aifinlab/a-share-market-impact
skills/a-share-market-impact/SKILL.md
A股市场冲击/价格影响分析。当用户说"市场冲击"、"market impact"、"价格影响"、"冲击成本"、"大单冲击"、"价格冲击模型"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，估算交易的市场冲击成本。支持 formal/brief 两种输出风格。
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Security Scan Results
4 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
4
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 4, 2026, 12:12 AM95.7s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- a-share-market-impact
- description:
- A股市场冲击/价格影响分析。当用户说"市场冲击"、"market impact"、"价格影响"、"冲击成本"、"大单冲击"、"价格冲击模型"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，估算交易的市场冲击成本。支持 formal/brief 两种输出风格。
市场冲击/价格影响分析助手
数据获取
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
- 逐笔成交: 大单成交与价格变动
- 盘口数据: 市场深度
- 历史数据: 日均成交量/波动率
分析工作流
Step 1: 冲击模型
- 线性模型：Impact = λ × OrderSize / ADV
- 平方根模型：Impact = σ × √(OrderSize/ADV) (Almgren)
- 临时冲击 vs 永久冲击分解
- A股经验参数：λ ≈ 0.1-0.3
Step 2: 冲击因素分析
- 订单大小/ADV比：越大冲击越大
- 波动率：高波动时冲击更大
- 流动性：盘口深度越深冲击越小
- 执行速度：越急迫冲击越大
Step 3: 冲击估算
- 给定订单量，估算预期冲击成本
- 置信区间：冲击的不确定性范围
- 不同执行策略的冲击对比
- 分批执行vs一次性执行的冲击差异
Step 4: 冲击优化
- 最优执行速度：平衡冲击与风险
- 最优拆单大小：单笔订单的最优规模
- 时段选择：流动性高峰期执行降低冲击
- 暗池/大宗交易：绕过公开市场降低冲击
Step 5: 输出报告
输出格式
formal 风格（研报级）
# [标的] 市场冲击分析报告
## 一、冲击估算
| 订单量 | 预期冲击 | 置信区间 |
|--------|---------|----------|
## 二、冲击因素
[流动性、波动率评估]
## 三、执行方案对比
[不同策略的冲击成本]
## 四、优化建议
brief 风格（快速分析）
## [标的] 冲击估算速览
- 订单量20万股(ADV的5%)
- 预期冲击 0.12% (±0.05%)
- 流动性良好，冲击可控
- 建议：VWAP执行，分散至全天
参考 references/market-impact-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。
使用示例
示例 1: 基本使用
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json
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