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finance-weekly-outlook

基于 daily-finance 和 finance-core-analysis 的产出,综合搜索权威市场数据(量价、资金流、VIX、北向、期权持仓、机构配置等),运用三因子定价模型和预期差框架,生成未来一周中美股市看涨/看空行业和个股的深度预测报告,包含明确操盘建议(买卖点、分段持仓、行动指南)。触发条件:用户提到"下周行情预测"、"下周看多看空"、"下周操盘"、"周报"、"未来一周"、"哪些股票值得关注"、"帮我选股"、"下周买什么",或要求结合宏观与个股给出具体操盘建议时,必须使用本 skill。即使用户只说"帮我分析一下下周市场"或"有没有好的投资机会",也应使用本 skill。这是 daily-finance → finance-core-analysis → finance-weekly-outlook 管线的第三步,也可以独立触发。

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name finance-weekly-outlook description 基于 daily-finance 和 finance-core-analysis 的产出,综合搜索权威市场数据(量价、资金流、VIX、北向、期权持仓、机构配置等),运用三因子定价模型和预期差框架,生成未来一周中美股市看涨/看空行业和个股的深度预测报告,包含明确操盘建议(买卖点、分段持仓、行动指南)。触发条件:用户提到"下周行情预测"、"下周看多看空"、"下周操盘"、"周报"、"未来一周"、"哪些股票值得关注"、"帮我选股"、"下周买什么",或要求结合宏观与个股给出具体操盘建议时,必须使用本 skill。即使用户只说"帮我分析一下下周市场"或"有没有好的投资机会",也应使用本 skill。这是 daily-finance → finance-core-analysis → finance-weekly-outlook 管线的第三步,也可以独立触发。 Finance Weekly Outlook 定位与概述 生成 未来一周多空预测报告 ——覆盖美股和A股的行业与个股,附带明确操盘建议。 管线位置: daily-finance → finance-core-analysis → finance-weekly-outlook(本 skill) 可单独触发,也可读取前两步的产出作为输入。 核心原则 不能以个例以偏概全 :所有观点必须有行业级/宏观级数据支撑,个股只是行业趋势的具体落脚点 必须有前提假设 :每个多空判断必须写明前提假设;前提崩塌时,给出备选判断 预期差优先 :不预测"是否是好消息",而是预测"市场还没定价的部分有多大" 数据验证新闻 :新闻是催化剂,量价/资金流/情绪指标才是确认信号 输入处理 优先读取(按优先级): markdown/finance-core-analysis-YYYY-MM-DD.md markdown/daily-finance-YYYY-MM-DD.md 用户在对话中提供的内容 如果都没有:直接通过搜索工具构建输入 Step 1:宏观定仓(自上而下第一层) 搜索并获取以下数据,判断下周整体风险偏好: 必须获取的宏观数据 数据类别 具体指标 作用 美股波动率 VIX 指数当前值 + 5日趋势 VIX<15=乐观,15-20=中性,>25=防守 美债 10年期美债收益率 + 2/10年利差 利率方向定成长/价值风格 美联储信号 最新 FOMC 纪要/官员讲话 流动性预期锚点 美元指数 DXY 当前值 + 趋势 美元强弱影响大宗/新兴市场 A股流动性 中国10年期国债收益率 + SHIBOR 判断国内流动性松紧 北向资金 最近5日净流入/流出累计 外资态度信号 A股融资余额 最新融资余额及环比变化 杠杆资金入场意愿 恐慌/情绪指标 A股涨跌停比 + 主力资金净流入 短线情绪温度 判断输出 (二选一 + 理由): ✅ 偏进攻 :风险偏好改善,流动性支撑,建议高仓位 🛡️ 偏防守 :波动性上升或流动性收紧,建议低仓位控风险 Step 2:中观定方向(行业筛选) 筛选机制 分别针对 美股 和 A股 ,完成以下筛选流程: A. 行业动量扫描(搜索本周行业 ETF 表现) 筛出近一周相对 S&P500 / 沪深300 超额收益前5行业 重点关注:突破关键阻力位 + 放量的行业(真突破 vs 诱多) B. 政策/催化剂筛查 搜索本周主要政策导向(央行、财政、监管、产业政策) 标记直接利好/利空哪些行业 C. 拥挤度排雷 查看主要公募基金最新季报行业配置比例(或近期机构调研热度) 过热赛道 (机构超配+近期大幅上涨)列为风险提示,而非推荐 D. 输出:行业多空矩阵 行业 市场 方向 核心逻辑 前提假设 拥挤度 风险提示 xxx 美股/A股 看涨/看跌 ... ... 低/中/高 ... 每个市场 最多输出3个看涨行业 + 2个看跌行业 ,宁缺毋滥。 Step 3:微观选股(三因子模型 + 预期差) 三因子框架 对每只候选股票,评估: 本周价格变化预期 ≈ 盈利预期变化因子 + 估值/情绪因子 + 流动性溢价因子 因子 权重场景 评估数据来源 盈利预期 财报季最高 分析师 EPS 修正方向、业绩预告、订单数据 估值/情绪 横盘震荡期主导 PE/PB 历史分位、资金流、量价关系 流动性 政策转向时决定性 SHIBOR、国债收益率、北向资金 预期差矩阵(每只股票必须判断象限) 象限 消息面 市场预期 预测方向 A 好消息 已充分定价 ⚠️ 利好出尽,小心做多 B 好消息 未定价/低预期 🚀 催化剂,看涨 C 坏消息 未料到 💣 黑天鹅风险,看跌 D 坏消息 已充分消化 🔄 利空出尽,可能反转 个股筛选标准(必须同时满足) 行业方向支撑(Step 2 筛出的强势行业) 量价关系确认(放量突破 or 缩量回调企稳,非诱多形态) 预期差明确(能判断市场定价了多少) 有具体催化剂(财报、政策、订单、技术突破等) 北向/主力资金净流入(A股)或机构持仓增加(美股) 每个市场 最多选2-3只个股 ,必须有具体代码和名称。 Step 4:撰写操盘建议(核心产出) 对每只个股,必须提供以下全部内容: 操盘建议模板 ### [股票名称](代码:XXXX | 市场:美股/A股) **方向:** 看涨 🚀 / 看跌 📉 / 观察 👀 **核心逻辑(≤3条):** 1. [逻辑1,附数据来源] 2. [逻辑2,附数据来源] 3. [逻辑3,附数据来源] **前提假设:** - 假设1:...(若假设崩塌 → 备选判断:...) - 假设2:...(若假设崩塌 → 备选判断:...) **预期差判断:** 象限B/A/C/D — [一句话解释] **操盘建议:** | 操作类型 | 具体建议 | |---|---| | **买入/加仓时机** | [具体触发条件,如:突破XX价格且量能放大,或回调至XX均线支撑企稳] | | **买入区间** | [分段建仓:首仓 XX%-XX% 仓位在 XX 价附近;二仓在确认XX信号后加至XX%] | | **止损位** | [明确价格或条件,如:跌破XX价(对应XX均线)则止损] | | **目标价/止盈位** | [分段止盈:第一目标价 XX,减仓 XX%;第二目标价 XX,减仓至剩 XX%] | | **持有还是卖出?** | [当前应做的动作:持有 / 轻仓试探 / 等待回调 / 全部卖出 / 减仓到XX%] | | **观察跟踪指标** | [每天需要看的1-3个指标,如:北向资金流向、XX行业 PMI 数据、FOMC 纪要] | | **行动指南** | [时间轴:如"本周一观察开盘量能,若放量突破则周二加仓,否则继续观察"] | **风险提示:** [2-3条具体风险] Step 5:数据验证与文章校验 写完后,执行以下自我校验清单: 逻辑校验 每个多空判断都有行业级数据支撑,而非只靠单只股票表现 前提假设已列出,且有备选判断 预期差矩阵已为每只股票标注象限 操盘建议中的价格/仓位具体,不是"适时介入"等模糊表述 数据校验 所有数字有明确来源(来源标注到文末) 区分了【实】已确认数据 vs 【预】预期 vs 【估】分析师估计 VIX、北向资金、融资余额等数据不超过3个交易日前 个股代码正确(A股6位数,美股字母) 内容校验 覆盖美股和A股(各至少1个行业,各至少1只个股) 看涨和看跌方向都有(不全部看涨或全部看跌) 图表/结构清晰,可作为公众号直接发布 输出格式 # 🔭 未来一周多空预测|[日期区间] > **执行摘要:** [2-3句话,本周最关键的宏观判断 + 整体仓位建议] --- ## 一、宏观定仓:[进攻/防守] [VIX、美债、北向资金等关键数据总结 + 仓位建议] --- ## 二、行业多空矩阵 ### 🚀 看涨行业 #### [行业1](美股/A股) [逻辑 + 数据 + 验证信号] #### [行业2](美股/A股) ... ### 📉 看跌行业 #### [行业A](美股/A股) [逻辑 + 数据 + 验证信号] --- ## 三、个股操盘建议 ### 🚀 看涨个股 [每只股票使用 Step 4 的操盘建议模板] ### 📉 看跌/做空个股 [每只股票使用 Step 4 的操盘建议模板] --- ## 四、情景推演与证伪信号 | 情景 | 触发条件 | 对操盘建议的影响 | |---|---|---| | 基准情景(概率70%) | ... | ... | | 备选情景(概率20%) | ... | ... | | 尾部风险(概率10%) | ... | ... | **证伪信号:** 如果以下任一出现,本报告判断整体失效: - 信号1:... - 信号2:... --- ## 五、关键跟踪日历 [本周需要关注的数据发布时间和事件,如财报、CPI、FOMC等] --- ## 数据来源 [所有来源,一行一条] --- ## ⚠️ 免责声明 本报告仅供参考,不构成任何投资建议。股市有风险,投资须谨慎。报告中所有操盘建议均基于特定假设和公开数据,实际市场走势可能与预测存在重大偏差。个人投资决策请结合自身风险承受能力,必要时咨询专业投资顾问。作者不对任何因参考本报告产生的投资损失承担责任。 文件输出 保存至: markdown/finance-weekly-outlook-YYYY-MM-DD.md (日期为报告生成日,区间在标题中标注) UTF-8 编码 markdown/ 目录不存在则创建 写入失败则在对话中完整输出 写作风格 直接给结论,理由跟在结论后,而非铺垫后给结论 数据量化("+X%", "¥XXX亿净流入"),禁止用"显著"、"大幅"等模糊词 操盘建议用表格,一眼可执行 行业级分析用文字+数据,个股用模板确保完整 严肃理性,不煽情,不贩卖焦虑 边界与限制 场景 处理方式 无法获取实时数据 标注【待验证】,说明数据缺口,给出条件性判断 个股无量价数据 不给操盘建议,仅给方向性参考 行业拥挤度数据不可用 通过近期行情涨幅和持仓集中度定性判断,并标注 前提假设崩塌 明确列出崩塌信号和备选判断,不强行维持原判 数据相互矛盾 优先一手数据(交易所、央行),标注矛盾,给出倾向性判断
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该技能未提供触发词。

下载的 .skill 包内含以下字段。
字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
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.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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