Skill: jiayinian/jy-fund-research-report (version 1.0.0)

--- name: jy-fund-research-report description: 基于恒生聚源 MCP 金融服务（jy-financedata-api）生成基金深度投资研究报告（Markdown 格式）。覆盖基金基本概况、业绩分析（含同类排名）、资产配置、基金经理、基金公司、投资建议六大核心模块，所有数据可溯源、带时间戳。使用场景：当用户需要分析某只基金、生成基金研究报告、查询基金业绩、基金经理信息、持仓分析、风险评估、同类排名时触发。Generate in-depth fund investment research reports based on GILData MCP Financial Service (jy-financedata-api, Markdown format). Covers six core modules: fund overview, performance analysis (with peer ranking), asset allocation, fund manager, fund company, and investment recommendations. All data is traceable with timestamps. Use case: Triggered when users need to analyze a fund, generate fund research reports, query fund performance, manager information, holdings analysis, risk assessment, or peer ranking. metadata: openclaw: requires: bins: ["node", "npm", "mcporter", "python3"] install: - id: install-mcporter kind: node package: mcporter label: Install mcporter via npm --- # 基金深度研究报告生成器 基于 MCP 聚源金融数据库，自动生成专业深度的基金投资研究报告。报告包含基金概况、业绩分析、资产配置、基金经理、基金公司、投资建议六大模块，所有数据可溯源。 ## 功能范围 本技能支持以下功能： | 功能模块 | 说明 | |----------|------| | 基金基本概况 | 基金代码、名称、类型、规模、成立日期、业绩基准、费率等 | | 业绩深度分析 | 各周期收益率、同类排名、风险指标（夏普/波动率/回撤等） | | 资产配置分析 | 股票/债券/现金仓位、行业分布、持仓集中度 | | 基金经理分析 | 现任/历任经理、管理业绩、投资风格、能力圈 | | 基金公司分析 | 公司概况、管理规模、投研团队、财务数据 | | 投资建议 | 适合投资者类型、配置建议、风险提示 | **支持查询的基金类型：** - 股票型基金 - 混合型基金 - 债券型基金 - QDII 基金 - FOF 基金 ## 查询建议 **查询必备要素：** - 基金代码（6 位数字，如 005827）或基金名称（如"易方达蓝筹精选混合"） **推荐查询写法：** - 使用基金代码最准确（如"005827"） - 使用完整基金名称（如"易方达蓝筹精选混合"） - 可指定分析维度（如"005827 业绩分析"、"005827 基金经理"） ## 查询示例 ```bash # 完整分析报告 ./run.sh 005827 # 使用基金名称 ./run.sh 易方达蓝筹精选混合 # 仅获取业绩数据 ./run.sh 005827 performance # 仅获取基金经理信息 ./run.sh 005827 manager # 仅获取资产配置 ./run.sh 005827 allocation ``` **在 OpenClaw 中直接使用：** ``` 帮我分析基金 005827，生成深度研究报告 分析易方达蓝筹精选混合的业绩和基金经理 生成 005827 的投资研究报告 ``` ## 环境检查与配置 **每次使用本技能前，必须先检查 mcporter 安装和 MCP 服务配置状态！** ### 步骤 1：检查 mcporter 是否安装 ```bash mcporter --version ``` **如未安装**，按以下流程安装： ```bash # 1. 通过 npm 全局安装 npm install -g mcporter # 2. 验证安装 mcporter --version ``` ### 步骤 2：检查 MCP 服务配置 ```bash # 列出所有已配置的 MCP 服务 mcporter list ``` **预期输出**（必须包含以下两个服务）： - jy-financedata-tool - jy-financedata-api **如服务未配置**，需要获取 JY_API_KEY 并配置： #### 2.1 获取 JY_API_KEY 向恒生聚源官方邮箱发送邮件申请签发数据地图 JY_API_KEY，用于接口鉴权。 **申请邮箱：** [REDACTED_SECRET] **邮件标题：** 数据地图 KEY 申请-XX 公司 - 申请人姓名 **正文模板：** ``` • 姓名： • 手机号： • 公司/单位全称： • 所属部门： • 岗位： • MCP_KEY 申请用途：基金研究报告生成 • Skill 申请列表：jy-fund-research-report • 是否需要 Skill 安装包：（是，邮件提供/否，自行下载） • 其他补充说明（可选）： ``` 申请通过后，恒生聚源将发送【工具版和接口版】KEY。 #### 2.2 配置 MCP 服务 ```bash # 配置 jy-financedata-tool 服务 mcporter config add jy-financedata-tool --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-tool?token=你的 JY_API_KEY" # 配置 jy-financedata-api 服务 mcporter config add jy-financedata-api --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-api?token=你的 JY_API_KEY" ``` #### 2.3 验证配置 ```bash # 验证服务配置 mcporter list ``` **预期输出应包含：** ``` jy-financedata-tool jy-financedata-api ``` #### 2.4 测试调用 ```bash # 测试调用（所有工具入参均为 query） mcporter call jy-financedata-api.FinancialDataAPI query="基金 005827 基本信息" ``` ### 步骤 3：验证配置 ```bash # 验证服务配置 mcporter list # 测试调用（注意：所有工具入参均为 query） mcporter call jy-financedata-api.FinancialDataAPI query="基金 005827 基本信息" ``` **预期：** 返回基金基本信息的 JSON 数据。 ### 步骤 4：运行环境检查脚本 ```bash cd ~/Desktop/jy-fund-research-report ./run.sh --check ``` 脚本将自动检查： - mcporter 是否安装 - MCP 服务是否配置 - Python 3 是否可用 - 输出目录是否存在 ## 核心工作流程 ``` ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ 1. 环境检查 │ -> │ 2. 并发获取数据 │ -> │ 3. AI 深度分析 │ │ (mcporter/MCP) │ │ (7 个维度) │ │ (生成报告) │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ↓ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ 5. 完成输出 │ <- │ 4. 保存数据 │ │ (markdown 报告) │ │ (output 目录) │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ``` 所有数据获取步骤**并发执行**以提升速度，单次完整数据获取约 60-90 秒。 ### 步骤 1：环境检查 启动时自动检查： - mcporter 是否已安装 - api-mcp 服务是否已配置 - Python 3 是否可用 - 输出目录是否存在 如检查失败，脚本将提示用户进行相应配置。 ### 步骤 2：并发获取基金数据 使用 Python 脚本并发调用 MCP 工具获取 7 个维度数据： | 维度 | 查询示例 | 用途 | |------|----------|------| | basic | `基金{code} 基本信息` | 基金概况、规模、费率 | | performance | `基金{code} 业绩表现` | 各周期收益率、排名 | | risk | `基金{code} 风险指标` | 夏普比率、波动率、回撤 | | manager | `基金{code} 基金经理` | 经理履历、管理业绩 | | allocation | `基金{code} 资产配置` | 股票/债券仓位 | | holdings | `基金{code} 重仓股` | 持仓集中度、重仓股 | | company | `基金公司 概况` | 公司实力、财务数据 | **调用方式：** ```bash mcporter call jy-financedata-api.FinancialDataAPI query="基金 005827 基本信息" ``` ### 步骤 3：AI 深度分析 将获取的原始数据发送给 AI，AI 根据参考报告格式进行深度分析： 1. 解析各维度数据 2. 进行业绩归因分析 3. 评估基金经理能力 4. 生成投资建议 ### 步骤 4：生成报告 输出 Markdown 格式报告，包含： - 基金基本概况 - 基金业绩分析（含业绩归因） - 资产配置及持仓风格 - 基金经理投资框架 - 基金公司分析 - 综合评价及投资建议 ## 快速开始 ### 方式 A：命令行运行 ```bash # 1. 进入技能目录 cd ~/Desktop/jy-fund-research-report # 2. 运行脚本（替换基金代码） ./run.sh 005827 # 3. 查看输出 ls -la output/ cat output/005827_data.md ``` ### 方式 B：在 OpenClaw 中直接使用 ``` 帮我分析基金 005827，生成深度研究报告 ``` AI 将自动： 1. 调用 MCP 工具获取数据 2. 进行深度分析 3. 输出完整报告 ### 方式 C：使用 Python 脚本直接获取数据 ```bash python3 scripts/fetch_data.py 005827 ``` ### 数据获取策略 **优先级策略：** 1. 优先使用基金代码查询（最准确） 2. 代码查询失败时，尝试基金名称 3. 关键数据缺失时，尝试同义词查询 **超时处理：** - 单次查询超时：30 秒 - 整体获取超时：180 秒 - 超时后输出已获取数据，标记缺失部分 **错误处理：** - 查询无数据：标记为"暂缺" - 服务不可用：提示用户检查配置 - 网络错误：重试 1 次后报错 ## 资源清单 ``` ~/Desktop/jy-fund-research-report/ ├── SKILL.md # 技能说明文档（本文件） ├── run.sh # 入口脚本（环境检查 + 数据获取） ├── scripts/ │ ├── fetch_data.py # 数据获取脚本（并发调用 MCP） │ └── ai_prompt.md # AI 分析指令模板 ├── references/ │ └── report_template.md # 报告格式参考模板 └── output/ # 输出目录（运行时生成） ├── {code}_data.md # 原始数据 └── {code}_report.md # 分析报告（AI 生成） ``` ## 限制 ### 数据源限制 - 依赖恒生聚源 MCP 服务，需有效 JY_API_KEY - 部分新成立基金（<3 个月）数据可能不完整 - QDII 基金数据可能存在 T+2 延迟 ### 输出限制 - 报告为 Markdown 格式，不支持直接导出 PDF/Word - 实时净值数据需通过其他工具获取 - 不支持多基金对比分析（需分别查询） ### 注意事项 1. **JY_API_KEY 安全：** 请勿在公开场合分享你的 API_KEY 2. **数据时效性：** 基金数据通常为 T+1 更新 3. **投资建议：** 报告仅供参考，不构成投资建议 ## 故障排查 ### 问题 1：mcporter 命令未找到 **解决：** ```bash npm install -g mcporter ``` ### 问题 2：MCP 服务未配置 **解决：** ```bash mcporter config add api-mcp --url "https://pure.warrenq.com/mcpdb/api-mcp?token=你的 JY_API_KEY" ``` ### 问题 3：查询返回空数据 **可能原因：** - 基金代码错误 - 基金名称不准确 - MCP 服务暂不可用 **解决：** 1. 验证基金代码是否正确（6 位数字） 2. 尝试使用基金全称查询 3. 检查网络连接和 API_KEY 有效性 ### 问题 4：脚本执行超时 **解决：** - 减少并发数量（修改 fetch_data.py 中的 max_workers） - 增加超时时间（修改 CONFIG 中的 timeout 配置） - 检查网络连接 ## 免责声明 **本报告由 AI 基于公开数据生成，仅供参考，不构成任何投资建议。** - 基金投资有风险，过往业绩不代表未来表现 - 投资者应根据自身风险承受能力独立决策 - 报告数据可能存在延迟或误差，请以基金公司官方披露为准 - 使用本技能产生的任何投资决策风险由用户自行承担 --- **技术支持：** 参考 references/report_template.md 获取完整报告格式示例。 **版本：** 1.0.0 **最后更新：** 2026-04-02


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