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llmquant-investor-lenses

llmquant-investor-lenses

github.com/llmquant其他236478 次安装22 周前更新
代码仓库

关于 llmquant-investor-lenses

面向希望用特定投资视角分析资产的用户,将请求路由至相应工作流。技能要求使用 LLMQuant Data 的证据,并区分事实、假设与解读,避免无依据的人物风格断言。

主要功能

  1. 01路由至 17 种投资分析工作流
  2. 02涵盖价值、成长、宏观与风险视角
  3. 03使用 LLMQuant Data 的带日期证据
  4. 04区分事实、假设与解读

适用场景

  1. 01用指定投资框架评估公司
  2. 02依据文件证据分析估值与下行风险
  3. 03从宏观与风险视角审视投资组合

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/llmquant/skills --skill llmquant-investor-lenses

安装后在 Claude Code 中输入/llmquant-investor-lenses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。

assets/
.gitkeep
scripts/
.gitkeep
workflows/
aswath-damodaran.md
ben-graham.md
bill-ackman.md
cathie-wood.md
charlie-munger.md
david-tepper-panic-signal.md
duan-yongping-seller.md
howard-marks-cycle.md
michael-burry.md
mohnish-pabrai.md
nassim-taleb.md
peter-lynch.md
phil-fisher.md
rakesh-jhunjhunwala.md
stanley-druckenmiller.md
warren-buffett-scorecard.md
warren-buffett.md

详细介绍

LLMQuant 投资者视角

此类别用于选择投资者风格的分析视角。这里列出的工作流是分析视角,并不代表认同或复刻相关人士的观点。所有外部证据都必须来自 LLMQuant Data。

路由规则

  1. 确定用户要求的投资者视角、股票代码/资产、时间跨度和决策类型。
  2. 选择下方最接近的工作流。
  3. 仅打开该工作流及其明确引用的本地资源。
  4. 使用 LLMQuant Data 获取财报、价格、基本面、持股、宏观和估值证据。
  5. 将证据与解读分开,并避免缺乏依据的个人风格断言。

工作流索引

用户意图工作流
长期持有者视角:护城河、能力圈和安全边际。workflows/warren-buffett.md
定量价值与安全边际纪律。workflows/ben-graham.md
多模型质量投资与逆向思考纪律。workflows/charlie-munger.md
Dhandho、克隆投资和低风险翻倍机会。workflows/mohnish-pabrai.md
新兴市场复利型企业与 ROE 优先选股。workflows/rakesh-jhunjhunwala.md
GARP、十倍股和简单易懂的业务。workflows/peter-lynch.md
定性增长与实地调研式研究。workflows/phil-fisher.md
颠覆性创新、Wright 定律和指数级 TAM。workflows/cathie-wood.md
宏观流动性阶段与非对称仓位配置。workflows/stanley-druckenmiller.md
集中投资于激进主义价值股,并发掘催化剂。workflows/bill-ackman.md
逆向深度价值与以财报为先的下行风险分析。workflows/michael-burry.md
尾部风险、杠铃策略、凸性与反脆弱思维。workflows/nassim-taleb.md
兼顾故事与数字的估值纪律。workflows/aswath-damodaran.md
机械化的巴菲特式业务、护城河、管理层和估值评分卡。workflows/warren-buffett-scorecard.md
仅针对卖方的优质企业期权框架。workflows/duan-yongping-seller.md
周期位置的进攻/防守信号。workflows/howard-marks-cycle.md
面向流动性良好的优质资产敞口的罕见恐慌买入门槛。workflows/david-tepper-panic-signal.md

LLMQuant Data 数据约定

条件允许时,优先使用 LLMQuant Data。工作流可能需要以下数据能力:

  • 获取财报、基本面、估值输入、市场价格、13F 持股、宏观指标、期权背景、信用背景和情绪证据。
  • 使用注明日期的证据支持投资者视角分析,而非作出个人风格式断言。
  • 保留检索到的事实、用户提供的假设与选定投资者框架之间的区别。

备用方案:

  • 如果某种视角需要的数据不可用,指出缺少的输入,并仅依据检索到的证据或用户提供的证据继续分析。
  • 不要捏造引述、持仓、估值输入或传记性说法。

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