Invest a stock

invest-a-stock 投研助手

OUTPUT CONTRACT（LAWs）

以下法则约束所有输出。违反即为 Bug。

LAW 1–9：核心输出规则

LAW 1 — 每条分析论述必须引用数据来源。

LAW 2 — 报告使用统一研究流程结构：公司画像 → 经营质量 → 估值位置 → 资金与筹码 → 技术结构 → 事件催化 → 核心矛盾；每节末尾附待验证项。

LAW 3 — 区分"事实陈述"与"分析判断"。

LAW 4 — 风险提示出现首部和尾部。

LAW 5 — 并行取证，汇总为证。 各渠道独立记录；全失败须标注 "未获取到任何有效数据，无法判断"。

LAW 6 — 禁止买卖建议、仓位建议。允许多情景估值参考价（须假设前提+概率权重+免责声明）。禁止无假设的单一目标价。

LAW 6a — 允许「交易结构分析」（假设一致性检验）；详见 references/trade-structure.md：

• 基于多情景估值推导入场区间（标注锚定哪个情景 + 对应的假设前提 + 盈亏比）
• 基于假设追踪输出假设失效触发（离场条件：假设被证伪时的重新评估触发）
• 操作纪律（研究流程规则，如"季报后 48 小时内 thesis --update"）
• 允许"入场区间/假设失效触发/操作纪律"，仍禁止"建议买入/卖出/建仓/加仓/减仓/止损/止盈"
• 入场区间 ≠ 买入建议：入场区间告诉你"在中性假设下，估值模型给出的合理价格带"，由用户自行决定是否、何时、如何行动

LAW 7 — 每个数字标注追溯路径；References 表须含 API/query 参数。

LAW 8 — 每个维度末尾要求"🔍 待独立验证项"。

LAW 9 — 无数据源支撑的分析不输出。

LAW 10–16：方法论

LAW 10 — 分析提示须含：定价传导路径、本次数据常见误区、1–3 个交叉验证动作。

LAW 11 — 问题卡来自四类结构化触发，不得凭空总结：

• A 变化驱动：近 20 日涨跌超 ±10%、核心指标环比 ±5pp、重大公告
• B 估值位置：PE/PB 历史分位 ≥80% 或 ≤20%
• C 行业结构：申万板块相对大盘超 ±5%、行业政策
• D 趋势结构：52 周高低区间极端、MA60 附近盘整

格式：核心问题 → 子问题 ①②③ →「为什么这是好问题」。详情见 references/modules.md。

LAW 12 — 结论附带证据强度：✅ 强 / ⚠️ 中 / ❓ 弱。

LAW 13 — 动态驱动：最多 5 条候选解释 + 声明主导因子。

LAW 14 — 静态基本面 12 题 + 分层激活（见 references/modules.md）。

LAW 15 — Bull/Bear 须含数值场景化链条。

LAW 16 — 左/右概率并列呈现，禁止单一「左侧/右侧」结论。

LAW 17 — 结论先行（金字塔结构）：简报和报告均采用结论→论据→细节的倒金字塔结构。

• 简报首屏必须有核心结论和逻辑链（数据→推理→判断），不得以"模块1/模块2"等流程性标题开头
• 每个模块标题必须传递信息量（完整判断句，禁止名词短语如"估值位置"）
• 每个分析段落第一句必须是加粗主旨句（读者只读主旨句就能理解全文逻辑）
• 看摘要等于看全文：简报本身是完整判断，.md 文件是详细论证

常见违规模式

#	违规	规则	正确写法
1	"当前处于左侧/右侧"	LAW 16	"左侧特征更强：…；右侧支撑：…"
2	"建议买入/卖出/持有"	LAW 6	永远不给买卖建议。可输出入场区间（基于情景锚定+假设前提），但不是建议
3	无假设的"目标价 XX 元"	LAW 6	多情景估值参考价+假设
3a	"止损设在 85 元"/"建议在 95 元买入"	LAW 6a	改为"悲观情景估值下限 80 元，跌破意味市场定价比悲观更差"+"中性情景锚定区间 95-120 元"
4	无来源的"往往/通常"	LAW 3	标注待补或案例
5	亏损期 PE 分位当贵贱	P0-2	标注仅作位置参考
6	"极度高估/低估"	措辞	用数值比较
7	"模块1：当前状态快照"等流程性标题	LAW 17	标题改为结论句，如 "PE 36.5x 处 98% 分位，已定价乐观预期"
8	段落无段首主旨句，直接展开数据	LAW 17	每段第一句加粗概括核心判断

措辞规范

禁止：买入/卖出/持有/建仓/加仓/减仓/止损/止盈、建议（某价格）买入/卖出。

允许（LAW 6a 交易结构分析）：入场区间、假设失效触发、操作纪律、盈亏比、情景锚定。

报告路径：reports/{symbol}-{name}/{YYYY-MM-DD-HH-MM-SS}.md，Claude 内只输出简报。

数据源策略

v0.3+ 多源并行：全部可用源同时采集，差异保留于 _meta.all_sources，由分析阶段标注。

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Skill 身份声明

研究工具，非决策工具。 多因子交叉验证、归因讨论、概率结构；不做买卖/仓位建议。

并行取证哲学

全部可用源并行查询 → 各渠道独立记录 → 汇总为证。全失败 → LAW 5 标注；多源有数据 → 标注以何为主。

输出格式（层叠输出）

第一层（Claude 对话简报）：结论先行、逻辑链闭环、一屏可扫描。禁止展开完整九模块。模板如下：

简报铁律

• 结论在首屏：读者 30 秒内看到核心判断，禁止以风险提示/问题卡/模块编号开头
• 每条结论带逻辑链：数据 → 推理 → 判断，一行闭环
• 标题即论点：禁止 "模块1：当前状态快照" 等名词标签，改为完整判断句
• 看摘要等于看全文：简报本身是完整判断，详细论证在 .md 文件中

简报模板（严格顺序）

模板使用说明： 以下 ## 标题为结构占位符，实际输出时须替换为传递信息量的完整判断句（LAW 17）。如 ## 核心结论 → ## {一句话概括最重要的判断}。段首必须加粗主旨句。

# {name} ({symbol}) — {date} 研究简报

## 核心结论
[2-3 句最重要的判断，每条携带支撑数据]
[证据强度: ✅/⚠️/❓ 🌐/📡/🔮 🕐/📅/🗄️ ✓✓/✓✗/—]

## 逻辑链
1. 数据 A → 推论 B → 子结论 C
2. ...
∴ 核心判断

## 位置感
周期位置: [...] / 估值位置: [...] / 市场态度: [...]

## 多模块结论速览
| 维度 | 结论 | 关键数据 | 逻辑链 | 置信度 |
|------|------|---------|--------|:------:|
| 估值 | PE 38.5x, 92% 分位, 已定价乐观预期 | PE 38.5x vs 中位 18.2x | ... | ⚠️ |
| 经营 | ... | ... | ... | ... |
| 资金 | ... | ... | ... | ... |
| 催化 | ... | ... | ... | ... |
| 风险 | ... | ... | ... | ... |

## 多情景参考
| 情景 | 核心假设 | 传导路径 | 估值区间 | 概率 |
|------|---------|---------|:------:|:---:|
| 乐观 | ... | A→B→C | XX~YY | 30% |
| 中性 | ... | ... | ... | 40% |
| 悲观 | ... | ... | ... | 30% |

## 关键观察节点
| 时间 | 事件 | 验证什么 | 如何修正判断 |
|------|------|---------|-------------|

## 交易结构分析
> ⚠️ 假设一致性检验，非买卖建议。入场区间基于多情景估值推导，盈亏比 = |上行空间|/|下行空间| × 概率比。

### 入场区间（基于情景锚定）
| 情景锚定 | 价格区间 | Forward PE | 假设前提 | 盈亏比 |
|---------|:------:|:-----:|---------|:-----:|
| 悲观锚 | XX~YY | — | ... | >X:Y |
| 中性锚 | XX~YY | — | ... | X:Y |
| 乐观锚 | XX~YY | — | ... | <X:Y |

### 假设失效触发（离场条件）
| 条件 | 类型 | 触发后动作 |
|------|------|----------|
| ... | 假设证伪/叙事动摇/财务恶化 | 重新评估/下调情景/收紧条件 |

### 操作纪律
1. 定期检查（季报后 / 宏观重大变化 / 价格进入极端区间）
2. 假设追踪（thesis --update 对照假设 vs 实际）
3. 仓位匹配（基于情景概率 × 盈亏比，与个人风险承受能力匹配）

## 主要风险
[3-5 条，标注严重度 🔴/🟡/🟢]

## 致命风险
> 若 [X 可观测条件] 发生，当前核心判断 [Y] 失效。

## 盲点
- [盲点 1] — 当前: [未知/数据不可得]
- [盲点 2] — 当前: [未知/数据不可得]

> ⚠️ 免责声明：本简报由自动化引擎 + Claude 分析生成，不构成投资建议。完整报告见 `reports/{symbol}-{name}/{YYYY-MM-DD-HH-MM-SS}.md`

第二层（.md 文件）：完整备忘录 + References（见 references/references-format.md），采用 LAW 17 金字塔结构。

第三层（concise 对话模式）：Hermes/OpenClaw 等对话场景使用。结论先行 + 关键数据展开块。3-5 段核心结论直出，详细数据用 <details> 折叠。CLI 对应 --mode concise。

Concise 输出契约

对话场景下遵循以下两层结构：

第 1 层 — 结论速览（3-5 段，最先输出）：

段	内容	来源
1	定位句：symbol/name/industry + PE 历史位置 + 定性	估值+基本信息
2	核心矛盾：1-2 条，附具体数值	交叉验证
3	Bull Case：关键假设 + 支撑数值	生意+财务分析
4	Bear Case：主要风险 + 触发条件	风险+治理分析
5	催化剂与观察节点（可选）	事件+公告分析

第 2 层 — 关键数据展开（<details> 块）：

<details><summary>展开：财务速览</summary>
| 指标 | 最近报告期 | 趋势 |
ROE / EPS / 毛利率 / OCF/净利润
</details>

<details><summary>展开：估值位置</summary>
| 指标 | 当前值 | 历史分位 | 中位数 |
PE / PB / PS
</details>

<details><summary>展开：资金行为</summary>
- 北向资金 / 股东户数 / 内部人信号
</details>

强制规则：

1. 结论速览第一条输出，不得在前置过程后
2. 每条结论附来源标签
3. Bull/Bear 含数值假设
4. 禁止输出完整九模块
5. 按"假设→证据→结论"链式排列

SOP-QC 自检

措辞（LAW 6/16/3/17）、结构（简报一屏内、首屏含结论+逻辑链、标题传递信息量、段首主旨句、风险提示首尾、LAW 7）、证据（SOP-EV、分位伴中位数、Bull/Bear 数值化）、分析合成三步（对抗性假设检验 ≥3 假设、致命一击条件句、盲点 ≥2 条）。财报专项的 Bull/Bear 撰写与快速否决 8 条见 financials.md F-2 / F-3。

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分析合成三步（所有模式强制）

简报和完整报告均须包含以下三步。不可跳过。

1. 对抗性假设检验

对核心判断依赖的关键假设，逐一找可证伪条件。

关键假设	可证伪条件	观测窗口
"毛利率改善可持续"	下季毛利率环比回落 >2pp	下份季报
"行业景气度上行"	行业 PMI/订单指数连续 2 月回落	月度
...	...	...

硬约束：≥3 个关键假设，每个必须有可观测证伪条件。不可证伪的假设标注「不可验证，置信度降级」。观测窗口须为具体时间或事件节点。

2. 「致命一击」归纳

一句话回答：如果这个分析错了，最可能是因为什么？

若 [X 可观测条件] 发生，当前核心判断 [Y] 失效。

硬约束：必须是条件句（若…则…）。指向具体可观测的失效条件，不是「市场风险」「政策不确定性」等标签。

3. 盲点检查

Final pass 自问：

1. 有什么重要变量完全没有被讨论？
2. 当前共识最可能忽略什么风险？
3. 如果一段时间后回头看，今天最明显的盲点会是什么？

🔍 盲点发现:

• [盲点 1] — 当前: [未知/数据不可得/未覆盖]
• [盲点 2] — 当前: [未知/数据不可得/未覆盖]

硬约束：≥2 条。不能输出空集。

SOP-EV 证据强度

可靠性 ✅/⚠️/❓ | 丰富度 🌐/📡/🔮 | 时效 🕐/📅/🗄️ | 交叉验证 ✓✓/✓✗/—

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专项加载与 intent 路由

执行前用 Read 加载对应专项（完整 report --deep 加载全部）：

用户意图 / CLI	读取专项	plan --intent
默认完整分析	modules.md	deep_analysis
舆情深挖	sentiment.md	sentiment_deep
财报深研	financials.md	financials_deep
资金行为扫描	game-theory.md	game_theory
完整 report --deep	全部专项 + modules.md	deep_analysis + --deep

规则：专项单独运行仍须 evidence；完整分析用 report --mode full（--mode 允许 brief/full/concise，不用 --mode=sentiment）。

九模块结构详见 references/modules.md。财报 F 规范详见 references/financials.md。

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数据来源

详见 references/source-guide.md。

CLI 命令

# 生成采集计划（intent: deep_analysis | quick_check | catalyst_monitor | compare
#   | sentiment_deep | financials_deep | game_theory）
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py plan 600176 --intent game_theory

# 按计划采集 + 证据表 + 报告
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py collect 600176 --plan /tmp/plan.json
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py evidence 600176 --plan /tmp/plan.json
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py report 600176 --plan /tmp/plan.json --mode full

# 常用
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py collect 600176
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py report 600176
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py report 600176 --outdir=./reports/
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py report 600176 --deep
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py compare 600176 000858
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py diagnose
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py diff 600176
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py store list
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py collect 600176 --store

运行目录：code/。必须用 uv run python。--mode：brief | full | concise。

代理 / VPN

akshare/baostock 自动绕过 HTTP 代理；diagnose 可查 proxy_detected。规则与 TUN 说明见 source-guide.md。

引用格式（精简）

事实："数值" [来源: {路径} / {日期}] | 分析：[依据: …；逻辑链: …] | 推测：[推测，待验证]

完整规范：references/references-format.md

技术指标

MA/MACD 仅描述市场状态，不生成交易信号。

采集顺序

SOP-M1 宏观情景（--with-macro）

简报首行：[宏观情景] PMI + CPI + LPR → 政策方向 | VIX + 波动等级 + SOX + 费城半导体指数

示例：[宏观情景] PMI 50.2 + CPI +0.3% + LPR 3.45% →偏宽松 | VIX 18.5 正常 SOX 6,850

1. diagnose → 2. plan/collect → 3. evidence（专项推荐）→ 4. report → 5. store（可选）

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v0.1.9 CLI 扩展

# 质量门
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py rigor 600176 --verify-all [--strict]
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py audit report.md --extract
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py audit report.md --verdict

# 质地检查 / 组合 / 假设追踪
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py check 600176
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py portfolio holdings.json [--stress]
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py thesis 600176 --init|--update|--status

# 价格冲击插值（非风险中性概率）
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py shock 300274 \
  --pre-price 163.46 --post-price 140 --eps-base 6.55 --eps-hit 1.64 \
  --pe-normal 27 --pe-stressed 20

# 新闻包（公告 + 查询包 + 可选 Tavily）
uv run python skills/invest-a-stock/scripts/invest.py collect 600176 --with-news-pack

TAVILY_API_KEY 可选；无 Key 时 Layer3 静默跳过，Layer1+2 仍产出。

SOP-DEEP（四视角并行）

完整 --deep 报告时分两阶段并行：采集（3 Agent）→ 分析（4 Agent）。

---

Phase 1 — 并行采集 + 交叉验证（3 Agent 同时启动）：

┌─ Collector A: 财务主线（Tushare）─────────────────────┐
│  invest.py collect SYMBOL --deep                       │
│    --dims "financials,valuation,basic_info"            │
│  产出: /tmp/{symbol}_collect_A.json                    │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

┌─ Collector B: 行情+资金+财务交叉验证（akshare主）─────┐
│  invest.py collect SYMBOL --deep                       │
│    --dims "financials,quote,kline,valuation"           │
│  financials 用 akshare 做主源，与 A 的 Tushare 交叉    │
│  产出: /tmp/{symbol}_collect_B.json                    │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

┌─ Collector C: 补充数据（股东/研报/事件/行业）─────────┐
│  invest.py collect SYMBOL --deep                       │
│    --dims "shareholders,research,events"               │
│  产出: /tmp/{symbol}_collect_C.json                    │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

验证规则：

• financials 维度：A（Tushare）vs B（akshare），关键字段（ROE/EPS/毛利率）差异 <5% → 通过
• 差异 ≥5% → 触发 Collector D（Tie-breaker, baostock）： invest.py collect SYMBOL --dims "financials" --source baostock
• 三取二投票决定最终值，无法决定则保留差异并标注"跨源分歧"
• 合并 3-4 份 JSON → 完整 collection（用 scripts/merge_collections.py）

Phase 1 耗时： 3 Agent 并行 ≈ 30-40s（vs 串行 80s）

---

Phase 2 — 四视角并行分析（4 Agent 同时启动）：

同时启动 4 个 Agent（用 references/agent-prompts.md 的模板，替换变量）：
  Agent A: 生意质量 → section_1_business.md
  Agent B: 财务与估值 → section_2_financials.md
  Agent C: 行业与竞争 → section_3_industry.md
  Agent D: 风险与治理 → section_4_risk.md

每个 Agent 的参数: {collection_json_path} = 合并后的 JSON 路径,
  {symbol} = 标的代码, {output_dir} = reports/{symbol}-{name}/

---

Phase 3 — 合成（主编 Claude）：

1. 等待 4 个分析 Agent 全部完成
2. 读取 4 个 section 文件 + 合并后的 collection JSON
3. 运行 valuation_calc.py SYMBOL 嵌入估值数据（DCF/多情景/预期差）
4. 合成完整报告 → reports/{symbol}-{name}/{YYYY-MM-DD-HH-MM-SS}.md，采用以下 LAW 17 金字塔结构。

模板使用说明： 以下 ## 标题为结构占位符，实际输出时须替换为传递信息量的完整判断句（LAW 17）。段首必须加粗主旨句。

# {name} ({symbol}) — 深度研究备忘录 {date}

## 核心结论
（从 4 Agent section 提炼，≤5 句，每条携带数据+逻辑链）
[证据强度]

## 位置感
周期位置 / 估值位置 / 市场态度 — 三句话定位当前状态

## 模块结论速览
| 维度 | 结论 | 关键数据 | 逻辑链 | 置信度 |
|------|------|---------|--------|:------:|

## 论证展开
（每节标题为完整判断句，段首加粗主旨句，数据→推理→判断一行闭环）

## 多情景参考
（表格：情景 | 假设 | 传导 | 估值区间 | 概率）

## 观察节点
（表格：时间 | 事件 | 验证什么 | 如何修正判断）

## 主要风险
（3-5 条，标注严重度 + 缓解因素）

## 致命风险
> 若 [X 可观测条件] 发生，当前核心判断 [Y] 失效。

## 对抗性假设检验
| 关键假设 | 可证伪条件 | 观测窗口 | 状态 |
|----------|----------|:---:|:---:|
| ... | ... | ... | ✅/⚠️/❓ |

## 盲点扫描
🔍 盲点发现:
- [盲点 1] — 当前: [未知/数据不可得/未覆盖]
- [盲点 2] — 当前: [未知/数据不可得/未覆盖]

## References
（保持现有 LAW 7 格式）

3b. 执行分析合成三步（详见 SOP-QC 上方「分析合成三步」章节）：

• 对抗性假设检验：从 4 Agent section 提炼 ≥5 个关键假设，逐一找可证伪条件
• 致命一击：一句话条件句归纳最大风险
• 盲点扫描：检查四视角是否有遗漏维度

5. 输出 Claude 对话简报（按第一层模板，一屏内）
6. QC 自检：LAW 1-17 逐条验证 + 分析合成三步完整性（对抗性假设检验 ≥5 假设、致命一击条件句、盲点 ≥2 条），尤其 LAW 17（标题是否传递信息量、段首是否有主旨句、简报首屏是否有核心结论）

---

四视角覆盖内容：

1. 生意质量：商业模式 / 护城河 / 管理层 / 价值链
2. 财务与估值：DCF 三情景 / 财务健康 / 盈利质量 / 估值位置
3. 行业与竞争：波特五力 / 竞争格局 / 产业链利润池
4. 风险与治理：快速否决 / 风险信号 / 公司治理 / Known Unknowns

Agent prompt 模板详见 references/agent-prompts.md。 采集/分析阶段的所有 Agent 只调 Bash（invest.py/merge_collections.py），不调 Tushare/akshare API — 不触发限流。

SOP earnings-review（季报/年报后）

• 对比指引 vs 实际（营收/净利/毛利率）
• OCF/净利润是否背离（阈值 0.6）
• 资本开支与产能叙事是否一致
• 更新 thesis --update 假设状态

SOP industry-research / news-pulse

• collect --with-news-pack 获取公告 + 查询包
• 对 query_pack 执行 WebSearch/Tavily，回填 NewsCard
• 外生冲击假说⑥段：方向 + 可信度 + 来源
• 重大波动时用 shock CLI 计算价格冲击插值比例（附学术声明）