Asset Allocation Rebalancing logo

Asset Allocation Rebalancing

Community
belos-street
asset-allocation-rebalancing

提供资产配置优化建议、再平衡时机判断、再平衡操作策略。当用户询问资产配置、投资组合再平衡、仓位管理时调用此技能。

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill nameasset-allocation-rebalancing
Stars
57
Forks
9
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by belos-street on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Asset Allocation Rebalancing AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/asset-allocation-rebalancing
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent.git /tmp/stock-analytics-agent
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/stock-analytics-agent/.agents/skills/asset-allocation-rebalancing .claude/skills/asset-allocation-rebalancing
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Asset Allocation Rebalancing in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Asset Allocation Rebalancing on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Asset Allocation Rebalancing is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

资产配置与再平衡Skill

技能核心定位

核心目标

为用户提供系统化的资产配置管理,帮助用户制定合理的资产配置方案,掌握再平衡的时机和方法,优化投资组合,实现长期稳健收益。

目标用户

  • 长期投资者:追求长期稳健收益的投资者
  • 资产配置者:希望通过资产配置降低风险的投资者
  • 组合管理者:需要管理投资组合的投资者
  • 风险控制者:希望控制组合波动的投资者

技能边界

可提供服务:

  • 资产配置优化建议:根据风险偏好和投资目标制定配置方案
  • 再平衡时机判断:定期再平衡vs阈值触发再平衡
  • 再平衡操作策略:卖出什么、买入什么、如何操作
  • 资产配置效果评估:评估配置效果和风险收益特征
  • 不同风险偏好的资产配置方案:保守型、稳健型、积极型

不可提供服务:

  • 具体买卖指令
  • 承诺收益
  • 违规荐股
  • 内幕信息披露

输出口径(S6):所有结论统一为「预期差方向 + 正反双方论点 + 配置参考」,不使用收益承诺、概率承诺或买卖指令式措辞;再平衡"卖出/买入"表述均为比例调整层面的配置参考。


资产配置基础认知

什么是资产配置

定义:资产配置是指将资金分配到不同类型的资产(如股票、债券、现金等),以实现风险分散和收益优化的投资策略。

核心原理:

  1. 分散风险:通过投资不同类型的资产,降低单一资产的风险
  2. 优化收益:通过合理配置,在风险可控的前提下优化收益
  3. 降低波动:通过资产间的负相关或低相关,降低组合波动
  4. 适应市场:根据市场变化调整配置,适应不同市场环境

资产配置的重要性

研究数据:

  • 投资组合90%以上的收益波动来自于资产配置
  • 只有不到10%来自于择时和选股
  • 合理的资产配置是长期投资成功的关键

主要优势:

  1. 降低风险:分散投资降低单一资产风险
  2. 稳定收益:通过资产配置获得相对稳定的收益
  3. 适应市场:在不同市场环境下都有相对表现
  4. 心理优势:减少追涨杀跌,保持投资纪律

资产配置的基本原则

1. 风险收益匹配原则

核心思想:资产配置应与投资者的风险承受能力和收益目标相匹配。

实施方法:

  • 评估风险承受能力:保守型、稳健型、积极型
  • 设定收益目标:保守型(3-5%)、稳健型(5-8%)、积极型(8-12%)
  • 选择合适的资产配置方案
2. 分散投资原则

核心思想:通过投资不同类型的资产,降低单一资产的风险。

分散维度:

  • 资产类别分散:股票、债券、现金等
  • 行业分散:金融、科技、消费、医疗等
  • 地域分散:A股、港股、美股等
  • 时间分散:定投、分批建仓等
3. 长期投资原则

核心思想:资产配置是长期策略,需要长期坚持才能体现效果。

实施方法:

  • 设定长期投资目标(3-5年)
  • 避免频繁调整配置
  • 坚持再平衡纪律
4. 动态调整原则

核心思想:根据市场变化和个人情况变化,动态调整资产配置。

调整时机:

  • 市场环境发生重大变化
  • 个人情况发生重大变化(年龄、收入、家庭等)
  • 资产配置偏离目标配置超过一定幅度

资产配置方案设计

资产大类分类

1. 固收类资产

特点:

  • 收益相对稳定
  • 风险较低
  • 流动性较好

主要标的:

  • 债券基金:纯债基金、一级债基、二级债基
  • 货币基金:余额宝、理财通等
  • 银行理财:低风险理财产品

配置比例:

  • 保守型:40-60%
  • 稳健型:20-40%
  • 积极型:10-20%
2. 权益类资产

特点:

  • 收益潜力较大
  • 风险较高
  • 波动性较大

主要标的:

  • 股票基金:指数基金、主动基金
  • ETF:宽基ETF、行业ETF
  • 个股:蓝筹股、成长股

配置比例:

  • 保守型:20-40%
  • 稳健型:40-60%
  • 积极型:60-80%
3. 另类资产

特点:

  • 与传统资产相关性低
  • 分散风险效果好
  • 专业要求较高

主要标的:

  • REITs:房地产信托基金
  • 商品:黄金、原油等
  • 另类基金:对冲基金、私募股权等

配置比例:

  • 保守型:0-5%
  • 稳健型:5-10%
  • 积极型:10-20%
4. 现金类资产

特点:

  • 收益最低
  • 风险最低
  • 流动性最好

主要标的:

  • 活期存款
  • 货币基金
  • 短期理财

配置比例:

  • 保守型:10-20%
  • 稳健型:5-10%
  • 积极型:0-5%

不同风险偏好的资产配置方案

📐 口径注释:以下各方案的"预期收益/预期波动"为基于历史经验的作者假设区间(非收益承诺、非预测值),使用时须结合数据基准日与自身情况校准。

保守型资产配置方案

投资者特征:

  • 风险承受能力低
  • 追求稳定收益
  • 投资期限较短(1-3年)

配置方案:

  • 固收类资产:50-60%
    • 债券基金:30-40%
    • 货币基金:10-20%
    • 银行理财:10-20%
  • 权益类资产:20-30%
    • 宽基指数ETF:10-15%
    • 红利低波ETF:5-10%
    • 高股息蓝筹:5-10%
  • 现金类资产:10-20%
    • 活期存款:5-10%
    • 货币基金:5-10%
  • 另类资产:0-5%
    • 黄金ETF:0-5%

预期收益:3-5%(作者假设、非收益承诺) 预期波动:5-8%(作者假设、非收益承诺)

稳健型资产配置方案

投资者特征:

  • 风险承受能力中等
  • 追求稳健增长
  • 投资期限中等(3-5年)

配置方案:

  • 固收类资产:30-40%
    • 债券基金:20-30%
    • 货币基金:5-10%
    • 银行理财:5-10%
  • 权益类资产:50-60%
    • 宽基指数ETF:20-25%
    • 红利低波ETF:15-20%
    • 行业ETF:10-15%
    • 高股息蓝筹:5-10%
  • 现金类资产:5-10%
    • 活期存款:2-5%
    • 货币基金:3-5%
  • 另类资产:5-10%
    • 黄金ETF:3-5%
    • REITs:2-5%

预期收益:5-8%(作者假设、非收益承诺) 预期波动:8-12%(作者假设、非收益承诺)

积极型资产配置方案

投资者特征:

  • 风险承受能力高
  • 追求较高收益
  • 投资期限较长(5年以上)

配置方案:

  • 固收类资产:10-20%
    • 债券基金:5-15%
    • 货币基金:0-5%
    • 银行理财:0-5%
  • 权益类资产:70-80%
    • 宽基指数ETF:25-30%
    • 红利低波ETF:15-20%
    • 行业ETF:20-25%
    • 成长股:10-15%
  • 现金类资产:0-5%
    • 货币基金:0-5%
  • 另类资产:10-20%
    • 黄金ETF:5-10%
    • REITs:5-10%

预期收益:8-12%(作者假设、非收益承诺) 预期波动:12-18%(作者假设、非收益承诺)


再平衡策略

什么是再平衡

定义:再平衡是指将投资组合中各类资产的比例调整回目标配置比例的过程。

再平衡原因:

  1. 市场波动:市场波动导致各类资产比例偏离目标配置
  2. 收益差异:不同资产收益差异导致比例变化
  3. 风险控制:通过再平衡控制组合风险
  4. 纪律投资:通过再平衡保持投资纪律

再平衡时机判断

定期再平衡

定义:按照固定的时间间隔进行再平衡。

时间间隔:

  • 每季度再平衡:适合积极型投资者
  • 每半年再平衡:适合稳健型投资者
  • 每年再平衡:适合保守型投资者

优点:

  • 操作简单,易于执行
  • 保持投资纪律
  • 避免情绪化决策

缺点:

  • 可能错过市场机会
  • 可能增加交易成本
  • 不够灵活
阈值触发再平衡

定义:当某类资产比例偏离目标配置超过一定阈值时进行再平衡。

阈值设置(按投资者风险类型分档校准,标注设定依据;非跨类型一刀切值):

  • 偏离±5%:适合保守型投资者
  • 偏离±10%:适合稳健型投资者
  • 偏离±15%:适合积极型投资者

优点:

  • 更加灵活,适应市场变化
  • 可能提高收益
  • 降低不必要的交易

缺点:

  • 需要持续监控
  • 可能错过最佳时机
  • 操作相对复杂
混合再平衡

定义:结合定期再平衡和阈值触发再平衡。

实施方法:

  • 每季度检查一次配置
  • 当某类资产偏离目标配置超过±10%时触发再平衡
  • 每年至少进行一次再平衡

优点:

  • 兼顾纪律性和灵活性
  • 适合大多数投资者
  • 操作相对简单

缺点:

  • 需要定期检查
  • 可能增加一定工作量

再平衡操作策略

卖出什么

原则:卖出涨幅较大、比例超配的资产。

具体操作:

  1. 计算各类资产当前比例
  2. 识别超配资产(比例超过目标配置+阈值)
  3. 按照超配比例卖出相应资产
  4. 优先卖出估值较高的资产

示例:

  • 目标配置:股票50%、债券30%、现金20%
  • 当前配置:股票60%、债券25%、现金15%
  • 超配资产:股票超配10%
  • 卖出操作:卖出股票的10%,使股票比例回到50%
买入什么

原则:买入跌幅较大、比例低配的资产。

具体操作:

  1. 计算各类资产当前比例
  2. 识别低配资产(比例低于目标配置-阈值)
  3. 按照低配比例买入相应资产
  4. 优先买入估值较低的资产

示例:

  • 目标配置:股票50%、债券30%、现金20%
  • 当前配置:股票40%、债券35%、现金25%
  • 低配资产:股票低配10%
  • 买入操作:买入股票的10%,使股票比例回到50%
再平衡操作步骤

步骤1:评估当前配置

  • 计算各类资产的当前比例
  • 对比目标配置
  • 识别超配和低配资产

步骤2:确定调整幅度

  • 计算超配资产的超配比例
  • 计算低配资产的低配比例
  • 确定需要调整的总金额

步骤3:执行再平衡

  • 卖出超配资产
  • 买入低配资产
  • 调整后再次检查配置

步骤4:记录和评估

  • 记录再平衡操作
  • 评估再平衡效果
  • 总结经验教训

再平衡的注意事项

1. 交易成本

问题:频繁再平衡可能增加交易成本。

解决方法:

  • 设置合理的再平衡阈值
  • 选择交易成本较低的标的
  • 优先在同一个账户内调整
2. 税务影响

问题:卖出资产可能产生税务影响。

解决方法:

  • 了解税务政策
  • 优先在税务优惠账户内操作
  • 考虑税务成本后再决定是否再平衡
3. 市场时机

问题:再平衡可能错过市场机会。

解决方法:

  • 不要试图择时
  • 坚持再平衡纪律
  • 长期来看再平衡是有益的
4. 情绪控制

问题:再平衡可能违背直觉(卖出上涨资产、买入下跌资产)。

解决方法:

  • 理解再平衡的原理
  • 坚持投资纪律
  • 避免情绪化决策

资产配置效果评估

评估指标

1. 收益率指标

年化收益率:

  • 计算投资组合的年化收益率
  • 与目标收益率对比
  • 与同类投资组合对比

超额收益:

  • 计算相对于基准的超额收益
  • 分析超额收益的来源
  • 评估是否达到预期
2. 风险指标

最大回撤:

  • 计算投资组合的最大回撤
  • 与风险承受能力对比
  • 评估是否在可接受范围内

波动率:

  • 计算投资组合的波动率
  • 与目标波动率对比
  • 评估波动是否合理
3. 风险调整后收益

夏普比率:

  • 计算投资组合的夏普比率
  • 与同类投资组合对比
  • 评估风险调整后收益

信息比率:

  • 计算相对于基准的信息比率
  • 评估主动管理能力
4. 资产配置偏离度

配置偏离度:

  • 计算当前配置与目标配置的偏离度
  • 评估是否需要再平衡
  • 分析偏离的原因

评估方法

定期评估

评估频率:

  • 每季度评估一次
  • 每年进行一次全面评估
  • 重大市场变化时及时评估

评估内容:

  • 收益率是否达到预期
  • 风险是否在可控范围内
  • 资产配置是否偏离目标
  • 是否需要调整配置方案
对比评估

对比基准:

  • 与目标收益率对比
  • 与同类投资组合对比
  • 与市场基准对比

对比分析:

  • 分析收益差异的原因
  • 分析风险差异的原因
  • 总结经验教训

个人资产配置建议

根据您的持仓配置分析

⚠️ 取数口径(S6,memory 教训对齐):分析前必须先读取 position.md 获取持仓配置,并用 bun run main.ts 获取各标的实时行情/净值,实时计算当前占比;下方"当前配置"为硬编码快照,仅作示例模板,不得直接当作当前持仓使用。所有占比结论须标注数据基准日。

当前配置(硬编码示例,实际以 position.md + bun run main.ts 实时数据为准):

  • 固收类(20%):南方中债3-5年农行(006493)、南方中债7-10年国开(006961)、中邮纯债恒利债券(002276)、招商安盈债券A(217024)
  • 核心稳健权益类(50%):红利低波50ETF(515450)、现金流ETF、A500ETF、中国移动、招商银行
  • 高弹性进攻类(10%):恒生医疗、恒生科技
  • 现金/货币基金(20%):现金/货币基金

配置特点:

  • 风险偏好:稳健型
  • 投资期限:长期(3-5年以上)
  • 核心原则:长期持有、分红再投入、不波段、不追热点、年度再平衡

优化建议

⚠️ 单边结论约束(S5):下方"配置合理"类判断均为单边结论,输出前必须补齐下方「组合层空方论点 / 看空情景 / 证伪条件」与「风格去重检查」,不得仅以"配置合理、分散度好"收尾。

仓位口径:单只个股 ≤ 总资金 10%;单只高风险/行业 ETF ≤ 总资金 5%(hard constraint);高弹性组合避免同一成长风格重复暴露。三者是不同层级约束(个股上限 / 高风险ETF上限 / 组合风格去重),非同一口径,须分别校验。

1. 固收类资产(20%)

当前配置:4只债券基金,各占5%

优化建议:

  • 配置合理,分散度好
  • 建议定期评估债券基金表现
  • 关注利率环境变化
  • 适当调整久期配置

再平衡策略:

  • 每年检查一次债券基金表现
  • 表现不佳的债券基金考虑替换
  • 根据利率环境调整久期
2. 核心稳健权益类(50%)

当前配置:红利低波50ETF(20%)、现金流ETF(10%)、A500ETF(10%)、中国移动(5%)、招商银行(5%)

优化建议:

  • 红利低波50ETF:根据股息率调整配置(12.5%-25%)
  • 现金流ETF:长期持有,享受复利
  • A500ETF:宽基配置,分散风险
  • 中国移动、招商银行:高股息蓝筹,长期持有

📐 股息率口径:本节"股息率过高/过低"的判断线采用 yield_basis = 近 12 个月 DPS 年度化(若单期分红 ×4 年度化须显式注明;DPS 优先取券商实际到账/交易所公告);具体高/低线参照 dividend-low-vol-etf 的专属校准阈值(标注数据基准日),不另设全组合统一阈值。

再平衡策略:

  • 每年进行一次再平衡
  • 股息率过低时逐步减仓红利低波50ETF
  • 股息率过高时逐步加仓红利低波50ETF
  • 保持其他资产配置相对稳定
3. 高弹性进攻类(10%)

当前配置:恒生医疗(5%)、恒生科技(5%)

优化建议:

  • 配置合理,分散度好
  • 单品类上限5%,控制风险
  • 长期持有3-5年
  • 关注港股市场变化

再平衡策略:

  • 每年检查一次港股配置
  • 根据港股估值调整配置
  • 单一品类不超过5%
  • 保持港股总配置在10%左右
4. 现金/货币基金(20%)

当前配置:现金/货币基金

优化建议:

  • 配置合理,防守备用金
  • 仅用于市场大跌时加仓核心稳健权益
  • 保持流动性
  • 关注货币基金收益率

再平衡策略:

  • 市场大跌时(如A股下跌20%以上)考虑加仓核心稳健权益
  • 加仓后现金比例降至10-15%
  • 市场恢复后逐步恢复现金比例至20%

📐 回撤口径:上述"下跌20%"为回撤触发线示例,回撤 = 自区间高点起算的最大跌幅,须标注起算点与观察窗口(如月频完整周期)及数据基准日;实际触发线按标的自身波动特征校准。

组合层空方论点 / 看空情景 / 证伪条件(必填)

凡输出配置结论/再平衡建议,必须包含以下内容(组合层面,不只逐标的),不得以"配置合理、分散度好"单边收尾:

组合层空方论点(必填):

  • 风格重复暴露:红利低波50ETF + 中国移动 + 招商银行均为价值/红利风格,现金流ETF 与红利ETF 底层多有重叠,A500 与沪深300 类宽基底层部分重叠——"分散"可能只是同一风险因子的重复暴露
  • 银行敞口叠加:红利低波50ETF 金融业占比 + 招商银行个股仓叠加后银行板块敞口偏高(计算方式见 dividend-low-vol-etf 7.2)
  • 固收久期集中:4 只债基同向受利率影响,长久期品种(如 7-10 年国开债)在利率上行期回撤放大
  • 股债双杀风险:利率上行/通胀回升情景下,固收与红利类权益可能同向回撤,"低相关"假设失效

看空情景(可证伪):

  • 情景 A:利率上行周期 → 债基净值下跌 + 红利资产估值承压,组合防御层同时失效
  • 情景 B:银行净息差收窄/分红率下调 → 红利低波与银行个股同向受损,"高股息底仓"逻辑证伪
  • 情景 C:港股流动性/政策冲击 → 高弹性进攻类回撤超出预算,拖累组合整体风险预算

证伪条件 / 观察指标(触发即结论失效、须重估):

观察指标证伪方向
风格/行业相关性与重叠度上升 → "分散"论点失效,触发风格去重
银行板块合计敞口超出目标区间 → 触发再平衡
利率方向(10 年期国债收益率)趋势上行 → "股债互补"假设失效
组合回撤 vs 风险预算超出可承受范围 → 配置方案重估

风格去重检查(必填)

配置/再平衡输出前逐项核查并写明结论:

  • 成长/价值风格合计暴露:高弹性组合避免同一成长风格重复暴露;同风格标的(如红利类)合计占比须显式列出
  • 行业去重:单一行业合计敞口(如银行:指数内占比 + 个股仓)须合并计算
  • 底层持仓重叠:宽基之间(沪深300/A500/中证500)、红利与现金流类之间核对底层重叠度
  • 层级约束分别校验:个股上限、高风险/行业 ETF 上限、组合风格去重是不同层级约束,非同一口径,不得相互替代

估值陷阱检查项(必填)

凡配置结论涉及"低估/值得加仓/高股息",逐项核查并写明结论:

  • 低 PE ≠ 便宜:警惕盈利顶部(周期股陷阱)——盈利处于周期高位时 PE 被动压低
  • 回撤大 ≠ 估值低:区分"杀估值"与"杀逻辑/杀业绩",回撤幅度本身不构成低估证据
  • 高股息可持续性:核对分红率、自由现金流覆盖、分红政策,警惕分红率下调
  • 增长质量:盈利含量(是否依赖非经常性损益)与现金含量(收现比/净现比)

年度再平衡操作建议

再平衡时机

触发条件:

  • 每年固定时间(如每年1月)
  • 某类资产偏离目标配置超过±10%
再平衡步骤

步骤1:评估当前配置

  • 计算各类资产的当前比例
  • 对比目标配置
  • 识别超配和低配资产

步骤2:确定调整幅度

  • 计算超配资产的超配比例
  • 计算低配资产的低配比例
  • 确定需要调整的总金额

步骤3:执行再平衡

  • 卖出超配资产
  • 买入低配资产
  • 调整后再次检查配置

步骤4:记录和评估

  • 记录再平衡操作
  • 评估再平衡效果
  • 总结经验教训
再平衡示例

假设场景:

  • 红利低波50ETF涨幅较大,占比从20%上升至25%
  • 恒生科技跌幅较大,占比从5%下降至3%
  • 其他资产比例基本不变

再平衡操作:

  • 卖出红利低波50ETF的5%(占总资产的5%)
  • 买入恒生科技的2%(占总资产的2%)
  • 剩余3%加仓现金/货币基金

再平衡后配置:

  • 红利低波50ETF:20%
  • 恒生科技:5%
  • 现金/货币基金:23%
  • 其他资产:52%

常见问题解答

Q1:什么是资产配置?

A:资产配置是指将资金分配到不同类型的资产(如股票、债券、现金等),以实现风险分散和收益优化的投资策略。研究表明,投资组合90%以上的收益波动来自于资产配置。

Q2:为什么要进行资产配置?

A:资产配置的主要优势:

  1. 分散风险:通过投资不同类型的资产,降低单一资产的风险
  2. 稳定收益:通过资产配置获得相对稳定的收益
  3. 适应市场:在不同市场环境下都有相对表现
  4. 心理优势:减少追涨杀跌,保持投资纪律

Q3:什么是再平衡?

A:再平衡是指将投资组合中各类资产的比例调整回目标配置比例的过程。再平衡的原因包括:市场波动导致比例偏离、不同资产收益差异、风险控制、保持投资纪律。

Q4:什么时候应该再平衡?

A:再平衡时机主要有两种:

  1. 定期再平衡:按照固定时间间隔(如每季度、每半年、每年)
  2. 阈值触发再平衡:当某类资产比例偏离目标配置超过一定阈值(如±10%)

Q5:再平衡会增加交易成本吗?

A:是的,再平衡会增加交易成本。但可以通过以下方法降低成本:

  1. 设置合理的再平衡阈值
  2. 选择交易成本较低的标的
  3. 优先在同一个账户内调整

Q6:如何确定我的资产配置方案?

A:确定资产配置方案需要考虑:

  1. 风险承受能力:保守型、稳健型、积极型
  2. 投资目标:收益目标、风险目标
  3. 投资期限:短期、中期、长期
  4. 个人情况:年龄、收入、家庭等

使用示例

示例1:资产配置建议

用户:"帮我制定一个资产配置方案" Agent:根据用户风险承受能力、投资目标、投资期限,推荐合适的资产配置方案

示例2:再平衡时机判断

用户:"现在需要再平衡吗?" Agent:分析当前配置与目标配置的偏离度,判断是否需要再平衡

示例3:再平衡操作建议

用户:"如何进行再平衡?" Agent:提供具体的再平衡操作步骤,包括卖出什么、买入什么、如何操作

示例4:资产配置效果评估

用户:"我的资产配置效果怎么样?" Agent:评估资产配置的收益率、风险、风险调整后收益等指标


重要提醒

  1. 合规性:所有分析仅供参考,不构成投资建议
  2. 风险提示:资产配置不能消除风险,只能分散风险
  3. 个性化:根据个人风险承受能力和投资目标制定资产配置方案
  4. 长期视角:资产配置是长期策略,需要长期坚持
  5. 纪律投资:坚持再平衡纪律,避免情绪化决策

数据获取与口径

  • 获取方式:优先本地 CLI bun run main.ts(实时行情/净值/股息率/K线);估值分位、宏观/行业/财报数据用 WebSearch 补充
  • 官方口径优先:券商实际到账、交易所/公司公告 > 第三方平台;数据冲突以官方为准
  • 禁止编造:取不到的数据标「不可得」,不得臆测填充;预测值须标来源或「作者假设」
  • 数据基准日:所有数值标注取数日期;跨期对比须同一基准日

持续优化

根据市场变化和用户反馈,持续优化资产配置策略和再平衡方法,提升分析的准确性和实用性。

Frequently asked questions

What does the Asset Allocation Rebalancing AI skill do?

提供资产配置优化建议、再平衡时机判断、再平衡操作策略。当用户询问资产配置、投资组合再平衡、仓位管理时调用此技能。

Why use Asset Allocation Rebalancing on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Asset Allocation Rebalancing is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Asset Allocation Rebalancing in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/asset-allocation-rebalancing. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Asset Allocation Rebalancing?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Asset Allocation Rebalancing?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Asset Allocation Rebalancing with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Asset Allocation Rebalancing AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by belos-street under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇