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a-share-event

A股事件驱动分析/公告解读/政策影响评估。当用户说"事件分析"、"公告解读"、"政策影响"、"并购"、"增发"、"回购"、"股权激励"、"XX出了什么公告"、"这个政策对XX有什么影响"、"解禁"、"定增"、"事件驱动"、"event analysis"、"公告分析"、"重组"、"资产注入"、"战略合作"、"利好还是利空"时触发。MUST USE when user asks about event-driven analysis, corporate announcement interpretation, policy impact assessment, M&A analysis, or any event's impact on stock price. 分析公司公告、政策变化、并购重组等事件对股价和基本面的潜在影响,评估事件的正面/负面程度和持续性。通过 cn-stock-data 获取行情和财务数据,结合 web 搜索获取事件详情。支持机构事件点评风格(formal)和个人事件笔记风格(brief)。

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SKILL.md

数据源

bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 实时行情(事件发生后的市场反应)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]

# K线(事件前后股价走势对比)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [事件前30日]

# 财务指标(评估事件对基本面的影响)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

# 资金流向(机构对事件的反应)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code [CODE] --days 30

补充 web 搜索:公告原文、政策全文、分析师点评、历史类似事件案例。

Workflow (5 steps):

Step 1: 事件识别与分类

事件类型 子类 典型影响方向
公司公告 业绩预告/快报 取决于超/低预期
分红方案 通常正面
增发/配股 短期偏负面(摊薄)
回购 正面(公司认为低估)
大股东增持 正面信号
大股东减持/解禁 负面信号
股权激励 通常正面(绑定管理层)
并购重组 取决于标的质量和价格
关联交易 需评估是否损害小股东利益
政策事件 行业政策(利好) 板块普涨
行业政策(利空) 板块普跌
货币/财政政策 系统性影响
监管政策 取决于具体内容
市场事件 指数调整(纳入/剔除) 纳入正面,剔除负面
北向资金大幅增减 信号意义
融券/做空 负面压力

Step 2: 事件详情获取

  1. Web 搜索事件详情(公告原文/政策全文)
  2. cn-stock-data 获取事件前后行情数据
  3. Web 搜索分析师/媒体的初步解读

Step 3: 影响评估

定量评估

  • 事件对 EPS 的影响(增发摊薄多少/并购增厚多少)
  • 事件对资产负债表的影响(回购减少现金/增发增加净资产)
  • 事件对估值的影响(新业务带来的估值重塑)

定性评估

  • 影响范围:公司级 / 行业级 / 市场级
  • 影响持续性:一次性 / 短期(1-3月)/ 中期(3-12月)/ 长期(>1年)
  • 影响确定性:高(已落地)/ 中(已公告待执行)/ 低(传闻/预期)
  • 市场预期差:事件是否已被预期?超出预期程度?

综合评级

维度 评分
影响方向 正面 / 中性 / 负面
影响程度 重大 / 中等 / 轻微
持续时间 一次性 / 短期 / 中长期
确定性 高 / 中 / 低

Step 4: 历史类比(可选) Web 搜索类似事件的历史案例:

  • 同公司类似事件的历史反应
  • 同行业类似事件的市场反应
  • 提供参考但不做简单类推

Step 5: 输出

风格说明

维度 formal(机构事件点评) brief(个人事件笔记)
篇幅 2-4 页 半页
事件描述 完整(含公告/政策原文引用) 一段话概述
定量影响 详细计算(EPS/净资产影响) 核心数字
定性评估 完整评级表 一句话判断
历史类比 2-3 个案例 无或 1 个
结论 客观分析正反面 可加操作建议
免责声明 需要 不需要

关键规则

  1. 先看公告原文:所有分析基于公告/政策原文,不基于二手解读
  2. 区分"预期内"和"超预期":市场已充分预期的事件影响有限
  3. 短期反应 ≠ 长期影响:股价短期反应可能过度,长期取决于基本面实质变化
  4. 关注细节:增发价格/回购价格区间/减持比例/激励条件等细节决定影响程度
  5. 不做简单类推:历史类似事件仅供参考,不能直接预测本次结果
  6. 与其他 skill 联动:事件分析后可用 a-share-earnings-analysis 评估财务影响,用 a-share-thesis 更新投资论点

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