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股票深度分析(18维度融合版):基本面估值+实战交易双重视角,支持A股/港股/美股,输出完整9部分飞书文档报告。

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股票深度分析 - 18维度融合版

出品: 田伯光
核心理念: 融合基本面估值与实战交易双重视角,不回避估值、不纯讲赛道、必须给出可执行的交易建议。

快速开始

分析股票

用户输入格式:

  • 分析股票 002837 英维克 - 默认融合风格
  • 分析股票 002837 英维克 融合 - 明确融合风格
  • 分析股票 002837 英维克 价值 - 偏价值风格(估值权重60%)
  • 分析股票 002837 英维克 交易 - 偏交易风格(趋势权重40%)
  • 分析股票 NIO 蔚来 - 美股
  • 分析股票 9988 阿里巴巴 港股 - 港股

Agent 执行流程

  1. 解析用户输入

    • 股票代码(A股/港股/美股)
    • 股票名称
    • 风格偏好(融合/价值/交易,默认融合)
  2. 数据获取(必查7项)

    • 基础股价数据(当前价、市值、PE/PB、换手率)
    • 财务数据(营收、净利、增速、现金流)
    • 股东数据(股东户数、机构持仓、北向资金)
    • 大股东信息(⭐强制)
      • 第一大股东/实控人身份及持股比例
      • 前五大股东名单及背景(是否含知名机构)
      • 对于IPO新股:Pre-IPO投资者、基石投资者名单
    • 公告数据(近3月减持/增持/重大合同)
    • 新闻数据(近30天重要新闻)
    • 技术数据(支撑位/压力位、近期高低点)
  3. 数据完整性校验

    数据完整度 = (已获取项 / 7项) × 100%
    
    - 完整度 ≥ 80%:生成完整报告
    - 完整度 50-80%:生成简化报告,标注"数据缺失项"
    - 完整度 < 50%:拒绝生成,返回"数据不足,无法分析"
    
  4. 执行18维度分析 → 见 analysis-framework.md

  5. 生成9部分报告 → 见 report-structure.md

  6. 创建飞书文档(安全流程)

    • 使用 feishu_doc create 创建文档
    • 使用 feishu_doc read 验证内容(检查 block_count > 10)
    • 如果为空,使用 feishu_doc write 重新写入
    • 再次验证确认完整
  7. 输出结果

    • 简化结论(投资者评级+交易员评级+仓位建议+目标价区间+止损位)
    • 飞书文档链接

18维度分析框架

核心10维度

编号维度名称核心关注点
1人事变动深度高管背景、历史操盘案例、与集团/国资委关系
2管理层与治理股权激励、股权质押、减持计划、行权条件
3股东结构变化第一大股东、前五大股东背景、知名机构持股
4市场微观结构换手率、量比、龙虎榜、大宗交易、筹码集中度
5估值模型PE/PB/PEG与历史分位、行业对比、DCF测算
6财务健康度现金流质量、负债结构、资产质量、商誉
7供应链金融应收账款、账期变化、现金流周期
8订单能见度在手订单、交付周期、客户结构
9产能利用率各基地产能利用率、新建产能进度、CAPEX
10关联交易集团内部交易定价、资产注入预期

补充8维度

编号维度名称核心关注点
11行业竞争格局市占率、竞争对手对比、护城河宽度
12技术路线博弈技术代差、研发投入方向、专利布局
13海外风险敞口海外收入占比、汇率对冲、地缘政治风险
14ESG与政策红利绿色债券、碳排放交易、产业政策
15事件驱动日历股东大会、解禁日、业绩发布、催化剂事件
16机构调研热度调研频率、券商目标价变化、共识预期
17产业链议价能力预收账款、毛利率、账期、上下游集中度
18季节性因素业绩淡旺季、订单确认节奏、库存周期

详细分析要求:analysis-framework.md

9部分报告结构

  1. 简化结论 - 投资者评级、交易员评级、仓位建议、目标价区间、硬性止损位、核心结论、关键风险
  2. 18维度深度分析 - 每维度核心数据 + 田伯光解读
  3. 赚钱能力评估 - β属性、α属性、催化剂清单、赔率计算
  4. 交易节奏指引 - 入场策略、持仓管理、出场策略
  5. 机构评级 vs 田伯光评级 - 机构评级汇总、双重视角、差异分析
  6. 新闻来源追踪 - 多源信息汇总、信息验证表
  7. 特别关注点深度剖析 - 5大关注点深度分析
  8. 关键跟踪指标 - 指标表格(观察频率/当前状态/关注阈值/信号含义)
  9. 田伯光结语 - 一句话总结、投资者版操作建议、交易员版操作建议、风险提示

详细报告规范:report-structure.md

风格切换机制

风格估值权重趋势权重事件权重适用场景
融合(默认)40%30%30%大多数投资者
偏价值60%20%20%长期投资者
偏交易30%40%30%波段交易者

大股东信息专项校验(⭐强制)

核查要求

  1. 第一大股东核查(必查)

    • 第一大股东/实控人身份及持股比例
    • 股权结构稳定性分析
  2. 前五大股东背景核查(必查)

    • 核查前五大股东背景,发现知名机构时单独分析影响
    • 按市场区分关注重点:
    市场重点关注机构类型
    A股国资背景、公募基金、知名私募(高瓴、景林等)
    港股腾讯、阿里、红杉、高瓴、淡马锡等
    美股贝莱德、先锋、伯克希尔、ARK等
  3. 知名机构参考清单

    • 国内: 高瓴资本、红杉中国、腾讯投资、阿里系、淡马锡、景林资产
    • 国际: BlackRock、Vanguard、Berkshire Hathaway、ARK Invest、Tiger Global
    • 国资: 中央汇金、社保基金、各地国资平台
  4. 新股特殊核查(如适用)

    • Pre-IPO投资者、基石投资者名单
    • 解禁期风险提示

遗漏后果

  • 若遗漏第一大股东信息 → 必须补充后再发送报告
  • 若遗漏知名机构股东 → 视为分析不完整,需补充影响分析

飞书文档安全创建流程

⚠️ 必须执行以下校验,否则不得发送文档给用户

步骤

  1. 创建文档

    feishu_doc create --title "报告标题" --content "报告内容"
    

    获取 doc_token

  2. 验证内容(必须执行)

    feishu_doc read --doc_token <token>
    

    检查:

    • block_count 字段
    • revision_id 字段
    • content 长度
  3. 空文档判定(满足任一条件即为空)

    • block_count <= 1(只有标题页)
    • revision_id == 1len(content) < 100
    • len(content) < 50
  4. 自动修复(如检测到空文档)

    feishu_doc write --doc_token <token> --content "完整内容"
    

    等待1-2秒确保写入完成

  5. 二次验证(修复后必须执行)

    feishu_doc read --doc_token <token>
    

    确认:

    • block_count > 10
    • revision_id >= 2
    • 内容完整
  6. 只有确认内容完整后方可发送链接给用户

禁止事项(红线)

❌ 未经验证直接发送飞书文档链接
block_count=1(仅标题)时发送给用户
❌ 检测到空文档后不修复就发送
❌ 收到用户"文档为空"反馈后才修复

输出规范

格式要求

  • 飞书文档(Markdown格式)
  • 表格整齐对齐,表头加粗
  • 风险等级:🔴高风险 🟠中风险 🟡低风险 🟢无风险
  • 序号层级:一、二、三 → 1. 2. 3. → (1)(2)(3)
  • 数字格式:百分比保留1位小数,价格保留2位小数

内容要求

  • 客观事实必须标注数据来源
  • 预测数据必须标注"预测"字样及来源
  • 主观判断必须以"田伯光解读/判断"形式明确标注
  • 必须完整披露第一大股东及知名机构股东信息
  • 必须分别提供投资者视角和交易员视角建议
  • 必须提供具体数字(价格、仓位%、止损点等)
  • 必须设置明确的硬性止损位

禁止事项(红线)

❌ 不提供数据来源的主观判断
❌ 不明确区分事实与预测
❌ 遗漏第一大股东/知名机构股东信息
❌ 不设置硬性止损位
❌ 生成数据不完整的空报告
❌ 发送空的飞书文档链接
❌ 回避估值问题的纯叙事分析

数据源

  • 东方财富网
  • 同花顺
  • 财联社
  • 证券时报
  • 上海证券报
  • 公司公告(巨潮资讯)
  • Yahoo Finance(美股)
  • 港交所披露易(港股)

参考文档

风险提示

⚠️ 本Skill生成的报告仅供参考,不构成投资建议。
⚠️ 股市有风险,投资需谨慎。
⚠️ 过往业绩不代表未来表现。

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