claude-code/claude-finance/README.md

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2026-02-28 05:32:45 +00:00
# Claude Finance — AI 金融研究助手
一套基於 Claude Code 的金融分析工具組,涵蓋產業篩選、個股深度分析、交易計劃、覆盤學習。
## 快速開始
### 1. 安裝到你的專案
```bash
# 複製整個 claude-finance 到你的專案
cp -r claude-finance/ 你的專案/.claude/
```
### 2. 安裝 Python 依賴(圖表繪製用)
```bash
pip install yfinance matplotlib mplfinance pandas numpy
```
### 3. 開始使用
在 Claude Code 中直接輸入指令即可。
---
## 指令總覽
| 指令 | 用途 | 範例 |
|------|------|------|
2026-02-28 05:33:07 +00:00
| `/full` | ⭐ **一鍵完整分析**(四維+預測+計劃+圖表) | `/full NVDA` |
| `/forecast` | 板塊與個股短中長期前瞻預測 | `/forecast 半導體` |
2026-02-28 05:32:45 +00:00
| `/sector-pick` | 給一個產業,推薦 5-8 隻股票 | `/sector-pick AI半導體` |
| `/deep-dive` | 個股四維深度分析 | `/deep-dive NVDA` |
| `/trade-plan` | 短中長期交易計劃 | `/trade-plan NVDA` |
| `/portfolio-review` | 回顧持倉,更新建議 | `/portfolio-review` |
| `/market-pulse` | 今日市場概況 | `/market-pulse` |
| `/session-start` | 建立分析追蹤 Session | `/session-start NVDA` |
| `/replay` | 交易覆盤,從經驗中學習 | `/replay` |
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## 典型使用流程
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### 流程零:一鍵搞定(推薦)
```
/full NVDA → 四維分析 + 預測 + 交易計劃 + 圖表,一次看完
```
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### 流程一:從產業到交易
```
2026-02-28 05:33:07 +00:00
/forecast 半導體 → 看短中長期哪些板塊/個股有機會
2026-02-28 05:32:45 +00:00
/sector-pick AI半導體 → 推薦 5-8 隻標的
/deep-dive NVDA → 四維深度分析報告
/trade-plan NVDA → 短中長期交易計劃
/portfolio-review → 定期回顧更新
```
### 流程二:每日追蹤
```
/market-pulse → 今日市場概況 + 持倉表現
```
### 流程三:覆盤學習
```
/replay → 描述你的交易經歷
→ AI 幫你分析、評分、給建議
```
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## 各指令詳細說明
2026-02-28 05:33:07 +00:00
### `/full` — 一鍵完整分析 ⭐ 推薦
**你說**`/full NVDA`
**AI 做**:自動依序執行 4 大模組,一次看完所有分析
- 📊 **Deep Dive**:基本面 + 技術面 + 情緒面 + 風險(四維分析)
- 🔮 **Forecast**:短中長期方向預測 + 所屬板塊前景
- 💰 **Trade Plan**:分批建倉 + 停損停利 + 風險報酬比
- 📈 **圖表**K 線、RSI、MACD、布林通道共 4 張)
```
/full NVDA # 完整分析 NVDA
/full 2330.TW # 完整分析台積電
/full TSLA 短報 # 精簡版(跳過多回合討論)
```
### `/forecast` — 前瞻預測 ⭐ 新功能
**你說**「半導體未來怎麼看」或「NVDA 短中長期方向?」
**AI 做**
1. 總經方向判讀景氣循環定位、Fed 路徑、領先指標)
2. 板塊輪動預測(短期 1-4 週 / 中期 1-3 月 / 長期 3-12 月)
3. 個股方向預測(技術面多框架 + 基本面趨勢 + 催化劑)
4. 首席分析師整合(交叉驗證,標註信心度 🟢🟡🔴)
5. 預測追蹤(讀取上次預測,比對準確度,持續修正)
**你得到**:板塊排名 + 個股短中長期方向 + 目標區間 + 信心度
**範例**
```
/forecast → 全市場板塊預測
/forecast 半導體 → 半導體板塊 + 內含個股預測
/forecast NVDA → NVDA 短中長期方向預測
/forecast 台股 AI → 台股 AI 相關板塊預測
```
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### `/sector-pick` — 產業選股
**你說**:「我對 AI 半導體有興趣」
**AI 做**
1. 宏觀環境掃描景氣階段、Fed 政策、資金流向)
2. 產業輪動判斷(當前哪些產業最有利)
3. 量化篩選(基本面 + 技術面 + 籌碼面三道過濾)
4. 催化劑排序(依催化劑明確度排序)
5. 首席分析師整合(交叉驗證,標註信心度)
**你得到**5-8 隻推薦標的 + 理由 + 風險等級
### `/deep-dive` — 個股深度分析
**你說**`/deep-dive NVDA`
**AI 做**:四個專業 Agent 各自分析 3 回合,最後由首席分析師整合
- 🏦 基本面:財報、估值、目標價
- 📊 技術面:短中長期支撐壓力 + 圖表
- 🔍 情緒面:期權、機構、內部人、輿情
- ⚠️ 風險:五維評分、情境分析
**你得到**:完整研究報告 + 關鍵價位 + 買入/觀望建議
### `/trade-plan` — 交易計劃
**你說**`/trade-plan NVDA`
**AI 做**:制定三個時間框架的可執行計劃
- 短期1-4 週):分批建倉價位、停損停利
- 中期1-3 月):進場區間、加減碼條件
- 長期3-12 月):核心持倉、檢視週期
**你得到**:可直接執行的交易計劃 + 定期檢視提醒
### `/replay` — 交易覆盤
**你說**:「我在 12 月用 $150 買了 NVDA因為覺得 AI 會漲,結果跌到 $130 就恐慌賣了...」
**AI 做**
1. 還原當時市場狀況(用歷史數據)
2. 六維度評分(進場時機、理由、倉位、風控、出場、情緒)
3. 找出可改進之處
4. 給投資方向建議
**你得到**:客觀覆盤報告 + 學到的教訓 + 改進行動清單
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## 數據來源
所有分析的數據來源都是明確且可查證的:
| 市場 | 主要來源 | 用途 |
|------|---------|------|
| 美股 | [Yahoo Finance](https://finance.yahoo.com) | 報價、財報、持倉、期權 |
| 美股 | [TradingView](https://www.tradingview.com) | 技術圖表、指標 |
| 美股 | [FRED](https://fred.stlouisfed.org) | 總經數據GDP、CPI、利率 |
| 台股 | [Goodinfo](https://goodinfo.tw) | 基本面、籌碼、歷史股價 |
| 台股 | [TradingView](https://www.tradingview.com) | 技術圖表 |
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## 架構說明
```
claude-finance/
2026-02-28 05:33:07 +00:00
├── commands/ # 8 個指令入口(使用者直接呼叫)
├── agents/ # 10 個專業 Agent各司其職
2026-02-28 05:32:45 +00:00
├── skills/ # 9 個知識庫Agent 的工具箱)
└── README.md # 本文件
```
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### Agent → Skill 對應表
| Agent | 角色 | 使用的 Skills |
|-------|------|-------------|
| `forecast-analyst` | 前瞻預測分析師 | macro-sector, technical-analysis, sentiment-altdata, valuation, session-tracking |
| `sector-scout` | 產業偵察兵 | macro-sector, quant-screening |
| `stock-screener` | 選股篩選師 | quant-screening, macro-sector |
| `fundamental-analyst` | 基本面分析師 | valuation, macro-sector |
| `technical-analyst` | 技術面分析師 | technical-analysis, chart-drawing |
| `sentiment-detective` | 情緒偵探 | sentiment-altdata |
| `risk-assessor` | 風險評估官 | risk-scoring, technical-analysis, sentiment-altdata |
| `trade-strategist` | 交易策略師 | trade-planning, session-tracking, risk-scoring |
| `replay-coach` | 覆盤教練 | technical-analysis, trade-planning, risk-scoring, valuation, session-tracking |
| `chief-analyst` | 首席分析師 | 全部(整合所有 Agent 結論) |
### 多回合討論機制
每個 Agent 至少進行 **3 回合討論**,最後由 `chief-analyst` 整合:
1. **回合 1**Agent 初步分析
2. **回合 2**chief-analyst 質疑(數據來源?反面證據?假設合理嗎?)
3. **回合 3**Agent 補充修正,標註信心度
這個機制確保每個結論都有數據支撐,減少 AI 幻覺。
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## Session 延續性
所有分析都會寫入 Session 檔案(`docs/fin/sessions/`),確保:
- ✅ 每次分析不是從零開始,而是延續上次結論
- ✅ 支撐壓力是否仍有效會自動比對
- ✅ 催化劑是否已兌現會自動追蹤
- ✅ 交易計劃的執行狀況會持續記錄
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## 圖表輸出
技術分析會自動用 Python 繪製圖表,存放在 `docs/fin/charts/`
- K 線圖 + 均線
- 支撐壓力圖
- RSI 圖
- MACD 圖
- 布林通道圖
- 型態辨識圖(每種型態分開畫)
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## 總經追蹤
內建美國與台灣的總經數據追蹤:
| 數據 | 頻率 | 來源 |
|------|------|------|
| Fed 利率決策 | FOMC 會議(年 8 次) | Fed 官網 |
| 非農就業NFP | 每月第一個週五 | FRED |
| CPI 通膨 | 每月中旬 | FRED |
| 台灣景氣燈號 | 每月 27 日左右 | 國發會 |
| 初領失業金 | 每週四 | FRED |