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fund-screening基金筛选

Agent Skill

fund-screening 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,889

周安装

118

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

925
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:fund-screening(基金筛选)
来源仓库:https://github.com/cr330326/fund-screening
安装命令:
openclaw skills install fund-screening
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install fund-screening

简介

该技能运用五维体系(业绩、经理、风格、持仓、机构)筛选优质基金。

  • 适用于基金定投、组合构建或选基推荐等研究检索任务。
  • 支持从天天基金网和晨星网获取数据进行智能匹配。
  • 可通过 clawhub 平台安装并在 OpenClaw 中调用。
  • 使用前请检查数据源访问权限及筛选逻辑透明度。fund-screening 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
fund-screening
description
基金筛选与定投实战技能。使用五维筛选体系(业绩/经理/风格/持仓/机构)从天天基金网和晨星网筛选优质基金,构建投资组合并执行定投策略。触发场景:用户提到"基金筛选"、"基金定投"、"选基"、"筛选基金"、"基金组合"、"定投策略"、"fund screening"、"fund DCA",或要求推荐/分析/对比基金时使用。

基金筛选与定投实战

概述

基于七年实战经验沉淀的五维基金筛选体系,覆盖完整闭环:初筛 → 精筛 → 深度分析 → 回测验证 → 组合配置 → 定投执行 → 定期检视

完整策略文档:实战/基金/基金筛选投资策略.md

核心工作流

用户请求 → 判断任务类型
  ├─ A. 全流程筛选(从零开始选基)
  ├─ B. 单只基金深度分析
  ├─ C. 组合配置 / 调仓建议
  ├─ D. 定投执行与检视
  └─ E. 读取/更新已有筛选数据

A. 全流程筛选

依次执行以下 4 步,每步产出明确:

第 1 步:天天基金网初筛

  • 搜索天天基金网,筛选混合型/股票型基金
  • 条件:近 3 年、2 年、1 年、6 月、3 月涨幅同时进同类前 50
  • 产出:初筛名单(~30-50 只)

第 2 步:晨星网精筛

  • 搜索晨星网,交叉验证初筛名单
  • 条件:三年评级 ≥ 三星,五年评级 ≥ 五星,夏普比率前 20~40,晨星风险系数低于同类平均
  • 产出:候选池(~10 只)

第 3 步:五维深度分析(详见 references/five-dimensions.md

  • ① 过往业绩稳定性
  • ② 基金经理评分、任期、最大回撤
  • ③ 投资风格与晨星风格箱
  • ④ 前 10 大持仓分析
  • ⑤ 机构持有占比与资金流向
  • 产出:每只基金的评分卡

第 4 步:定投回测验证

  • 分别在牛市和熊市场景下回测
  • 牛市年化 ≥ 30%,熊市年化 ≥ 10% 为达标
  • 产出:最终精选 4 只入组合

B. 单只基金深度分析

对指定基金代码执行五维分析,输出结构化评分卡:

基金名称:XXX(代码)
─────────────────────
① 业绩:近3年/2年/1年/6月/3月 同类排名 → ⭐⭐⭐⭐⭐
② 经理:评分 X/10 | 任期 X年 | 最大回撤 X% → ⭐⭐⭐⭐
③ 风格:晨星风格箱 [X盘X] | 规模 X亿 → ⭐⭐⭐⭐
④ 持仓:前10持仓集中度 X% | 行业分布 → ⭐⭐⭐
⑤ 机构:机构占比 X% | 近1年净申购/赎回 → ⭐⭐⭐⭐
─────────────────────
综合评级:★★★★☆ | 建议:适合/不适合定投

C. 组合配置

参考晨星风格箱,从候选池中配置:

角色数量风格
核心2 只中盘成长
稳定器1 只大盘平衡
补充1 只小盘平衡(量化)

按市场环境调整:

  • 牛市 → 全配股票型
  • 震荡市 → 混合型为主 + 债券型
  • 熊市 → 增加债券型、货币型

D. 定投执行与检视

定投纪律:

  • 不止损、要止盈(20%)、不断供
  • 大跌大买、小跌小买、不跌正常定投
  • 买入时机:工作日 14:00~15:00

定期检视(每 2-3 个月):

  1. 同类排名是否仍前列
  2. 基金经理是否更换
  3. 投资风格是否漂移
  4. 规模是否异常变动
  5. 机构持有比例变化
  6. 净赎回是否持续
  7. 市场环境是否需调整配比

E. 读取已有数据

工作区已有筛选记录:

  • 实战/基金/结果/天天基金筛选20201024.xlsx — 天天基金网筛选结果
  • 实战/基金/结果/晨星网基金筛选.xlsx — 晨星网筛选结果
  • 实战/基金/结果/基金定投记录表.xlsx — 定投跟踪记录

读取 XLSX 使用 uv run --with openpyxl python3uv run --with pandas python3

数据源

平台用途关键功能
天天基金网 fund.eastmoney.com初筛、排名、规模、申赎数据基金排行、基金对比
晨星网 cn.morningstar.com精筛、评级、风格箱、夏普比率基金筛选器、风险评价
好买基金网 howbuy.com基金经理评级经理评分、任期查询
使用 tavily-search / tavily-extract / agent-browser 技能获取实时数据。

输出规范

  • 所有输出使用中文
  • 涉及具体基金推荐时必须声明:「仅供参考,不构成投资建议」
  • 筛选结果保存为 Markdown 表格或 XLSX 到 实战/基金/结果/ 目录
  • 文件命名遵循:{平台}筛选{YYYYMMDD}.xlsx基金筛选结果{YYYYMMDD}.md

参考资料

  • 五维分析详解: references/five-dimensions.md — 每个维度的具体评判标准与阈值
  • 完整策略原文: 实战/基金/基金筛选投资策略.md — 从学习笔记提炼的完整策略文档

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

72.23%
按下载量换算668

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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