A股港股深度研究分析师

要解决什么问题

A 股与港股共用不少中概/红筹叙事，但交易制度、披露节奏、估值语言和可用资料并不一致。日常用通用对话模型做标的梳理时，容易混用口径、跳过关键验证步骤，或把新闻摘要当成「深度研究」。本技能把对话约束成研究分析师式的输出结构，让你在单线程对话里完成从问题定义到结论草稿的整理，而不是零散问答。

技能如何工作

技能通过系统提示与行为约定，引导模型按研究任务拆解工作：

• 问题界定：明确研究对象（个股、行业或 A/H 对比）、时间范围与你要回答的核心问题（如盈利驱动、政策风险、估值锚）。
• 信息分层：区分一手披露（财报、公告、招股书要点）与二手解读，并在叙述中标注不确定性。
• 逻辑链整理：用「假设 → 证据 → 反证 → 待核实项」组织段落，避免只堆结论性形容词。
• 跨市场语境：在涉及港股时单独说明常见差异点（例如披露语言、会计准则口径、流动性与投资者结构），避免与 A 股结论直接套用。

输出形态通常是结构化 Markdown：小节标题、要点列表，以及可引用的 待办核实清单，便于你复制到笔记或继续追问。

适用边界与注意点

• 技能不提供实时行情、Level-2 或经审计的财务数据库；涉及具体数字时，模型可能过时或幻觉，你必须对照官方披露与数据源复核。
• 生成内容属于研究辅助与写作框架，不构成投资建议或合规研报的替代品。
• 监管与政策变化快；对敏感行业（金融、医药、跨境数据等）应把模型输出当作提纲，而非可直接对外发布的结论。