Skill: kenneth-bro/investoday-stock-news-event-analysis (version 1.0.0)

--- name: investoday-stock-news-event-analysis title: "股票新闻事件分析" version: 1.0.0 description: 面向A股个股新闻与事件面分析，聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口，自动识别股票代码并输出结构化新闻事件分析报告。触发词：最近新闻、消息面、事件驱动、利好利空、催化、风险消息。 tags: - news-event-analysis - news-sentiment - event-driven - bullish-bearish - catalysts - risk-alerts - institutional-validation - market-reaction metadata: clawdbot: emoji: "📰" category: "finance" requires: env: ["INVESTODAY_API_KEY"] skills: ["investoday-finance-data"] primaryEnv: "INVESTODAY_API_KEY" --- # 📰 股票新闻事件分析 面向 A 股个股新闻与事件面分析，聚焦近期新闻、事件情绪、机构验证与市场反馈。基于今日投资金融数据接口，自动识别股票代码并输出结构化新闻事件分析报告。 ## 触发场景 - 用户询问某只股票最近有哪些新闻、消息、催化或风险事件 - 用户想判断近期事件偏利多还是利空，是否已被机构或市场验证 - 用户希望知道“最近发生了什么”“事件影响还在不在”“消息面偏空还是偏多” - 关键词：最近新闻、消息面、事件驱动、利好利空、催化、风险消息、事件面、资讯解读 ## 输入示例 **示例 1：新闻梳理** ``` 浪潮信息最近有什么重要消息？ ``` **示例 2：利好利空判断** ``` 帮我分析一下宁德时代最近的新闻是偏利多还是偏利空。 ``` **示例 3：事件验证** ``` 中际旭创最近有没有什么催化，市场买账了吗？ ``` > 💡 本 Skill 偏“近阶段新闻与事件面全景梳理”。若用户重点询问“今天为什么涨跌”，优先使用 `个股异动分析`；若重点询问“某一条消息怎么解读”，优先使用 `个股消息解读`；若重点询问“机构近期怎么看”，优先使用 `个股研报解读`。 ## 前置依赖 本 Skill 依赖 `investoday-finance-data`（今日投资金融数据）Skill 的 `call_api.py` 脚本获取实时金融数据。 ``` skills/investoday-finance-data/scripts/call_api.py # API 调用脚本 skills/investoday-finance-data/references/ # 接口文档 ``` 确保 `INVESTODAY_API_KEY` 已配置（环境变量或 `.env` 文件）。 ## 工具说明 以下为本 Skill 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 `工具ID` 标识调用。 ### 基础工具 | 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 | |---------|--------|------|------| | 综合标的搜索 | `search` | GET | 通过关键字搜索股票代码 | | 股票基本信息 | `stock/basic-info` | GET | 获取股票名称、行业、主营业务等基础信息 | ### 新闻与事件工具 | 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 | |---------|--------|------|------| | 实体相关新闻 | `news/entity-related` | GET | 获取公司、行业、宏观、行情四类相关新闻 | | 研报舆情 | `research/sentiment` | POST | 获取研报观点、情绪与关键逻辑 | | 研报预测评级 | `report/stock-forecast-ratings` | GET | 获取机构评级、目标价与预测变化 | | 上市公司公告 | `announcements` | GET | 获取公司公告与正式事件披露 | | 沪深京实时行情 | `stock-quote/realtime-merge` | GET | 获取个股行情与板块反馈，用于验证事件是否被市场响应 | ## 数据获取流程 用户提供股票名称或代码后，Agent 按以下流程获取数据： ```bash # Step 0：标的识别（如用户输入名称而非代码） python skills/scripts/call_api.py search key=<股票名称> type=11 # Step 1：股票基本信息 — 工具ID: stock/basic-info python skills/scripts/call_api.py stock/basic-info stockCode=<code> # Step 2：公司维度新闻（近30天） — 工具ID: news/entity-related python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=3 pageNum=1 pageSize=3 # Step 3：行业维度新闻（近30天） — 工具ID: news/entity-related python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=2 pageNum=1 pageSize=3 # Step 4：宏观维度新闻（近30天） — 工具ID: news/entity-related python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=1 pageNum=1 pageSize=3 # Step 5：行情维度新闻（近30天） — 工具ID: news/entity-related python skills/scripts/call_api.py news/entity-related stockCode=<code> beginTime=<30天前> endTime=<当前时间> newsType=4 pageNum=1 pageSize=3 # Step 6：研报舆情（近90天） — 工具ID: research/sentiment python skills/scripts/call_api.py research/sentiment --method POST stockCode=<code> beginTime=<90天前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=5 # Step 7：研报预测评级（近90天） — 工具ID: report/stock-forecast-ratings python skills/scripts/call_api.py report/stock-forecast-ratings stockCode=<code> beginDate=<90天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=10 # Step 8：上市公司公告（近30天） — 工具ID: announcements python skills/scripts/call_api.py announcements stockCode=<code> beginDate=<30天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=10 # Step 9：实时行情 — 工具ID: stock-quote/realtime-merge python skills/scripts/call_api.py stock-quote/realtime-merge stockCode=<code> ``` > **并行优化**：完成 Step 0 的代码识别后，Step 1-9 可并行调用；写报告时优先保留高相关、时间更近、信息量更高的 2-4 个核心事件，不要罗列全部新闻。 ## 分析框架（5步） Agent 获取数据后，按以下 5 步框架进行结构化分析： ### Step 1：识别近期核心事件 **目标**：从公司、行业、宏观、行情四类新闻及公告中，提炼近阶段最重要的事件主线。 **数据来源**：`news/entity-related` + `announcements` 分析要点： - 公司维度优先级最高，其次行业、宏观、行情 - 优先保留正式公告、时间更近、信息量更高、与个股相关性更强的事件 - 若事件重复出现，应合并同类项而非简单堆叠 **输出**：核心事件列表与主线判断。 ### Step 2：判断事件情绪与影响层级 **目标**：判断当前事件更偏利多、利空还是中性，并区分情绪层面与基本面层面的影响。 **数据来源**：`news/entity-related` + `announcements` 分析要点： - 事件情绪是短期情绪扰动还是中期基本面变化 - 影响层级是交易情绪、业绩预期还是经营逻辑变化 - 若同一阶段存在利多与利空并存，必须明确主次关系 **输出**：事件情绪结论与影响路径。 ### Step 3：判断机构是否验证 **目标**：判断近期研报观点是否支持当前事件逻辑。 **数据来源**：`research/sentiment` + `report/stock-forecast-ratings` 分析要点： - 研报观点与新闻事件是否同向 - 机构评级是否上调、维持还是下修 - 若机构分歧明显，应提示逻辑仍未形成共识 **输出**：机构验证强弱与主要分歧点。 ### Step 4：判断市场是否响应 **目标**：通过实时行情与板块反馈验证市场是否为事件“买账”。 **数据来源**：`stock-quote/realtime-merge` 分析要点： - 个股近期表现是否与事件方向一致 - 板块联动强弱如何 - 若新闻偏正面但股价无响应，应提示“市场验证偏弱” **输出**：市场反馈结论与验证状态。 ### Step 5：形成综合事件判断 **目标**：把“发生了什么、偏利好还是利空、是否被验证、能否持续”串成完整结论。 **数据来源**：前 4 步分析结果汇总 分析要点： - 当前事件面状态偏正面、偏负面还是中性观察 - 驱动类型是基本面催化、政策/行业催化、情绪交易还是风险扰动 - 后续需重点跟踪事件发酵、机构观点变化或市场持续性 **输出**：综合事件判断、可信度与跟踪重点。 ## 策略逻辑汇总 | 信号组合 | 含义 | 判断 | |---------|------|------| | 正式公告 + 公司新闻同向 | 事件可信度较高 | ✅ 积极 | | 公司新闻偏利多且近 30 天内多次重复强化 | 事件仍在发酵 | 🟡 关注 | | 新闻偏利多但研报未验证 | 机构支持偏弱 | ⚠️ 警惕 | | 研报观点与评级同步改善 | 机构验证增强 | ✅ 积极 | | 新闻与机构观点明显相反 | 事件理解存在分歧 | 🟡 关注 | | 事件偏正面但股价无明显响应 | 市场暂未充分买账 | 📊 中性 | | 事件偏负面且股价同步走弱 | 风险正在被市场定价 | 🔴 高风险 | | 行业、宏观消息为主，公司层面无增量信息 | 影响更偏外部环境 | 📊 中性 | | 公告或新闻时间明显滞后于当前行情 | 事件解释力下降 | ⚠️ 警惕 | | 多条新闻重复但信息增量有限 | 需防止把噪音当催化 | ⚠️ 警惕 | ## 输出格式 ```markdown # 📰 [股票名称] 新闻事件分析报告 > 分析日期：YYYY-MM-DD | 数据来源：今日投资 ## 一、事件结论 （先写当前事件面偏正面/偏负面/中性观察，以及核心结论） ## 二、核心事件梳理 （列出最关键的 2-4 条事件，按时间倒序整理） ## 三、事件情绪与影响判断 （说明这些事件偏情绪扰动还是基本面影响） ## 四、机构观点与市场验证 （研报、评级和市场反馈是否支持事件主线） ## 五、综合结论 - 3-5 条核心发现 - 明确最核心的催化或风险点 - 给出后续需继续跟踪的验证信号 ``` ## 证据约束（必须遵守） 1. 每个事件判断至少对应 2 个证据来源，优先采用“新闻/公告 + 研报/行情”组合 2. 不允许把单条低相关、旧闻或重复新闻直接写成核心催化 3. 时间口径必须写清楚，如“近30天新闻”“近90天研报”“最新实时行情” 4. 不展示内部打分、情绪分值或排序分值，只输出自然语言结论 5. 若某个维度数据为空，只能写“暂无相关数据”或“暂不足以判断” 6. 不给买卖建议、目标价空间测算、仓位建议或短线操作建议 7. 若机构观点、新闻与市场表现三者不一致，必须明确指出背离，不得强行给单边结论 ## 执行示例 用户说：“宁德时代最近有哪些重要消息，市场怎么看？” 1. 通过 `search` 获取股票代码 2. 并行调用 `stock/basic-info`、四类 `news/entity-related`、`research/sentiment`、`report/stock-forecast-ratings`、`announcements` 与 `stock-quote/realtime-merge` 3. 提炼最核心的事件主线，并评估机构验证与市场反馈 4. 输出 Markdown 格式新闻事件分析报告 5. 在结尾写出综合判断与后续跟踪重点 ## 安全与隐私 - 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据 - 不记录、不存储用户的查询记录 - 分析结论仅供参考，不构成投资建议 ## Keywords 股票新闻事件分析, 最近新闻, 消息面, 事件驱动, 利好利空, 催化, 风险消息, 市场反馈, stock news event analysis, catalysts


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