虾皮红利投资机会

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

分析红利类指数投资机会,基于打分算法判断超买超卖状态。触发词:询问某个红利指数的投资机会、红利指数、红利分析、中证红利、红利低波、股息率指数、高股息。适用场景:分析红利类指数投资机会、判断超买超卖时机、红利指数择时。不适用场景:个股分析、债券分析、基金筛选。

一句话选型结论

按资料字段整理

虾皮红利投资机会是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_506878eb/xiapi-dividend-analysis
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_506878eb仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791726532
正文体量10.1 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
虾皮红利投资机会当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

10.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

红利类指数分析 Skill

基于打分算法分析红利类指数的投资机会,判断超买超卖状态并给出投资建议。

Overview(功能概述)

使用大虾皮 API 获取红利类指数的打分数据,通过分析分数走势、CS 值、RSI 值判断超买超卖状态,结合用户的具体策略给出差异化投资建议。

打分系统说明:

打分系统综合多个技术维度计算得出 0-100 的分数,分数越低代表当前状态在历史上越罕见地低,是越值得关注的买入机会。分数越高则反之。

重要限制:打分系统基于均值回归假设,历史数据越短,参考系越不稳定,"历史低位"的参考意义需打折扣。

When to Use(何时使用)

当用户需要以下功能时触发:

  • 分析红利类指数(红利低波、中证红利、中证现金流等)的投资机会
  • 判断红利指数的超买超卖状态
  • 红利指数择时、定投加仓时机判断
  • 多只红利指数横向对比

具体触发词:红利指数、红利分析、中证红利、红利低波、股息率指数、高股息、超买超卖、红利T、红利定投

When Not to Use(何时不使用)

  • 个股层面的买卖点、基本面或财报解读
  • 债券、基金、期货、外汇等非红利指数分析
  • 需要实时盘中信号或自动交易指令的请求

Process(流程主体)

Step 0: 前期准备

跳过条件:Token 已配置且有效,确认已经配置了 Token 则跳过该步骤

npx daxiapi-cli@latest config get token

如未配置,访问 daxiapi.com 获取 Token 后执行:

npx daxiapi-cli@latest config set token YOUR_TOKEN_FROM_DAXIAPI

Step 1: 获取数据

支持指数代码:

指数名称 代码
红利低波 2.H30269
红利低波100 2.930955
中证红利 1.000922
中证现金流 2.932365

场景判断:

  • 用户指定了具体指数 → 只查询该指数
  • 用户泛泛询问(如"红利指数怎么样")→ 查询全部4只,做横向对比
npx daxiapi-cli@latest dividend score -c <code>

返回最近60个交易日的 日期、分数、cs值、rsi值。


Step 2: 分析数据

2.1 判断当前状态

分数区间含义:

分数范围 状态 含义
0–10 极度超卖 历史极值区间,难得的低位窗口
10–20 超卖 低位区间,值得重点关注
20–35 偏低 偏低但未到极值,可开始分批布局
35–65 正常 正常波动区间,无明显信号
65–80 偏高 偏高,持仓者注意控制仓位
80–90 超买 高位区间,逢高减仓
90–100 极度超买 历史极值区间,大幅减仓或清仓

注意:分数 0 不代表"无效",是最强的超卖信号。

2.2 分析行情结构

从60日数据中识别以下结构,必须有数据支撑,不能只报当前分数:

高位区间:找出分数 > 80 的连续区间,记录峰值分数、对应 CS 值和 RSI 值,判断是否已经结束。

下行过程:判断是急跌(几天内快速下行)还是慢跌(持续数周缓慢下行)。急跌通常是情绪冲击,慢跌可能是趋势转变,两者的操作逻辑不同。

低位区间:找出分数 < 20 的连续区间,记录最低点、持续天数、底部震荡特征。底部震荡(分数在低位反复上下)比 V 形反转更常见,说明底部在反复确认中。

回升信号:判断当前是否已经从底部回升,回升的可信度如何。判断标准:CS 值是否从低点回升趋近 0 轴、RSI 是否从低点回升、分数是否连续2日以上上升。

2.3 识别关键转折点

在60日数据中标注:

  • 顶部转折点:分数从高位开始持续下行的第一天
  • 底部转折点:分数触及最低值的那天(注意:底部可能是一个区间而非单点)
  • 反转确认点:底部后分数连续2日以上回升,且 CS 值开始回升的那天

2.4 数据可靠性评估

必须说明该指数的历史数据量是否充足。如果历史数据较短,参考系偏短,"历史低位"的参考意义需打折扣,应在报告中注明。


Step 3: 差异化策略建议

根据用户的策略类型给出针对性建议。如果用户未说明策略,默认覆盖全部四种。

策略1:长期持有 + 波段增厚

适合长期持有红利指数、希望在高点减仓低点买回来增厚收益的投资者。

  • 分数 < 20:开始分批买回,建议分2-3批,不要一次性满仓
  • 分数 < 10:加快买入节奏,可以较大仓位介入
  • 分数 > 80:开始逐步减仓,不要一次性清仓,保留底仓
  • 分数 > 90:大幅减仓,只保留少量底仓以获取股息

策略2:纯做T(满仓低买高卖)

适合完全依靠波段操作、不长期持有的投资者。每年大约有几次低位满仓机会。

  • 买入时机:分数低于 20 且出现底部震荡(不是单日低点),或分数从低位连续2日回升且 CS 值开始回升
  • 满仓条件:分数 < 10,是最强买入信号
  • 减仓开始:分数回升到 70-80 区间开始逐步减仓
  • 清仓目标:分数 > 85 时清仓
  • 风险:底部震荡期间不要在反弹途中买入,等待分数回落到低位再介入

策略3:定投 + 低位加仓

适合定期定额投资、希望在低位加大定投力度的投资者。

  • 分数 > 65:暂停定投或减少定投金额
  • 分数 35–65:正常定投
  • 分数 20–35:加大定投金额(1.5倍)
  • 分数 < 20:大幅加大定投金额(2倍以上)
  • 分数 < 10:最大力度定投,这是难得的低位窗口

策略4:多指数轮动

适合同时持有多只红利类指数、希望在它们之间做轮动的投资者。

  • 对比4只指数的当前分数,优先配置分数最低的指数
  • 如果多只指数同时处于低位,说明红利板块整体处于低位,可以同时加仓
  • 如果各指数分数分化明显,优先减持高分指数、增持低分指数

Step 4: 汇总报告

按照 报告模板 生成结构化输出。

报告要求:

  • ✅ 结论先行:第一句话说清楚当前状态和操作方向
  • ✅ 推导链完整:数据 → 判断依据 → 结论,不能只报分数
  • ✅ 行情结构分析:必须覆盖高位、下行、低位、回升四个阶段
  • ✅ 策略差异化:针对用户的具体策略给出建议,未说明则覆盖全部
  • ✅ 数据可靠性说明:注明历史数据量是否充足

Quality Checks(质量检查)

Red Flags(危险信号)

危险信号 说明 处理方式
🔴 只报当前分数 没有行情结构分析,只说"当前分数XX" 必须分析60日走势和行情结构
🔴 分数0显示为"-" 展示层 bug,0 被当成 falsy 分数0是最强超卖信号,必须显示
🔴 绝对化表述 使用"一定抄底"等词汇 改为"可考虑"、"大概率"
🔴 忽视数据量 未说明历史数据量是否充足 数据较短时必须注明参考系偏短
🔴 底部震荡误判为反转 底部单日回升就判断反转 需连续2日以上回升且CS回升才确认
🔴 免责声明缺失 未包含免责声明 强制补充

Verification(验证要求)

  • [ ] 核心结论是否一句话说清楚当前状态和操作方向
  • [ ] 是否分析了完整行情结构(高位→下行→低位→回升)
  • [ ] 是否标注了顶部、底部、反转确认三个关键转折点
  • [ ] 是否说明了历史数据量是否充足
  • [ ] 是否针对用户策略给出了差异化建议
  • [ ] 操作建议是否区分了"买入/减仓/观望"三类
  • [ ] 是否包含免责声明

Common Pitfalls(常见陷阱)

陷阱 说明 避免方法
只看当前分数 不分析趋势,只报一个数字 必须分析60日走势,识别行情结构
急跌慢跌不区分 两种下跌操作逻辑不同 明确说明是急跌还是慢跌
底部反弹就满仓 底部震荡期间反弹可能是假信号 等待连续2日回升+CS回升确认
历史数据量不足 数据较短时参考系不稳定 注明参考系偏短,建议交叉验证
策略不区分 对所有用户给同一个建议 根据用户策略类型给差异化建议
Token 失效 报 401 先执行 daxiapi config get token 检查

Key Principles(重要原则)

  1. 结论先行:开头即给出状态判断和操作方向
  2. 推导链完整:每个结论必须有数据支撑,不能只报数字
  3. 行情结构优先:60日走势比当前单点分数更重要
  4. 策略差异化:四种策略的操作逻辑不同,不能混用
  5. 数据可靠性诚实:历史数据不足时主动说明局限性
  6. 中性表述:不使用绝对化词汇,不贬低投资者
  7. 免责声明:所有报告必须包含免责声明

Error Handling(错误处理)

错误码 说明 处理方式
401 认证失败 检查 Token 配置
404 指数代码错误 检查代码格式(市场.代码)
429 请求频率超限 等待后重试
500 服务器错误 稍后重试

References

详细文档请参考:

  • CLI 命令参考
  • 字段说明
  • 报告模板

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
虾皮红利投资机会怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_506878eb/xiapi-dividend-analysis。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

虾皮红利投资机会支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

虾皮红利投资机会权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

虾皮红利投资机会收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

虾皮红利投资机会用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。