yumstock

📈 宏观门控三支柱量化选股

基于三支柱加权评分系统的专业美股分析工具,整合宏观环境(40%)、技术分析(35%)和基本面(25%),提供量化买卖决策支持。

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版本
v1.0.0
CLS 安全性认证2026-05-03
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使用说明

核心用法

yumstock 是一款面向美股投资者的专业分析技能,采用独特的"宏观门控+三支柱加权"架构。用户只需提供股票代码,系统即自动执行六步完整分析流程:首先评估七大宏观经济指标(美联储流动性、恐惧贪婪指数、NFCI、BDI等)形成宏观 verdict,该 verdict 作为硬约束条件限制后续个股评级范围;随后进行七项技术分析(MACD、EMA交叉、RSI、KDJ、量价结构等);再叠加基本面分析(收入、利润、估值、催化剂);最终合成-1.0至+1.0的复合评分,输出 BUY/HOLD/SELL verdict 及同行对比。

显著优点

方法论严谨性:40%宏观权重+门控机制的设计极具投资智慧,避免在熊市环境中盲目推荐个股,符合"不要与美联储作对"的市场铁律。七大宏观指标覆盖流动性、情绪、实体经济、航运、利率曲线等维度,形成立体宏观画像。

技术系统完整:不仅包含西方主流指标(MACD、RSI、EMA),还融入东方技术分析元素(KDJ、量价结构确认),Class A/B 买点结构的设计对实战交易具有直接指导价值。

量化透明度高:所有评分均展示算术计算过程,用户可验证每一步权重分配,避免黑箱决策。同行对比功能(最多3只相关股)便于快速识别板块内最优标的。

风险控制内置:宏观门强制约、投资免责声明、数据时效标注(如"as of 2026-02-12")三重防护,降低误导性建议风险。

潜在缺点与局限性

数据依赖风险:核心依赖 SEC EDGAR、Yahoo Finance、FRED 等外部 API,任一数据源中断或延迟将直接影响分析质量。FRED 数据更新频率(部分指标月度)与股市实时性存在错配。

参数固化问题:35%-25%-40%的权重分配虽经设计,但未提供用户自定义接口,不同投资风格(价值/成长/动量)无法灵活调整。

A股/全球市场缺失:明确限定 US equities,对非美股投资者无价值。宏观指标(如 NFCI、LEI)均为美国本土指标,无法直接迁移至其他市场。

技术面滞后性:依赖 EMA、MACD 等滞后指标,在V型反转或黑天鹅事件中可能产生误判。量价结构确认的"3个月底部盘整"条件对快节奏市场过于严苛。

无回测验证:Skill 未提供历史信号准确率数据,用户无法评估该方法论在不同市场周期(牛/熊/震荡)中的实际表现。

适合的目标群体

  • 中短线交易者:需要技术面买点确认(Class A/B结构)的波段操作者
  • 宏观对冲投资者:重视美联储政策与流动性环境的系统性投资者
  • 美股基本面研究者:需快速生成可比公司分析框架的投研人员
  • 量化策略爱好者:希望理解多因子评分逻辑的学习者
  • 不适合:纯长线价值投资者(权重偏向技术与宏观)、A股/港股投资者、高频交易者

使用风险

常规风险:外部 API 速率限制可能导致分析中断;宏观经济数据发布日历与股市交易时间不同步,存在信息滞后;复合评分在极端行情(如2020年3月流动性危机)中可能因指标背离而失效。

性能风险:完整分析涉及7项宏观+7项技术+基本面+最多3只同行股,单次调用可能触发大量 WebSearch,响应时间较长(预估30-60秒)。

依赖项风险:FRED、CNN Fear and Greed、Chicago Fed 等网站结构变更将导致数据抓取失败。

安全解读

核心功能

yumstock 是一个三支柱加权美股分析框架,专为 ChatGPT 等 LLM 设计,将传统机构级量化分析方法论转化为结构化提示词工程。核心架构为:技术面分析(35%权重)、基本面估值(25%权重)、宏观环境(40%权重),其中宏观评分作为硬约束条件(gating)——任何与宏观 verdict 冲突的个股信号都将被强制覆盖。

显著优点

1. 方法论严谨性:整合 7 项宏观指标(CNN Fear & Greed、Fed Net Liquidity、NFCI 等)、7 项技术指标(MACD、KDJ、量价结构等)及完整财务分析框架,形成可复现的量化评分体系
2. 风险控制设计:宏观 gating 机制强制约束个股 verdict,避免"逆势选股";明确的数据来源指引(SEC EDGAR、FRED、CNN 等)提升可追溯性

3. 输出标准化:强制表格化呈现、分数计算透明化、Override 标注清晰,降低 LLM 幻觉风险

4. 纯文档零风险:100% Markdown,无代码执行、无依赖、无敏感信息,安全认证 S+ 等级

潜在局限

  • 数据获取依赖:需要 LLM 具备实时 web search 或 API 调用能力,若工具受限则分析质量下降
  • 权重固定化:35/25/40 的权重分配未经回测验证,对特定市场阶段(如极端波动期)可能失配
  • 中文术语混用:"量价结构确认""低估型启动"等概念对非华语用户理解有门槛
  • 无历史回测框架:方法论本身缺乏绩效验证模块

适合人群

  • 需要结构化分析框架的个人投资者与金融分析师
  • 希望将宏观判断与个股选择系统结合的中长线交易者
  • 教育机构用于演示量化分析流程的教学场景

常规风险

作为纯提示词 Skill,本身无技术安全风险。但用户需注意:

  • LLM 可能基于过时数据生成分析
  • 评分输出仅供参考,不构成投资建议(Disclaimer 已内置)
  • 极端市场条件下,技术指标可能产生滞后信号

综合评估

yumstock 代表了提示词工程向专业金融分析领域的深度渗透,将 Bloomberg Terminal 级别的分析逻辑解构为 LLM 可执行的步骤序列。其 S+ 安全等级与 T2 来源可信度,使其成为当前 Skill 生态中机构级方法论+消费级可访问性的标杆案例。

yumstock 内容

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