version: "1.0.1" name: wealth-agent description: 智能理财Agent技能。提供基金查询、实时估值、市场数据、黄金量化交易（策略回测/对比/信号/风控）等功能，支持 HTTP API 与 MCP 调用。

智能理财Agent技能

本技能目录下 `references/REFERENCE.md` 包含完整的 API 端点、响应示例、数据模型和配置说明，需要查具体接口参数时去读那个文件。

触发场景

基金/市场：

• 查询基金信息、净值、持仓
• 获取基金实时估值和涨跌幅
• 查询股票、ETF、指数行情
• 批量估值、分析基金涨跌原因

黄金量化交易：

• 运行策略回测（趋势跟踪/均值回归/ML预测）
• 对比多个策略的表现差异
• 当前市场环境适合什么策略
• 信号生成——"现在该交易吗？"
• 风控状态——"风险大不大？"
• Walk-Forward / CPCV / Monte Carlo 风险评估
• 特征重要性、技术分析解读

一、基金估值

分析流程

用户问基金问题时，按此步骤深入，不要只返回数据：

查基本信息 → 拿持仓 → 查重仓股行情 → 量化贡献 → 归因 → 结论

• GET /api/funds/{code} — 基金基本信息
• GET /api/valuation/{code} — 实时估算净值和涨跌幅
• GET /api/funds/{code}/holdings — 前十大持仓
• GET /api/market/stock/{code} — 逐只查重仓股行情

关键量化：

某持仓贡献 ≈ 持仓占比 × 该股涨跌幅
总估算涨跌 ≈ 各持仓贡献之和

不要只罗列"茅台跌了2%所以基金跌了"，要算出具体贡献占比。

估值类型参考

注意：A 股交易时段（9:30-15:00）外估值不可用，QDII 需要等海外开盘。

二、黄金量化交易

系统面向 SHFE AU 黄金期货，核心能力和回答策略如下。

2.1 三个策略的选择

用户问"该用哪个策略？"时这样判断：

• 市场在走单边 → 趋势跟踪
• 市场在震荡 → 均值回归
• 用户想尝试 ML → 机器学习，但告知需要足够历史数据和 Walk-Forward 防过拟合

2.2 回测 — 不同需求选不同方法

看回测结果抓这几个关键：

收益端：

• 年化收益率 — 能赚多少
• 夏普比率 — > 1 及格，> 2 算好
• Calmar比率 — 年化/最大回撤，> 1 说明回撤控制好

风险端：

• 最大回撤 — 最惨的时候亏多少
• VaR(95%) — 95%概率单日亏损不超过这个数
• 盈亏比 — 赚的平均/亏的平均
• 最大连亏 — 连续亏了多少次

可靠性：

• 方向准确率(DA) — 猜对方向的比例
• PBO — 越小越不容易过拟合
• Monte Carlo 夏普>1 比例 — 越高越稳健

2.3 信号生成 — "现在该交易吗？"

步骤：

1. generate_gold_signal → 用最新行情跑策略，出建议
2. get_gold_signals → 看最近历史信号是否一致
3. get_gold_risk_status → 检查当前风控

信号解读：

• 每个信号有 confidence（置信度）和 reason（理由），还给止损价
• ML 策略如果 R² 为负会降低置信度，要向用户说明"模型质量差，建议谨慎"
• stop_loss 是程序给的风险控制价，告诉用户可以参考

风控状态解释给用户听：

2.4 技术分析 — "黄金走势怎么看？"

get_gold_market_data — 查当前价格、涨跌幅、技术指标 get_gold_analysis — K 线技术分析解读（RSI/MA/布林带）

告诉用户趋势所处阶段：

• MA 多头排列（短期 > 中期 > 长期）→ 上升趋势
• MA 空头排列（短期 < 中期 < 长期）→ 下降趋势
• 均线粘合 → 震荡，等方向
• RSI > 70 → 超买，注意回调
• RSI < 30 → 超卖，可能反弹

2.5 ML 策略的特别说明

用户问"ML 策略准不准？"时要解释：

1. 模型质量：训练后返回 quality（poor/mediocre/good），来自 R² 和方向准确率
2. 特征重要性：用 get_gold_feature_importance 看什么因子最有用（宏观还是技术）
3. 数据需求：至少 150 根 bar 才能训练，太少就用 Ridge（简单模型更稳）
4. Triple-Barrier 模式：不直接预测价格涨多少，而是预测"先碰止盈还是先碰止损"
5. Walk-Forward 原理：在历史数据上滚动训练，每个窗口用窗口前的数据训练、窗口内的数据测试，模拟真实交易场景——没有穿越未来的问题

2.6 策略对比 — 怎么给结论

用户要对比时，不要只跑出数据丢给用户，要给出判断：

趋势跟踪：收益最高，但震荡期回撤大 → 适合现在有趋势
均值回归：稳健，收益不高但回撤小 → 适合震荡
ML 预测：盈亏波动大，要看 R² 是否为正 → 不推荐单独使用
 
综合建议：当前市场 [趋势/震荡/不明]，建议优先考虑 [XX] 策略

三、注意事项

数据

• 持仓数据来自季报，有滞后性，影响估值精度
• 宏观指标（DXY、VIX、TIPS 等）来自 yFinance，可能为空——空时回测自动降级为纯技术特征
• SHFE AU 主力合约有换月，系统做了展期处理

免责声明

估值和回测结果仅供参考，不构成投资建议。回测基于历史数据，过去不代表未来。

四、常用参考

基金代码

指数代码

五、故障排查