QVeris Finance — AI 金融数据助手
基于 QVeris 工具生态的金融数据分析 Skill,聚合 TwelveData / Finnhub / Alpha Vantage / FMP 等专业数据源,通过一次对话获取结构化金融数据和分析摘要。
能力总览
| 模式 | 触发方式 | 说明 |
|---|
| 个股分析 | INLINECODE0 / INLINECODE1 | 公司概况 · 行情 · 财务 · 估值 · 分析师 · 新闻情绪 |
| 市场速览 |
今日市场 /
market overview | 美股指数 · 外汇 · 大宗商品 · 热点新闻 |
数据来源
所有数据通过 QVeris 工具网关获取。QVeris 聚合 1,000+ 数据供应商(含 TwelveData、Finnhub、Alpha Vantage、FMP 等),通过智能路由引擎自动选择最优供应商。本 Skill 不绑定任何特定供应商 — 每次调用由 QVeris discover 动态选择。
使用 QVeris 工具
本 Skill 通过 QVeris API 获取数据。检查可用调用方式并使用第一个可用的:
Tier 1 — MCP 原生工具(推荐):如果环境中有 qveris_discover / qveris_call 或 search_tools / execute_tool,直接使用。
Tier 2 — http_request 工具:调用 QVeris REST API。
CODEBLOCK0
Tier 3 — 脚本执行(本 Skill 自带脚本):
CODEBLOCK1
模式一:个股分析 (analyze)
触发条件
用户提到股票代码或公司名 + 分析意图:
- -
"分析 AAPL" / "analyze NVDA" / INLINECODE12 - INLINECODE13 / INLINECODE14
工作流(5 步)
每步先通过 QVeris discover 搜索最优工具,按 success_rate 和 avg_execution_time_ms 选择排名最高的工具,然后 call 执行。 完整的 discover query 和预期字段定义在下方。如果 discover 无结果或首选工具失败,参考 references/tool-routing.md 中的已验证 tool_id 作为 fast-path。
Step 1: 公司概况
CODEBLOCK2
提取字段:name, exchange, sector, industry, employees, CEO, description(截取前 200 字)
Step 2: 实时行情
CODEBLOCK3
提取字段:close(当前价), change, percent_change, volume, fifty_two_week.high, fifty_two_week.low, INLINECODE31
重要:输出中必须标注行情时间戳(datetime 字段),数据可能有 15 分钟延迟。
Step 3: 估值与财务指标
CODEBLOCK4
该类工具通常一次返回完整的估值 + 盈利 + 增长 + 效率指标,无需单独调用财务报表。
提取字段(字段名因供应商而异,按语义匹配):
- - 估值:PE (TTM), PB, PS, EV/FCF
- 盈利:EPS (TTM), EPS 增长率, 收入增长率
- 效率:ROE, ROA
- 市值:market capitalization
- 分红:dividend yield
- 风险:beta
注意:响应可能因数据量大被截断(返回 truncated_content)。从截断内容中提取上述字段即可,无需下载完整文件。
Step 4: 分析师评级
CODEBLOCK5
提取字段:取最新一条记录的 buy, hold, sell, strongBuy, strongSell, INLINECODE39
可选加强:如果上一步的工具不含 price target,再 discover "analyst price target consensus API" 补充:
提取:price_target_high, price_target_low, INLINECODE43
Step 5: 新闻与情绪
CODEBLOCK6
提取字段:每条新闻的 title, source, time_published, overall_sentiment_label, INLINECODE48
输出格式
根据用户表达方式自动选择输出风格:
口语模式(用户问"能买吗"/"怎么样"/"帮我看看")
CODEBLOCK7
专业模式(用户问"分析基本面"/"估值分析"/"详细报告")
CODEBLOCK8
质量要求
- - 每个数字必须来自实际工具返回,绝不编造数据
- 必须标注数据时间戳,让用户知道数据新鲜度
- PE/PB 等指标标注口径(TTM / Annual / Quarterly)
- 分析师评级标注日期(
period 字段) - 如果某个工具调用失败,在输出中标注「该维度数据暂不可用」,不要跳过或编造
模式二:市场速览 (market)
触发条件
- -
"今日市场" / "市场速览" / INLINECODE53 - INLINECODE54 / INLINECODE55
工作流(4 步)
Step 1: 美股指数 + VIX + 黄金
CODEBLOCK9
提取:S&P 500、NASDAQ、Dow Jones 的价格和涨跌幅。如果工具同时返回 VIX 和 Gold Futures,一并提取。
补充:如果 market summary 工具未覆盖所有指数,再 discover "stock quote real-time API" 逐个查询 SPX / IXIC / DJI。
Step 2: 外汇汇率
CODEBLOCK10
Step 3: 大宗商品
CODEBLOCK11
注意:如果 Step 1 已返回黄金期货价格(如 GC=F),只需补充原油价格。
Step 4: 热点新闻
CODEBLOCK12
输出格式
CODEBLOCK13
错误处理
- 1. 工具调用失败:检查参数格式,修正后重试。如果仍失败,尝试 fallback 工具
- 数据截断:保留
truncated_content 用于分析,告知用户完整数据可通过 full_content_file_url 获取 - 3 次失败后:诚实报告哪些工具和参数已尝试,标注缺失的数据维度
市场代码说明
| 市场 | 代码格式 | 示例 |
|---|
| US | 直接 ticker | INLINECODE59 , MSFT, INLINECODE61 |
| HK |
.HK 后缀 |
0700.HK,
9988.HK |
| CN |
.SH /
.SZ 后缀 |
600519.SH,
000858.SZ |
当前版本主要支持 US 市场数据。HK/CN 市场数据覆盖正在扩展中。
安全与合规
- - 仅使用
QVERIS_API_KEY,不存储其他凭证 - 仅调用
qveris.ai API(HTTPS) - 所有输出标注「不构成投资建议」免责声明
- 不执行任何包安装或任意命令
- 不在日志或输出中暴露 API 密钥
QVeris Finance — AI 金融数据助手
基于 QVeris 工具生态的金融数据分析 Skill,聚合 TwelveData / Finnhub / Alpha Vantage / FMP 等专业数据源,通过一次对话获取结构化金融数据和分析摘要。
能力总览
| 模式 | 触发方式 | 说明 |
|---|
| 个股分析 | 分析 AAPL / analyze MSFT | 公司概况 · 行情 · 财务 · 估值 · 分析师 · 新闻情绪 |
| 市场速览 |
今日市场 / market overview | 美股指数 · 外汇 · 大宗商品 · 热点新闻 |
数据来源
所有数据通过 QVeris 工具网关获取。QVeris 聚合 1,000+ 数据供应商(含 TwelveData、Finnhub、Alpha Vantage、FMP 等),通过智能路由引擎自动选择最优供应商。本 Skill 不绑定任何特定供应商 — 每次调用由 QVeris discover 动态选择。
使用 QVeris 工具
本 Skill 通过 QVeris API 获取数据。检查可用调用方式并使用第一个可用的:
Tier 1 — MCP 原生工具(推荐):如果环境中有 qverisdiscover / qveriscall 或 searchtools / executetool,直接使用。
Tier 2 — http_request 工具:调用 QVeris REST API。
POST https://qveris.ai/api/v1/search
Headers: Authorization: Bearer ${QVERISAPIKEY}
Body: {query: ..., limit: 5}
POST https://qveris.ai/api/v1/tools/execute?toolid=id>
Headers: Authorization: Bearer ${QVERISAPIKEY}
Body: {searchid: , parameters: {...}, maxresponse_size: 20480}
Tier 3 — 脚本执行(本 Skill 自带脚本):
bash
搜索工具
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs discover stock quote real-time API --limit 5
调用工具(需要先 discover 获取 discovery-id)
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs call twelvedata.quote.retrieve.v1.affbefe3 \
--discovery-id
\
--params {symbol: AAPL}
查看工具详情
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs inspect twelvedata.quote.retrieve.v1.affbefe3
模式一:个股分析 (analyze)
触发条件
用户提到股票代码或公司名 + 分析意图:
- - 分析 AAPL / analyze NVDA / 帮我看看苹果
- MSFT 基本面怎么样 / 英伟达估值贵不贵
工作流(5 步)
每步先通过 QVeris discover 搜索最优工具,按 successrate 和 avgexecutiontimems 选择排名最高的工具,然后 call 执行。 完整的 discover query 和预期字段定义在下方。如果 discover 无结果或首选工具失败,参考 references/tool-routing.md 中的已验证 tool_id 作为 fast-path。
Step 1: 公司概况
discover query: company profile overview API
selection: 选择 success_rate 最高、返回 name/sector/industry 等字段的工具
params: {symbol: }
提取字段:name, exchange, sector, industry, employees, CEO, description(截取前 200 字)
Step 2: 实时行情
discover query: stock quote real-time API
selection: 选择支持单个 symbol 查询、返回 OHLCV + change 的工具
params: {symbol: }
提取字段:close(当前价), change, percentchange, volume, fiftytwoweek.high, fiftytwo_week.low, datetime
重要:输出中必须标注行情时间戳(datetime 字段),数据可能有 15 分钟延迟。
Step 3: 估值与财务指标
discover query: stock valuation ratios PE PB EV EBITDA API
selection: 选择能返回 PE/PB/PS/ROE/EPS 等综合指标的工具(优先选一次返回多指标的工具)
params: {symbol: , metric: all} (如工具支持 metric 参数)
maxresponsesize: 8192
该类工具通常一次返回完整的估值 + 盈利 + 增长 + 效率指标,无需单独调用财务报表。
提取字段(字段名因供应商而异,按语义匹配):
- - 估值:PE (TTM), PB, PS, EV/FCF
- 盈利:EPS (TTM), EPS 增长率, 收入增长率
- 效率:ROE, ROA
- 市值:market capitalization
- 分红:dividend yield
- 风险:beta
注意:响应可能因数据量大被截断(返回 truncated_content)。从截断内容中提取上述字段即可,无需下载完整文件。
Step 4: 分析师评级
discover query: analyst rating recommendation price target API
selection: 选择返回 buy/hold/sell 分布的工具
params: {symbol: }
提取字段:取最新一条记录的 buy, hold, sell, strongBuy, strongSell, period
可选加强:如果上一步的工具不含 price target,再 discover analyst price target consensus API 补充:
提取:pricetargethigh, pricetargetlow, pricetargetaverage
Step 5: 新闻与情绪
discover query: financial news sentiment stock API
selection: 选择支持按 ticker 过滤、返回情绪评分的工具
params: {tickers: , sort: LATEST, limit: 5} (参数名因工具而异,按描述适配)
提取字段:每条新闻的 title, source, timepublished, overallsentimentlabel, overallsentiment_score
输出格式
根据用户表达方式自动选择输出风格:
口语模式(用户问能买吗/怎么样/帮我看看)
<公司名> <代码> · $<价格> (<涨跌幅>%)
数据时间: (可能延迟 15 分钟)
一句话:<基于数据的简要结论>
收入增长 % EPS增长 %
PE 倍 PB 倍 ROE %
分析师 Buy / Hold / Sell
目标价 $targetaverage> (%)
近期情绪 sentimentlabel>
⚠️ 以上数据仅供参考,不构成投资建议
Data by QVeris
专业模式(用户问分析基本面/估值分析/详细报告)
<公司名>(<代码>)分析摘要
数据时间: UTC
| 指标 | 数值 |
|---|
| 价格 | $<close> (<percent_change>%) |
| 市值 |
$B |
| PE (TTM) | |
| PB | |
| PS (TTM) | |
| EV/FCF | |
| EPS (TTM) | $ |
| ROE | % |
| Beta | |
| 股息率 | % |
| 52周区间 | $ — $ |
■ 概览 · · 员工
■ 增长 收入 +% YoY · EPS +% YoY
■ 估值 PE · PB · PS
■ 预期 目标价 $ (%) · Buy / Hold / Sell · 评级日期
■ 情绪 · 近期 篇报道
■ 风险 <基于数据的 2-3 个风险点>
⚠️ 数据摘要仅供参考,不构成投资建议
Powered by QVeris · Sources: TwelveData (profile/quote), Finnhub (metrics/analyst), Alpha Vantage (news)
质量要求