claude-code/claude-finance

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

# 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）

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
/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

---

典型使用流程

流程一：從產業到交易

/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

---

各指令詳細說明

/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

---

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	報價、財報、持倉、期權
美股	TradingView	技術圖表、指標
美股	FRED	總經數據（GDP、CPI、利率）
台股	Goodinfo	基本面、籌碼、歷史股價
台股	TradingView	技術圖表

---

架構說明

claude-finance/
├── commands/          # 7 個指令入口（使用者直接呼叫）
├── agents/            # 9 個專業 Agent（各司其職）
├── skills/            # 9 個知識庫（Agent 的工具箱）
└── README.md          # 本文件