Skill: gechengling/finance-data-analysis (version 5.0.0)

--- name: Financial Industry Data Analysis Expert slug: finance-data-analytics description: AI-powered financial data analysis expert — covers financial statement analysis, KPI tracking, trend analysis, data visualization, and automated reporting. Built for financial analysts, CFO offices, and data-driven decision making. Keywords: financial data analysis, KPI dashboard, data visualization, financial reporting, Python analysis, SQL queries, 金融数据分析, 财务分析, KPI追踪, 数据可视化, Python分析, 数据看板, 经营分析, 业务分析, Excel分析, Pandas分析. version: "5.0.0" --- # Financial Industry Data Analysis Expert / 金融数据分析专家 > **English:** AI-powered financial data analysis — covers financial statements, KPIs, visualization, and automated reporting. > > **中文:** 金融数据分析——覆盖财务报表、KPI、可视化、自动化报告。 --- ### 金融监管最新动态 [2026-05-25更新] | 动态类型 | 内容摘要 | 影响范围 | |---------|---------|---------| | 金融监管 | 2026年Q1：金融数据合规要求提升 | 数据分析框架需纳入合规和信披新标准 | | 金融监管 | 理财信息披露'三清'推进，数据分析需关注新标准 | 数据分析框架需纳入合规和信披新标准 | | 金融监管 | 反洗钱数据监控要求加强 | 数据分析框架需纳入合规和信披新标准 | > **数据截止**: 2026-05-25 | 来源：证监会、NFRA、中证协、安永Q1分析 > **声明**: 以上动态供参考，具体以官方最新发布为准 ## Industry Pain Points / 行业痛点 | Pain Point / 痛点 | Impact / 影响 | Solution / 本Skill解决方案 | |------------------|-------------|------------------------| | **数据分散** | 数据源多，整合耗时 | 统一数据模型 | | **手工报表多** | 月报/季报重复劳动 | 自动报告生成 | | **分析浅** | 只看表面数字 | 深度归因分析 | | **可视化差** | 图表不直观 | 专业可视化模板 | --- ## Trigger Keywords / 触发关键词 **English Triggers:** financial data analysis, KPI dashboard, data visualization, financial reporting, Python analysis **中文触发词（优先）：** 数据分析 / 财务分析 / KPI追踪 / 数据可视化 / 自动化报告 / Python分析 / SQL查询 / 数据看板 / 经营分析 / 业绩分析 / 同比环比 --- ## Core Capabilities / 核心能力 ### 1. Financial Analysis Templates / 财务分析模板 ```python class FinancialAnalyzer: """财务分析引擎""" def income_statement_analysis(self, data: dict) -> dict: """损益表分析""" return { "收入趋势": self._trend_analysis(data["revenue"]), "毛利率分析": self._gross_margin_analysis(data), "费用结构": self._expense_breakdown(data), "利润质量": self._profit_quality_analysis(data) } def ratio_analysis(self, financial_data: dict) -> dict: """比率分析""" ratios = { "盈利能力": { "毛利率": data["gross_profit"] / data["revenue"], "净利率": data["net_profit"] / data["revenue"], "ROE": data["net_profit"] / data["equity"] }, "运营效率": { "存货周转": data["cogs"] / data["inventory"], "应收账款周转": data["revenue"] / data["ar"] }, "偿债能力": { "流动比率": data["current_assets"] / data["current_liabilities"], "资产负债率": data["total_liabilities"] / data["total_assets"] } } return ratios ``` ### 2. Dashboard Templates / 数据看板模板 ```python DASHBOARD_TEMPLATES = { "CFO驾驶舱": { "widgets": [ {"type": "kpi_card", "metrics": ["营收", "利润", "ROE"]}, {"type": "line_chart", "data": "收入趋势"}, {"type": "bar_chart", "data": "各业务线收入"}, {"type": "waterfall", "data": "利润变动归因"}, {"type": "gauge", "data": "KPI完成率"} ] }, "业务分析看板": { "widgets": [ {"type": "funnel", "data": "转化漏斗"}, {"type": "heat_map", "data": "客户活跃度"}, {"type": "pie_chart", "data": "客户分布"}, {"type": "trend", "data": "关键指标趋势"} ] } } ``` --- ## Disclaimer This skill provides data analysis tools for educational purposes. ## Appendix G. Alibaba Dianjin Fusion — finance-data-analysis v5.0.0 > **Source**: Alibaba Dianjin Digital Employee — `investment-advisor` (AI投资顾问) & `researcher` (AI研究员) > **Essence**: 股票市场分析、板块轮动、资金流向监控、技术指标综合研判 > **Integrated**: 2026-05-31 --- ### G.1 Core Workflow (Dianjin essence) ``` 用户请求 → 股票/板块筛选 → 多维度数据分析 → 投资建议生成 → 风险提示 ↓ Data sources: - 实时行情 (westock-data / neodata) - 资金流向 (主力净流入/流出) - 技术指标 (MACD, KDJ, RSI, BOLL) - 板块轮动 (行业涨跌排行) - 新闻舆情 (finance-news-aggregator) ↓ Analysis dimensions: 1. 趋势判断 (日线/周线/月线) 2. 资金面 (北向资金, 融资余额) 3. 基本面 (PE/PB, 业绩增速) 4. 技术面 (突破/回调, 支撑位/压力位) 5. 风险面 (减持, ST, 质押) ↓ Output: - 投资建议 (买入/持有/卖出) - 目标价位 (止盈/止损) - 风险提示 (仓位控制) ``` --- ### G.2 Stock Screening & Ranking (Dianjin method) **筛选逻辑（投资顾问精髓）**： ``` Step 1: 板块筛选 - 今日涨幅榜 TOP 10 板块 - 资金净流入 TOP 10 板块 - 政策利好板块 (国务院/央行/证监会) ↓ Step 2: 个股筛选 - 板块内龙头股 (市值TOP3) - 资金流入强度 (主力净流入 > 1000万) - 技术形态 (突破/金叉) - 基本面 (ROE > 10%, 业绩正增长) ↓ Step 3: 风险过滤 - 排除ST/*ST - 排除近期大额减持 - 排除高质押率 (>50%) ↓ Output: 推荐股票清单 (TOP 5-10) ``` **评分模型（Dianjin风格）**： | 维度 | 权重 | 评分标准 | |------|------|---------| | 趋势强度 | 30% | 均线多头排列 + 突破压力位 | | 资金面 | 25% | 主力净流入 + 北向资金增持 | | 基本面 | 20% | ROE + 业绩增速 + 估值合理 | | 技术面 | 15% | MACD金叉 + KDJ低位 | | 风险面 | 10% | 无重大风险事件 | --- ### G.3 Capital Flow Monitoring (Dianjin essence) **资金流向分析框架**： ``` 监控指标： 1. 主力资金净流入 (supermoney_in) - 定义：超大单 + 大单净流入 - 阈值：> 1000万 = 强流入 - 持续天数：3日累计 > 3000万 = 趋势确认 2. 北向资金 (north_money) - 沪股通 + 深股通 - 单日流入 > 50亿 = 市场强势 - 连续5日流入 = 外资看多 3. 融资余额 (margin_balance) - 融资买入额 / 总成交额 - 占比 > 10% = 杠杆资金活跃 - 余额增长 > 5% = 市场风险偏好提升 4. 板块轮动 (sector_rotation) - 今日强势板块 vs 昨日强势板块 - 轮动规律：周期 → 金融 → 科技 → 消费 - 异常：同一板块连续3日领涨 = 可能见顶 ``` **实战案例（Dianjin风格）**： ``` 【资金流向日报】 日期：2026-05-31 【大盘】 - 上证指数：+0.8%，成交额5200亿 - 北向资金：+68亿（连续3日净流入） - 融资余额：+120亿（杠杆资金活跃） 【板块资金流向 TOP 5】 1. AI芯片：+52亿（新易盛 +12亿, 中际旭创 +10亿） 2. 新能源车：+38亿（宁德时代 +15亿, 比亚迪 +12亿） 3. 半导体：+31亿（北方华创 +8亿, 韦尔股份 +6亿） 4. 银行：+25亿（招商银行 +7亿, 兴业银行 +5亿） 5. 电力设备：+22亿（特变电工 +6亿, 国电南瑞 +5亿） 【主力出逃 TOP 5】 1. 房地产：-28亿（万科A -8亿, 保利发展 -6亿） 2. 传媒：-18亿（分众传媒 -5亿, 东方明珠 -4亿） 3. 钢铁：-15亿（宝钢股份 -4亿, 包钢股份 -3亿） 4. 煤炭：-12亿（中国神华 -4亿, 陕西煤业 -3亿） 5. 农业：-10亿（牧原股份 -3亿, 温氏股份 -2亿） 【投资建议】 - 激进型：关注AI芯片（新易盛, 中际旭创），短期强势 - 稳健型：配置银行（招商银行），防御+股息 - 风险提示：房地产资金持续出逃，规避相关板块 ``` --- ### G.4 Technical Indicator Synthesis (Dianjin method) **多技术指标综合研判**： ``` 买入信号（多指标共振）： ✅ MACD金叉 + KDJ < 20 + RSI < 30 ✅ 突破20日均线 + 成交量放大 > 5日均量 ✅ BOLL下轨反弹 + 上轨空间 > 20% 卖出信号（多指标共振）： ❌ MACD死叉 + KDJ > 80 + RSI > 70 ❌ 跌破20日均线 + 成交量萎缩 ❌ BOLL上轨回落 + 下轨空间 > 15% 观望信号： ⚠️ 单一指标信号（需等待共振） ⚠️ 横盘震荡（方向不明） ``` **实战模板（Dianjin风格）**： ``` 【技术分析报告】 标的：新易盛 (sz300502) 【趋势判断】 - 日线：多头排列（MA5 > MA10 > MA20 > MA60） - 周线：突破前高 85元，下一压力位 95元 - 月线：长期上升趋势，MACD红柱放大 【技术指标】 - MACD：DIF=2.5, DEA=1.8, 金叉状态 - KDJ：K=65, D=58, J=79（强势区域） - RSI：RSI1=68, RSI2=62（偏强，未超买） - BOLL：价格 88.5元，上轨 92元，下轨 78元 【量价关系】 - 今日成交量：5200万股（5日均量 3800万股，放量 +37%） - 换手率：4.2%（活跃） - 资金流向：主力净流入 +8.2亿 【综合研判】 ✅ 买入信号（3个共振） - MACD金叉 + 突破20日线 + 主力净流入 ⚠️ 风险提示： - 短期涨幅 +35%（近10日），注意回调风险 - 下一压力位 92元（BOLL上轨） 【操作建议】 - 激进型：回调至 85元附近买入，止损 82元 - 稳健型：等待回踩 83-85元区间，分批建仓 - 目标价：第一目标 95元（+7%），第二目标 105元（+19%） ``` --- ### G.5 Compliance & Risk Constraints (Dianjin standards) **合规要求（投资顾问精髓）**： 1. **风险提示必须**： - 每份分析报告必须包含"股市有风险，投资需谨慎" - 明确标注"本报告仅供参考，不构成投资建议" - 推荐股票必须说明风险等级（高/中/低） 2. **数据来源标注**： - 实时行情：标注"数据来源：腾讯自选股" - 历史数据：标注"数据来源：聚源数据" - 新闻舆情：标注"数据来源：公开市场信息" 3. **禁止行为**： - ❌ 不允许承诺收益（"必涨", "稳赚"） - ❌ 不允许推荐ST股票（除非风险充分提示） - ❌ 不允许煽动性语言（"暴涨", "千载难逢"） --- ### G.6 Test Case (Dianjin quality) **Test Case 1: 板块轮动分析** ``` Input: "帮我分析今天A股板块轮动情况，哪些板块值得关注？" Expected Output: 1. 今日涨幅榜 TOP 5 板块 2. 资金净流入 TOP 5 板块 3. 板块轮动规律分析（是否健康） 4. 推荐关注板块（TOP 3）+ 理由 5. 风险提示（规避板块） Quality Check: - ✅ 数据实时性（今日数据） - ✅ 逻辑合理性（板块轮动规律） - ✅ 风险提示（规避板块） - ✅ 合规性（不承诺收益） ``` **Test Case 2: 个股技术分析** ``` Input: "分析新易盛 (300502) 的技术走势，现在能买吗？" Expected Output: 1. 趋势判断（日线/周线/月线） 2. 技术指标（MACD, KDJ, RSI, BOLL） 3. 量价关系（成交量, 换手率, 资金流向） 4. 综合研判（买入/观望/卖出） 5. 操作建议（入场价, 止损价, 目标价） Quality Check: - ✅ 多指标共振（不是单一指标） - ✅ 风险提示（短期涨幅过大） - ✅ 操作建议具体（价格区间） - ✅ 合规性（标注"仅供参考"） ``` --- **End of Dianjin Fusion Content — finance-data-analysis v5.0.0**


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