Daily Stock Analysis

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全球股票确定性日分析技能。适用于每日分析、次日收盘预测、前次预测回顾等。

每日股票分析 市场意识 循证的每日股票分析 预测 下期审查 滚动准确跟踪 结构化自我演变机制升级

功能概述

每日股票分析 市场意识 循证的每日股票分析 预测 下期审查 滚动准确跟踪 结构化自我演变机制升级是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

每日股票分析

执行具备市场感知能力、基于证据的每日股票分析,涵盖价格预测、下一轮分析回顾、滚动准确率追踪,以及一套结构化的自我演进机制——该机制根据观测到的预测误差动态更新未来预测所依赖的假设。

硬性规则

  1. 仅可在 working_directory 目录下读写文件。
  2. 新生成的报告仅可保存至以下路径:
  • /daily-stock-analysis/reports/
  1. 文件名格式必须为:
  • YYYY-MM-DD--analysis.md
  1. 若同一只股票(TICKER)在同一天已存在报告文件,则需向用户确认:
  • 选择 overwrite(覆盖)或 new_version(新版本,如 -v2、-v3 ……)
  • 在无人值守运行(unattended runs)场景下,默认采用 new_version
  1. 每次生成新预测前,必须先审阅历史报告。
  2. 为控制 token 消耗,限制历史报告读取数量:
  • 脚本模式(Script mode):最多读取 5 份(默认值)
  • 兼容模式(Compatibility mode):最多读取 3 份

必需脚本(请优先执行)

  1. 规划输出路径并收集历史报告:
python3 {baseDir}/scripts/report_manager.py plan 
  --workdir  
  --ticker  
  --run-date  
  --versioning auto 
  --history-limit 5
  1. 基于已有报告计算滚动准确率:
python3 {baseDir}/scripts/calc_accuracy.py 
  --workdir  
  --ticker  
  --windows 1,3,7,30 
  --history-limit 60
  1. (可选)在获得用户明确确认后,迁移遗留文件:
python3 {baseDir}/scripts/report_manager.py migrate 
  --workdir  
  --file  --file 

兼容模式(无 Python 环境 / 小型模型)

若无法使用 Python 脚本,或当前模型能力受限,请切换至最小化模式(minimal mode):

  1. 最多读取同一只股票最近的 3 份报告。
  2. 仅使用极简数据源集合:
  • 一份官方披露来源(如 SEC EDGAR、公司财报页面等)
  • 一份可靠的市场数据来源(Yahoo Finance 可接受)
  1. 输出内容须简洁,仅包含以下字段:
  • recommendation
  • pred_close_t1
  • 前次回顾信息(如可用):prev_pred_close_t1、prev_actual_close_t1、AE、APE
  • 一项 improvement_action
  1. 仍须遵循相同的文件命名规则,并保存至标准报告目录(canonical reports directory)。

详见 references/minimal_mode.md。

最小化执行流程(Minimal Run Protocol)

  1. 解析股票代码(TICKER)、交易所(exchange)与所属市场(market);若存在歧义,需向用户询问确认。
  2. 运行 report_manager.py plan。
  3. 读取该脚本返回的 history_files 列表。
  4. 若存在 legacy_files,则列出所有绝对路径,并询问是否迁移。
  5. 依据 references/sources.md 与 references/search_queries.md 获取数据。
  6. 运行 calc_accuracy.py 以确保指标计算逻辑一致。
  7. 使用 references/report_template.md 渲染最终报告。
  8. 将报告保存至 report_manager.py 返回的 selected_output_file 路径。

必需输出字段

报告中必须包含以下字段:

  • recommendation
  • pred_close_t1
  • prev_pred_close_t1
  • prev_actual_close_t1
  • AE、APE
  • 滚动严格准确率(rolling strict accuracy)与宽松准确率(rolling loose accuracy)字段
  • improvement_actions

自我改进机制(强制要求)

每次运行均须从近期预测失误中提炼出 1–3 条具体可行的 improvement_actions,并在下一次运行中实际应用。此步骤不可跳过。

调度建议

建议用户将本任务设置为工作日周期性任务(例如每日本地时间 10:00 执行),以维持预测—回顾窗口的连续性。

参考文档

默认引用:

  • references/workflow.md
  • references/report_template.md
  • references/metrics.md
  • references/search_queries.md
  • references/sources.md
  • references/minimal_mode.md
  • references/security.md

深度分析模式(full_report mode)额外引用:

  • references/fundamental-analysis.md
  • references/technical-analysis.md
  • references/financial-metrics.md

合规声明

报告末尾必须附带以下声明:

“本文内容仅供研究与信息参考之用,不构成任何投资建议,亦不保证任何收益。市场有风险,投资需谨慎。”

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