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金融信号追踪与演变分析
alphaear-signal-tracker
RKiding/Awesome-finance-skills
135
该技能提供了一个强大的框架,用于追踪和更新金融投资信号。它能系统性地评估新市场信息(如突发新闻或价格变动)对现有投资信号的影响。系统将判断信号是增强、减弱、证伪,还是保持不变,为复杂的金融决策提供持续、可靠的信号验证。
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基金募集数据本地分析
finta-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API,本指南提供通过导出CSV数据,并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法,适用于投资跟踪和报告。
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龙桥金融市场分析平台
longbridge
sickn33/antigravity-awesome-skills
454
这是龙桥证券的官方技能工具集,提供超过125项智能技能。它支持香港、美国、A股和新加坡等多个市场,功能涵盖实时行情、图表分析、公司基本面、投资组合管理和期权分析等多个维度。支持三语交互,是全球投资者和金融分析师不可或缺的专业工具。
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新闻市场AI综合智能分析
helium-mcp
ComposioHQ/awesome-codex-skills
63
该技能提供跨越金融和媒体的综合智能服务。用户可以搜索实时新闻,进行多维度媒体偏见分析,获取股票/加密货币的实时数据和AI预测,利用机器学习模型对期权进行定价,并综合生成关于当前事件的平衡视角。适用于深度研究、投资分析和媒体信息核查。
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财务尽职调查框架生成器
financial-due-diligence
mohitagw15856/pm-claude-skills
364
本技能可为任何投资、并购(M&A)或重大合作关系生成一套结构化的财务尽职调查框架。它能根据交易类型和尽调阶段,产出详细的所需文件清单、关键分析问题、风险警示点核对表和综合财务健康评估报告。
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综合财务数据与估值分析
longbridge-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
252
本技能提供跨市场(如美股、港股)的全方位财务数据、估值指标和公司信息。用户可以查询详细的收入表、资产负债表、现金流,分析业务分部结构,比较市盈率等倍数,并进行DCF模型和价值投资筛选,是进行深度基本面研究和投资决策的核心工具。
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伊托篮子对比知识与投资组合
ito-basket-compare
affaan-m/ECC
298
这是一个只读工具,用于将预测市场篮子或主题与用户已有的知识库、投资组合记录、研究备忘录或财务背景进行对比分析。它能识别潜在的冲突点、过时的假设和缺失的研究领域,帮助用户检查投资的匹配度和风险暴露,但不提供任何投资或交易建议。
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预测市场智能情报分析
ito-market-intelligence
affaan-m/ECC
269
本技能用于提供全面的、仅供阅读的预测市场情报。它可以帮助用户研究市场事件、比较不同的交易平台,分析流动性和底层资产。它生成基于来源的综合报告,旨在提供深入的市场背景和洞察,但绝对不提供投资或交易建议。
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投资组合优化与再平衡
trader-portfolio
ruvnet/ruflo
114
本技能提供了一个完整的投资组合优化流程,利用均值-方差引擎和神经网络模型。它可以根据设定的风险目标,计算出最优的资产配置权重,并进行全面的风险评估。最终生成详细的再平衡交易计划,实现专业的量化投资管理。
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投资组合与仓位风险评估
trader-risk
ruvnet/ruflo
113
该工具利用神经网络交易员的风险引擎,全面评估投资组合和单个仓位风险。功能包括计算风险价值(VaR)、条件风险价值(CVaR)和夏普比率,并进行专业的仓位规模优化。此外,它还能监控市场熔断器状态,如高相关性或波动性异常,帮助用户做出稳健的投资决策。
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综合营销ROI与归因分析
roi-calculator
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
54
本工具提供深度、多触点归因分析,用于计算所有营销渠道的综合投资回报率(ROI)、广告支出回报率(ROAS)和客户获取成本(CAC)。它支持线性、时间衰减等多种归因模型,结合客户生命周期价值(LTV)进行长期价值预测,为预算优化、高管报告和效率提升提供数据支持。
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金融实证设计与统计推断
jfe-empirical-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
215
本技能提供了一套顶级学术期刊级别的金融实证研究方法论框架。它涵盖资产定价、公司金融等领域的定量分析,指导用户如何进行因子构建、投资组合排序、应用Fama-MacBeth模型和GMM等高级计量估计,并强调了标准误聚类、多重假设检验等严谨的统计推断步骤,以确保研究的科学性和可复制性。
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