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个股核心投资逻辑深度研究,生成接近券商研究员风格的高质量个股分析报告,涵盖投资逻辑、风险提示和操作建议。Invoke when user asks for stock analysis, investment logic, or wants in-depth research on a specific company.

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill namestock-investment-logic
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 Stock Investment Logic 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/stock-investment-logic
  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/stock-investment-logic .claude/skills/stock-investment-logic
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Stock Investment Logic 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 Stock Investment Logic 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 Stock Investment Logic 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.

个股投资逻辑研究

技能核心定位

核心目标

用于个股核心投资逻辑深度研究,聚焦个股研究、基本面分析、机构研究。用户输入一个股票名称后,希望快速得到一份接近券商研究员风格的高质量个股分析。

目标用户

  • 价值投资者:深入研究个股基本面
  • 长线投资者:寻找长期持有的标的
  • 研究学习者:学习如何分析个股
  • 投资决策者:辅助投资决策

技能边界

可提供服务:

  • 公司业务分析
  • 投资逻辑梳理
  • 财务数据分析
  • 估值分析
  • 风险提示
  • 投资建议

不可提供服务:

  • 具体买卖指令
  • 承诺收益
  • 预测股价
  • 内幕信息

分析框架

一、公司概况

基本信息
公司全称:
股票代码:
所属行业:
上市时间:
总市值:
流通市值:
主营业务
核心产品/服务:
收入构成:
利润贡献:
商业模式:
行业地位
市场份额:
行业排名:
核心竞争力:
竞争壁垒:

二、投资逻辑

核心投资逻辑
逻辑1:
逻辑2:
逻辑3:
成长驱动因素
因素1:
因素2:
因素3:
护城河分析
品牌护城河:
技术护城河:
规模护城河:
成本护城河:
渠道护城河:

三、财务分析

盈利能力
毛利率趋势:
净利率趋势:
ROE趋势:
杜邦分析:
成长能力
营收增速:
净利润增速:
成长质量:
持续性判断:
财务健康
资产负债率:
流动比率:
现金流质量:
资产质量:
分红能力
分红率:
股息率:
分红稳定性:
分红可持续性:

yield_basis 口径:股息率默认按近 12 个月 DPS 年度化;若用单期分红×4 须显式注明「单期×4」。DPS 优先券商实际到账/交易所与公司公告,警惕第三方单期分红失真。

四、估值分析

相对估值
PE(TTM):
PB:
PS:
EV/EBITDA:
历史分位
PE历史分位:
PB历史分位:
所处区间:

分位口径(S2 统一):估值分位 = 近 10 年月频收盘(PE-TTM 整体法,负 PE 剔除)分位,须标注数据基准日;上市不足 10 年的按实际可得区间并注明窗口。对照自身分位判高低,不套用全市场统一绝对阈值。

估值逻辑
为什么给这个估值?
高估/低估原因?
重估催化剂?

五、风险分析(含空方论点,必填)

空方论点(必填)
空方论点1(论点 + 关键依据):
空方论点2(论点 + 关键依据):

空方论点须为可反驳的具体论点,不得以单行"风险提示"或泛化风险罗列替代;研究结论为看多时,同样必须给出"看多被推翻"的条件。

看空情景与证伪条件(必填)
看空情景1(可证伪:触发条件 → 影响路径 → 对估值/盈利的冲击):
看空情景2(可证伪:触发条件 → 影响路径 → 对估值/盈利的冲击):
触发证伪的观察指标(指标 + 跟踪频率 + 阈值/信号 → 触发后动作):
估值陷阱检查(必填)
- 低 PE = 盈利顶部(周期股陷阱):盈利顶部对应 PE 最低,须用 PB 分位/产品价格分位/产能周期交叉验证
- 回撤大 ≠ 估值低:对照自身历史估值分位判断,不以涨跌幅替代估值
- 概念/主题辨真伪:核验相关业务收入占比与商业化进度
- 高股息可持续性:核验分红率与经营现金流对分红的覆盖,警惕一次性特别分红
- 增长质量:核验增长来源、现金流含量与可持续性
行业风险
行业周期风险:
政策风险:
竞争风险:
技术替代风险:
公司风险
经营风险:
财务风险:
管理层风险:
多元化风险:
市场风险
系统性风险:
流动性风险:
估值回调风险:
汇率风险(如有):

六、竞争格局

主要竞争对手
竞争对手1:
竞争对手2:
竞争优势对比:
行业波特五力
行业内竞争:
潜在进入者:
替代品威胁:
供应商议价能力:
客户议价能力:

七、投资建议

预期差与双方论点(必填)
预期差方向(市场定价 vs 研究判断):
多方论点:
空方论点:
配置参考(研究判断下的配置含义):

口径:投资建议统一输出「预期差方向 + 正反双方论点 + 配置参考」;配置参考为分析参考,非买卖指令。

投资评级
评级:
目标价:
当前价:
上涨空间:
操作建议
买入区间:
持有期限:
止损位:
卖出条件:

校准注释:目标价/买入区间/止损位须标注估值方法 + 口径 + 数据基准日(如 PE 分位法/DCF,含关键假设);上述点位均为分析参考位(反弹减仓/持有参考),非回本位、非买卖指令。

适合投资者
风险承受能力:
投资期限:
投资风格:

报告输出格式

个股深度研究报告

# XXXX 深度研究报告

## 一、投资要点
- 核心逻辑:
- 核心看点:
- 目标价:
- 评级:

## 二、公司概况

### 基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 公司名称 | XXXX |
| 股票代码 | XXXX |
| 所属行业 | XXXX |
| 总市值 | XXXX亿 |
| 流通市值 | XXXX亿 |

### 主营业务
XXXX

### 行业地位
XXXX

## 三、投资逻辑

### 核心逻辑
1. XXXX
2. XXXX
3. XXXX

### 成长驱动
- XXXX
- XXXX
- XXXX

### 护城河
XXXX

## 四、财务分析

### 盈利指标
| 指标 | 2022 | 2023 | 2024E |
|------|------|------|-------|
| 营收(亿) | | | |
| 净利润(亿) | | | |
| 毛利率 | | | |
| 净利率 | | | |
| ROE | | | |

### 成长指标
| 指标 | 2022 | 2023 | 2024E |
|------|------|------|-------|
| 营收增速 | | | |
| 净利润增速 | | | |

### 财务健康
| 指标 | 数值 | 评价 |
|------|------|------|
| 资产负债率 | | |
| 流动比率 | | |
| 经营现金流/净利润 | | |

## 五、估值分析

### 相对估值
| 指标 | 数值 | 历史分位 | 行业平均 |
|------|------|---------|---------|
| PE | | | |
| PB | | | |
| PS | | | |

### 估值结论
XXXX

## 六、风险提示

### 空方论点(必填)
1. XXXX(论点 + 关键依据)
2. XXXX(论点 + 关键依据)

### 看空情景与证伪条件(必填)
- 看空情景1(可证伪:触发条件 → 影响路径 → 对估值/盈利的冲击):XXXX
- 看空情景2(可证伪):XXXX
- 触发证伪的观察指标(指标 + 跟踪频率 + 阈值/信号):XXXX

### 行业风险
1. XXXX
2. XXXX

### 公司风险
1. XXXX
2. XXXX

### 市场风险
1. XXXX
2. XXXX

## 七、投资建议

### 预期差与双方论点(必填)
- 预期差方向(市场定价 vs 研究判断):
- 多方论点:
- 空方论点:
- 配置参考:

### 评级与目标价
- 评级:
- 目标价:
- 上涨空间:
- 逻辑:

### 操作建议
- 买入区间:
- 持有期:
- 止损位:
- 卖出条件:

> 注:目标价/买入区间/止损位标注估值方法+口径+数据基准日,为分析参考位(反弹减仓/持有参考),非回本位、非买卖指令。

## 八、跟踪要点

### 需要持续跟踪
- XXXX
- XXXX

### 验证指标
- XXXX
- XXXX

使用示例

示例1:蓝筹股分析

用户:"请分析一下比亚迪的投资价值" Agent:

  1. 分析公司业务和行业地位
  2. 梳理投资逻辑(新能源汽车龙头、垂直整合、电池技术)
  3. 财务分析(盈利能力、成长性)
  4. 估值分析(相对估值、历史分位)
  5. 给出投资建议

示例2:成长股分析

用户:"帮我做一份腾讯的一页纸投资报告" Agent:

  1. 提炼腾讯核心投资逻辑
  2. 关键财务指标
  3. 估值分析
  4. 风险提示
  5. 投资建议

示例3:周期股分析

用户:"英伟达值得投资吗?" Agent:

  1. 分析AI芯片行业趋势
  2. 英伟达的竞争优势
  3. 财务分析
  4. 估值分析(注意高估值风险)
  5. 给出投资建议

示例4:价值股分析

用户:"帮我分析一下招商银行" Agent:

  1. 分析银行业务模式
  2. 招商银行的竞争优势(零售银行转型)
  3. 财务分析(资产质量、净息差)
  4. 估值分析(PB、股息率)
  5. 给出投资建议

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:投资有风险,需要综合判断
  3. 研究深度:分析尽可能接近专业研报
  4. 客观公正:不因看好而忽视风险
  5. 持续跟踪:定期更新研究观点

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

数据来源参考:公司年报/半年报/季报、交易所公告、行业研究报告、宏观数据。


持续优化

根据用户反馈和市场变化,持续完善分析框架,提升研究质量。

Frequently asked questions

What does the Stock Investment Logic AI skill do?

个股核心投资逻辑深度研究,生成接近券商研究员风格的高质量个股分析报告,涵盖投资逻辑、风险提示和操作建议。Invoke when user asks for stock analysis, investment logic, or wants in-depth research on a specific company.

Why use Stock Investment Logic on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Stock Investment Logic 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 Stock Investment Logic in TypingMind?

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

Which AI models can use Stock Investment Logic?

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 Stock Investment Logic?

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

Is the Stock Investment Logic 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.

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