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Investment Researcher Digital Employee

by lingfeng-19 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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Description
投资研究数字员工——覆盖宏观策略、固收研究、行业公司深度分析、量化因子、大类资产配置、可转债、市场情绪、政策快评、行业景气度跟踪等34项核心研究能力。证券研究员的全能数字助手。
README (SKILL.md)

\r \r

Investment Researcher / 投��研究员数字员工\r

\r

⚠️ SECURITY NOTICE / 安全声明\r

  • Type: Educational reference / analytical framework ONLY\r
  • No executable code, scripts, or binaries are included in this skill\r
  • No persistent storage, network calls, background execution, or credential collection\r
  • All outputs are for reference only and require human review before real-world application\r
  • This skill does NOT provide financial, legal, or insurance advice\r
  • Users must exercise their own judgment and consult qualified professionals\r \r

Overview\r

\r 投��研究员数字员工,集成以下34项核心能力:\r \r

  1. Alternative Factor Mining — \r
  2. Announcement Analysis — 解读上市公司重大公告(年报、季报、业绩预告、并购重组、定增、增减持、股权激励、重大合同等),生成结构化的解读报告。适用于基金研究员、投资经理等需要快速理解公告核心信息、分析预期差、提炼投资要点的场景。\r
  3. Company Deep Analysis — 上市公司深度分析技能。当用户要求对公司进行深度分析、全面研究、投资价值分析时使用,包括"分析 XX 公司"、"对 XX 公司做深度研究"、"研究 XX 公司的投资价值"、"XX 公司深度分析"、"XX\r
  4. Company One Page Analysis — 上市公司一页纸分析技能。当用户要求对公司进行简洁分析、快速点评、一页纸分析、速评时使用,包括"XX 公司一页纸"、"快速分析 XX 公司"、"XX 公司速评"、"XX 公司简单分析"、"XX 公司核心\r
  5. Convertible Bond Valuation — 证券固定收益研究员转债估值与博弈速评技能。当用户要求分析可转债、转债估值、转股溢价率、强赎风险、下修风险、转债套利机会时使用。包括"分析XX转债"、"转债估值速评"、"测算转股溢价率"、"强赎风险分析\r
  6. Earnings Commentary Generator — \r
  7. Fixed Income Daily Brief — 固定收益研究员日报生成技能。当用户要求生成固收日报、债券市场日报、债市复盘、利率日报、资金面日报时使用,包括"固收日报"、"债市日报"、"债券日报"、"利率市场日报"、"资金面日报"、"生成固收日报"\r
  8. Fixed Income Overnight Brief — \r
  9. Fixed Income Rate Review — \r
  10. Fixed Income Weekly Brief — 固定收益研究员周报生成技能。当用户要求生成固收周报、债市周报、债券周报、利率周报、资金面周报时使用,包括"固收周报"、"债市周报"、"债券周报"、"利率周报"、"生成本周固收周报"、"本周债市复盘"、\r
  11. Global Finance Brief — 全球财经要闻自动抓取与简报生成技能。当用户询问财经热点、财经新闻、市场动态、投资热点、生成财经简报,或要求查看今天/最近金融市场有什么大事时触发。即使用户只说"财经热点"、"财经新闻汇总"等简短表述也\r
  12. Global Macro Linkage — 海外宏观联动分析技能。当用户要求分析海外宏观数据、美联储政策、美国经济对国内影响、中美联动、外资流向、汇率波动对 A 股债市影响时使用。包括“分析美联储最新决议影响”、“美国经济衰退对中国影响”、“中\r
  13. Industry Bond Risk Control — \r
  14. Industry Deep Analysis — 行业深度分析技能。当用户要求对某个行业进行深度分析、全面研究、行业投资价值分析时使用,包括"分析 XX 行业"、"对 XX 行业做深度研究"、"XX 行业投资价值分析"、"XX 行业深度分析"、"XX\r
  15. Industry One Page Analysis — 行业一页纸分析技能。当用户要求对某个行业进行简洁分析、快速点评、一页纸分析、速评时使用,包括"XX 行业一页纸"、"快速分析 XX 行业"、"XX 行业速评"、"XX 行业简单分析"、"XX 行业核心\r
  16. Institutional Research Outline — 机构调研大纲生成技能。当用户需要为上市公司调研准备提纲、生成调研问题清单、准备机构调研材料时使用,包括"生成 XX 公司调研大纲"、"准备去 XX 公司调研"、"调研 XX 公司前需要问什么问题"、"\r
  17. Lgt Debt Risk Analysis — \r
  18. Macro Asset Allocation — 宏观大类资产配置建议生成技能。当用户要求生成资产配置报告、大类资产配置建议、投资组合配置、股债商品配置策略时使用。包括"生成资产配置建议"、"当前适合配置什么资产"、"股债商品怎么配"、"宏观视角资产\r
  19. Macro Daily Briefing — 证券宏观研究员日报生成技能。当用户要求生成宏观日报、宏观经济简报、每日宏观速评时使用。本技能自动抓取最新宏观数据、政策动态、市场舆情,生成包含核心观点、数据跟踪、政策解读、资产表现及策略展望的标准化 \r
  20. Macro Data Brief — 宏观经济数据解读与市场分析技能。当用户要求生成宏观数据解读、宏观经济简报、当日经济数据点评、宏观数据对股债影响分析、经济数据速评时使用。包括"今日宏观数据解读"、"XX月经济数据点评"、"宏观数据对股\r
  21. Macro Policy Analysis — 宏观政策跟踪与推演分析技能。当用户要求分析最新政策、解读央行货币政策、财政政策影响、推演政策对股债市场影响、跟踪政策落地效果时使用。包括"今日政策解读"、"政策对市场的影响"、"后续政策推演"、"政策\r
  22. Macro Risk Monitor — 宏观风险预警监控技能。当用户要求监控宏观经济数据、预警经济下行/通胀/通缩风险、提示政策转向信号、生成宏观预警报告时使用。本技能实时抓取核心宏观指标,通过对比预期与历史数据识别异动,研判经济衰退、滞胀\r
  23. Macro Weekly Briefing — 证券宏观研究员周报生成技能。当用户要求生成宏观周报、每周宏观经济回顾、周度宏观策略报告时使用。本技能自动抓取本周宏观数据、政策动态、市场舆情及大类资产表现,生成包含核心观点、数据回顾、政策梳理、资产复\r
  24. Market Minimal Review — 证券金融工程研究员市场极简复盘技能。自动抓取行情、资金、波动率数据,生成标准化晨会简报与异动提醒,适用于每日盘后快速复盘及晨会汇报准备。\r
  25. Market Sentiment Monitor — 市场情绪与风险预警技能。实时跟踪北向资金、两融余额、龙虎榜资金流向及波动率指标,生成情绪与风险预警信号,提示异常变动,适用于盘中监控与盘后复盘。当用户要求生成市场情绪日报、资金面监控报告、风险预警简报\r
  26. Market Trend Style Analysis — 证券策略市场大势与风格研判技能。适用于策略研究员进行市场方向判断和风格配置。基于量价、资金、情绪及宏观数据,输出大势研判(牛/熊/震荡)、风格强弱排序(成长/价值/大盘/小盘)及仓位建议,生成标准化 \r
  27. Policy Flash Briefing — 证券策略研究员政策快评技能。当发生重大政策发布、突发监管消息、宏观数据超预期、盘中市场剧烈异动时触发。本技能自动抓取事件核心要素,进行即时解读,生成策略应对建议与受影响板块梳理,强调“预期差”与“交易\r
  28. Quant Daily Brief — \r
  29. Quant Factor Tracker — 证券金融工程研究员因子跟踪与评估技能。当用户要求跟踪量化因子表现、更新因子库、计算因子IC/IR、分析分组超额收益、评估因子有效性、监控因子衰减或生成因子跟踪报告时触发。包括“因子跟踪”、“计算因子I\r
  30. Quant Strategy Quick Backtest — 证券金融工程研究员轻量化策略速回测技能。当用户要求进行策略回测、量化策略测试、简易策略验证、快速计算年化收益/最大回撤/夏普比率、策略过拟合检测时使用。包括"回测一下这个策略"、"测试均线交叉策略"、\r
  31. Quant Weekly Brief — \r
  32. Sector Allocation — 证券策略行业比较与配置推荐技能。适用于策略研究员进行行业轮动分析与资产配置决策。当用户要求生成行业配置建议、行业比较分析、行业轮动策略、行业投资价值排序时使用,包括"行业配置分析"、"行业比较"、"行\r
  33. Strategy Daily Briefing — 证券策略研究员策略日报生成技能。当用户要求生成策略日报、股市复盘、市场情绪分析、资金流向汇总时使用。本技能自动抓取当日大盘、风格、行业、资金、情绪数据,进行量价与逻辑推演,生成标准化 Markdown\r
  34. Valuation Prosperity Tracking — 证券策略行业估值与景气度跟踪技能。适用于策略研究员进行行业比较和轮动决策。自动获取并分析行业估值分位、高频景气数据,对比历史数据,预警估值泡沫与景气拐点,生成标准化 Markdown 跟踪报告。\r \r ---\r \r

Module 1: Alternative Factor Mining\r

\r ---|---------|-----------|\r | 情绪因子 | NLP情感分析得分(正面/负面词汇比例) | 情绪过度反应导致定价偏差 |\r | 关注度因子 | 新闻数量、搜索指数、讨论热度 | 注意力驱动交易行为 |\r | 分歧因子 | 观点分歧度(多空观点方差) | 分歧越大,未来波动越高 |\r | 新颖性因子 | 新信息占比(与历史内容相似度反向) | 新信息冲击带来价格调整 |\r \r

Module 2: Announcement Analysis\r

\r

工作流程\r

\r

Module 3: Company Deep Analysis\r

\r

工具使用说明\r

\r | 工具 | 用途 | 调用示例 |\r |------|------|----------|\r | finx gildata-aidata \r \r | 工具 | 用途 | 调用示例 |\r |------|------|----------|\r | finx gildata-aidata | 核心数据源,获取财务报表、财务分析指标、主营构成、估值、一致预期等 | finx gildata-aidata FinancialStatement --body '{"query": "{公司名} 2024 2025 年报 利润表"}' |\r | web_search | 补充查询,用于公司基本信息、最新新闻、行业政策等 | `web_search --query "{公司名} 公司简介 主营业务 行业地位" --numResult\r \r

Module 4: Company One Page Analysis\r

\r 本技能面向投资经理、研究员、基金经理,提供上市公司快速分析工具。在一页纸篇幅内,聚焦公司最核心的投资信息,帮助快速判断公司投资价值和风险,适合晨会汇报、快速决策、标的初筛等场景。\r \r

Module 5: Convertible Bond Valuation\r

\r

工作流程\r

\r

## 2. 强赎风险评估\r

\r 强赎触发条件(常见条款):\r

  • 正股价格连续30个交易日中至少有15个交易日不低于转股价的130%\r
  • 或转债价格持续高于1\r \r 强赎触发条件(常见条款):\r
  • 正股价格连续30个交易日中至少有15个交易日不低于转股价的130%\r
  • 或转债价格持续高于130元\r \r 风险评估要点:\r
  • 当前正股价格 / 转股价 比值\r
  • 近30日正股价格走势\r
  • 公司是否有强赎历史\r
  • 公司资金压力与促转股意愿\r \r 强赎风险等级:\r
  • 🔴 高风险:正股价/转股价 > 1.3,且持续多日\r
  • 🟡 中风险:正股价/转股价 1.2-1.3,接近触发线\r
  • 🟢 低风险:正股价/转股价 \x3C 1.2\r \r

## 3. 下修博弈分析\r

\r 下修触发条件(常见条款):\r

  • 正股价格连续30个交易日中至少有15个交易日低于转股价的85%(或80%)\r \r **下修可能性\r \r 下修触发条件(常见条款):\r
  • 正股价格连续30个交易日中至少有15个交易日低于转股价的85%(或80%)\r \r 下修可能性评估:\r
  • 当前正股价 / 转股价 比值\r
  • 剩余期限(临近到期下修意愿更强)\r
  • 公司是否有下修历史\r
  • 大股东持债比例(利益关联度)\r
  • 公司偿债压力\r \r 下修空间测算:\r
下修后转股价 ≥ 股东大会召开日前20日均价 和 前1日均价 的较高者\r
理论下修后转债价值 = 100 / 新转股价 × 正股价格\r
```\r
\r
## Module 6: Earnings Commentary Generator\r
\r
### ## 工作流程\r
\r
### 工具使用说明\r
\r
本技能主要使用以下工具获取数据:\r
\r
1. **finx gildata-aidata**:**核心数据源**,获取财务报表、财务分析指标、主营构\r
\r
本技能主要使用以下工具获取数据:\r
\r
1. **finx gildata-aidata**:**核心数据源**,获取财务报表、财务分析指标、主营构成、一致预期、估值等数据\r
2. **web_search**:补充查询,用于 gildata-aidata 无法覆盖的舆情、新闻、业绩说明会详情等\r
3. **web_fetch**:从具体 URL 获取详细补充信息\r
4. **file**:读取用户上传的 PDF 财报\r
5. **message_notify_user**:发送报告给用户(仅当用户明确要求发送文件时)\r
\r
**重要原则**:\r
- **所有财务数据查询必须优先使用 gildata-aidat\r
\r
## Module 7: Fixed Income Daily Brief\r
\r
本技能面向证券固定收益研究员,自动生成标准化的固定收益市场日报。通过 `gildata-aidata` 专业金融数据服务获取权威数据,覆盖资金面、利率债、信用债、同业存单、地方债、二级资本债、永续债、ABS、央行操作及重要政策舆情,输出专业、结构化的Markdown格式日报。\r
\r
## Module 8: Fixed Income Overnight Brief\r
\r
| 序号 | 事件主体 | 事件类型 | 涉及金额 | 影响评级 | 简要说明 |\r
|------|----------|----------|----------|----------|----------|\r
| 1 | [企业名称] | [违约/展期/评级下调] | [XX 亿元] | [AAA→AA+ 等] | [一句话描述] |\r
\r
## Module 9: Fixed Income Rate Review\r
\r
| 品种 | 最新利率 (%) | 日变动 (BP) | 周变动 (BP) | 月变动 (BP) |\r
|------|-------------|------------|------------|------------|\r
| DR001 | | | | |\r
| DR007 | | | | |\r
| DR014 | | | | |\r
| DR021 | | | | |\r
| DR1M | | | | |\r
\r
## Module 10: Fixed Income Weekly Brief\r
\r
本技能面向证券固定收益研究员,自动生成标准化的固定收益市场周报。通过 `gildata-aidata` 专业金融数据服务获取权威数据,覆盖一周内的资金面、利率债、信用债、同业存单、地方债、二级资本债、永续债、ABS、央行操作及重要政策舆情,输出专业、结构化的Markdown格式周报。\r
\r
## Module 11: Global Finance Brief\r
\r
### 工具使用说明\r
\r
| 工具 | 用途 | 调用示例 |\r
|------|------|----------|\r
| `finx time` | 获取当前日期时间 |\r
\r
| 工具 | 用途 | 调用示例 |\r
|------|------|----------|\r
| `finx time` | 获取当前日期时间 | `finx time` |\r
| `gildata-aidata NewsInfoList` | 全网舆情检索 | `finx gildata-aidata NewsInfoList --body '{"query": "今日财经热点"}'` |\r
| `gildata-aidata MacroNewslist` | 宏观舆情 | `finx gildata-aidata MacroNewslist --body '{"query": "宏观政策"}'`\r
\r
## Module 12: Global Macro Linkage\r
\r
本技能模拟证券宏观研究员的海外研究视角,自动抓取全球核心宏观数据与政策动态,深入剖析海外经济对中国宏观经济、货币政策及资本市场的多维传导路径,输出专业的**海外 - 国内宏观联动分析简报**。\r
\r
## Module 13: Industry Bond Risk Control\r
\r
| 指标 | 最新报告期 | 上年同期 | 变动幅度 | 风险信号 |\r
|------|-----------|---------|---------|---------|\r
| 经营活动现金流净额 | [数值] | [数值] | [±%] | [正常/预警/高危] |\r
| 净利润 | [数值] | [数值] | [±%] | - |\r
| 净现比(经营现金流/净利润) | [数值] | [数值] | - | [≥1正常/\x3C1预警/\x3C0高危] |\r
\r
## Module 14: Industry Deep Analysis\r
\r
本技能面向**专业研究员、投资机构、产业分析师**,提供全方位行业深度分析。通过调用多个专业金融数据工具和行业数据库,从八大维度系统性地分析行业投资价值、竞争格局和发展趋势,生成机构级行业深度研究报告。\r
\r
## Module 15: Industry One Page Analysis\r
\r
本技能面向**投资经理、研究员、基金经理**,提供行业快速分析工具。在一页纸篇幅内,聚焦行业最核心的投资信息,帮助快速判断行业投资价值和风险,适合晨会汇报、快速决策、赛道初筛等场景。\r
\r
## Module 16: Institutional Research Outline\r
\r
### 工具使用说明\r
\r
| 工具 | 用途 | 调用示例 |\r
|------|------|----------|\r
| **finx gildata-aidata** \r
\r
| 工具 | 用途 | 调用示例 |\r
|------|------|----------|\r
| **finx gildata-aidata** | **核心数据源**,获取财务报表、财务分析指标、主营构成、估值、一致预期等 | `finx gildata-aidata FinancialStatement --body '{"query": "五粮液 2024 年 利润表"}'` |\r
| `web_search` | 补充查询,用于公司基本信息、历史调研记录、新闻舆情等 | `web_search --query "五粮液 投资者关系活动记录" --numResults 10` |\r
| `we\r
\r
## Module 17: Lgt Debt Risk Analysis\r
\r
|------|-------------|\r
| 财政自给率 | 一般公共预算收入 / 一般公共预算支出 × 100% | \x3C50% 预警 |\r
| 狭义债务率 | 地方政府债务余额 / 综合财力 × 100% | >100% 预警 |\r
| 宽口径债务率 | (地方政府债务+城投有息债务) / 综合财力 × 100% | >300% 高危 |\r
| 土地依赖度 | 政府性基金收入 / 综合财力 × 100% | >40% 预警 |\r
\r
## Module 18: Macro Asset Allocation\r
\r
本技能模拟宏观策略研究员的大类资产配置视角,结合最新宏观经济数据、政策预判与市场环境,运用**美林时钟**或**宏观象限**分析框架,自动生成股票、债券、商品、外汇及现金等大类资产的配置建议。报告旨在为专业投资机构提供具有逻辑支撑的配置方向、权重建议与风险提示。\r
\r
## Module 19: Macro Daily Briefing\r
\r
本技能旨在模拟专业证券宏观研究员的日常工作流,通过自动化抓取和分析最新的宏观经济数据、政策动态、市场舆情及大类资产表现,生成一份结构化、逻辑严密、观点鲜明的**宏观日报(Macro Daily Briefing)**。报告风格贴近卖方宏观首席分析师,注重“边际变化”、“预期差”及“投资启示”。\r
\r
## Module 20: Macro Data Brief\r
\r
本技能用于自动抓取中国核心宏观经济数据,进行预期对比、政策解读和市场影响分析,生成面向投资专业人士的宏观数据解读简报。\r
\r
## Module 21: Macro Policy Analysis\r
\r
本技能用于自动抓取全球及中国核心政策动态,进行政策意图解读、预期推演和落地效果跟踪,生成面向投资专业人士的政策分析简报。\r
\r
## Module 22: Macro Risk Monitor\r
\r
本技能模拟宏观策略研究员的风险监控视角,通过持续跟踪核心宏观经济指标,自动识别数据异动(如大幅低于/高于预期、趋势性拐点),精准预警经济下行、通胀抬头、通缩螺旋及政策转向等关键风险,并输出专业的**宏观经济风险预警报告**。\r
\r
## Module 23: Macro Weekly Briefing\r
\r
本技能旨在模拟专业证券宏观研究员的周报撰写工作流,通过对**一周内**宏观经济数据、政策动态、市场舆情及大类资产表现的系统性复盘,生成一份结构严谨、逻辑连贯、观点鲜明的**宏观周报(Macro Weekly Briefing)**。\r
\r
## Module 24: Market Minimal Review\r
\r
本技能专为**证券金融工程研究员**设计,旨在提供**数据驱动的极简市场复盘**。通过自动抓取核心行情、资金流向、波动率及量化异动数据,生成标准化的晨会简报素材与盘后异动提醒,帮助研究员快速掌握市场微观结构与量化信号,辅助投资决策。\r
\r
## Module 25: Market Sentiment Monitor\r
\r
本技能专注于**微观资金流向**与**市场情绪监控**,旨在为交易者和风控人员提供实时的市场体温计和风险雷达。通过对北向资金、两融杠杆、龙虎榜博弈、波动率等核心数据的量化分析,识别资金异常流动,提前预警潜在的流动性风险或情绪反转。\r
\r
## Module 26: Market Trend Style Analysis\r
\r
本技能专为**证券策略研究员**设计,旨在提供系统化的**市场大势研判**与**风格配置建议**。通过综合分析量价趋势、流动性环境、市场情绪及宏观因子,量化评估市场状态,输出明确的指数方向判断、风格强弱排序及动态仓位建议,辅助投资决策。\r
\r
## Module 27: Policy Flash Briefing\r
\r
本技能专为**“交易型策略研究”**设计,旨在对突发政策、重大宏观数据、盘中剧烈异动进行**分钟级/小时级**的快速响应。与深度研报不同,本技能聚焦于**“市场即时反应”**与**“预期差交易”**,为交易员提供直接的决策辅助。\r
\r
## Module 28: Quant Daily Brief\r
\r
-------|--------|-----------|------------|-----------|\r
| 上证指数 |        |           |            |           |\r
| 深证成指 |        |           |            |           |\r
| 创业板指 |        |           |            |           |\r
| 科创50   |        |           |            |           |\r
| 沪深300  |        |    \r
\r
## Module 29: Quant Factor Tracker\r
\r
本技能专为**证券金融工程研究员**设计,旨在提供系统化的**量化因子跟踪与有效性评估**。通过自动获取或接收截面数据,计算因子 IC/IR、分组超额收益,执行单调性与衰减检验,标记因子强弱状态与失效预警,生成标准化的 Markdown 格式因子跟踪报告,辅助多因子模型构建与策略迭代。\r
\r
## Module 30: Quant Strategy Quick Backtest\r
\r
为金融工程研究员提供**轻量化、快速响应**的策略回测能力,支持简易策略规则的解析与验证,快速输出核心绩效指标,并系统性提示过拟合风险。\r
\r
## Module 31: Quant Weekly Brief\r
\r
| 指数名称 | 周末收盘价 | 周涨跌幅(%) | 月涨跌幅(%) | 年初至今(%) | 周均成交额(亿) |\r
|----------|------------|-------------|-------------|-------------|----------------|\r
| 上证指数 |            |             |             |             |                |\r
| 深证成指 |            |             |             |             |             \r
\r
## Module 32: Sector Allocation\r
\r
本技能辅助证券策略研究员进行**行业轮动分析**与**资产配置决策**。通过 gildata-aidata 专业金融数据服务自动化采集行业核心数据,运用多维比较框架(景气、估值、资金、政策),量化评估各行业投资价值,输出标准化的行业配置排序与深度逻辑推演。\r
\r
## Module 33: Strategy Daily Briefing\r
\r
本技能旨在模拟专业证券策略分析师(Strategist)的日度复盘工作流,通过对**当日**市场指数、风格因子、行业板块、资金流向及微观情绪数据的系统性梳理,生成一份结构严谨、逻辑清晰的**策略日报(Strategy Daily Briefing)**。\r
\r
## Module 34: Valuation Prosperity Tracking\r
\r
本技能专为**证券策略研究员**设计,旨在提供系统化的**行业估值分位监控**与**高频景气度跟踪**。通过实时采集与分析多维数据,识别行业性价比,预警估值泡沫与景气拐点,辅助行业配置与轮动决策。\r
\r
---\r
\r
## Disclaimer / 免责声明\r
\r
> ⚠️ **重要声明**\r
> - 本技能提供参考框架和分析建议,不构成任何形式的投资建议、法律意见或专业判断\r
> - 所有分析结果仅供参考,最终决策须由具备相应资质的专业人员作出\r
> - AI生成的分析不代表任何机构的官方立场或承诺\r
> - 用户应结合实际情况独立判断
Usage Guidance
Review before installing. Only use this skill in an environment where external financial-data access, web access, uploaded-document reading, and user notifications are explicitly allowed. Treat outputs as research drafts, not investment advice, and require human review before trading, portfolio, lending, or regulatory decisions.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The investment-research purpose broadly matches the modules, including company, industry, macro, fixed-income, quant, and market-sentiment analysis. Because it produces investment-style research and allocation guidance, its advisory-only and human-review disclaimers are important but do not remove the need for careful use.
Instruction Scope
Several triggers are broad, including generic company or industry analysis and general finance-news prompts, and some modules describe automatic or real-time market, macro, policy, and sentiment data collection. This can activate high-impact financial workflows from short or ambiguous prompts.
Install Mechanism
The manifest declares allowed-tools as empty and claims no executable code, but the markdown body includes concrete operational examples for financial-data commands and web/file/message tools. The package itself appears to contain only SKILL.md, with no scripts or binaries.
Credentials
The security notice says there are no network calls, yet multiple modules explicitly depend on web search, web fetch, and external financial-data services, plus reading uploaded PDF reports. Those capabilities are purpose-aligned for research, but they are not transparently scoped in the manifest or security notice.
Persistence & Privilege
No persistence, credential collection, privilege escalation, installed background worker, deletion, or local profile/session access was found. Some wording describes monitoring or real-time tracking, but the artifact does not include a mechanism for persistent execution.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install investment-researcher-digital-employee
  3. After installation, invoke the skill by name or use /investment-researcher-digital-employee
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
Investment Researcher 1.0.0 - Initial release introducing "Investment Researcher," a digital assistant for investment analysis and research. - Covers 34 core research capabilities, including macro strategies, fixed income, company and industry analysis, quant factors, asset allocation, convertible bond analysis, market sentiment, policy briefings, and more. - Provides structured workflows, tool usage guides, and research templates for each research module. - All outputs are for reference only and require human review before use in real-world decisions. - No executable code or data persistence; strictly educational and analytical in scope.
Metadata
Slug investment-researcher-digital-employee
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is Investment Researcher Digital Employee?

投资研究数字员工——覆盖宏观策略、固收研究、行业公司深度分析、量化因子、大类资产配置、可转债、市场情绪、政策快评、行业景气度跟踪等34项核心研究能力。证券研究员的全能数字助手。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 46 downloads so far.

How do I install Investment Researcher Digital Employee?

Run "/install investment-researcher-digital-employee" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Investment Researcher Digital Employee free?

Yes, Investment Researcher Digital Employee is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Investment Researcher Digital Employee support?

Investment Researcher Digital Employee is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Investment Researcher Digital Employee?

It is built and maintained by lingfeng-19 (@gechengling); the current version is v1.0.0.

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