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概要と使いどころ
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AKShare financial data aggregator (18k+ stars). Free, no API key. Covers A-shares, US, HK, futures, macro, forex. Primary fallback for tushare and yfinance.
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Trade execution modeling (backtest only) — slippage formulas (linear / square-root impact), VWAP/TWAP execution logic, market-impact cost estimation, and execution-assumption configuration.
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Elliott Wave Theory signal engine. Detects swing points through Zigzag, matches 5-wave impulse and 3-wave corrective structures, validates them with Fibonacci wave relationships, and generates trend-top / correction-complete signals. Pure in-house pandas implementation.
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Commodity analysis (oil supply-demand balance / gold pricing / copper as an economic predictor / inventory cycles / futures premium-discount structure / seasonality), generating directional commodity signals.
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Minute-level data analysis and backtesting. Retrieves minute candlesticks through OKX/Tushare/yfinance and can be used both for analysis and as input to the backtest engine.
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Liquidation level analysis and heatmap interpretation — identify leveraged position concentration, liquidation cascades, stop-hunt zones, and use liquidation data as support/resistance signals.
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财报三表深度解读——三表勾稽关系、盈利质量(应计vs现金流)分析、杜邦分解、10+财务造假红旗指标
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Candlestick pattern recognition engine, pure pandas vectorized implementation of 15 classic candlestick patterns (5 single-candle + 5 double-candle + 4 triple-candle + 1 trend confirmation), generating a composite signal from bullish/bearish pattern scores.
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A股可转债分析——转股/纯债/期权三维估值、下修/强赎/回售博弈、双低策略与转债轮动选债框架
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Correlation-regime detection and crisis attribution — edge-density regime states with hysteresis, causal (no look-ahead) smoothing, regime-aware exposure context, first-mover crisis attribution with honest NAME / MACRO / AMBIGUOUS / ABSTAIN verdicts, and a correlation-rewiring leaderboard that catches slow bleed-outs
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SEC EDGAR filing analysis — 10-K, 10-Q, 8-K, proxy statements, insider Form 4. Extract key financials, risk factors, management discussion, and generate investment signals from US public company filings.
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Use when the task requires reading A-share stock data, financial data, valuation context, or querying local stock collections through core.skill_runtime runtime interfaces.
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Use when the user asks Nanobot to design, create, generate, adapt, or scaffold a new agent from existing project resources, tools, skills, prompts, or agent blueprints.
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通过问句语义化搜索全市场金融资讯（新闻、舆情、市场动态等），返回与问句相关的新闻片段信息。当需要检索金融新闻、市场资讯、行业动态、公司舆情等信息时，使用此 skill。
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使用自然语言查询金融数据，支持A股股票、基金、期货等上市品种，覆盖基本资料、财务数据、日频行情信息、持仓信息及各类分析指标等数据。也支持宏观经济数据，包括世界经济数据、全球经济数据、中国经济数据、区域经济数据、行业经济数据、利率走势数据、商品数据和特色数据等。当需要查询上述金融相关数据查询时使用此 skill。
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筹码分布分析工具（CYQ - Chip Distribution）。 基于量价数据计算获利盘比例、主力成本区、筹码集中度等专业指标。 使用三角分布模型，支持A股所有股票。 Use when: 用户提到"筹码分布"、"筹码分析"、"CYQ"、"获利盘"、"主力成本"、"筹码集中度"、"90%成本"。 NOT for: 推荐买卖时机、预测股价走势、给出投资建议。
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Produce a rigorous, sector-relative, multi-factor fundamental analysis of a publicly listed company — Indian (NSE/BSE) or US/global. Use when the user asks to analyse, research, evaluate, or value a stock, ticker, or listed company; asks whether a business is fundamentally strong, cheap, or expensive; compares companies or benchmarks one against its sector; or mentions OPM, ROCE, ROE, ROIC, P/E, EV/EBITDA, free cash flow, NIM, GNPA, CASA, promoter holding or pledging. Use it for accounting-quality and forensic questions — "is the profit real", "why is profit rising but cash isn't", auditor qualifications, related-party concerns — which route to the forensic-only mode, and for IPOs and not-yet-listed companies — "should I apply to this IPO", DRHP/RHP or S-1 questions, price band, grey market premium — which route to the IPO mode. Use it even when the request sounds casual ("is Infosys any good?"). Do not use it for personalised investment advice, portfolio allocation, or trading signals.
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Cryptofeed - Real-time cryptocurrency market data feeds from 40+ exchanges. WebSocket streaming, normalized data, order books, trades, tickers. Python library for algorithmic trading and market data analysis.
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Comprehensive Polymarket skill covering prediction markets, API, trading, market data, and real-time WebSocket data streaming. Build applications with Polymarket services, monitor live trades, and integrate market predictions.
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Read AI-Trader financial event snapshots and market-intel endpoints. Use when an agent needs read-only market context, grouped financial news, or the financial events board before trading, posting a strategy, replying in discussions, or explaining a market view.
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Crypto wallet operations via the awal CLI — sign in, check balances, send USDC/ETH/POL/SOL, trade tokens, fund the wallet, and use the x402 payment protocol to discover paid services, pay for API calls, monetize an API, or query onchain data. Use whenever the user mentions signing in, login, authentication, wallet status, balance, address, sending money, paying someone, transferring tokens, ENS names, swapping/trading/converting tokens, funding/topping up/onramp, USDC, ETH, POL, SOL, the x402 bazaar, paid APIs, monetizing an endpoint, or querying onchain data on Base.
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Hunt WebSocket vulnerabilities — Cross-Site WebSocket Hijacking (CSWSH), missing/weak Origin validation on the WS handshake, no per-message authentication, message tampering, socket.io namespace/room authorization bypass, and handshake-layer Upgrade smuggling. Use when target has WebSocket endpoints (ws:// or wss://), socket.io / SignalR / Phoenix Channels, real-time features, chat, live dashboards, notifications, or trading platforms.
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Python library for accessing, analyzing, and extracting data from SEC EDGAR filings. Use when working with SEC filings, financial statements (income statement, balance sheet, cash flow), XBRL financial data, insider trading (Form 4), institutional holdings (13F), company financials, annual/quarterly reports (10-K, 10-Q), proxy statements (DEF 14A), 8-K current events, company screening by ticker/CIK/industry, multi-period financial analysis, or any SEC regulatory filings.
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