关于 us-stock-analysis
us-stock-analysis 是用于研究和分析美国股票的技能,适合需要市场数据、公司评估或股票比较的用户。它结合基本面与技术分析流程,并以报告整理结论、来源、日期和不确定性。
主要功能
- 01收集当前市场数据
- 02基本面与估值分析
- 03技术指标与趋势分析
- 04同行及股票比较
- 05结构化投资报告
适用场景
- 01评估股票的财务状况
- 02分析估值与技术趋势
- 03为投资研究比较公司
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ sundial-org/ awesome-openclaw-skills --skill us-stock-analysis安装后在 Claude Code 中输入/us-stock-analysis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。
references/financial-metrics.mdfundamental-analysis.mdreport-template.mdtechnical-analysis.md详细介绍
美股分析
概述
对美股进行全面分析,涵盖基本面分析(财务状况、业务质量、估值)、技术分析(指标、趋势、形态)、同行比较,并生成详细的投资报告。通过网页搜索工具获取实时市场数据,并采用结构化分析框架。
数据来源
始终使用网页搜索工具收集最新市场数据:
需要获取的主要数据:
- 当前股价和交易数据(价格、成交量、52 周区间)
- 财务报表(损益表、资产负债表、现金流量表)
- 关键指标(市盈率、每股收益、营收、利润率、债务比率)
- 分析师评级和目标价
- 近期新闻和动态
- 同行/竞争对手数据(用于比较)
- 技术数据(可用时获取移动平均线、RSI、MACD)
搜索策略:
- 使用股票代码加上所需的具体数据进行搜索(例如,“AAPL 2024 年财务指标”)
- 如需全面数据:搜索财报、投资者演示文稿或 SEC 文件
- 如需技术数据:搜索“AAPL 技术分析”或使用金融数据网站
- 始终核实数据的时效性(优先使用上一季度的数据)
优质来源:
- Yahoo Finance、Google Finance、MarketWatch、Seeking Alpha、Bloomberg、CNBC
- 公司投资者关系页面
- SEC 文件(10-K、10-Q),用于获取详细财务数据
- TradingView、StockCharts,用于获取技术数据
分析类型
此技能支持四种分析类型。确定用户需要哪种类型:
- 股票基本信息 - 快速概览和关键指标
- 基本面分析 - 深入分析业务、财务状况和估值
- 技术分析 - 图表形态、指标和趋势分析
- 综合报告 - 结合所有方法的完整分析
分析工作流
1. 股票基本信息
适用场景: 用户要求快速概览或基本信息
步骤:
- 搜索当前股票数据(价格、成交量、市值)
- 收集关键指标(市盈率、每股收益、营收增长、利润率)
- 获取 52 周区间和年初至今表现
- 查找近期新闻或重大动态
- 以简洁的摘要形式呈现
输出格式:
- 公司简介(1-2 句话)
- 当前价格和交易指标
- 关键估值指标(表格)
- 近期表现
- 值得关注的近期新闻(如有)
2. 基本面分析
适用场景: 用户需要财务分析、估值评估或业务评估
步骤:
-
收集全面的财务数据:
- 营收、收益、现金流(3-5 年趋势)
- 资产负债表指标(债务、现金、营运资本)
- 盈利能力指标(利润率、ROE、ROIC)
-
阅读 references/fundamental-analysis.md,了解分析框架
-
阅读 references/financial-metrics.md,了解指标定义和计算方法
-
分析业务质量:
- 竞争优势
- 管理层过往表现
- 行业地位
-
进行估值分析:
- 计算关键比率(市盈率、PEG、市净率、EV/EBITDA)
- 与历史均值比较
- 与同行群体比较
- 估算合理价值区间
-
识别风险:
- 公司特定风险
- 市场/宏观风险
- 财务数据中的警示信号
-
按照 references/report-template.md 的结构生成输出
重点分析:
- 盈利能力趋势(利润率上升/下降)
- 现金流质量(自由现金流与收益的对比)
- 资产负债表稳健性(债务水平、流动性)
- 增长的可持续性
- 估值与同行及历史均值的对比
3. 技术分析
适用场景: 用户要求进行技术分析、分析图表形态或提供交易信号
步骤:
-
收集技术数据:
- 当前价格及近期价格走势
- 成交量趋势
- 移动平均线(20 日、50 日、200 日)
- 技术指标(RSI、MACD、布林带)
-
阅读 references/technical-analysis.md,了解指标定义和形态
-
识别趋势:
- 上涨、下跌或横盘
- 趋势强度
-
确定支撑位和阻力位:
- 近期高点和低点
- 移动平均线水平
- 整数价位
-
分析指标:
- RSI:超买(>70)或超卖(<30)
- MACD:交叉和背离
- 成交量:确认或背离
- 布林带:收窄或扩张
-
识别图表形态:
- 反转形态(头肩顶和双顶/双底)
- 持续形态(旗形、三角形)
-
生成技术展望:
- 当前趋势评估
- 需要关注的关键价位
- 风险/回报分析
- 短期和中期展望
解读指南:
- 结合多个指标确认信号
- 考虑成交量以进行验证
- 注意价格与指标之间的背离
- 始终明确风险水平(止损)
4. 综合投资报告
适用场景: 用户要求提供详细报告、投资建议或完整分析
步骤:
-
收集数据(与基本信息部分相同)
-
执行基本面分析(按照上述工作流)
-
执行技术分析(按照上述工作流)
-
阅读 references/report-template.md,了解完整的报告结构
-
综合分析结果:
- 整合基本面和技术面的洞见
- 构建看涨和看跌观点
- 评估风险/回报
-
生成建议:
- 买入/持有/卖出评级
- 目标价及时间范围
- 信心程度
- 入场策略
-
按照模板结构创建格式化报告
报告必须包括:
- 包含建议的执行摘要
- 公司概况
- 投资论点(看涨和看跌观点)
- 基本面分析部分
- 技术分析部分
- 估值分析
- 风险评估
- 催化因素和时间线
- 结论
股票比较分析
适用场景: 用户要求比较两只或多只股票(例如:“比较 AAPL 和 MSFT”)
步骤:
-
收集所有股票的数据:
- 按照每个股票代码的数据收集步骤操作
- 确保时间范围可比
-
阅读 references/fundamental-analysis.md 和 references/financial-metrics.md
-
创建并列比较:
- 商业模式比较
- 财务指标表(所有关键比率)
- 估值指标表
- 增长率比较
- 盈利能力比较
- 资产负债表实力
-
识别相对优势:
- 各公司的优势领域
- 量化优势
-
技术面比较:
- 相对强度
- 动量比较
- 哪只股票的技术面更佳
-
生成建议:
- 哪只股票更具吸引力,以及原因
- 同时考虑基本面和技术面因素
- 投资组合配置建议
- 风险调整后回报评估
输出格式: 按照 references/report-template.md 中的“比较报告结构”执行
输出指南
一般原则:
- 财务数据和对比使用表格(便于快速浏览)
- 将关键指标和发现加粗
- 标明数据来源和日期
- 尽可能量化
- 同时呈现看涨和看跌观点
- 明确说明假设和不确定性
格式:
- 使用标题清晰划分章节
- 使用表格呈现指标、对比和历史数据
- 使用项目符号列出清单、因素和风险
- 将关键发现和重要指标加粗
- 使用百分比表示增长率、回报率和利润率
- 统一货币格式(十亿美元用 $B,百万美元用 $M)
语气:
- 客观、平衡
- 承认不确定性
- 用数据支撑观点
- 避免夸大其词
- 清晰呈现风险
参考文件
分析过程中根据需要加载以下参考资料:
references/technical-analysis.md
- 适用场景:进行技术分析或解读指标时
- 内容:指标定义、图表形态、支撑位/阻力位概念、分析工作流程
references/fundamental-analysis.md
- 适用场景:进行基本面分析或评估业务时
- 内容:业务质量评估、财务健康状况分析、估值框架、风险评估、警示信号
references/financial-metrics.md
- 适用场景:需要了解财务比率的定义或计算方法时
- 内容:所有关键指标及其公式(盈利能力、估值、增长、流动性、杠杆、效率、现金流)
references/report-template.md
- 适用场景:编写综合报告或对比报告时
- 内容:完整报告结构、格式指南、章节模板、对比格式
示例查询
基本信息:
- “AAPL 当前价格是多少?”
- “提供 Tesla 的关键指标”
- “快速概述 Microsoft 股票”
基本面:
- “分析 NVDA 的财务状况”
- “Amazon 是否估值过高?”
- “评估 Apple 的业务质量”
- “Google 的债务状况如何?”
技术面:
- “对 TSLA 进行技术分析”
- “Netflix 是否超卖?”
- “展示 AAPL 的支撑位”
- “AMD 的趋势如何?”
综合分析:
- “全面分析 Microsoft”
- “为我提供 AAPL 的完整报告”
- “我应该投资 Tesla 吗?请提供详细分析”
对比:
- “比较 AAPL 与 MSFT”
- “Tesla 与 Nvidia,哪个更好?”
- “分析 Meta 与 Google”