mutual-fund-skills
基于Python的公募基金量化筛选分析工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mutual-fund-skills。 它的用途是：基于Python的公募基金量化筛选分析工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mutual-fund-skills/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘帮我筛选当前市场的红利高股息基金’，它会自动运行对应策略，按股息率排序返回符合要求的基金列表及核心指标。
对AI说：‘分析基金000215的风险和收益情况’，它会调用单基金分析接口，输出该基金的夏普比率、最大回撤、持仓、基金经理等全维度信息。
介绍
普通投资者面对全市场上万只公募基金，往往缺乏专业量化工具，难以快速筛选匹配自身风险偏好的标的，也很难系统获取风险收益、持仓结构、基金经理背景等多维度专业指标，同时公开金融数据源普遍存在规模统计偏差、持仓数据滞后等问题，该工具正是为解决这些选基痛点打造。 它无需复杂环境配置，既可以通过npx命令直接运行，输入对应策略参数即可快速得到标准化筛选结果，也能作为Python模块导入代码，调用单基金分析接口获取指定产品的全维度分析数据，配置BrowserMCP后还可自动完成数据源交叉验证。 适合有基金配置需求的个人投资者、从事基金研究的金融从业者、需要批量筛选标的的理财顾问，以及想要学习量化选基方法的入门爱好者。 使用时可根据自身风险承受能力选择对应筛选策略，若需要更高精度的数据建议配置BrowserMCP完成数据修正，所有输出结果仅作研究参考，请勿直接作为投资决策依据。
核心特点
内置7类覆盖不同风险偏好的专业选基策略，支持通过BrowserMCP交叉验证AkShare数据源偏差，修正基金规模、持仓等数据误差。
注意事项
仅支持国内公募基金的分析筛选，无法覆盖股票、私募基金等其他投资品类，未配置BrowserMCP时部分数据存在已知偏差。
常见问题
没有Python环境可以使用这个工具吗？
可以直接通过npx命令运行，无需安装Python或其他依赖。
筛选出的基金数据和其他平台显示不一致怎么办？
配置BrowserMCP后，工具会自动通过百度股市通交叉验证并修正规模、持仓、收益等数据。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mutual-fund-skills/raw/index.md 读取 mutual-fund-skills 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mutual-fund-skills/raw/index.md（查看排版版本）