面向市场热点、主题赛道与行业事件解码,聚焦近期核心事件、逻辑链条、机会风险与后续验证点。基于今日投资金融数据接口,自动提炼主题关键词并输出结构化热点事件解码报告。
示例 1:主题解码
帮我解码一下商业航天这个热点。
示例 2:赛道催化
AI 算力最近有哪些关键事件,这波行情在交易什么?
示例 3:行业影响
人形机器人这波热点到底意味着什么,后面还要看什么?
> 💡 本 Skill 面向“主题/赛道/行业”的热点研究,不面向单只股票。若用户只想看某只股票的近期消息,优先使用 股票消息解读;若用户更关心卖方共识、机构主线和板块分歧,请优先使用 板块研报解读。
本 Skill 依赖 investoday-finance-data(今日投资金融数据)Skill 获取实时金融数据。
基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准,业务 Skill 不重复展开底层接入细节。
以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。
| 工具名称 | 工具ID | 方法 | 说明 |
|---|---|---|---|
| --------- | -------- | ------ | ------ |
| 新闻资讯 | news | GET | 通过主题关键词获取相关新闻 |
| 研报舆情 | research/sentiment | POST | 获取与主题相关的研报观点和逻辑 |
用户提供主题、赛道或行业关键词后,Agent 按以下流程获取数据:
news,参数 title=<主题关键词> beginTime=<1个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=10research/sentiment (POST),参数 title=<主题关键词> beginTime=<2个月前> endTime=<当前时间> pageNum=1 pageSize=3> 并行优化:Step 1-2 可并行调用。正文只展示 2-3 条最核心事件,不要简单堆砌全量新闻或研报。
Agent 获取数据后,按以下 4 步框架进行结构化分析:
目标:从新闻与研报中筛选出最关键的 2-3 条事件,建立主题主线。
数据来源:news + research/sentiment
分析要点:
输出:核心事件表与主题主线。
目标:把“发生了什么”转化为“为什么重要、通过什么路径影响市场”。
数据来源:news + research/sentiment
分析要点:
输出:逻辑链条与重要性判断。
目标:识别主题事件带来的受益方向、承压方向与关键风险。
数据来源:news + research/sentiment
分析要点:
输出:机会方向、风险方向与关注重点。
目标:告诉用户接下来应该重点跟踪什么,而不是给具体交易建议。
数据来源:前 3 步分析结果汇总
分析要点:
输出:后续观察重点与关键验证点。
| 信号组合 | 含义 | 判断 |
|---|---|---|
| --------- | ------ | ------ |
| 高频新闻 + 研报同步强化 | 主题热度与逻辑共振 | ✅ 积极 |
| 只有新闻热度、缺少研报验证 | 主题更偏情绪交易 | 🟡 关注 |
| 新闻与研报都强调产业进展 | 中期逻辑较强 | ✅ 积极 |
| 新闻时间较近但内容重复度高 | 热点可能进入噪音阶段 | 📊 中性 |
| 研报观点分歧明显 | 主题认知尚未形成共识 | 🟡 关注 |
| 热点事件偏宏观/政策层面 | 影响路径更偏预期驱动 | 📊 中性 |
| 主题受益方向清晰、风险方向也明确 | 可形成结构化观察框架 | ✅ 积极 |
| 缺乏增量事件且逻辑重复强化 | 需防止主题交易钝化 | ⚠️ 警惕 |
# 🔥 [主题关键词] 热点事件解码报告
> 分析日期:YYYY-MM-DD | 数据来源:今日投资
## 一、事件结论
(用一段话概括这波热点是什么、偏利多还是中性、最值得关注的影响是什么)
## 二、核心事件
(列出最重要的 2-3 条事件:时间、类型、标题、核心事实、情绪)
## 三、事件解码
- 趋势信号:
- 逻辑链条:
- 重要性判断:
- 时效判断:
## 四、机会与风险
### 机会方向
-
### 风险方向
-
## 五、后续观察
- 短期观察:
- 中期观察:
- 关键验证点:
## 六、综合结论
- 3-5 条核心发现
- 明确当前热点主线、机会方向与主要风险
- 给出后续需要重点跟踪的验证点
## 七、数据来源
(仅列出正文实际引用过的新闻或研报标题)
## ⚠️ 风险提示
**以上内容基于近期公开新闻与研报信息整理,存在时效性与不确定性,仅供参考,不构成投资建议。**
用户说:“商业航天这波热点意味着什么?”
news 和 research/sentiment共 2 个版本