技能介绍

要解决什么问题

单只股票往往同时牵涉财务指标、K 线结构、主力流向和新闻催化，人工拼资料容易漏维度、口径不一致，也难把「看法」落成可复用的评分与报告结构。本技能把基本面、技术面、资金面、消息面（文档中亦强调市场情绪）纳入同一套权重框架，输出固定模板的深度分析报告，并在完成后支持询问或参数触发 Word 导出（文档顶部可插入股票分时图）。

如何工作

分析按「数据收集 → 各维评分 → 综合分 → 评级与目标价 → 生成报告」推进，四（五）维权重在技能中明确为：基本面 35%、技术面 25%、资金面 20%、消息面 20%。

基本面：PE/PB/ROE、毛利率、负债率、现金流等，对应「内在价值」与健康度判断。
技术面：趋势、均线、量价、K 线形态、MACD 等。
资金面：可对接 https://terminal.sfccn.com/terminal/zxt-web/mongo/query 等接口，解读 NETCFIN（主力净流入）、成交额、连续净流入天数 CONCFDAYIN 及量价是否背离。
消息面：政策、行业与公司事件；对出口型标的可加重国际形势（贸易政策、地缘、汇率等）分析要点。

各维「关键解读 / 详细解读 / 综合评述」要求有数据与逻辑支撑（技能要求单段不少于约 300 字）。综合分 85–100 为强烈推荐，75–84 推荐，60–74 中性，40–59 谨慎，0–39 回避。生成物默认写入 ~/.openclaw/workspace/nancai/，命名形如 {类型}_{主题}_{日期}.md。

边界与注意

报告须带风险提示与免责声明，不构成投资建议。
评分应基于最新 API 查询结果，并保持口径一致，避免主观漂移。
与行情、财务、新闻相关的实现可配合同生态脚本（如 query_stock_trend.py、sfc-quote、sfc-finance、sfc-news）；北向、龙虎榜、舆情 NLP 等列为扩展方向，非当前必选能力。