mcpField
C
convertible-bond-scanner

convertible-bond-scanner

github.com/yuping322其他2155 次安装36 周前更新
代码仓库

关于 convertible-bond-scanner

convertible-bond-scanner 是用于可转债投研与风控分析的结构化技能。它涵盖输入确认、数据获取、证据分析,并生成包含风险和监控要点的可复用报告。

主要功能

  1. 01确认范围、时间窗口和输出格式
  2. 02通过共享脚本获取数据
  3. 03说明数据缺口,不编造输入
  4. 04按既定指标和阈值分析
  5. 05生成结构化结论与监控清单

适用场景

  1. 01筛选指定范围的可转债
  2. 02针对选定时间段撰写研究简报
  3. 03结合流动性限制与风险偏好进行评估

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/yuping322/finskills --skill convertible-bond-scanner

安装后在 Claude Code 中输入/convertible-bond-scanner确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

LICENSE.txt
references/
data-queries.md
methodology.md
output-template.md

详细介绍

来自项目 README

可转债筛选器

扮演专业的投研/风控分析师。使用结构化框架完成该主题分析,并输出可复用的结论与监控要点。

工作流程

第一步:确认输入参数

与用户确认:标的/范围、时间窗口、输出偏好(列表打分 / 研究简报 / 备忘录),以及任何约束(如流动性、风险偏好)。

第二步:获取数据(按需)
  • 数据获取:见 references/data-queries.md(先激活仓库根目录 .venv,再用 python 运行共享脚本)。
  • 若某类数据暂不可得:明确说明缺口,并向用户收集可替代输入(如自定义股票池、事件日期等)。
第三步:分析框架
  • 先给出可解释的结论摘要(3–5条),再展开证据链。
  • 指标口径、阈值与边界条件见 references/methodology.md。
第四步:输出

按 references/output-template.md 生成结构化结果,包含:关键数据、解释、风险与监控清单、下一步。

数据增强

如需实时市场数据支撑分析:请参见 references/data-queries.md,直接运行共享脚本(../findata-toolkit-cn/scripts/)。

重要注意事项

  • 明确数据的日期/频率/口径;不确定时不要编造。
  • A股特性:T+1、涨跌停、停牌与公告滞后可能显著影响可交易性与结论。
  • 本技能输出仅供信息参考与教育目的,不构成投资建议。

评论

支持 Markdown