普惠级金融终端 AI 助手
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技能介绍
问题
中小投资机构和个人投资者做日常投研时,常卡在几个环节:股票基础信息、行情、财报指标、新闻、可比公司分散在不同终端或网页里;手工整理 PE、ROE、毛利率 等指标,再画 K 线、雷达图并导出报告,重复劳动明显。这个技能把「输入代码/公司名 → 输出可交互投研报告」的过程脚本化。
工作方式
它按线性流水线执行:
- 参数解析:识别 A股、港股、美股代码,也支持公司名搜索确认。
- 数据聚合:优先调用
westock-data、neodata-financial-search,不可用时降级为WebSearch + WebFetch。 - 指标计算:生成
ROE、PE(TTM)、PB、PEG、EV/EBITDA等 12+ 指标,并尝试行业百分位。 - 可比公司筛选:按行业、市值、业务相似度和市场关注度匹配约 5 家对标公司。
- 报告输出:生成
K线趋势图、财务对比柱状图、多维雷达图,并内联成 HTML,可打印为 PDF 或导出 Word。
边界与注意
它不是实时交易终端,也不保证字段完整。缺失数据会标注 N/A,不阻塞流程;财报依赖最近一期公开披露;图表依赖 Python 环境和字体;深度分析会消耗更多 Credits。报告会自动加入免责声明,输出内容只适合作为投研草稿。
使用场景
- 收到股票代码后,快速生成含行情、财务指标和可比公司的 HTML 投研报告草稿。
- 做行业横向对比时,筛选 5 家可比公司并汇总市值、PE、ROE 等指标到同一张表。
- 把 K 线、财务柱状图和雷达图嵌入 HTML 报告,并准备打印成 PDF 或导出 Word。
- 缺少标准终端权限时,用公开搜索和内置数据 Skill 完成一次基础个股研究。
适合人员
- 中小投资机构研究员:需要快速出个股投研摘要和可比公司横向对比。
- 个人投资者:想在不买终端的情况下查看财务指标、估值和行业位置。
- 量化/数据分析师:需要可复用的脚本化流程和 Python 指标计算入口。
- 内容编辑:要把生成的投研图表整理成可发送的 HTML/PDF 报告。