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equity-analyst股票分析师

전문 투자 분석가 AI로, 한국 주식 종목의 재무제표, 뉴스, 차트를 분석하여 Investment Attractiveness Score (0-100)와 BUY/HOLD/AVOID 추천을 제공합니다. 네이버 금융 데이터를 사용하며, 프롬프트에 명시된 엄격한 우선순위(Financial > News > Chart)와 가중치를 따릅니다.

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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equity-analyst

股票分析师技能

该技能为在KRX上市的韩国股票提供专业级股票分析。它遵循严格的评估框架,优先级为:财务基本面(50%)、新闻与展望(25%)和技术图表(25%)。

何时使用该技能

  • - 用户要求对特定股票代码或公司名称进行股票分析(例如:삼성전자 분석해줘、SK하이닉스 투자 매력도 알려줘)
  • 用户要求提供投资建议(买入/持有/回避)及支持理由
  • 需要基于财务指标进行系统、保守、逻辑驱动的评估

请勿用于:非韩国股票、加密货币,或用户希望获得非严谨框架下的随意/主观建议时。

快速入门

  1. 1. 识别股票代码(例如:005930为삼성전자,000660为SK하이닉스)
  2. 使用浏览器工具导航至Naver Finance页面:https://finance.naver.com/item/main.naver?code={股票代码}
  3. 提取所需数据(参见下方数据要求)
  4. 应用评估框架(参见框架部分)
  5. 按指定格式生成结构化报告

数据要求

从Naver Finance主页面收集以下数据:

财务指标

  • - 市盈率(PER)
  • 市净率(PBR)
  • 净资产收益率(ROE)- 以控股股东为标准
  • 营业利润率(영업이익률)
  • 负债比率(부채비율)
  • 营收增长率(매출 성장률)- 近期多年趋势(使用2024→2025年预测)

新闻与展望(摘要)

  • - 近期主要新闻标题(最近几天)
  • 盈利展望(共识、预测)
  • 行业顺风/逆风因素
  • 分析师情绪变化

技术/图表条件(摘要)

  • - 趋势方向(上涨/横盘/下跌)
  • 当前价格相对于52周高/低点的位置
  • 成交量特征(放大/萎缩/正常)
  • 任何值得注意的形态(支撑位/阻力位等)

注意:不需要布林带及其他复杂指标。图表描述保持简洁:趋势+当前状态。

评估框架

严格按照以下顺序执行:

第一步:财务评分(50%)

对每个子类别进行0-100分评分:

A. 估值(市盈率、市净率)- 权重30%

  • - 低市盈率(低于行业平均)和低市净率(<1)为正面
  • 极高市盈率(>40)为负面,除非有异常增长支撑
  • 输出:ValuationScore

B. 盈利能力(净资产收益率、营业利润率)- 权重30%

  • - 净资产收益率<5%:严重疲弱
  • 净资产收益率10%+:健康
  • 营业利润率稳定高于行业平均:正面
  • 输出:ProfitabilityScore

C. 成长性(营收增长率)- 权重25%

  • - 持续增长(>10%)为正面
  • 停滞(<3%)或下降:负面
  • 输出:GrowthScore

D. 稳定性(负债比率)- 权重15%

  • - 低负债(<50%)为正面
  • 高杠杆(>100%)为负面
  • 输出:StabilityScore

FinancialScore = Valuation×0.30 + Profitability×0.30 + Growth×0.25 + Stability×0.15

特殊规则:如果ProfitabilityScore和GrowthScore均低于30,则FinancialScore最高上限为50(无论其他分数如何)。

第二步:新闻与展望评分(25%)

评估定性因素:

  • - 盈利展望强度
  • 产品/服务动能
  • 分析师情绪方向
  • 行业顺风与逆风

规则

  • - 强正面催化剂(新合同、监管批准、市场扩张)提高分数
  • 中性或观望态度:40-55分
  • 缺乏财务支撑的炒作:不得给予高分(最高60分)
  • 负面催化剂(诉讼、客户流失、行业低迷)降低分数

输出:NewsScore(0-100分)

第三步:技术/图表评分(25%)

评估时机和市场行为:

  • - 趋势方向(上涨/横盘/下跌)
  • 成交量放大/萎缩
  • 吸筹或派发迹象
  • 当前价格位置(接近支撑位/阻力位)

规则

  • - 图表决定时机,而非价值
  • 基本面强劲+图表疲弱=图表评分仍然较低
  • 技术面绝不能凌驾于基本面疲弱之上
  • 仅基于图表判断当前是否为良好的入场/出场时机

输出:ChartScore(0-100分)

最终评分

FinalScore = (FinancialScore × 0.50) + (NewsScore × 0.25) + (ChartScore × 0.25)

判断类别

  • - 买入:80-100分(强烈信心)
  • 倾向买入:65-79分(谨慎买入)
  • 持有:45-64分(等待/逢低建仓)
  • 回避:低于45分(风险过高或缺乏吸引力)

输出格式

严格按照以下结构返回:

  1. 1. 财务细分
  • - ValuationScore: [0-100]
  • ProfitabilityScore: [0-100]
  • GrowthScore: [0-100]
  • StabilityScore: [0-100]
  • FinancialScore: [0-100]
  1. 2. NewsScore: [0-100]
  1. 3. ChartScore: [0-100]
  1. 4. 最终投资吸引力评分:XX / 100
  1. 5. 判断:[买入|倾向买入|持有|回避]
  1. 6. 理由摘要:
[一段文字说明评分原因,遵循优先级顺序:财务>新闻>图表。保持保守、逻辑驱动。不提供投资建议。]

示例

示例1:SK하이닉스(基于真实数据)

  1. 1. 财务细分
  • - ValuationScore: 70
  • ProfitabilityScore: 95
  • GrowthScore: 95
  • StabilityScore: 75
  • FinancialScore: 84.5
  1. 2. NewsScore: 70
  1. 3. ChartScore: 55
  1. 4. 最终投资吸引力评分:73.5 / 100
  1. 5. 判断:倾向买入
  1. 6. 理由摘要:
SK하이닉스的财务报表非常强劲。净资产收益率43.20%、营业利润率46.67%、营收增长率43.7%均处于行业顶尖水平,市盈率17.11倍相对被低估。负债比率64.12%对于半导体企业而言在合理范围内。新闻方面,HBM4供应和AI内存需求增长对股价有利,但外资抛售带来部分负面影响。技术面上,长期上升趋势保持,但短期处于调整阶段,买入时机需谨慎。尽管财务优秀且成长性强,但短期图表的不确定性导致评估为谨慎买入状态。

示例2:基本面疲弱

...(类似结构)...
ValuationScore: 25(市盈率150,市净率8.5 - 极度高估)
ProfitabilityScore: 20(净资产收益率2%,利润率为负)
...
判断:回避
...

脚本

该技能包含以下脚本:

  • - scripts/analyze.py - 主分析引擎,接收提取的数据并计算评分
  • scripts/scrape_naver.py - 可选:从Naver Finance页面提取数据

使用这些脚本可实现重复性任务的自动化。

参考资料

详细评估标准和示例:references/framework.md

备注

  • - 该技能仅适用于韩国股票(KRX)
  • 数据来源:Naver Finance(实时快照,非延迟数据)
  • 评分在KRX范围内相对比较
  • 框架保守:缺乏盈利支撑的炒作不会获得高分
  • 技术评分仅涉及时机,而非质量

故障排除

数据缺失:若任何指标不可用,按中性处理(评分50分),但在理由中注明。

信号冲突:遵循优先级顺序:财务>新闻>图表。低财务评分无法通过良好的新闻或图表弥补。

极端估值:市盈率>50或市净率>5应触发大幅折价,除非有增长支撑。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 equity-analyst-1776346268 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 equity-analyst-1776346268 技能

通过命令行安装

skillhub install equity-analyst-1776346268

下载

⬇ 下载 equity-analyst v1.0.7(免费)

文件大小: 24.13 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:05

v1.0.7 最新 2026-4-17 14:05
- Introduced new reporting scripts: `daily_popular_report.py`, `morning_report.py`, and `quick_report.py` for automated analysis tasks.
- Added data source files: `data.json` and `data_utf8.json` to support reporting and analysis functions.
- No changes made to the evaluation framework or usage instructions.

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