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A股多Agent投研分析框架

行业专业 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_371f5b95/tradingagents-astock-eant。

技能介绍

解决的问题

单模型直接分析 A 股时，容易把行情、舆情、基本面、政策和资金面压缩成一次性回答，缺少独立视角交叉验证，也较少显式处理 T+1、涨跌停、最小交易单位等交易约束。这个技能面向的是可复现的多 Agent 投研流程：输入一只 A 股代码和日期，得到包含多空辩论、风控辩论和交易方案的 Markdown 报告。

技能如何工作

它借鉴 TradingAgents-Astock 的六层流水线，并在 WorkBuddy 平台中用 Team/Agent 编排完成：

  • 分析师并行：启动市场、舆情、新闻、基本面、政策、游资、解禁 7 个 Agent，分别调用 westock-data 或 wb-finance-skill 获取 K 线、公告、财报、龙虎榜、解禁质押等数据。
  • 双 LLM 分层：快速模型承担并行分析和辩论，推理模型负责综合研判与最终决策。
  • 对抗辩论：Bull/Bear Researcher 基于研报互相反驳，随后 Aggressive/Conservative/Neutral Risk Debater 从执行与风险两侧评估。
  • 交易约束：Trader 阶段显式纳入 A 股 T+1、10%/20%/5% 涨跌停、100 股最小单位、交易时段和 ST 标识。

适用边界

输出定位为研究参考，不是投资建议；报告可能受数据滞后、口径偏差和模型推理缺陷影响。它更适合验证 A 股投研链路、生成机构风格报告，不适合直接作为仓位指令。使用前需确认目标代码、分析日期以及 WorkBuddy 内置金融数据工具可用。

使用场景

  • 接到某只 A 股投研任务时，并行获取行情、舆情、财报、政策与资金流数据并汇总成报告。
  • 需要模拟机构投研流程时，基于已有研报组织多空辩论并输出买入或卖出依据。
  • 准备 A 股交易方案时，自动检查 T+1、涨跌停、最小交易单位和 ST 风险标识。
  • 复盘某只股票时，生成包含执行摘要、分析师摘要、风控辩论和仓位建议的 Markdown 报告。

适合人员

  • 负责 A 股投研流程验证的量化研究员，想检查多 Agent 数据获取、辩论和报告链路是否跑通。
  • 使用 WorkBuddy 搭建金融 Agent 的工程师，想复用 Team/Agent 并行调用和风控辩论编排方式。
  • 关注个股多空观点的结构化分析师，希望把行情、舆情、政策与资金面证据整理成辩论记录。
  • 需要生成机构风格研究参考的投研人员，要求输出含交易约束和仓位建议的 Markdown 报告。