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A股风格分析/Sharpe风格归因。当用户说"风格分析"、"style analysis"、"Sharpe风格"、"风格暴露"、"偏大盘还是小盘"时触发。量化分析基金或组合的风格暴露。支持formal和brief风格。
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name: a-share-style-analysis-5ec82c34f73c
description: A股风格分析/Sharpe风格归因。当用户说"风格分析"、"style analysis"、"Sharpe风格"、"风格暴露"、"偏大盘还是小盘"时触发。量化分析基金或组合的风格暴露。支持formal和brief风格。
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# A股风格分析/Sharpe风格归因
## 数据源
```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
```
## Workflow
### Step 1: 获取组合/基金净值+风格指数
### Step 2: Sharpe风格分析
约束回归: R_p = Σ(w_i × R_style_i) + ε
约束: w_i ≥ 0, Σw_i = 1
### Step 3: 风格漂移检测
滚动窗口分析风格权重变化
### Step 4: 输出
| 维度 | formal | brief |
|------|--------|-------|
| 风格权重 | 完整分解 | 主要风格 |
| 风格漂移 | 时序变化图 | 是否漂移 |
默认风格:brief。
## 关键规则
1. Sharpe风格分析用约束二次规划(权重非负且和为1)
2. 风格指数选择影响结果——需覆盖主要风格维度
3. 风格漂移是基金评估的重要维度
4. A股常用风格维度:大盘价值/大盘成长/小盘价值/小盘成长
5. R² > 0.9 说明风格指数解释力强
## 使用示例
### 示例 1: 基本使用
```python
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
```
### 示例 2: 命令行使用
```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```
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name: a-share-style-analysis-5ec82c34f73c
description: A股风格分析/Sharpe风格归因。当用户说"风格分析"、"style analysis"、"Sharpe风格"、"风格暴露"、"偏大盘还是小盘"时触发。量化分析基金或组合的风格暴露。支持formal和brief风格。
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# A股风格分析/Sharpe风格归因
## 数据源
```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
```
## Workflow
### Step 1: 获取组合/基金净值+风格指数
### Step 2: Sharpe风格分析
约束回归: R_p = Σ(w_i × R_style_i) + ε
约束: w_i ≥ 0, Σw_i = 1
### Step 3: 风格漂移检测
滚动窗口分析风格权重变化
### Step 4: 输出
| 维度 | formal | brief |
|------|--------|-------|
| 风格权重 | 完整分解 | 主要风格 |
| 风格漂移 | 时序变化图 | 是否漂移 |
默认风格:brief。
## 关键规则
1. Sharpe风格分析用约束二次规划(权重非负且和为1)
2. 风格指数选择影响结果——需覆盖主要风格维度
3. 风格漂移是基金评估的重要维度
4. A股常用风格维度:大盘价值/大盘成长/小盘价值/小盘成长
5. R² > 0.9 说明风格指数解释力强
## 使用示例
### 示例 1: 基本使用
```python
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
```
### 示例 2: 命令行使用
```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```
Imported from the listed AgentSkill.sh category. Complete supplied package files and notices are retained. Required external tools and credentials are not installed. No bundled code was executed during import. Individual agent task behavior has not been tested.