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/turnaround_story_validation_skill

验证困境公司是否真的出现反转证据,拆解修复路径、时间窗口、失败边界与赔率条件。适用于抄底反转股、困境修复研究、故事型机会过滤等场景。

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$ npx -y skills add Wind-Alice/AliceMarket --skill turnaround_story_validation_skill --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/turnaround_story_validation_skill

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

验证困境公司是否真的出现反转证据,拆解修复路径、时间窗口、失败边界与赔率条件。适用于抄底反转股、困境修复研究、故事型机会过滤等场景。

SKILL.md

turnaround_story_validation_skill.SKILL.md
name: turnaround_story_validation_skill
description: 验证困境公司是否真的出现反转证据,拆解修复路径、时间窗口、失败边界与赔率条件。适用于抄底反转股、困境修复研究、故事型机会过滤等场景。
key words: 反转逻辑验证,turnaround,困境反转,抄底验证,修复路径

Turnaround Story Validation Skill

数据依赖与执行前置条件

推荐使用万得 `wind-mcp-skill` 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 `wind-mcp-skill`;若没有,提示用户安装:

# GitHub
npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y

# Gitee 镜像(国内)
npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y

技能定位

本技能用于判断一只“困境反转股”究竟是在走向真实修复,还是只是在讲一个好听但证据不足的故事。输出重点是把反转路径拆开,验证改善是否已经发生、是否可持续、失败边界在哪里,以及当前赔率是否足够覆盖风险。

执行流程

Step 1:明确反转命题

先说清楚市场在押注哪一种反转:

  • 经营修复
  • 盈利修复
  • 资产负债表修复
  • 行业景气反转
  • 治理与管理层修复

如果连反转对象都说不清,就说明这更像情绪交易而不是可研究命题。

Step 2:复盘公司为何陷入困境

反转判断必须先理解“之前为什么变差”。要明确:

  • 业绩恶化的根因是什么
  • 问题是外部周期、内部经营还是资本结构造成
  • 困境是短期冲击还是结构性损伤
  • 历史下滑最关键的变量是什么

只有理解旧问题,才能判断新改善是否真正对症。

Step 3:检查改善证据是否出现

围绕反转命题,寻找已出现的客观变化,例如:

  • 订单、收入、利润率、现金流开始修复
  • 核心业务或客户结构改善
  • 资产处置、融资、偿债压力缓解
  • 管理层更换、治理改善、经营纪律修复

这一阶段强调“已经发生的证据”,而不是“未来可能会变好”的空泛叙事。

Step 4:评估修复路径与时间窗口

即使改善已经出现,也要判断:

  • 改善是阶段性反弹还是长期修复起点
  • 需要多久才能兑现到财务与估值层面
  • 过程中最容易卡在哪个环节
  • 公司还有没有足够时间和资源把修复完成

时间窗口尤其重要,许多反转逻辑会输在“方向对,但来不及”。

Step 5:建立成功与失败情景

至少搭建两个场景:

  • 反转成功时,核心变量如何改善,股价弹性从哪里来
  • 反转失败时,最先破坏逻辑的变量是什么,损失边界在哪里

这一步是把“故事”转成“赔率与风险”。

Step 6:形成验证结论与行动条件

最终明确回答:

  • 这是已有证据支持的反转,还是仍停留在叙事层
  • 如果要继续跟踪,最重要的里程碑是什么
  • 如果要规避,最关键的否定理由是什么

输出结构

---

{股票名称}反转逻辑验证({YYYY-MM-DD})

一、结论摘要

  • **当前判断**:{已出现真实反转迹象 / 仍偏故事化 / 暂不能判断}
  • **最关键的改善证据**:{一句话}
  • **最大失败边界**:{一句话}

二、困境来源复盘

  • {困境原因 1}
  • {困境原因 2}
  • {核心受损变量}

三、当前改善证据

| 维度 | 证据 | 评价 | | :--- | :--- | :--- | | 经营修复 | {描述} | {强/中/弱} | | 财务修复 | {描述} | {强/中/弱} | | 治理修复 | {描述} | {强/中/弱} |

四、修复路径与时间窗口

  • **修复路径**:{简述}
  • **关键里程碑**:{简述}
  • **时间约束**:{简述}

五、成功/失败情景

成功情景

  • {情景要点}

失败情景

  • {情景要点}

六、最终建议

  • **适合的状态**:{重点跟踪 / 等待更多验证 / 暂时规避}
  • **接下来必须验证的变量**:{变量}

---

质量要求

1. 反转结论必须建立在“旧问题被解决的证据”上,而不是单纯想象。 2. 要区分短期反弹与结构性修复,避免把阶段回升当趋势反转。 3. 必须写清时间窗口和资源约束,很多反转逻辑败在执行时长。 4. 成功和失败情景都要落到具体变量,不做空泛剧情描写。 5. 若证据不足,应直说“故事大于事实”,不要勉强美化。

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