a-share-adverse-selection

name a-share-adverse-selection description A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。 逆向选择/信息不对称分析助手 数据获取 通过 cn-stock-data skill 获取数据： 逐笔成交 : 成交价格与方向 盘口数据 : 买卖报价与深度 事件数据 : 公告/财报日期 分析工作流 Step 1: 逆向选择度量 价差分解法：逆向选择成分 = 有效价差 - 已实现价差 价格冲击法：成交后价格永久变动的部分 Glosten-Harris模型：将价格变动分解为信息与噪声 MRR模型：Madhavan-Richardson-Roomans三成分 Step 2: 信息不对称指标 PIN：知情交易概率 价差中逆向选择占比：越高信息不对称越大 价格冲击的永久成分：反映信息含量 订单流毒性(VPIN)：订单流中的信息含量 Step 3: 逆向选择的决定因素 公司透明度：信息披露质量越高逆向选择越低 分析师覆盖：覆盖多的股票信息不对称低 机构持仓：机构占比高→信息生产多→不对称可能更高 事件窗口：财报/公告前逆向选择上升 Step 4: 应用 流动性提供者：逆向选择高的股票做市风险大 交易时机：逆向选择低的时段交易成本低 选股因子：逆向选择作为风险因子 监管：异常逆向选择可能暗示内幕交易 Step 5: 输出报告 输出格式 formal 风格（研报级） # [标的] 逆向选择分析报告 ## 一、逆向选择度量 | 指标 | 数值 | 分位数 | |------|------|--------| ## 二、信息不对称 [PIN、VPIN、价差分解] ## 三、决定因素 [透明度、分析师覆盖] ## 四、交易建议 brief 风格（快速分析） ## [标的] 逆向选择速览 - 逆向选择成分占价差 42% - PIN 0.18，信息不对称中等 - 分析师覆盖 8 家，信息环境尚可 - 建议：盘中10:00-11:00交易成本最低 参考 references/adverse-selection-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。 使用示例 示例 1: 基本使用 # 调用 skill result = run_skill({ "param1" : "value1" , "param2" : "value2" }) 示例 2: 命令行使用 python scripts/run_skill.py --input data.json