| XIAOSHI DATA小石平台介绍与使用说明让你的 AI 一次接入完整金融数据与量化研究能力面向普通用户的详细指南实时行情 · 历史数据 · 全球新闻 · RAG 与网络搜索 · 因子库 · 量化 Skill |
当前说明对应平台版本：2026-07-30.14
| 定位 | 一句话认识小石小石是给 AI Agent 使用的永久免费金融数据平台。你注册后只需复制一段专属接入内容给常用 AI，之后可直接用自然语言查询行情、历史、财报、新闻、人物、宏观和因子，并让 AI 按小石量化 Skill 完成选股、策略研究、回测与风险检查。 |
FIRST STEPS
先完成接入：5 分钟开始使用
小石的使用方式不是让你记住一堆网址或专业参数，而是把一段专属接入内容交给你常用的 AI。以后你只需要说清楚想看什么、想比较什么、想验证什么。
- 打开官网 https://www.shizixi.com，点击“免费注册”。
- 使用邮箱完成注册和验证，然后登录个人页面。
- 点击“一键复制接入配置”或“复制提示词”。复制内容已经带有你的专属访问凭证，不需要手工修改。
- 把整段内容粘贴给你常用的 AI Agent，例如 ChatGPT、Codex、Gemini、飞书或其他支持访问网络与运行任务的 AI。
- 等待 AI 回复“小石专家已接入”，并让它完成一次基础自检。首次接入后，建议立即添加“提示词与 Skill 自动更新”任务。
| 必做 | 最重要的首次设置：让 AI 自动检查更新小石仍在持续增加数据和修复能力。接入后，请让你的 AI 每天检查一次最新提示词与量化 Skill；版本变化时自动刷新，版本不变时不要重复下载。这样已有用户不用反复复制，也能自动获得新数据和新用法。 |
| 首次接入后立即发送请确认小石专家已经接入，并为我建立一个每天自动检查小石提示词与量化 Skill 更新的任务。每天首次使用前检查一次；版本变化时自动读取最新内容，保留我当前的专属访问凭证和个人偏好，并告诉我新增了哪些能力。版本没有变化时不要重复更新。如果你的 AI 不支持定时任务，就在每次开始金融或量化任务前，让它先执行一次更新检查。 |
| 不支持定时任务时使用在开始今天的任务前，请先检查小石提示词和量化 Skill 是否有更新。若有更新，请先刷新再继续，并用三句话告诉我新增能力、变更的数据范围和需要注意的使用边界。 |
首次接入建议做一次自检
- 查询贵州茅台当前行情，确认实时数据可读取。
- 查询最近三条与贵州茅台相关的新闻或公告，确认新闻与公司事件可读取。
- 询问“你现在能用小石做什么”，确认 AI 已读取完整能力和量化 Skill。
- 要求 AI 说明数据时间、市场、复权方式和来源边界，确认它不会把空数据解释成零。
| 安全 | 保护你的专属接入内容不要把完整接入内容或专属访问凭证发到群聊、论坛、公开文档或截图中。需要给另一个 AI 使用时，请从自己的账号页面重新复制。 |
CAPABILITY MAP
平台能为你提供什么
下面按用户真正会做的事情介绍小石。每一项都说明“有什么数据、能做什么、怎么问”，不需要理解技术实现。
| 实时盯盘A 股、港股、美股全市场快照；个股报价；A 股五档盘口；大盘与盘面广度。 | 历史研究A 股分钟与日线、复权数据；港美近十年日线；用于回测、对比和事件研究。 |
| 新闻与事件7×24 财经快讯、早晚报、行业新闻、公司事件、公告与重大事件监控。 | RAG 与网络搜索先找平台历史证据，再补查公开原站资料，保留时间、来源和原文链接。 |
| 人物与机构国内外政策人物、科技企业家、投资人、加密行业人物及机构公开观点。 | 宏观与政策中美核心经济数据、政策变化、公布时间、实际值、前值与可靠预期。 |
| 高级金融数据资金、持仓、股东、解禁、ETF、衍生品、可转债和高频景气数据。 | 因子与 Skill透明因子库、选股、策略、回测、风险检查、图表报告和多模型复核。 |
1. A 股、港股和美股实时行情
| 全市场实时行情与个股盯盘 稳定可用你能获得：A 股、港股、美股全市场最新价格、涨跌、成交和更新时间；A 股个股还可查看五档买卖盘、盘中高低点和市场涨跌分布。能帮你做：随时查看任意股票价格；同时扫描全市场，而不是一只一只查询；观察大盘、热点、异动和自选股；设置盘中价格或事件提醒。你可以这样问：“现在贵州茅台多少钱，五档盘口怎样？”“查看港股和美股全市场表现，分别列出涨跌与成交靠前的证券。” |
- 适合盯盘：关注自选股价格、涨跌幅、成交变化和盘口异常。
- 适合全市场扫描：快速找到涨幅、跌幅、成交额、速度或行业表现靠前的股票。
- 适合盘面判断：结合上证、深成指、创业板等大盘数据，观察上涨家数、下跌家数、涨跌停活跃度、中位涨跌幅和市场流动性。
- 适合自动提醒：让 AI 在交易时段按合理间隔检查，只有达到你设定的价格、涨跌或重大事件条件才通知，避免刷屏。
2. 历史行情与复权数据
| 从分钟线到长期日线 稳定可用你能获得：A 股一分钟历史底座从 2009 年起持续更新，并提供日线、前复权、后复权和不复权口径；5、15、30 分钟等周期可由 AI 在本地按交易时段合成。港股和美股提供近十年原始日线，可用年份以最新清单为准。能帮你做：做历史回测、趋势研究、事件前后收益比较、波动与回撤分析；检查除权除息影响；按市场和年份批量下载，再在自己的电脑筛选股票并计算。你可以这样问：“下载贵州茅台 2020 年一分钟数据，合成 5 分钟线并回测。”“比较苹果和腾讯近十年收益、波动、最大回撤与年度表现。” |
| 口径 | 历史数据使用原则回测前先让 AI 检查最新交易日、复权口径和缺失区间。港美历史日线按市场和年份下载，不是每只股票一个文件；少量个股可直接查询。个股上市前没有数据属于正常情况。 |
3. 财报、估值、公告与公司研究
| 把公司数字和发生的事情放在一起 稳定可用你能获得：上市公司财务报表、收入利润、现金流、估值与核心基本面指标，以及巨潮公告、分红、回购、股东大会、监管与重大事项。能帮你做：分析盈利质量和趋势；比较同行估值；检查利润增长是否有现金流支撑；把公告、新闻、资金和股价表现放进同一时间轴；识别事件发生时市场是否已经提前反应。你可以这样问：“分析宁德时代最近八个季度的收入、利润、现金流和毛利变化。”“汇总贵州茅台近一年的重要公告，并说明每项可能影响。” |
NEWS & EVIDENCE
新闻、搜索与事件研究
4. 7×24 全球财经新闻与早晚报
| 持续更新的财经信息流 稳定可用你能获得：国内外财经快讯、权威媒体新闻、公司公告、行业动态、灾害与突发事件；提供发布时间、来源、原始链接、重要度、紧急度、影响方向、行业与股票标签，并跨来源去重。能帮你做：生成财经早报和晚报；快速找到 24 小时内最重要事件；跟踪行业主线；在重大事件发生时触发临时更新；把新闻变成可回测的事件样本。你可以这样问：“今天最重要的十条财经新闻是什么？”“生成今天晚报，按重大新闻、市场主线、影响和后续跟踪整理。” |
- 新闻评分更偏向金融影响：政策、利率、汇率、重要公司、市场波动和行业传导会获得更高关注。
- 同一事件的重复转载会合并，避免一个主题被多篇相似新闻反复刷屏。
- 新闻会尽量标记相关行业、股票、人物和影响方向，便于后续筛选和因子研究。
- 早报与晚报不是固定内容：重大事件出现后可重新生成，也可由用户手动要求刷新。
5. RAG 语义搜索：按意思找历史证据
| 不用猜关键词的历史资料搜索 稳定可用你能获得：小石会根据你描述的问题，在已收集的新闻、公告和研究资料中寻找语义相关的历史证据，并给出相关程度、时间、来源与摘要。能帮你做：查找跨越多天或多来源的主题；研究某行业涨价、政策变化、人物发言与公司事件；把分散信息整理成时间轴；为策略假设寻找历史依据。你可以这样问：“寻找最近一年影响存储芯片价格的事件。”“把低空经济政策变化及受影响公司按时间顺序整理。” |
| 查证 | RAG 的正确理解RAG 负责找证据，AI 负责阅读、比较和总结。相关度高不等于事实一定正确，所以重要结论仍应检查发布时间、原始来源、公告和多方证据。 |
6. 小石网络搜索：补齐公开原站资料
| 平台内部资料之外的公开查证 稳定可用你能获得：当小石已有新闻不足以覆盖某只股票、人物、机构或专题时，AI 可以使用小石网络搜索补查公开网页，优先公司官网、交易所、监管机构、机构原站和可信媒体，并返回可直接打开的原始链接。能帮你做：补查个股新闻；核对人物最新发言；寻找机构研究原文；查公司公告与监管信息；对重要事件做多源交叉验证。你可以这样问：“先查小石已有证据，再用小石网络搜索补齐贵州茅台最近 30 天公开信息，去重并标注原始来源。” |
- 平台内证据与网络补充会分开标注，避免混淆。
- 优先原始发布方，不把搜索中转页当作原文。
- 外部网页可能受访问限制；无法读取全文时，AI 必须说明只依据标题或摘要。
- 小石新闻不承诺覆盖每家公司全部消息；要求个股完整梳理时，应明确让 AI 同时执行网络补查。
7. 行业、板块与热点主题
| 从新闻主题走到行业与成分股 稳定可用你能获得：行业与概念目录、板块成分股、板块行情、资金流、热度标签和关联新闻。能帮你做：按半导体、汽车、新能源、金融、医药等大行业筛选新闻；观察板块内部强弱；把行业新闻与成分股表现连接起来；寻找热点扩散和退潮。你可以这样问：“查询最近一周影响半导体行业的重要事件，并按重要性排序。”“列出今天资金流和新闻热度同时靠前的行业，再查看主要成分股。” |
人物、机构、宏观与事件时间轴
8. 重要人物动态
| 按人物建立可跟踪的公开事件流 稳定可用你能获得：中国与海外政策人物、央行官员、科技企业负责人、投资人、加密资产行业人物的公开发言和重大动态。覆盖示例包括特朗普、马斯克、黄仁勋、雷军、山姆·奥特曼、达里奥·阿莫迪、鲍威尔、赵长鹏、孙宇晨等。能帮你做：跟踪政策与产业信号；研究人物发言对行业和资产的短期反应；在重要发言出现后自动提醒；把人物事件加入策略的可选事件因子。你可以这样问：“查看特朗普、马斯克和黄仁勋最近的重要动态。”“跟踪雷军最近公开发言，并分析可能影响的小米产业链。” |
| 说明 | 人物名单与人物新闻是两件事“近期没有收集到新闻”不代表平台没有监控该人物。查询监控范围时让 AI 读取完整人物名单；查询动态时再按具体姓名和时间范围搜索。 |
9. 机构研究与公开观点
| 投行、资管、研究机构和国际组织公开资料 稳定可用你能获得：主要券商、投行、资管机构、研究机构和国际组织的公开研究、市场评论与观点，尽量保留机构、发布时间、原始来源和中文提炼。能帮你做：了解机构正在关注的主题；比较不同机构观点；查找行业景气、利率、资产配置和公司研究线索；将观点作为待验证证据，而不是直接当成买卖建议。你可以这样问：“最近有哪些机构讨论人工智能芯片？”“整理本周公开机构观点，按主题、方向和分歧归类。” |
10. 中美宏观数据与政策
| 重要数据发布前后及时跟踪 稳定可用你能获得：美国 CPI、核心 CPI、PCE、非农、失业率、GDP、零售、初请、工业产出；中国 CPI、PPI、PMI、GDP、工业、消费、M2、新增贷款等。保留实际值、前值、可靠预期、单位、数据期、发布时间和来源。能帮你做：观察通胀、增长、就业和流动性变化；分析利率、美元、黄金、商品、美股和 A 股行业传导；在公布窗口提高检查频率；把宏观发布作为带时间戳的事件因子。你可以这样问：“分析最新美国 CPI 对利率、美元、黄金、美股和 A 股行业的可能影响。”“今天有哪些重要中美数据发布？” |
| 规则 | 不能伪造“超预期”只有存在可靠一致预期时，才能说“高于预期”或“低于预期”。如果预期值缺失，AI 只能比较前值和趋势，并明确写“暂无可靠一致预期”。 |
11. 龙虎榜、公告与统一事件时间轴
| 把不同类型事件放到同一时间顺序中 研究能力你能获得：龙虎榜记录、公司公告、新闻、人物动态、机构观点、宏观发布和政策事件，统一保留事件发生时间与当时可获得时间。能帮你做：研究事件发生前后价格反应；避免用后来才知道的信息回测过去；比较同类事件的平均反应、持续时间和失效条件。你可以这样问：“查询贵州茅台近一年的龙虎榜记录。”“把新闻、人物、宏观、公告和龙虎榜按当时可获得时间整理成事件时间轴。” |
资金、持仓与高级金融数据
这些数据适合中低频研究。小石会同时展示数据日期、记录数、来源、成熟度和历史积累状态。最新快照可用于当日研究，但“有最新值”不等于已经完成长期稳定回测。
| 北向个股持仓观察沪深港通披露的个股持股数量、市值和持股比例变化。适合研究外资持仓结构，不应冒充每日实时北向净流入。 | 融资融券查看融资余额、融资买入和融券信息，观察杠杆活跃度与拥挤方向，并与价格、成交和事件共同判断。 |
| 个股资金流查看主力、超大单、大单、中单和小单资金方向。最新快照可做当日观察，长期历史仍需根据可用样本验证。 | 大宗交易查看机构大宗交易价格、成交量与溢价或折价，研究机构接盘、折价交易和后续表现。 |
| 股东户数观察股东户数变化、平均持股和筹码集中趋势，用于中低频持仓结构研究。 | 十大股东持仓跟踪主要股东持仓和变化，识别增持、减持与集中度变化，注意披露时间晚于报告期。 |
| 限售解禁查看未来解禁日、数量和相对流通规模，评估潜在供给压力；不能把解禁机械等同于卖出。 | 券商一致预期汇总公开分析师预测、评级和预期方向。缺少目标价或盈利预测时保留为空，不自行填补。 |
| ETF 份额与资金变化观察行业 ETF 申赎、份额变化和成交，用于判断板块资金方向，但要区分份额变化与二级市场主力流入。 | 期权与股指期货情绪查看波动率、认沽认购比、持仓、基差等可获得信息，用于情绪与对冲研究；缺字段时不补零。 |
| 可转债查看转债价格、转股价值、转股溢价、债底、规模和评级，用于防御与进攻结合的低频研究。 | 高频宏观与行业景气用电、货运和可公开验证的景气指标用于观察经济活动。开工率等未通过验证的数据会明确缺失。 |
| 成熟度 | 看到“研究中”“部分可用”时怎么做可以把最新带日期的观测当作研究线索，但不要直接用于大仓位决策。先让 AI 检查覆盖率、缺失率、历史长度、行业偏差和样本外表现；样本仍在积累的因子应作为增强层，不要取代成熟策略基线。 |
FACTOR LIBRARY
市场情绪与透明因子库
小石因子库不是一个只给结论的黑箱。每个因子应说明口径、数据日期、样本数、成熟度、缺失项、适用范围和限制。因子分数用于排序和研究，不等于上涨概率，也不能直接等于仓位。
| 盘面广度上涨/下跌家数、涨跌家数比、中位涨跌幅、涨跌停活跃度、覆盖股票数。 | 价格与涨跌结构观察市场整体强弱、极端涨跌和横截面分布，不直接给出买卖结论。 |
| 市场流动性全市场成交、成交分布和活跃度，结合交易时段与来源差异使用。 | 公告冲击将公告与短期股价反应连接，研究事件类型、方向、衰减和可重复性。 |
| 宏观偏差比较实际值、可靠预期和前值，形成可追溯的宏观事件信号。 | 重点人物情绪把重要人物公开事件按方向、重要度和持续时间整理成研究信号。 |
| 政策强度对政策事件做时间、行业和影响路径标记，保留不确定性。 | 事件联动把新闻、人物、宏观、公告、资金与价格连接到同一时间点，研究后续反应。 |
| 资金与持仓北向持仓、融资、个股资金流、ETF、股东与解禁等可解释快照因子。 | 衍生品与可转债波动率、PCR、基差、转股溢价等可获得指标；缺失时保持空值。 |
QUANT SKILL
小石量化专家 Skill：从想法到可验证策略
当你提出选股、因子、策略、回测、组合、风控、图表、报告或持续监控任务时，AI 应自动进入小石量化 Skill 工作流。你不需要会编程，但需要说明目标、市场、周期和风险偏好；不确定时，可以让 AI 逐步提问并引导你。
Skill 会为你完成的核心步骤
- 先把目标说清楚：研究什么市场、持有多久、多久调仓、希望降低什么风险、与什么基准比较。
- 准备并冻结数据：检查股票范围、时间、复权、单位、缺口和当时可获得时间，避免使用未来信息。
- 选择合适流派：技术、趋势、均值回归、基本面、价值、多因子、事件驱动、统计套利、机器学习或组合风控，不强行把所有方法混在一起。
- 构建可复现基线：先做一个简单、透明、能重复运行的版本，再增加复杂因素。
- 执行真实回测：考虑 A 股 T+1、停牌、涨跌停、交易费用、滑点、成交能力和流动性限制。
- 做样本外和滚动验证：按时间顺序划分训练、验证和测试，不随机打乱未来数据。
- 诊断有效性：检查收益、波动、最大回撤、换手、胜率、因子 IC/RankIC、衰减、行业偏差和极端情景。
- 通过独立风控：把信号和仓位分开，限制单股、行业、流动性、回撤和事件风险。
- 生成图表与报告：输出净值、回撤、交易、事件时间轴和研究结论；支持的渠道应直接把文件发给用户，而不是只给本地路径。
- 让不同模型独立复核：重要结论交给另一模型重新核对数据、时间、计算和风险；有分歧时降低信心，而不是简单取平均。
可选择的策略流派
| 事件驱动新闻、公告、人物、宏观、政策、龙虎榜与价格反应。事件是重要选项，但不是所有策略都必须使用。 | 技术与趋势均线、动量、突破、波动和成交等，用于识别趋势和变化。 |
| 均值回归研究偏离后回归，但必须检查结构变化、流动性和极端行情。 | 基本面与价值盈利质量、现金流、估值、股东和分析师预期等中低频信息。 |
| 多因子把若干可解释因子组合，检查相关性、行业暴露、换手和样本外稳定性。 | 统计套利研究相对关系和价差，需要严格控制数据对齐、成本与失效。 |
| 机器学习用于分类或排序，但先保留简单基线，严格防止数据泄漏和过拟合。 | 组合与风险覆盖重点不在预测单只股票，而在分散、仓位、回撤、流动性与风险预算。 |
| 计算 | 回测在哪里运行小石负责提供和更新数据；完整回测通常由你的 AI 把数据下载到你的电脑后运行。这样不会占用公共服务器，也便于你保留数据、策略和结果。网页工作台主要用于人工查看和研究演示，不代替完整本地回测。 |
策略如何持续进化
- 先建立基准版本，再把新因子作为挑战者，不要直接覆盖原策略。
- 保存每次数据版本、参数、预测、交易假设和结果，避免事后修改规则。
- 先做纸面信号和模拟观察；样本足够、成本敏感性可接受、最大回撤受控后，才讨论小规模实盘接入。
- 市场环境变化时先诊断失效原因，再决定调整、暂停或退回旧版本。
- 任何策略都不保证盈利；当证据不足时，AI 应选择“不下结论”。
MONITORING
主动监控、推送与日常使用
5 分钟重大事件与盘中监控
你可以让自己的 AI 每 5 分钟检查一次重大新闻、人物、宏观发布或自选股异动。小石提供数据，真正的提醒由你的 Agent 负责发送。为避免刷屏，建议只在“新增、重要、紧急、命中偏好或价格明显异动”时通知。
- 新闻监控：高评分、高紧急度、重大政策、灾害、地缘事件、关键公司事件。
- 人物监控：指定人物出现新的重要公开动态时提醒。
- 宏观监控：数据公布前提高检查频率，实际值变化后只提醒一次。
- 价格监控：任意股票达到价格、涨跌幅、成交或盘口条件时提醒。
- 行业监控：指定行业出现重大事件、资金与价格共振时提醒。
微信、飞书、QQ 等渠道
如果你的 Agent 已经接入微信、飞书、QQ 或其他消息渠道，可以让它把早晚报、重大事件和价格提醒转发给你。是否能真正送达取决于该 Agent 的渠道能力；完成后应返回可验证的送达结果，而不是提前声称“已发送”。
BOUNDARIES
使用边界与可靠性提醒
- 小石提供数据整理、研究工具和简单影响分析，不提供保证收益的投资建议。
- 实时数据可能受到公开行情源、交易时段和网络状况影响；重要时刻应核对更新时间。
- 个股新闻无法保证穷尽全部网页；需要全面查证时，让 AI 同时使用小石网络搜索并保留原始链接。
- 空结果、缺字段或来源失败不等于零；AI 应明确写“暂无可验证数据”或“来源暂时不可用”。
- 研究中或历史样本仍在积累的数据，只能作为带日期的观察，不应包装成稳定因子。
- 事件重要度、新闻评分和标准化因子值不是上涨概率，也不能直接转换为仓位。
- 回测结果不代表未来；必须检查样本外表现、成本、流动性、最大回撤和未来函数。
PROMPT LIBRARY
可直接复制给 AI 的详细问法
下面的问法已经按实际使用场景整理。把方括号里的内容换成自己的股票、行业、日期或风险要求即可。
A. 接入、更新与能力自检
| 确认接入请确认小石专家已接入。先介绍我现在能使用的数据、RAG、小石网络搜索和量化 Skill，再给我 8 个适合普通用户的使用示例。 |
| 建立每日更新请为小石提示词和量化 Skill 建立每日自动更新检查。每天首次使用前检查版本；版本变化时自动刷新，保留当前专属访问凭证和偏好，并告诉我新增能力。版本未变化时不要重复更新。 |
| 手动更新现在检查一次小石提示词、全能力说明和量化 Skill 是否有更新；有更新就先刷新，再用清单说明新增、变更和仍需注意的边界。 |
| 完整自检请完成一次小石接入自检：查询贵州茅台实时行情、最近三条相关新闻或公告、最新大盘数据，并说明每项数据的时间。不要输出技术细节，只告诉我是否正常。 |
B. 实时行情、盯盘和全市场扫描
| 单股行情查看[贵州茅台/腾讯控股/苹果]当前价格、涨跌、成交、更新时间和今日高低点。A 股再查看五档盘口，并用普通话说明盘中状态。 |
| 三地市场快照查看 A 股、港股和美股全市场最新表现，分别列出主要大盘、上涨与下跌数量、成交活跃度和涨跌幅靠前的证券。按各市场当前交易状态说明是否实时。 |
| 全市场扫描扫描 A 股全市场，找出同时满足[涨幅 2% 以上、成交额较大、所属行业近期有重要新闻]的股票。先列筛选条件，再展示结果和数据时间，不给确定性买卖建议。 |
| 自选股盯盘监控我的自选股：[股票列表]。交易时段按合理间隔检查价格、涨跌、成交和重大事件；只有达到[价格/涨跌幅/成交异动/重大新闻]条件时提醒，避免重复推送。 |
| 盘面与情绪查看今天 A 股盘面广度、上涨下跌家数、中位涨跌幅、涨跌停活跃度、两市成交和可用市场因子。说明哪些是稳定数据，哪些只是近似或缺失。 |
| 行业轮动比较今天各行业的涨跌、成交、资金和新闻热度，找出强势、转弱和分歧最大的行业，并列出主要成分股。 |
C. 历史行情、下载与回测准备
| A 股分钟数据下载[贵州茅台]从[2020-01-01]到[2020-12-31]的一分钟历史数据，先检查缺口、复权口径和最新交易日，再按交易时段合成 5 分钟和 30 分钟数据并保存。 |
| A 股复权对比比较[股票]前复权、后复权和不复权日线的差异，指出除权除息对价格曲线和收益计算的影响，并告诉我回测应选哪一种口径。 |
| 港美历史下载[苹果 AAPL/腾讯控股 00700]近十年可用日线。先检查可用年份，再按市场和年份获取，随后在本地筛选该股票，计算年度收益、波动和最大回撤。 |
| 历史自动维护请检查我本地的小石历史数据是否更新到最新交易日，只下载变化部分，校验完成后再开始研究。以后每天检查一次；若不能建立定时任务，就在每次回测前检查。 |
| 事件研究以[事件名称]为样本，研究事件发生前 5 日、后 1/3/5/20 日相关股票或行业的平均收益、胜率、最大有利和不利波动，并保留事件当时可获得时间，防止未来函数。 |
D. 财报、估值、公告和公司研究
| 季度财务趋势分析[公司]最近八个季度的营业收入、净利润、毛利率、经营现金流和负债变化。区分同比、环比和一次性项目，并列出数据期。 |
| 盈利质量检查[公司]利润增长是否得到现金流支持，比较净利润、经营现金流、应收、存货和资本开支，并指出需要进一步查证的风险。 |
| 估值与完整个股研究比较[公司]与[同行公司列表]的估值、盈利质量、增长和现金流，不只比较一个倍数；说明数据期和不可比项。再把实时行情、历史走势、公告、相关新闻、行业背景、资金与持仓、可用因子和主要风险合并成完整个股研究；平台内部证据不足时，用小石网络搜索补查原站资料并去重。 |
| 公告时间轴汇总[公司]最近[一年]的重要公告，包括分红、回购、增减持、重大合同、监管和股东大会，按发布时间排序，并说明每项可能影响与不确定性。 |
E. 新闻、早晚报、行业与事件时间轴
| 今日头条告诉我过去 24 小时最重要的 10 条财经新闻，按金融影响和紧急程度排序。每条写明时间、来源、影响行业、可能方向和需要继续跟踪的事项。 |
| 财经早报生成今天的财经早报，分为重大新闻、全球市场、A 股主线、宏观日历、重点人物、行业机会与风险、今日跟踪清单。去重并保留时间。 |
| 财经晚报生成今天的财经晚报，复盘重大事件、盘面主线、行业表现、重要公司公告和明日跟踪事项；如果今天出现重大突发，请使用最新数据重新生成。 |
| 行业新闻查询最近一周影响[半导体/汽车/金融/医药]行业的重要事件，按重要性和时间排序，列出影响路径、相关公司和仍需验证的问题。 |
| 个股新闻全查查询[股票/公司]最近[30 天]全部可验证的重要新闻。先查小石已有新闻、公告和 RAG，再用小石网络搜索补查公司、交易所、监管和可信媒体原站；合并去重并说明仍可能存在的覆盖缺口。 |
| 事件时间轴把[主题]相关的新闻、人物、机构、宏观、政策、公司公告和龙虎榜按当时可获得时间整理成一条事件时间轴，并标记每项的重要度、方向、影响行业和证据来源。 |
| 重大事件监控每 5 分钟检查重大财经事件。只在出现新增的高紧急度、高影响新闻或命中我的关注行业[行业列表]时提醒；相同事件合并，不重复推送。 |
F. RAG 与小石网络搜索
| 按意思找资料使用小石 RAG 搜索：最近一年有哪些事件影响[存储芯片价格/房地产政策/黄金价格]？按相关度和时间列出证据，再总结共同原因和分歧。 |
| 历史类比在小石历史新闻和研究资料中寻找与当前[事件]最相似的历史案例，比较当时环境、市场反应、持续时间和这次不一样的地方。 |
| 网络补查先查小石平台已有证据，再使用小石网络搜索补查[人物/公司/机构/主题]的最新公开资料。优先原始发布方，返回可打开的原始链接，去重并区分平台证据与外部补充。 |
| 多源查证对[结论或新闻]做多源查证：至少比较公司或机构原站、监管或交易所、可信媒体和小石历史证据。列出已确认事实、仍有争议部分和无法验证的说法。 |
G. 人物、机构、宏观和政策
| 人物动态查看[特朗普、马斯克、黄仁勋、雷军、山姆·奥特曼]最近的重要公开动态，按时间排序，说明可能影响的政策、行业、公司或资产。 |
| 加密行业人物查看赵长鹏、孙宇晨及其他全球加密资产行业关键人物的最新公开动态，区分事实、个人观点和市场推测。 |
| 机构研究整理最近一周主要机构关于[人工智能芯片/利率/黄金/中国消费]的公开研究与观点，保留机构、时间、原始来源、主要结论和观点分歧。 |
| 美国宏观查询最新美国 CPI、核心 CPI、PCE、非农、失业率、GDP、零售和初请数据。展示实际值、可靠预期、前值、单位、数据期和来源，再分析对利率、美元、黄金、美股和 A 股行业的可能影响。 |
| 中国宏观查询最新中国 CPI、PPI、PMI、GDP、工业、消费、M2 和新增贷款，按增长、通胀、流动性和政策四部分解释，并列出数据期与前值。 |
| 宏观发布监控在[非农/CPI/PMI]公布窗口提高检查频率。实际值更新后只提醒一次，展示实际值、可靠预期、前值和来源；没有可靠预期时明确说明，不要使用“超预期”。 |
| 政策事件整理最近[一个月]影响[行业]的国内外政策变化，区分已正式发布、征求意见、官员表态和市场传闻，并说明可能传导路径。 |
H. 资金、持仓、股东与衍生品
| 资金共振比较[股票]最近可用的北向持仓、融资余额、主力资金、成交和股价变化，判断是否同向。必须标注每项数据日期，不同频率不能强行对齐。 |
| 大宗交易查询[股票/行业]最近一年的大宗交易，统计成交价相对市场价的溢价或折价、成交规模和后续表现，并说明样本数量。 |
| 股东结构查询[公司]最近的股东户数、十大股东和主要持仓变化，按披露时间分析筹码集中趋势，不要把报告期当成当日数据。 |
| 解禁日历筛选未来 90 天限售解禁规模较大的公司，比较解禁量、流通规模、估值、股东结构和近期表现；不要把解禁直接解释成卖出。 |
| ETF 资金查看主要行业 ETF 最近的份额和资金变化，比较板块价格、成交和新闻热度，区分份额变化与二级市场资金流。 |
| 衍生品情绪查看当前可用的波动率、PCR、股指期货基差和持仓信息，说明数据日期、缺失项和可用于哪些情绪或对冲研究。 |
| 可转债筛选转股溢价、价格、规模、评级和正股基本面较合适的可转债，先说明数据日期和缺失字段，再进行低频研究。 |
I. 因子库与量化 Skill
| 查看可用因子查看今天小石因子库的盘面、事件、资金、持仓、宏观、人物和衍生品因子。按稳定可用、研究中、部分可用和缺失分类，展示数据日期、样本数和使用边界。 |
| 验证一个因子严格按照小石量化 Skill 验证[融资活跃度/ETF 份额变化/公告冲击]因子。先检查历史长度、覆盖率和缺失率，再做分组收益、IC/RankIC、衰减、换手、行业中性和样本外测试。 |
| 构建多因子使用小石因子库为[市场/股票池]构建一个透明多因子评分。先检查因子相关性和数据成熟度，只使用通过质量门槛的因子；研究中因子单独作为增强层，不要直接映射仓位。 |
| 事件因子把[新闻/人物/宏观/公告]转换成事件因子，保留当时可获得时间、方向、重要度、持续期限和不确定性；研究事件后 1/3/5/20 日反应，并进行样本外验证。 |
J. 让 AI 引导你开发或优化策略
| 从零开发策略帮我严格按照小石量化 Skill 开发一个策略。先不要直接给成品，请像研究顾问一样逐步引导我：先问清楚市场、目标、持有周期、调仓频率、股票范围、风险承受、基准和交易限制；再帮我选择合适流派，准备数据，建立简单基线，做防未来函数检查、真实成本回测、样本外验证、风险检查和报告交付。每一步等我确认后再继续。 |
| 优化已有策略帮我严格按照小石量化 Skill 优化这个策略：[粘贴策略规则]。先复现原策略并冻结为基准，不要立即改参数；诊断数据缺口、未来函数、成本、过拟合、行业暴露、换手和回撤，再提出不超过三个有明确依据的改进。每个改进都要用相同样本外区间单独验证，并保留原策略作为对照。 |
| 事件驱动策略设计一个[半导体/宏观/公告]事件驱动策略。事件是可选增强层，不要强制加入所有事件；先定义事件、可获得时间、影响期限和失效条件，再与基础信号组合，限制事件权重并通过独立风控。 |
| 技术趋势策略设计一个 A 股中低频趋势策略，以简单规则为基线。使用前复权日线，计入 T+1、涨跌停、停牌、交易费用和滑点，做滚动样本外验证，并报告最大回撤和参数敏感性。 |
| 基本面策略开发一个盈利质量与估值策略，使用收入利润、经营现金流、负债和估值等数据。严格按财报实际披露时间对齐，避免用尚未公布的数据回测过去。 |
| 低波动组合构建一个波动较低的股票组合。先定义股票池与基准，再结合基本面、流动性和风险因子，限制单股和行业权重，检查最大回撤、相关性、成交能力和压力情景。 |
| 机器学习策略开发一个机器学习选股实验，但必须先有简单可解释基线。特征处理只能在训练期拟合，按时间滚动验证，报告样本外效果、校准、特征稳定性和数据泄漏检查；复杂模型无明显优势就保留简单模型。 |
| 独立模型复核把这次策略的冻结数据、规则、回测结果和风险清单交给另一个不同模型独立复核。不要告诉它第一个模型的结论；让它检查时间、单位、数据连接、成本、未来函数、计算和风险限制，再列出一致与分歧。 |
| 策略进化为当前策略建立基准版与挑战者机制。每个新因子或参数变化单独测试，保存版本、原因和样本外结果；先纸面运行，达到样本、回撤、成本和稳定性门槛后再建议替换。 |
K. 图表、报告与推送
| 研究报告把这次研究生成一份用户可读的报告，包含数据范围、方法、关键图表、主要结果、风险、局限和下一步。支持附件的渠道请直接把文件发给我，不要只给本地路径。 |
| 图表交付生成净值曲线、回撤曲线、年度收益、交易分布和事件时间轴图。图中标注市场、周期、复权、数据区间和更新时间，并直接发送图片或文件。 |
| 早晚报推送每天早上[08:00]和晚上[21:00]生成财经早晚报并发送到[微信/飞书/QQ]。只有渠道确认成功后才告诉我已送达；失败时说明失败渠道和重试结果。 |
| 重大新闻推送每 5 分钟检查重大事件和我的关注行业[列表]。只推送新增且达到重要度门槛的内容，合并重复新闻，并附时间、来源、影响行业和后续跟踪项。 |
GOOD PRACTICE
最后的使用建议
- 先说目的，再说范围：例如“我想做低波动选股，范围是沪深 300，月度调仓”。
- 要求 AI 写明数据时间：实时数据看更新时间，财报看报告期与披露日，事件看发生时间与可获得时间。
- 重要结论要求原始证据：新闻要来源和链接，宏观要单位和数据期，机构观点要机构与发布时间。
- 策略先做简单基线：复杂不等于有效；看样本外、成本和最大回撤，不只看收益。
- 定期检查更新：平台能力变化较快，提示词和 Skill 更新任务可以让你的 AI 自动跟上。
| 开始 | 推荐的第一句话帮我严格按照小石量化 Skill 研究这个问题，并由你逐步引导我。开始前先检查小石提示词与 Skill 是否为最新版本；然后问清楚我的目标、市场、周期、风险和需要的输出，不要在信息不足时直接给结论。 |
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ETF 资金
查看主要行业 ETF 最近的份额和资金变化，比较板块价格、成交和新闻热度，区分份额变化与二级市场资金流。
衍生品情绪
查看当前可用的波动率、PCR、股指期货基差和持仓信息，说明数据日期、缺失项和可用于哪些情绪或对冲研究。
可转债
筛选转股溢价、价格、规模、评级和正股基本面较合适的可转债，先说明数据日期和缺失字段，再进行低频研究。
I. 因子库与量化 Skill
查看可用因子
查看今天小石因子库的盘面、事件、资金、持仓、宏观、人物和衍生品因子。按稳定可用、研究中、部分可用和缺失分类，展示数据日期、样本数和使用边界。
验证一个因子
严格按照小石量化 Skill 验证[融资活跃度/ETF 份额变化/公告冲击]因子。先检查历史长度、覆盖率和缺失率，再做分组收益、IC/RankIC、衰减、换手、行业中性和样本外测试。
构建多因子
使用小石因子库为[市场/股票池]构建一个透明多因子评分。先检查因子相关性和数据成熟度，只使用通过质量门槛的因子；研究中因子单独作为增强层，不要直接映射仓位。
事件因子
把[新闻/人物/宏观/公告]转换成事件因子，保留当时可获得时间、方向、重要度、持续期限和不确定性；研究事件后 1/3/5/20 日反应，并进行样本外验证。
J. 让 AI 引导你开发或优化策略
从零开发策略
帮我严格按照小石量化 Skill 开发一个策略。先不要直接给成品，请像研究顾问一样逐步引导我：先问清楚市场、目标、持有周期、调仓频率、股票范围、风险承受、基准和交易限制；再帮我选择合适流派，准备数据，建立简单基线，做防未来函数检查、真实成本回测、样本外验证、风险检查和报告交付。每一步等我确认后再继续。
优化已有策略
帮我严格按照小石量化 Skill 优化这个策略：[粘贴策略规则]。先复现原策略并冻结为基准，不要立即改参数；诊断数据缺口、未来函数、成本、过拟合、行业暴露、换手和回撤，再提出不超过三个有明确依据的改进。每个改进都要用相同样本外区间单独验证，并保留原策略作为对照。
事件驱动策略
设计一个[半导体/宏观/公告]事件驱动策略。事件是可选增强层，不要强制加入所有事件；先定义事件、可获得时间、影响期限和失效条件，再与基础信号组合，限制事件权重并通过独立风控。
技术趋势策略
设计一个 A 股中低频趋势策略，以简单规则为基线。使用前复权日线，计入 T+1、涨跌停、停牌、交易费用和滑点，做滚动样本外验证，并报告最大回撤和参数敏感性。
基本面策略
开发一个盈利质量与估值策略，使用收入利润、经营现金流、负债和估值等数据。严格按财报实际披露时间对齐，避免用尚未公布的数据回测过去。
低波动组合
构建一个波动较低的股票组合。先定义股票池与基准，再结合基本面、流动性和风险因子，限制单股和行业权重，检查最大回撤、相关性、成交能力和压力情景。
机器学习策略
开发一个机器学习选股实验，但必须先有简单可解释基线。特征处理只能在训练期拟合，按时间滚动验证，报告样本外效果、校准、特征稳定性和数据泄漏检查；复杂模型无明显优势就保留简单模型。
独立模型复核
把这次策略的冻结数据、规则、回测结果和风险清单交给另一个不同模型独立复核。不要告诉它第一个模型的结论；让它检查时间、单位、数据连接、成本、未来函数、计算和风险限制，再列出一致与分歧。
策略进化
为当前策略建立基准版与挑战者机制。每个新因子或参数变化单独测试，保存版本、原因和样本外结果；先纸面运行，达到样本、回撤、成本和稳定性门槛后再建议替换。
K. 图表、报告与推送
研究报告
把这次研究生成一份用户可读的报告，包含数据范围、方法、关键图表、主要结果、风险、局限和下一步。支持附件的渠道请直接把文件发给我，不要只给本地路径。
图表交付
生成净值曲线、回撤曲线、年度收益、交易分布和事件时间轴图。图中标注市场、周期、复权、数据区间和更新时间，并直接发送图片或文件。
早晚报推送
每天早上[08:00]和晚上[21:00]生成财经早晚报并发送到[微信/飞书/QQ]。只有渠道确认成功后才告诉我已送达；失败时说明失败渠道和重试结果。
重大新闻推送
每 5 分钟检查重大事件和我的关注行业[列表]。只推送新增且达到重要度门槛的内容，合并重复新闻，并附时间、来源、影响行业和后续跟踪项。
GOOD PRACTICE
最后的使用建议
先说目的，再说范围：例如“我想做低波动选股，范围是沪深 300，月度调仓”。
要求 AI 写明数据时间：实时数据看更新时间，财报看报告期与披露日，事件看发生时间与可获得时间。
重要结论要求原始证据：新闻要来源和链接，宏观要单位和数据期，机构观点要机构与发布时间。
策略先做简单基线：复杂不等于有效；看样本外、成本和最大回撤，不只看收益。
定期检查更新：平台能力变化较快，提示词和 Skill 更新任务可以让你的 AI 自动跟上。
开始
推荐的第一句话
帮我严格按照小石量化 Skill 研究这个问题，并由你逐步引导我。开始前先检查小石提示词与 Skill 是否为最新版本；然后问清楚我的目标、市场、周期、风险和需要的输出，不要在信息不足时直接给结论。
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