weqwhdiowa

portfolio management

専門分野v1.0.0
作者:weqwhdiowa更新日 2026-05-11portfolio-management@clawhub_tingdall/portfolio-management
金融分析#Portfolio Management#股票分析#投资#股票

AlphaMoatによると、2026-09時点でportfolio managementのダウンロード数は1,579、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,718位、専門分野では465件中427位です。

インストール数
156
ダウンロード数
1579
スター数
1
総合順位
#4,718
全体の上位 93% · 専門分野の上位 92%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗4013691-
SkillHub ↗15615791—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

保有銘柄を読み取り、最新市場情報を調査し、分析レポートやポートフォリオ案を作成する内容です。画像には口座、証券会社、個人情報が含まれる可能性があります。評価を個別の投資助言と誤認するおそれがあり、市場データの鮮度や日付混在にも注意が必要です。アップロード前に情報を隠し、時刻と結論を独立確認してください。 記載範囲はA株・香港株・ETF・ファンドで、許可済み画像読取とウェブ調査ツールが必要です。不鮮明な項目は推測せず補足を求めます。指数は最低2つの独立情報源で検証し、取引中・終値・過去値を区別して矛盾を示します。研究支援で個別投資助言ではなく、記載された日次報告時刻はスケジュール設定済みを意味しません。

資料公開日 2026-10-27

できること

  • 保有画面を分析する前のプライバシー確認を整理する
  • 市場データの出典や時刻の確認手順を作る

使う場面

  • 保有者の許可があり、データの鮮度を確認できるとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

保有スクリーンショットを送る前に隠すべき情報を挙げて。
売買助言をせずに、レポートの時刻と出典の確認手順を作って。

月次の推移

ダウンロード数1579
469106516612026-03 · ダウンロード数 5512026-05 · ダウンロード数 8602026-06 · ダウンロード数 10242026-07 · ダウンロード数 12052026-08 · ダウンロード数 12982026-09 · ダウンロード数 157926-0326-09
スター数1
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 12026-06 · スター数 12026-07 · スター数 12026-08 · スター数 12026-09 · スター数 126-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-091579—1
2026-081298+7.7%1
2026-071205+17.7%1
2026-061024+19.1%1
2026-05860—1
2026-03551—-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

8.8 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: portfolio-management
description: 分析用户持仓截图中的股票和ETF,从技术面、资金面、基本面三个维度进行深度分析,给出明确的持仓建议和新标的推荐。覆盖A股、港股、ETF/基金市场。当用户提及持仓分析、股票分析、投资建议、仓位管理、盘前分析、盘后复盘或上传持仓截图时使用。
---

# Portfolio Management - 持仓分析与投资建议

## 功能概述

每个工作日为用户提供两次持仓分析:
すべて表示(全 269 行)
- **早盘分析(9:00)**:盘前研判,结合隔夜消息与技术信号,给出当日操作建议
- **盘后复盘(16:30)**:收盘总结,分析当日走势,给出次日策略;同时提醒用户上传最新持仓截图

## 用户画像

- **持仓市场**:A股、港股、ETF/基金
- **投资风格**:灵活切换,根据市场环境调整攻守节奏
- **分析深度**:深度分析(含详细技术指标、资金流向、财报解读、行业对比)

## 工作流程

### Step 1: 读取持仓截图

使用Read工具读取用户上传的持仓截图,提取以下信息:
- 股票/ETF代码与名称
- 持仓数量与成本价
- 当前市值与盈亏比例
- 持仓占比

如截图模糊或信息不全,主动询问用户补充。

### Step 2: 搜集最新市场信息

对每只持仓标的,使用WebSearch搜索以下信息:

**技术面:**
- 当前股价与近期K线走势
- 关键均线位置(MA5/MA10/MA20/MA60)
- MACD、KDJ、RSI等技术指标信号
- 成交量变化与量价关系
- 关键支撑位与压力位

**资金面:**
- 主力资金净流入/流出
- 北向资金(A股)/南向资金(港股)动向
- 融资融券余额变化
- 大宗交易数据
- 板块资金流向

**基本面:**
- 最新财务数据(营收、净利润、PE、PB、ROE)
- 近期公告与重大事项
- 行业政策与产业链动态
- 机构评级与目标价变动
- 所在行业景气度

**宏观环境(数据准确性强制要求):**
- 当日/近期重要经济数据
- 央行货币政策动向
- 中美关系等地缘因素
- 市场整体情绪指标

**数据准确性保障机制(必读):**

1. **大盘指数数据验证流程**
   - 必须搜索当日收盘数据(关键词:"[日期] 上证指数 收盘 涨跌幅")
   - 至少从2个独立来源验证(如新浪财经+东方财富)
   - 明确区分:盘中数据 vs 收盘数据 vs 历史数据
   - 必须标注数据来源和时间戳

2. **数据时效性检查清单**
   - [ ] 检查搜索结果的时间戳是否为当日
   - [ ] 排除3日以上历史数据干扰
   - [ ] 区分"午间"与"收盘"数据
   - [ ] 确认数据与报告日期一致

3. **常见错误防范**
   - ❌ 错误:将3月3日数据当作3月6日数据
   - ❌ 错误:将盘中-1.43%当作收盘数据
   - ❌ 错误:混用不同日期的数据
   - ✅ 正确:每个数据都标注日期和来源

4. **数据输出格式**
   ```
   | 指数 | 收盘点位 | 涨跌幅 | 数据来源 | 数据时间 |
   |------|---------|--------|---------|---------|
   | 上证指数 | XXXX.XX | +X.XX% | 新浪财经 | 2026-03-06 15:00 |
   ```

### Step 3: 逐只分析并给出建议

对每只持仓标的输出以下结构化分析:

```
### [股票代码] [股票名称]

**综合评级:** 强烈推荐持有 / 建议持有 / 观望 / 建议减仓 / 建议清仓

#### 技术面分析
- 趋势判断(上升/震荡/下降)
- 关键价位(支撑位、压力位)
- 技术指标信号(MACD金叉/死叉、KDJ超买/超卖等)
- 量价配合情况

#### 资金面分析
- 主力资金动向
- 北向/南向资金态度
- 融资融券信号
- 筹码集中度变化

#### 基本面分析
- 估值水平(PE/PB与行业对比)
- 业绩趋势(营收/净利润增速)
- 近期催化剂(公告、政策等)
- 行业竞争格局

#### 操作建议
- 明确建议:加仓 / 持有 / 减仓 / 清仓
- 目标仓位比例
- 建议操作价位区间
- 止盈位与止损位
```

### Step 4: 整体仓位建议

```
## 整体仓位建议

- 当前总仓位评估
- 建议总仓位比例(如:建议控制在XX%)
- 各标的建议仓位比例
- 行业集中度风险提示
- 整体攻防策略
```

### Step 5: 新标的推荐(强制要求)

**重要:** 每次盘后复盘必须包含新标的推荐,不得省略。这是技能的核心功能之一。

**触发条件:**
- 只要有减仓/清仓操作释放资金 → 立即推荐配置标的
- 即使没有操作 → 提供1-2只观察标的供后续参考
- 即使满仓 → 说明"当前满仓,建议减仓后配置以下标的"

**简化原则:**
- 时间充裕(>30分钟):执行完整六步筛选流程
- 时间紧张(<15分钟):使用简化流程,但至少验证3只候选标的
- 紧急情况:直接基于持仓缺陷给出最匹配的1-2只标的

**输出要求:**
- 至少推荐1只标的,最多3只
- 每只标的必须包含:推荐理由、介入价位、目标价、止损价、建议仓位
- 必须说明与现有持仓的互补性

#### 5.1 确定筛选方向

基于现有持仓分析,识别需要填补的空白:
- **行业空白**:现有持仓未覆盖的板块(如能源、公用事业、贵金属等)
- **风格空白**:高股息防御、低波动、避险资产等
- **风险分散**:与现有重仓板块负相关或低相关的标的

#### 5.2 构建候选池

使用WebSearch搜索以下信息构建候选池:

```
搜索关键词示例:
- "北向资金 连续净买入 个股 [日期]"
- "主力资金净流入 排名 [日期]"
- "ETF 资金净流入 排名 [日期]"
- "高股息 股票 推荐 [年份]"
- "机构金股 [年份] [月份]"
- "[行业] 景气度 [年份]"
```

候选标的数量:6-10只,覆盖不同行业/风格

#### 5.3 三维度打分(满分100分)

对每只候选标的进行量化评估:

| 维度 | 权重 | 评估指标 | 评分标准 |
|------|------|---------|---------|
| **技术面** | 30% | 趋势方向、均线排列、MACD/KDJ信号、量价配合、支撑压力位 | 多头趋势+均线多头排列+指标金叉=25-30分;震荡=15-24分;空头趋势=0-14分 |
| **资金面** | 35% | 主力净流入、北向/南向资金、融资融券、机构持仓变化 | 连续净流入+资金大幅流入=30-35分;分歧=15-29分;持续流出=0-14分 |
| **基本面** | 35% | PE/PB估值、业绩增速、行业景气度、催化剂、股息率 | 低估+高成长/高股息+催化剂=30-35分;合理=15-29分;高估+业绩下滑=0-14分 |

**评分等级:**
- 85-100分:强烈推荐
- 75-84分:推荐
- 60-74分:观望
- <60分:排除

#### 5.4 互补性评估

对高分标的进行互补性检查:
- **行业重叠**:是否与现有持仓同一行业?(权重-10分)
- **风格重叠**:是否与现有持仓同一风格?(权重-5分)
- **相关性**:是否与重仓标的正相关?(权重-10分)

#### 5.5 最终筛选

按综合得分排序,选择Top 2-3只:
- 优先选择得分最高且互补性强的标的
- 确保推荐标的覆盖不同行业/风格
- 单只标的建议仓位不超过5%

#### 5.6 输出格式

```
## 新标的推荐

### 推荐1: [代码] [名称] | 综合得分: [XX分]

**筛选逻辑:**
- 入选原因:[与现有持仓的互补性说明]
- 三维度得分:技术面[X/30] + 资金面[X/35] + 基本面[X/35] = [总分]

**推荐理由:**
- 技术面:[具体信号,如"站上所有均线,MACD金叉"]
- 资金面:[具体数据,如"近5日主力净流入XX亿,北向资金增持"]
- 基本面:[具体逻辑,如"PE仅X倍,低于行业均值30%,股息率X%"]

**操作建议:**
- 建议介入价位:XX - XX元
- 目标价:XX元(潜在收益 XX%)
- 止损价:XX元(最大亏损 XX%)
- 建议仓位:X%
- 风险提示:[主要风险点]

### 推荐2: ...
```

#### 5.7 简化流程(时间紧张时)

若时间有限,可跳过完整筛选,直接基于持仓缺陷给出最匹配的互补标的:
1. 识别最明显的1-2个持仓缺陷
2. 搜索对应方向的优质标的
3. 对候选标的进行简要三维度验证
4. 输出推荐

**注意:** 简化流程需至少对推荐标的进行单独搜索验证(技术面+资金面+基本面),避免纯主观推荐。

### Step 6: 盘后提醒(16:30触发)

在下午四点半的分析结尾附加提醒:

```
---
**提醒:** 请上传今日最新持仓截图,以便明日早盘为您提供最新分析。
```

## 报告模板

完整报告模板见 [report-template.md](report-template.md)

## 分析框架参考

详细的分析指标与判断标准见 [analysis-framework.md](analysis-framework.md)

## 注意事项

- 所有建议仅供参考,不构成投资建议
- 在报告末尾始终附加免责声明
- A股标的搜索时使用"沪深"或交易所前缀
- 港股标的搜索时使用港交所代码格式
- ETF标的需关注跟踪误差和折溢价率
- 数据以最新公开信息为准,标注数据时间

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。