使用 AI 进行机构级股票深度研究与量化评分 #

解决个人投资者缺乏专业数据终端的痛点：通过 AI 自动化调用 SEC 公开披露文件和市场数据，生成包含结论、评分、风险及“击杀标准”的专业级股票研究报告。

为什么需要这个技能 #

传统的股票分析要么依赖昂贵的付费终端（如 Bloomberg），要么在碎片化的网页中手动搜集财报数据，效率极低且难以标准化。

本技能通过将 AI 与 tools/edgar.py（SEC 数据提取）和 tools/market.py（市场行情提取）相结合，让 AI 能够像机构分析师一样，遵循严格的论点驱动（Thesis-driven）方法论。它不仅给出结论，更通过“四柱评分表”（动能、稳定性、财务健康度、上涨空间）将定性分析定量化，并强制要求定义“击杀标准”（Kill Criteria），防止投资者陷入认知偏差。

适用场景 #

• 深度个股分析：需要一份基于公开披露文件的结论性分析备忘录（判定为 建设性/中立/谨慎）。
• 快速量化筛查：无需阅读全文，快速获取个股的四维量化评分与财务快照。
• 双股对比研究：通过 /compare 指令对比两个标的的估值对称性与核心驱动力差异，决定资金分配优先级。

核心工作流 #

本技能在 Claude Code、Cursor 或 Codex 等环境中通过特定指令触发：

1. 深度分析 (/analyze {ticker})：
   • 调用 EDGAR 提取基本面数据 $\to$ 结合市场估值 $\to$ 应用 methodology.md 框架 $\to$ 计算评分 $\to$ 输出包含结论、风险及击杀标准的结构化报告。
2. 快速评分 (/score {ticker})：
   • 仅提取关键财务字段 $\to$ 计算四维得分 $\to$ 输出得分表及敏感度检查。
3. 横向对比 (/compare {ticker1} vs {ticker2})：
   • 分别执行评分逻辑 $\to$ 对比核心驱动力与风险 $\to$ 判定当前配置下的胜出者及其触发条件。

下载和安装 #

下载 xvary-stock-research 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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