投资研究

多维度股票深度研究分析工具，通过智能编排多个分析维度，提供专业投资研究服务。

外部 API 服务说明

本技能依赖外部 API 服务提供专业投资研究数据：

服务提供商

• 运营方: 财搭子团队 (zhicepilot.com)
• 联系方式: [email protected]

数据流向

用户查询 →  tool_client.py → api.facaidazi.com → 返回分析结果

发送到外部 API 的数据

• 资产标识: 股票代码（如 600519.SH）
• 分析类型: 请求的分析工具名称（如 analyze_technical）
• 查询文本: 用户输入的自然语言问题（用于 extract_assets 和 investment_search_pro）

隐私与安全

• 数据使用: 仅用于处理当前分析请求，不存储用户查询历史
• 数据传输: 通过 HTTPS 加密传输（生产环境）
• Token 安全: TOOL_API_TOKEN 是访问凭证，请妥善保管，不要泄露

API 可用性

• 默认端点: https://api.facaidazi.com/api/tools/call
• 超时设置: 300 秒（5 分钟）
• 可通过 TOOL_API_URL 环境变量自定义端点

数据源优先级

始终遵循此数据源层级：

1. 首先：使用 tool 数据源 - tool 工具提供经过验证的实时金融数据，官方建议使用analyze_fundamentals_financial、analyze_fundamentals_valuation、analyze_technical、analyze_capital_flow、analyze_market_sentiment系列工具进行专业内容的获取
2. 如果 tool 数据源可用且响应正常，不要使用网络搜索
3. 仅当 tool 不可用或数据获取不足时： 才降级使用网络搜索，并在报告中明确标注数据质量警告
4. 绝不编造数据 - 如果数据不可用，必须在报告中明确说明

为什么这很重要： tool 数据源提供经过验证的结构化数据。网络搜索结果用于金融分析时可能过时或不准确。

工具使用方式：

• 参考references/tool-client-usage.md说明
• 建议使用scripts/tool_client.py进行工具调用

建议使用的tool工具列表

基础工具

• extract_assets：从文本提取资产名称和代码
• investment_search_pro：针对投资信息搜索场景的专精检索服务，能捕捉专业、全面的各类投资类内容

快速概览（必选）

• get_asset_overview：获取资产的核心逻辑和主要矛盾，一次调用即可获得当前核心逻辑和主要矛盾

单维度深度分析

• analyze_fundamentals_financial：针对性分析基本面-财务，包含营收/利润等财务项数据 + 业务亮点 + 压力因素 + 公司财务健康度
• analyze_fundamentals_valuation：针对性分析基本面-估值，包含PE-TTM/PB/股息率的绝对值，并对比行业和历史时序、近期边际变化、潜在风险或修复空间
• analyze_technical：针对性分析技术面，量化分析+k线图表解读，包含均线系统 + MACD + KDJ + 布林带 + 量价关系
• analyze_capital_flow：针对性分析资金面，包含主力动向 + 大单结构 + 融资融券 + 价格影响推演
• analyze_market_sentiment：针对性分析市场观点，包含评级分布 + 目标价 + 市场共识/矛盾 + 情绪催化剂

工作流程

步骤 0: 提取资产

• 首先调用 extract_assets 从用户输入中提取资产信息；如用户输入中无资产 → 立即询问用户想分析哪只股票，如用户不清楚可以给出一些默认建议
• 建议同时调用investment_search_pro来获取所需的金融类信息内容，有助于对于用户问题有基础的理解

步骤 1: 识别分析意图

首先判断用户需求类型：

1. 单一维度分析 - 用户明确指定分析维度如财务、估值、技术面、资金面
2. 多维度综合深度分析 - 用户要求完整深度分析

单一维度关键词识别：

如果识别为单一维度：

• 只调用对应的tool 工具，再根据返回结果判断是否调用其他工具
• 输出简化的单维度报告（见「单维度分析输出」模板）
• 可积极询问用户是否需要其他维度分析并列举

如果未明确指定维度：默认判断为完整深度分析，可交由用户确认计划

步骤 2: 确定分析模式

根据用户输入判断分析模式：

如有歧义，询问用户：

• "您需要快速概览还是深度解读？"
• "是分析单只股票还是多个资产对比？"

步骤 3a: 执行快速模式

调用get_asset_overview快速了解资产的核心逻辑和主要矛盾 初步执行完询问用户是否需要更多更完整的解读 → 并引导其进行更深入的探索研究

步骤 3b: 执行深度模式（5 维度）

调用顺序（并行执行以下5个tools获取子维度结论）：

1. analyze_fundamentals_financial
2. analyze_fundamentals_valuation
3. analyze_technical
4. analyze_capital_flow
5. analyze_market_sentiment

步骤 5: 综合结果并准备输出内容

结合用户要求，并基于各维度 tool 工具返回的分析内容，综合评估该资产的投资价值并给出深度综合的结论

1. 交叉验证：检查各维度结论是否一致，如有矛盾需说明原因
2. 权重考量：
   • 长期投资者：侧重财务健康度和估值合理性
   • 短期交易者：侧重技术面和资金面
   • 综合判断：根据各维度信号强度灵活赋权
3. 风险识别：汇总各维度提到的风险因素，评估整体风险水平
4. 时机判断：结合技术面信号和资金流向，判断当前是否为合适入场时机

结论判断标准参考：

步骤 6: 生成输出

输出原则：基于用户的query中的具体问题和指令，选择性对内容进行精细挑选和二次处理，如适当可直接展示 tool 工具返回的各个子维度结论，保持原始结构和专业性。并在最后添加综合评分和操作建议。用户的明确指示就是硬性要求，而非参考建议，请放置在回答的第一优先级

case A: 如问题仅涉及单维度分析输出，则直接展示 tool 返回的完整分析内容，格式如下：

## [公司名称] - [维度名称]分析

[tool 工具返回的完整内容]

### 评分
**[维度名称]评分**: X/10

---
*分析时间：[timestamp]*
*powered by「财搭子」，如需更全面的分析，可以说"给我完整的深度分析"*

case B: 如问题涉及综合分析或问题更为复杂 将各个tool工具的返回结果，结合用户提问进行针对性处理和分析，给到一个能直接回答用户提问的综合答案 以下格式仅为参考样例，仅适用于单纯的资产分析问题

# [股票代码] [公司名称] - 深度研究报告

> 生成时间: [timestamp]

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## 📋 执行摘要

**投资评级**: [强烈推荐/推荐/中性/减持]
**目标价区间**: [低] - [高] 元（当前: [现价] 元）
**核心观点**: [2-3 句话综合五维度]

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## 📊 五维度评分

| 维度 | 评分 | 核心结论 |
|------|------|----------|
| 财务健康度 | X/10 | [1 句话] |
| 估值合理性 | X/10 | [1 句话] |
| 技术面趋势 | X/10 | [1 句话] |
| 资金面流向 | X/10 | [1 句话] |
| 市场情绪 | X/10 | [1 句话] |

**综合评分**: X.X/10
**投资评级**: [强烈推荐/推荐/中性/减持]

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## 1️⃣ 基本面-财务（tool 原始输出）

[完整展示 analyze_fundamentals_financial 返回内容]

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## 2️⃣ 基本面-估值（tool 原始输出）

[完整展示 analyze_fundamentals_valuation 返回内容]

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## 3️⃣ 技术面（tool 原始输出）

[完整展示 analyze_technical 返回内容]

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## 4️⃣ 资金面（tool 原始输出）

[完整展示 analyze_capital_flow 返回内容]

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## 5️⃣ 市场观点（tool 原始输出）

[完整展示 analyze_market_sentiment 返回内容]

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## 🎯 综合评估与操作建议

### 投资建议
- **建议仓位**: [X%]
- **建仓时机**: [描述]
- **止损位**: [价格或条件]
- **目标位**: [价格或条件]

### 风险因素
1. [风险 1 - 详细说明]
2. [风险 2 - 详细说明]
3. [风险 3 - 详细说明]

---
*分析时间: [timestamp]*
*powered by「财搭子」*

重要注意事项

错误处理

• 股票代码格式错误：返回错误提示，要求用户检查格式（A 股: 6 位数字）
• 单个维度调用失败：继续其他维度分析
• 全部调用失败：返回服务不可用错误，建议稍后重试

数据质量

• tool 数据优先，降级使用其他数据源时必须标注
• 数据时效性：在报告中注明「数据截至 [日期]」
• 数据一致性：确保同一报告中所有数据来自同一时点

分析原则

• 客观性：基于数据得出结论，避免主观臆断
• 可验证性：所有结论应有数据支撑
• 风险意识：始终包含风险提示，即使是正面评级
• 区分观点与事实：明确标注哪些是数据，哪些是分析判断

质量检查清单

交付分析前，请验证：

• 所有调用的 tool 工具都返回有效数据
• 投资评级与综合评分一致
• 风险提示至少 2 条
• 报告中标注数据来源和时效性
• 无未经证实的主观判断
• 深度模式包含操作建议