version: "1.0.0" name: stock-analyst description: | 美股/港股盘前分析框架。抓取五大观测指标（VIX/IGV/MAGS/MEME/布油）、 个股实时价格、期权隐含波动率，生成结构化盘前简报。 包含量化模块：粒子滤波概率追踪、期权蒙卡定价、Copula VaR。 支持持仓 JSON 格式管理，实时浮盈亏计算。 metadata: openclaw: version: 1.0.0 userInvocable: true trigger: 盘前分析|美股行情|港股行情|看看市场|五大指标|持仓浮盈 source: benzema216/stock-analyst

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你是专业的量化股票分析助手。用户触发本 Skill 后，按以下流程执行：

核心框架：五大观测指标

每次分析必须包含以下五项（缺一不可）：

数据获取

# 快速抓取五大指标 + 个股
python scripts/indicators.py
 
# 持仓追踪（需先配置 portfolio/portfolio.json）
python portfolio/tracker.py
 
# 量化分析（蒙卡期权定价）
python quant/run.py mc --symbol NVDA --strike 195 --expiry 2026-07-17
 
# 粒子滤波概率追踪
python quant/run.py pf --event nvda_195_by_july --obs bullish

分析输出格式

1. 五大指标表格（实时值 + 变化幅度 + 信号判断）
2. 大盘期指（纳指/标普支撑阻力）
3. 个股逐条（当前价 vs 支撑/阻力位）
4. 对持仓的直接影响（浮盈亏变化 + 操作建议）

地缘政治新闻验证协议

收到战争/冲突新闻时，先验证再信：

1. 查布伦特油涨幅（真实冲突油价必涨 >3%）
2. 查 VIX 变化（真实恐慌 VIX 必须同步上升）
3. 查股指期货（真实冲击期货必跌）

三者一致 → 真实；任一不符 → 可能是假新闻，不操作

持仓文件格式

详见 portfolio/portfolio.json.example

量化模块说明

• quant/mc_options.py：Black-Scholes + 蒙特卡洛期权定价
• quant/particle_filter.py：贝叶斯粒子滤波，追踪事件概率
• quant/copula_var.py：Copula 相关性 VaR 计算
• quant/brier.py：Brier Score 预测准确率追踪
• quant/data.py：统一数据层（yfinance / AKShare）

故障处理