 指数     | 字段                                                |
| ------------------------------- | -------- | --------------------------------------------------- |
| `stock_index_sse_composite.csv` | 上证指数 | date, code, name, open, close, high, low, amplitude |
| `stock_index_csi300.csv`        | 沪深300  | 同上                                                |
| `stock_index_chinext.csv`       | 创业板指 | 同上                                                |
| `stock_index_hsi.csv`           | 恒生指数 | 同上                                                |
| `stock_index_sp500.csv`         | 标普500  | 同上                                                |
| `stock_index_nasdaq.csv`        | 纳斯达克 | 同上                                                |

amplitude 即振幅 = (最高价 - 最低价) / 昨日收盘价 × 100%，是衡量市场波动和情绪的重要指标。

#### 贵金属（日线）

| 文件                        | 品种 | 字段                               |
| --------------------------- | ---- | ---------------------------------- |
| `precious_metal_gold.csv`   | 沪金 | date, evening_price, morning_price |
| `precious_metal_silver.csv` | 沪银 | date, evening_price, morning_price |

沪金单位：元/克；沪银单位：元/千克。

#### 财经新闻

| 文件                 | 字段                              |
| -------------------- | --------------------------------- |
| `news_breakfast.csv` | date, summary, source_url, source |

来自东方财富的每日财经早餐摘要，经 AI 处理。

读取数据时，注意：

- 近期分析读取每个文件末尾 200 行，长期趋势分析适当多读。
- 也可以使用 Grep 工具带着日期来读取 CSV 文件，快速定位到所需数据行。
- 始终检查每个文件中的最新日期，若数据未更新到今天，须向用户说明数据滞后情况。

### 第三步：技术面分析

基于 OHLC 数据分析：

- **趋势方向**：对比近 5/10/20/60 个交易日，市场处于上升、下降还是横盘？
- **均线系统**：计算并对比 MA5、MA10、MA20。判断多头/空头排列，识别金叉/死叉信号。
- **支撑与压力**：识别近期高点低点、关键整数关口、以及均线处的动态支撑压力。
- **振幅/波动率**：观察 amplitude 字段。波动率扩张通常意味着趋势启动或加速，收窄则可能面临变盘。
- **价格位置**：当前价格在近期区间中处于什么位置？靠近近期高点（压力区）还是低点（支撑区）？
- **量价配合假说**：由于数据仅含 OHLC，通过振幅与涨跌幅的比例观察是否存在“放量滞涨”或“缩量空跌”的逻辑推演（振幅大而涨跌小通常暗示分歧大）。

### 第四步：消息面分析

读取 `assets/data/news_breakfast.csv` 近 7～14 天的条目，综合分析，例如识别：

- **重大政策变化**：财政刺激、货币宽松/收紧
- **宏观经济数据**：GDP、CPI、PMI 等
- **监管行动**：IPO 暂停、资本市场规则调整
- **国际贸易 / 地缘政治事件**：关税、制裁、峰会
- **行业动态**：监管整治、行业扶持
- **企业财报**：盈利预警、业绩超预期
- **市场情绪**：投资者信心指数、资金流向
- **其他突发事件**：自然灾害、公共卫生事件

对每条关键新闻，判断：对哪些市场利多/利空/中性？

### 第五步：跨市场联动

分析不同市场间的共振与背离，识别宏观资本流向，例如：

- **美股 → A股传导**：标普500/纳斯达克走势通常领先 A 股（上证/沪深300/创业板）情绪约 1 个交易日。
- **港股桥梁**：恒生指数同时反映美股隔夜走势和中国基本面，由于其外资占比较高，是反映国际资金配置中国资产意愿的领先指标。
- **黄金 vs 股票**：黄金上涨而股票下跌通常代表避险情绪升温；若黄金与股票同步上涨，则可能暗示通胀预期上升。
- **金银比分析**：白银工业属性强。白银跑赢黄金（金银比下降）通常预示经济复苏或工业需求扩张；反之则暗示经济下行压力。
- **大盘 vs 小盘（宽基利差）**：比较沪深300与创业板。沪深300领涨反映价值回归或蓝筹护盘，小盘股活跃则代表市场风险偏好提升（赚钱效应好）。
- **联动失效信号**：若美股大涨而次日 A 股低开低走，通常预示国内市场自身基本面或情绪面极度悲弱。

### 第六步：前瞻研判

基于历史规律分析：

- **历史情境对比**：市场历史上如何应对类似事件类型？对比当前与历史周期的估值水位和情绪环境。
- **季节性规律**：春节行情（“日历效应”）、“五穷六绝七翻身”、年末窗口期、季度再平衡、财报季影响。
- **政策周期与拐点**：目前处于货币/财政周期的哪个阶段？识别“政策底”、“情绪底”与“市场底”的先后顺序。
- **极端指标修复**：观察短期跌幅是否透支（如连续多日大振幅暴跌后的技术性反抽需求）或涨幅是否由于过热导致偏离均线过远。

对不确定性要明确表达，如：“历史上 X 倾向于 Y，但当前背景 Z 可能导致回归逻辑有所不同。”

### 第七步：输出

- **对话式分析**：直接回答用户的具体问题，引用数据中的具体日期、价格和涨跌幅，不要堆砌无关内容。
- **报告生成**：询问用户是否需要保存分析报告。若用户同意，将 Markdown 报告写入 `./reports/YYYY-MM-DD.md`，格式参见下方模板。

## 报告模板

    # 投资分析报告 — YYYY-MM-DD

    ## 市场概览

    （各市场最近交易日的表现。用表格呈现：市场名称 | 收盘价 | 涨跌幅 | 振幅）

    ## 技术面分析

    （参考前面步骤提到的具体分析维度。）

    ## 消息面解读

    （参考前面步骤提到的具体分析维度。每条新闻标注日期，评估影响：利多/利空/中性。）

    ## 跨市场联动

    （参考前面步骤提到的具体分析维度。）

    ## 未来展望

    （基于分析的前瞻研判。标注潜在的市场走向和风险因素。）

    ## 风险提示

    （当前需关注的关键风险因素。）

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    *分析仅供参考，不构成投资建议。*

## 重要规则

- 始终引用数据中的具体日期和数字，严禁捏造数据
- 对趋势不确定时要明确说明，不要强行将随机波动纳入叙事
- 所有输出必须包含免责声明：分析仅供参考，不构成投资建议
- 数据可能未更新到今天，因此始终检查 CSV 中的最新日期，并向用户说明数据滞后情况