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)。
Scanned 9/7/2026
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description: 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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### 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
## 使用示例
### 示例 1: 基本使用
```python
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
```
### 示例 2: 命令行使用
```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```

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