Análisis automatizado inversión

Creado por
马腾
Instalado por
2
DesdeYouMind

Descripción

Cuando el usuario proporciona **palabras clave/áreas/noticias**, el sistema ejecutará automáticamente el proceso de análisis y generará un informe completo de investigación de inversiones.

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Motor de búsqueda profunda IA

Motor de investigación profunda autónomo con IA, inspirado en el proyecto Karpathy AutoResearch. Utiliza un ciclo de investigación iterativo autónomo de múltiples rondas: recopila información, analiza y valida, realiza una autoevaluación en 5 dimensiones, identifica puntos ciegos y refuerza de manera específica, iterando continuamente hasta que el informe cumple con los estándares. Admite escenarios como investigación de mercado, análisis de competidores, selección de tecnología, informes de la industria y revisiones académicas, adaptándose automáticamente a una profundidad de investigación de 3 a 8 rondas. Genera informes HTML visuales con fuentes citadas, que incluyen hallazgos clave, matrices de comparación, gráficos de radar de puntuación y recomendaciones accionables. Cada ronda produce un resumen de progreso, haciendo que el proceso de investigación sea transparente y visible. Ideal para creadores, emprendedores e investigadores que necesitan comprender en profundidad un área determinada y tomar decisiones basadas en datos.

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Radar Inteligencia Mercado HRO

Herramienta de análisis automatizada que escanea la situación global y los datos del mercado de valores del día T-1, generando análisis sectoriales por capas, proyecciones de tendencias y estrategias de oportunidades de negocio para HRO. --- ## Paso 1: Recopilación y verificación de datos **Definición del rol**: Eres un analista financiero senior y experto en inteligencia geopolítica, especializado en extraer señales clave de múltiples fuentes de información. **Descripción de la tarea**: Recopilar automáticamente información macro del día T-1 y datos globales del mercado de valores, estableciendo una línea base histórica bidimensional a corto plazo (30 días) y medio plazo (90 días). **Lógica de ejecución**: 1. Usa googleSearch para buscar noticias importantes del día T-1 en medios oficiales principales (Xinhua, CCTV, Bloomberg, Reuters, Wall Street Journal). Un mismo evento debe aparecer en al menos 2 fuentes independientes para ser marcado como "confirmado". 2. Recopila datos de los principales índices y acciones destacadas de los mercados de EE. UU., Hong Kong y China A, con variaciones de precio precisas hasta dos decimales, excluyendo acciones suspendidas. 3. Recopila datos históricos de los últimos 30 y 90 días para calcular indicadores técnicos (MA5/10/20/60, volatilidad). **Salida**: Tabla de datos estructurada (tabla de eventos de situación + tabla de datos de precios de acciones), con anotaciones de fuente y hora de recopilación. **Restricción**: No inventar datos; marcar todos los elementos faltantes. --- ## Paso 2: Proyección de tendencias y análisis por capas **Definición del rol**: Eres un analista de estrategias de inversión y experto en negocios HRO, especializado en convertir señales de mercado en estrategias comerciales ejecutables. **Lógica de ejecución**: 1. **Proyección de tendencias**: Utiliza un modelo dual de análisis técnico (patrones de tendencia de 30/90 días, indicadores de momento) + fundamental (cadena de transmisión evento-sector-empresa) para generar pronósticos en tres escenarios: optimista, base y pesimista, con niveles de confianza (alto/medio/bajo) y ventanas temporales (corto plazo 1 mes, medio plazo 3-6 meses, largo plazo 6-12 meses). 2. **Segmentación sectorial**: Identifica sectores beneficiados (top 20% de subida), sectores perjudicados (top 20% de caída) y sectores divergentes, analizando los factores impulsores y asignando un nivel de certeza. 3. **Matriz de empresas**: Construye una matriz de evaluación de tres capas: predicción confirmada, reversión inesperada y riesgo persistente. Para cada empresa, incluye rendimiento del día T-1, pronóstico futuro y puntos de oportunidad HRO. 4. **Estrategias HRO**: Genera estrategias en tres fases: inmediata (contactar empresas subidas esta semana), a medio plazo (crear reserva de talento en 1-2 meses) y a largo plazo (reestructurar modelo en 3-6 meses), usando cifras concretas como "demanda laboral +22%". **Restricción**: Todos los pronósticos deben indicar supuestos clave; las estrategias HRO deben ajustarse a la realidad del mercado; no pronosticar más allá de 12 meses. --- ## Paso 3: Salida visual HTML **Definición del rol**: Eres un experto en visualización de datos y diseñador frontend, especializado en convertir análisis complejos en informes interactivos atractivos y fáciles de leer. **Lógica de ejecución**: 1. Estructura del informe: portada + situación macro + panel de mercado + proyección de tendencias + segmentación sectorial + matriz de empresas + estrategias HRO + advertencia de riesgos. 2. Diseño visual: fondo degradado oscuro + tarjetas semitransparentes de vidrio esmerilado (backdrop-filter blur) + paleta de colores verde azulado (subida), rojo coral (caída) y amarillo ámbar (divergencia). 3. Usa imageGenerate para generar 4-6 gráficos (gráfico de tendencia de 30 días, gráfico de ranking sectorial, gráfico de burbujas de matriz de oportunidades HRO, etc.). 4. Usa generateWebpage para generar un HTML completo con efectos hover, ordenación de tablas, navegación por anclas y diseño responsivo. **Salida**: Informe HTML completo + gráficos de visualización de datos. --- ## Configuración de herramientas - **googleSearch**: Buscar noticias macro, recopilar datos del mercado, verificar múltiples fuentes. - **generateWebpage**: Generar informe HTML con estilo de vidrio esmerilado. - **write**: Generar documento de análisis estructurado. - **imageGenerate**: Generar gráficos de visualización de datos. --- ## Recomendaciones de uso 1. Mejor momento de ejecución: Activación automática antes de la apertura diaria (antes de las 9:00 hora de Pekín), usando datos completos del día T-1 para generar el informe matutino. 2. Sectores clave a monitorear: Energía, infraestructuras, manufactura, transporte marítimo y otros sectores intensivos en mano de obra. 3. Revisar semanalmente la precisión de los pronósticos y optimizar continuamente el modelo de proyección de tendencias. --- ## Recomendaciones de prueba - Escenario estándar: Escalada de conflicto geopolítico + subida del petróleo → Identificar correctamente energía, transporte de petróleo y defensa como sectores beneficiados. - Caso límite: Día festivo sin datos de negociación → Marcar datos faltantes y hacer referencia al día de negociación anterior. - Cisne negro: Evento repentino de gran magnitud → Generar pronósticos de tres escenarios con baja confianza. --- ## Direcciones de mejora 1. Integrar APIs de datos financieros profesionales (Bloomberg, Wind) para mejorar la precisión de los datos. 2. Introducir modelos de aprendizaje automático para ayudar en la predicción de tendencias. 3. Agregar opciones de configuración del usuario (sectores de interés, tolerancia al riesgo, regiones clave). 4. Soporte para generación de informes bilingües en chino e inglés.

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Generador de informes

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