我们基于极其硬核的开源项目OpenSkills，将复杂的金融研报流程拆解成了15个可编排的金融技术技能Skills ，今天为大家深度拆解一下。
回顾一下什么是OpenSkills：
OpenSkills是一款兼容Claude Skills规范的运行时环境，它通过独创的双重沙箱机制，打通了原生脚本的“实权”与 WASM 的“确定性”，让您的 Agent 瞬间拥有专业级的技能库 。
无论你是想构建自己的投资Agent，还是想优化策略逻辑，这套“技能包”绝对是目前市面上最接近机构级水准的参考模板。
01. 价值挖掘：Undervalued Stock Screener（低估值筛选器）
- 核心逻辑： 摆脱单一 PE/PB 陷阱，通过自动化脚本横向对比行业平均水平与历史估值区间 。
- 增强能力： 引入 DCF 增强模型，过滤账面好看但现金流枯竭的“财务地雷” 。
- 小编点评： 这是价值投资者的基石，帮你从几千只票里捞出被市场误杀的“黄金” 。
02. 穿透套利：Insider Trading Analyzer（内部交易分析）
- 核心逻辑： 通过监控 Form 4 文件分析内部人士持仓变动。
- 硬核点： 利用聚类算法区分“改善生活型减持”和“不看好公司型减持”，锁定高分权重信号 。
03. 情绪博弈：Sentiment-Reality Gap（情绪现实背离度）
- 核心逻辑： 抓取主流社交媒体关键词，识别市场情绪与基本面背离的逆向机会。
- 技术路线： 使用 NLP 引擎分析大众情绪，并将其与股价波动斜率进行对冲 。
04. 复利基石：Dividend Aristocrat Calculator（分红复利）
- 核心逻辑： 针对连续 25 年以上增长的“分红贵族”进行收益测算。
- 增强能力： 自动模拟分红再投资（DRIP）产生的复利曲线，计算真实年化收益 。
05. 泡沫探测：Tech Hype vs Fundamentals（科技估值回归）
- 核心逻辑： 为高估值科技赛道建立“容错模型”，剥离营销泡沫 。
- 分析维度： 将增长、利润率、FCF 与资本效率进行多维比对 。
06. 宏观轮动：Sector Rotation Detector（宏观轮动信号）
- 核心逻辑： 跟踪债市、汇率、大宗商品与股市的协动性 。
- 实战应用： 当美债收益率掉头或商品价格波动时，预判下季度的强势板块 。
07. 潜力狩猎：Small-Cap Growth Identifier（小盘成长股识别）
- 核心逻辑： 在市值 < 20 亿美元的深海区寻找“早期 Alpha”。
- 核心算法： 侧重于营收增长率（YoY）与经营杠杆的爆发力分析 。
08. 终极防御：Risk-Adjusted Return Optimizer（风险调整收益优化）
- 核心逻辑： 作为最后的指挥官，实时计算夏普比率和最大回撤 。
- 目标： 在控制回撤的前提下，让净值曲线稳步向上 。
09. 组合体检：Portfolio Health Check（投资组合诊断）
- 硬核点： 因子暴露度分析 (Factor Exposure)。
- 深度细节： 诊断组合在规模 (Size)、动量 (Momentum)、波动率 (Volatility) 等因子上的偏离度。
- 技术突破： 利用压力测试 (Stress Testing) 模拟在极端市场环境（如 2008 危机再现）下的组合表现，提前发现隐藏的风险聚集。
10. 专业输出：Suitability Report Generator（合规报告生成）
- 硬核点： 逻辑可审计性 (Auditable Logic)。
- 深度细节： 结合 LLM 的生成能力与结构化金融数据，自动产出符合机构合规标准的投资意见书。
- 技术突破： 每一项投资建议都关联到具体的 Skill 执行路径和原始财报数据，解决 AI “幻觉”问题。
11. 财务穿透：Financial Statement Analyzer（财报深度分析）
- 硬核点： 法证级会计审计 (Forensic Accounting)。
- 深度细节： 集成杜邦分解、M-Score（操纵利润模型）和 Z-Score（破产预警模型）。
- 技术突破： 自动检测应收账款异常增长或研发支出资本化等细节，穿透企业的“财报整容术” 。
12. 事件驱动：Event-Driven Detector（事件定价偏差）
- 硬核点： 非对称信息捕捉 (Asymmetric Info Capture)。
- 深度细节： 针对并购套利、公司分拆、股票回购及指数成分股调整进行实时定价监测。
- 技术突破： 捕捉事件公告后的市场反应迟滞期，利用历史定价模型计算预期的套利空间。
13. 因子量化：Quant Factor Screener（量化多因子筛选）
- 硬核点： 因子拥挤度与时变分析 (Crowding & Time-Varying)。
- 深度细节： 系统化筛选价值、低波、质量等因子，并评估当前特定因子的“交易拥挤度”。
- 技术突破： 动态识别当前市场环境下哪类因子最为稳健，避免在因子失效期盲目介入。
14. 绿色投资：ESG Screener（ESG 评分筛选）
- 硬核点： 非财务风险治理 (Non-financial Risk Governance)。
- 深度细节： 整合碳排放强度、治理质量及争议性事件筛查。
- 技术突破： 建立行业避风港模型，剔除在高碳转型或法律合规上有重大隐患的长尾风险标的。
15. 数据基座：FinData Toolkit 📦（美股数据工具包）
- 硬核点： 零成本机构级数据流 (Zero-Cost Institutional Data Pipeline)。
- 深度细节： 集成 yfinance、SEC EDGAR 原始文件及 FRED 宏观经济指标，无需任何付费 API 密钥。
- 技术突破： 解决了开发者构建金融 Agent 时昂贵的数据准入门槛，实现了真正的“开箱即用”。
这15个Skill共同构成了一个可复用的金融能力中枢。它们让Agent不再是只会“闲聊”的机器人，而是能够真正执行多因子选股、宏观预判、风控优化的投研专家 。
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