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investoday-sector-research-interpretation板块研报解读

面向行业、板块、概念与主题方向的研报解读,聚焦卖方共识、核心逻辑、机会风险与代表性方向。基于今日投资金融数据接口,自动识别行业或概念实体并输出结构化板块研报解读报告。触发词:板块研报、行业观点、赛道共识、主题分歧、重点关注方向。

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investoday-sector-research-interpretation

🧭 板块研报解读

面向行业、板块、概念与主题方向的研报解读,聚焦卖方共识、核心逻辑、机会风险与代表性方向。基于今日投资金融数据接口,自动识别行业或概念实体并输出结构化板块研报解读报告。

触发场景

  • - 用户询问某个行业、板块、概念或主题最近机构怎么看
  • 用户希望了解卖方共识、核心逻辑、主要分歧和机会风险
  • 用户想知道“最近券商重点覆盖哪些方向”“这个板块分歧大不大”
  • 关键词:板块研报、行业观点、赛道共识、主题分歧、重点关注方向、板块研究

输入示例

示例 1:行业观点

半导体板块最近券商怎么看?

示例 2:共识与分歧

机器人板块最近研报里的共识和分歧是什么?

示例 3:机会风险

创新药这条赛道最近机构最看好的方向和风险点有哪些?

💡 本 Skill 偏行业、板块、概念层面的卖方观点归纳。若用户只想看单只股票的研报观点,请优先使用 个股研报解读;若用户更关心最近发生了什么催化、热点如何演绎,请优先使用 热点事件解码。

前置依赖

本 Skill 依赖 investoday-finance-data(今日投资金融数据)Skill 获取实时金融数据。

基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准,业务 Skill 不重复展开底层接入细节。

工具说明

以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。

对象识别工具

工具名称工具ID方法说明
实体识别entity-recognitionPOST识别用户输入中的行业、概念、主题对象

研报核心工具

工具名称工具ID方法说明
研报舆情research/sentimentPOST获取行业、概念或主题方向的研报观点、逻辑、机会与风险

数据获取流程

用户提供行业、板块、概念或主题方向后,Agent 按以下流程获取数据:

  • - Step 0:实体识别:工具ID entity-recognition (POST),参数 input=<用户原始问题>
  • Step 1:行业/概念研报舆情:工具ID research/sentiment (POST),参数 beginTime=<90天前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=6

对象选择规则:若识别结果为行业,优先传 industryCode;若识别结果为概念,传 conceptCode。默认使用近 90 天数据;只有用户明确要求“详细报告”时,pageSize 可放大到 10。

分析框架(4步)

Agent 获取数据后,按以下 4 步框架进行结构化分析:

Step 1:确认当前卖方总体态度

目标:先判断市场机构对该板块或主题的整体态度偏积极、偏中性还是分歧较大。

数据来源:research/sentiment

分析要点:

  • - 近期研报情绪方向是否集中
  • 研报覆盖是否充分
  • 若样本有限,应提示“结论代表性有限”

输出:总体态度与覆盖情况。

Step 2:提炼研报主线与共识逻辑

目标:归纳机构高频强调的主线逻辑。

数据来源:research/sentiment

分析要点:

  • - 当前最重要的产业逻辑、政策逻辑、景气逻辑或估值逻辑
  • 哪些逻辑是多数机构共同提及的
  • 只保留最有代表性的 2-4 条共识主线

输出:研报主线与卖方共识。

Step 3:识别分歧点与重点方向

目标:找出机构之间的主要分歧,以及反复被强调的重点方向。

数据来源:research/sentiment

分析要点:

  • - 分歧集中在兑现节奏、景气持续性、盈利能力还是估值容忍度
  • 哪些子方向或代表性公司被多次提及
  • 只有被多篇研报重复强化的方向,才可写成“重点关注方向”

输出:分歧点与重点方向。

Step 4:形成机会风险与后续观察框架

目标:把共识、分歧与重点方向整合为结构化观察框架。

数据来源:前 3 步分析结果汇总

分析要点:

  • - 当前最值得关注的机会方向是什么
  • 当前最需要警惕的风险点是什么
  • 接下来应重点跟踪哪些验证信号

输出:机会与风险判断、后续观察重点。

策略逻辑汇总

信号组合含义判断
多篇研报逻辑同向且近 90 天持续强化板块卖方共识较强✅ 积极
共识主线明确但子方向分歧较大
主线成立、细分选择有争议 | 🟡 关注 | | 机会与风险同时被高频提及 | 机构表达趋于平衡 | 📊 中性 | | 重点方向被多篇研报重复强化 | 方向识别度较高 | ✅ 积极 | | 研报样本少且观点分散 | 共识尚不稳定 | ⚠️ 警惕 | | 逻辑更多来自政策催化而非业绩兑现 | 更偏预期交易 | 🟡 关注 | | 景气持续性成为主要分歧 | 后续验证难度较高 | ⚠️ 警惕 | | 风险点集中于估值与兑现节奏 | 需重点跟踪业绩验证 | ⚠️ 警惕 |

输出格式

markdown

🧭 [板块/主题名称] 研报解读报告

分析日期:YYYY-MM-DD | 数据来源:今日投资

一、研报结论

(用一段话概括当前机构态度、核心主线、主要分歧和机会风险)

二、研报主线

(提炼 2-4 条高频主线逻辑)

三、共识与分歧

(说明共识逻辑与争议点)

四、重点方向

(说明最被看好的子方向或反复提及的代表方向)

五、机会与风险

(分别写机会方向和风险方向)

六、后续观察

(接下来需重点跟踪的验证信号)

综合结论

  • - 3-5 条核心发现
  • 明确当前卖方共识强弱与关键分歧
  • 给出后续研究的关键抓手

证据约束(必须遵守)

  1. 1. 每个板块判断至少给出 2 个证据来源;没有数据则写“该维度数据不足,暂无法判断”
  2. 不允许把个别机构的单篇观点直接写成板块共识,必须有重复验证
  3. 时间口径必须明确,如“近90天研报”
  4. 不展示内部打分、未公开排序或中间推理
  5. 不给买卖建议、目标价、仓位建议或交易时点
  6. 只给行业、板块、概念、子方向层面的判断,不做具体个股推荐
  7. 若对象识别不稳定,必须先要求用户提供更明确的行业、板块或概念名称

执行示例

用户说:“机器人板块最近机构最看好什么方向?”

  1. 1. 通过 entity-recognition 识别行业或概念对象
  2. 调用 research/sentiment 获取近 90 天相关研报舆情
  3. 提炼研报主线、共识与分歧、重点方向和风险点
  4. 输出 Markdown 格式板块研报解读报告
  5. 在结尾写出综合结论与后续观察重点

安全与隐私

  • - 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据
  • 不记录、不存储用户的查询记录
  • 分析结论仅供参考,不构成投资建议

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 investoday-sector-research-interpretation-1776017125 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 investoday-sector-research-interpretation-1776017125 技能

通过命令行安装

skillhub install investoday-sector-research-interpretation-1776017125

下载

⬇ 下载 investoday-sector-research-interpretation v1.3.0(免费)

文件大小: 4.12 KB | 发布时间: 2026-4-13 10:41

v1.3.0 最新 2026-4-13 10:41
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