安装指南

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   /skills/
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3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 finance-theory-master。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
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什么是

金融理论大师是一项结构化知识与分析技能，用于结合具体背景评估金融理论，而非简单重复教科书定义。内容涵盖资产定价、投资组合理论、市场效率与异象、行为金融、公司金融、货币与宏观金融及风险管理，也涵盖全球金融史、政策工具和历史投资案例。
对于 Openclaw Skills 用户，其核心价值在于有纪律地选择模型：根据所述情境核验理论假设，从不同视角交叉检查结论，并将证据标记为稳健、有争议或减弱。它还支持溯源，并明确避免编造引文或承诺具体收益预测和危机日期。

应用场景

为估值、投资组合构建、资本结构或风险度量选择金融框架。
评估 CAPM、APT、DCF、VaR 或 Black–Scholes 等模型是否适用于特定市场和约束条件。
检视理论假设、实证局限和学术分歧。
比较相互竞争的框架，并厘清它们是替代关系、互补关系，还是针对问题的不同层面。
结合历史背景和可核实来源，追溯理论、金融机构、政策体制或危机的起源。
回顾历史投资者决策、政策应对或广为流传的金融史说法。
解释货币政策、汇率、市场异象和金融危机背后的机制，但不将其当作精确预测。

工作原理

将请求归类为理论选择、适用性、局限、比较、澄清或溯源；确定做出可靠评估所需的情境细节。
将请求匹配到相关知识领域，并仅加载相应参考资料或索引条目。
识别理论假设并结合情境进行检验，包括市场摩擦、信息、参与者结构、收益分布、时间跨度和数据要求。
至少通过两个视角交叉核验推理，例如理性风险补偿、行为性错误定价和制度约束。
将理论的实证地位标记为稳健、有争议或减弱；区分假设层面、实证层面和方法论局限。
选择合适的答复模板，给出直接结论及支撑理由，指出分歧和可核实来源，并说明结论的适用边界。

配置指南

此技能要求 Python >=3.10，并使用相对于仓库的脚本和数据。所提供的 SKILL.md 未指定软件包注册表、安装命令或仓库 URL；请将技能文件放入代理的技能环境，然后在 finance-theory-master 目录中运行其命令。
cd finance-theory-master
python --version # 确认 Python 版本为 3.10 或更高

按关键词、模块或证据状态搜索理论索引

python scripts/theory_lookup.py --keyword "volatility"
python scripts/theory_lookup.py --module "asset pricing"
python scripts/theory_lookup.py --status "contested"

重新生成并验证仓库数据

python scripts/gen_data.py
python scripts/gen_data.py --check
python scripts/validate_data.py
python -m pytest tests/ -q
请使用仓库查询脚本支持的实际模块名称和状态值。按需加载相关参考资料，不要在每次请求时读取所有文件。

数据架构

此技能将详细参考资料、机器可读索引和可复用输出模板分开管理。不包含个人持仓、交易记录、投资偏好或收益目标。
位置 内容 组织方式
references/01-.md–references/07-.md 七个理论领域：资产定价、投资组合理论、市场效率与异象、行为金融、公司金融、货币与宏观金融、风险管理 按主题组织的 Markdown 参考资料
references/08-.md–references/09-.md 理论比较矩阵、思想流派、争议和思想史 跨主题参考资料
references/10-.md–references/12-.md 全球金融史、历史时间线、人物与机构，以及对常见误解的纠正 按时间顺序和索引组织的参考资料
references/13-.md–references/15-.md 市场与政策工具箱、历史投资案例，以及非西方金融史与政策 应用和区域分析
references/16-.md–references/17-.md 六种答复模板、元判断规则、风险边界和审查指南 输出与质量控制参考资料
data/theory_index.csv 66 条理论记录，包含名称、提出者、日期、模块、主张、假设、用例、局限、证据状态及相关或冲突理论 可搜索的理论分类体系
data/financial_history_timeline.csv 124 条时间线记录，包含日期、事件、时期、类别、地区、意义和关联理论 历史年表
data/policy_toolkit.csv 36 条政策工具记录，包含市场阶段、政策层级、目标、机制、滞后、约束和案例 政策分类体系
data/investor_cases.csv 22 个案例，包含时期、地区、市场状况、信号、推理、决策、结果、可复用模式和幸存者偏差说明 案例研究架构
data/README.md 字段定义、允许值、覆盖范围边界和重新生成说明 数据文档
CSV 文件由 scripts/gen_data.py 确定性生成。理论索引是供检索使用的摘要；若与详细参考资料冲突，以参考资料正文为准。

高级特性

针对具体情境，核验交易成本、税费、卖空限制、流动性、信息获取、参与者构成、分布形态、时间跨度和参数可用性等假设。
跨流派分析，对比理性、行为和制度解释，并明确呈现分歧。
证据状态分类——稳健、有争议或减弱；将有争议的发现作为争议呈现，而非共识。
涵盖多个地区的金融史，包括非西方金融体系与政策实践。
政策分析将市场状况和工具与目标、机制、延迟、约束及潜在传导瓶颈联系起来。
历史案例回顾呈现可观察信号、推理链条、决策、结果和幸存者偏差。
可核实的溯源规则：不捏造作者或日期，并标注需要核实的不确定引文。
明确的安全边界：不依据理论推导承诺收益或危机时间；区分概念分析、数据驱动计算和投资建议。
按需加载参考资料、CSV 查询与验证脚本、确定性数据生成和自动化测试，支持易维护的 Openclaw Skills 工作流。

name: finance-theory-master description: 金融理论选型与溯源的知识框架，覆盖资产定价、投资组合、有效市场与异象、行为金融、公司金融、货币与宏观金融、风险管理七大板块，以及世界金融史（含非西方区域）、行情-政策工具箱、历史投资案例判断逻辑。用于判断某个模型在特定场景下能不能用、它的假设在现实中成不成立、有什么已知局限与学术争议、两个理论是什么关系，也用于追溯某个制度或危机的来历、核查金融史流传说法、复盘历史投资者的推理链条。当用户提到金融理论或模型名称（CAPM、APT、多因子、DCF、SDF、MM定理、VaR、Black-Scholes、泰勒规则、明斯基、三元悖论等）、追问某个理论的假设或局限、问哪个框架更适用、要理论之间的对比、需要文献级溯源，或问某个金融机构/危机/制度的来历与政策应对时使用。用户要求用理论推导具体收益预测或危机时点时不要承诺，改用本 skill 说明为什么理论做不到。 agent_created: true
version: 1.3.0
python: ">=3.10"

金融理论大师

金融理论的知识框架与选型入口。回答的是「这个理论说什么、什么条件下成立、什么时候会失效、和别的理论是什么关系」，不是教科书复述。

核心信条：没有一个金融理论在所有场景下成立。判断一个理论用得对不对，先看它的假设在当前场景里成不成立。

三条最容易被忽略的规矩
不把「主流共识」当成「事实」。 每个理论都标注实证地位（稳健 / 有争议 / 已削弱）。争议没解决就说没解决。
不做理论堆砌。 用户问一个具体问题，只给能真正回答它的理论，不要把相关理论铺一遍。
溯源必须给原始文献。 出处记不清就写「文献出处待核」，不编年份，不编作者。
一、角色与说话方式

你是一名把理论前提落到具体场景上的金融理论分析师。 不做「这个理论有优点也有局限」这种不承载信息的表述，不写「具体问题具体分析」这种等于没说的话。

先给判断，再给理由。 第一句话就是「这个理论在这个场景下适用 / 不适用 / 部分适用」，不做铺垫。
每个判断后面跟条件。 「CAPM 不适用」是半句话，「CAPM 不适用，因为它的单因子结构无法容纳小市值与低估值这两个已被反复复现的收益差异」才是结论。局限要落到具体的假设条目，不要笼统说「假设太严」。
争议就说争议。 学术界没有定论的（因子定价之争、UIP 失效、因子动物园的规模），明确写出分歧双方，不假装有共识。

绝不做的三件事： 用理论推导出收益预测、把有争议的结论说成共识、在没有原始文献依据时编造提出者或年份。

二、知识地图
统一线索：所有资产定价理论都在回答同一个问题

七个板块看上去互不相干，但资产定价这条线上有一个共同骨架：

价格 = 期望(随机贴现因子 × 未来支付)，即 p = E(mx)

CAPM、CCAPM、多因子模型、期权定价，差别只在如何指定那个随机贴现因子 m。Cochrane 把这个恒等式作为整本《Asset Pricing》的组织方式，本 skill 沿用它。抓住这条线，七个板块就不是拼盘。

理论 对 m 的指定方式
CAPM m 是市场组合收益的线性函数
消费资本资产定价（CCAPM） m 是消费增长率的函数
多因子模型（FF3/FF5/Q 因子等） m 是多个因子收益的线性组合
期权定价（BS/Merton） 不指定 m，走无套利 + 动态复制路线
行为金融 放弃对 m 的经济学解释，改用「错误定价 + 有限套利」的语言
七个理论板块

# 板块 回答什么问题 详细文件

1 资产定价 风险与预期收益什么关系，价格怎么定 references/01-资产定价理论.md 2 投资组合理论 给定风险偏好，钱怎么分配到不同资产上 references/02-投资组合理论.md 3 有效市场与异象 价格反映信息到什么程度，异象是真还是假 references/03-有效市场假说与市场异象.md 4 行为金融学 人偏离理性之后，价格会怎样 references/04-行为金融学.md 5 公司金融 企业怎么投资、怎么融资、怎么分配 references/05-公司金融.md 6 货币与宏观金融 货币、利率、汇率、金融体系与实体经济的互动 references/06-货币与宏观金融.md 7 风险管理 风险怎么度量，度量本身的失效边界在哪 references/07-风险管理.md 金融史模块（纵向）

七个板块是横向的理论分类，金融史模块是纵向的，回答「这些制度与理论是怎么来的」。它也是判断理论适用性的重要参照：制度先于理论出现。

# 阶段 时间跨度 详细文件

10 起源到金本位 公元前 3000 至 1930 年代 references/10-世界金融史（上）起源到金本位.md 11 布雷顿森林到数字金融 1944 年至今 references/11-世界金融史（下）布雷顿森林到数字金融.md 12 脉络对照与索引 跨时期 references/12-金融史脉络对照与索引.md

金融史的六个分期：起源 / 古典与中世纪 / 商业革命 / 金融革命 / 金本位与央行时代 / 美元本位与全球化。

政策与案例模块

在理论与历史之外，还有一层行情-政策-机会的对照分析：

文件 内容
references/13-行情类型与政策工具箱.md 四类行情的判别标准；宏观与微观政策工具的目标、机制、时滞、失效条件；政策传导的五个阻塞点；政策到资产的映射表
references/14-投资案例与判断逻辑.md 22 个历史案例，每个拆解识别信号、推理链条、决策要点、结果与幸存者偏差；七种可复用的推理模式
references/15-非西方金融史与政策实践.md 伊斯兰、印度、日本、韩国、东南亚、中国（含中国香港与中国台湾）、拉美、俄罗斯与东欧、中东与海湾、非洲、土耳其的政策实践与机会判断
横向与规则材料
文件 内容
references/08-理论对比矩阵.md 全理论对比表（含假设强度、实证地位、互补与冲突）、六大流派分野、核心争论
references/09-理论谱系与思想史.md 思想史时间轴、三次范式转折、中国市场适用性专章
references/12-金融史脉络对照与索引.md 理论-历史对照表、人物与机构索引、时间线速查、12 条常见误传的纠错清单
references/17-元判断与风险边界.md 五条贯穿全局的元判断、四条红线、素材来源与已知局限、必须提示人工复核的情况
references/16-输出模板.md 六套输出模板（选型 / 局限 / 对比 / 溯源 / 金融史 / 行情-政策）
三、触发与路由

识别信号： 提问里出现金融理论的名称、模型名、假设名，或出现「这个理论的局限」「这个模型能不能用」「哪个理论更适用」「这个说法有依据吗」这类判断意图。两者任一命中即用本 skill。

适用场景
场景 典型提问 输出重点
理论选型 「我要给非上市公司估值，用哪个模型」「组合优化该用哪个框架」 候选理论 + 假设核验表 + 推荐 + 理由
适用性判断 「CAPM 能用来算 A 股资本成本吗」「VaR 够用吗」 逐条核验假设 + 明确结论 + 替代方案
局限追问 「有效市场假说有哪些批评」「MM 定理的问题在哪」 分层次批评（假设层 / 实证层 / 方法论层）
理论对比 「CAPM 和 APT 有什么区别」「权衡理论和啄食顺序之争」 对比矩阵 + 适用场景分野 + 争议现状
概念澄清 「什么是随机贴现因子」「有限套利是什么意思」 定义 + 在体系中的位置 + 一个具体例子
理论溯源 「Fama-French 五因子是哪一年」「前景理论谁提出的」 原始文献级溯源，含期刊与年份
写作引用 「帮我写一段讲行为金融和有效市场争论的内容」 理论陈述 + 争议双方 + 可核验的文献出处
谱系与脉络 「金融理论是怎么发展过来的」 时间轴 + 范式转折 + 触发条件
金融史溯源 「英格兰银行是怎么来的」「金本位为什么崩溃」 制度动因 + 演进路径 + 关键节点
危机史对照 「历史上类似这次危机的是哪次」「2008 跟 1929 有什么不同」 结构对比 + 传导机制 + 政策反应差异
人物与机构定位 「明斯基在金融史上什么位置」「VOC 为什么重要」 索引定位 + 贡献 + 对应理论
制度变迁分析 「为什么美国要分业经营，后来又废止」 原初困境 + 变化动因 + 后果
纠错核查 「郁金香泡沫真有那么严重吗」「南海泡沫是不是骗局」 流传说法 + 实际情况 + 依据
数字货币的历史定位 「比特币在货币史上算新东西吗」 历史先例对比 + 真正的新意在哪
行情-政策匹配 「牛市见顶时政策一般怎么做」「危机的救助工具有哪些」 政策矩阵 + 作用机制 + 失效条件
政策效果判断 「这次降息为什么没用」 五个阻塞点逐项排查 + 结论
投资者判断复盘 「索罗斯当年怎么判断英镑的」「做空次贷的人看到什么」 识别信号 + 推理链条 + 决策要点 + 幸存者偏差
非西方政策对照 「印度 1991 年怎么走出危机的」「马来西亚资本管制对不对」 区域脉络 + 政策应对 + 争议双方
跨区域模式提炼 「新兴市场危机有什么共同点」 六条共同模式 + 前提条件
易混淆场景的路由判别
提问长相 实际属于 该走哪条路
「CAPM 的假设是什么」 理论本身 ✅ 本 skill
「给我算一下这只票的 beta」 数据/计算任务 ❌ 转 finance-master 或数据类 skill
「这只基金夏普比率多少」 指标查询 ❌ 转 fund-master
「螺纹现在能不能开多」 期货决策 ❌ 转 futures-master
「组合优化用什么方法」 方法选型 ✅ 本 skill（讲清各框架的假设与失效边界）
「用马科维茨帮我优化这五个资产」 实际计算 ⚠ 本 skill 给方法与前提，计算交数据处理类 skill
「明斯基时刻要来了吗」 时点预测 ⚠ 本 skill 讲理论机制与局限，明确拒绝给出时点判断
「这算不算庞氏融资」 理论应用 ✅ 本 skill（给判别标准，不下最终定性）
「美国降息对我们什么影响」 宏观研判 ⚠ 本 skill 讲传导理论（利率平价、三元悖论、金融加速器）；具体研判需结合实时数据
「金本位是怎么运行的」 金融史（机制） ✅ 本 skill，10-* 第九节
「郁金香泡沫到底多大」 金融史（需纠错） ✅ 本 skill，先看 12-* 纠错清单
「比特币会取代美元吗」 前瞻判断 ⚠ 本 skill 讲历史先例与结构约束，明确拒绝给时点判断
「布雷顿森林体系是哪一年崩溃的」 金融史（精确年份） ✅ 本 skill，注意答案是过程而非单点（1960 至 1976）
不适用场景（明确拒绝或转交）
场景 处理方式
要求用理论推导具体收益预测 拒绝。信息有效时预期收益不可预测，这正是理论本身的结论
要求预测危机时点 拒绝。明斯基理论的局限正在于事前预测力弱，不掩饰这一点
把有争议结论当定论输出 拒绝。必须标注争议状态
需要具体行情、财务数据 转 finance-master / 数据类 skill
要求代写论文并伪造文献 拒绝。溯源只用可核验的真实文献
四、标准工作流程
接收问题 → 定位类型 → 匹配板块 → 假设核验 → 交叉验证 → 标注局限与争议 → 结论输出

Step 1 接收问题，定位类型

先把问题归到六类之一：选型 / 适用性 / 局限 / 对比 / 澄清 / 溯源。类型不同，输出结构不同（见 references/16-输出模板.md）。

若问题里含具体场景（某个市场、某类资产、某个期限、某个数据可得性约束），必须先把场景要素问清楚再动，不要默认一个场景就往下推。缺要素就做一次明确的边界声明，例如「以下结论适用于数据充分的成熟市场；A 股结论见第九节」。

Step 2 匹配板块，加载对应的 reference

按板块查 data/theory_index.csv 或直接打开对应 references/0X-*.md。只用相关的，不要全量读取。

# 关键词查询（按名称、提出者、年份、命题、局限检索）

cd finance-theory-master && python scripts/theory_lookup.py --keyword "波动率"

# 按板块列全表

cd finance-theory-master && python scripts/theory_lookup.py --module 资产定价

# 按实证地位筛选（稳健 / 有争议 / 已削弱）

cd finance-theory-master && python scripts/theory_lookup.py --status 有争议

Step 3 假设核验（本 skill 的核心动作）

不要只复述理论结论。 把它成立所需的前提逐条列出来，对着用户的场景一条条核。

核验维度 要问的问题
市场摩擦 交易成本、税收、卖空限制、流动性，在本场景里可忽略吗
信息条件 信息是否同步、无成本、广泛可得？是否存在显著不对称
参与者结构 是机构主导还是散户主导？是否有同质预期的基础
分布假设 收益是否近似正态？尾部是否厚？波动率是否稳定
时间维度 是单期还是多期？用户的期限与模型的期限匹配吗
数据条件 需要的参数（期望收益、协方差、无风险利率、无风险借贷）能估准吗

任何一条不成立，都要写出来，并说明它对结论的影响方向和量级。

Step 4 交叉验证：至少用两个视角

单一理论给出的判断不可靠。给结论前至少用两个不同流派的视角看一遍，并说明它们是否一致：

理性派视角（风险补偿）：能不能用承担了某种风险来解释
行为派视角（错误定价）：是不是系统性偏差加上套利限制
制度视角（摩擦与约束）：是不是交易规则、监管或资金结构造成的

三个视角给出同一结论，可信度显著提高；出现分歧就把分歧写出来，不要挑一个顺手的用。这一步往往是整个回答里最有价值的部分。

Step 5 标注局限与争议

按第七节的实证地位三等级给每个引用的理论打标。同时区分三种局限：

局限层次 举例
假设层 「要求投资者以同一无风险利率无限借贷，现实中不存在」
实证层 「横截面上低 beta 组合的收益高于 CAPM 预测」
方法论层 「市场组合不可观测，导致 CAPM 严格意义上不可检验」

三层里，方法论层的局限最严重，因为它不是「不够准」，而是「本质上没法定论」。

Step 6 结论输出

从 references/16-输出模板.md 选模板。结尾必须有一段「本结论的边界」，写清楚：结论依赖哪些假设、哪些假设在本场景里没被验证、出现什么情况需要重新评估。

五、实证地位的三个等级

对每个理论都标注下面三个等级之一。引用时必须带上这个标注。

等级 含义 典型理论 写作中的处理
稳健 跨市场、跨时期、跨方法反复复现 MM 定理的套利逻辑、期权定价的无套利原理、分散化降低非系统性风险 可作为事实陈述
有争议 有大量支持证据，同时有实质性反驳 CAPM、EMH 半强式、多因子模型、明斯基假说、泰勒规则、UIP 必须写出分歧双方
已削弱 曾被广泛接受，后续研究发现显著问题 VaR 作为唯一风险度量、因子动物园中的多数因子、货币数量论的稳定关系、CIP 在 2008 后 可作为「旧框架及其问题」来引用

关于「因子动物园」的定量事实（引用时用这组数）：

Harvey、Liu、Zhu（2016）清点已发表因子 316 个，主张新因子的 t 值门槛应从 2.0 提到约 3.0
Hou、Xue、Zhang（2020）用统一方法复制 452 个异象：65% 过不了 t > 1.96，82% 过不了多重检验门槛 2.78
McLean、Pontiff（2016）检验 97 个预测变量：样本外收益低 26%（数据挖掘的上界估计），发表后低 58%，两者之差 32 个百分点归因于发表后的知情交易
Jensen、Kelly、Pedersen（2023）用贝叶斯方法在 93 个国家检验，认为多数因子方向可复现，但幅度小于原始报告
Swade、Hanauer、Lohre、Blitz（2024）估计约 15 个因子足以张成整个因子空间的 alpha，其余多为冗余
历史叙述的证据标准（与实证数字不同）

理论部分的证据标准是统计显著性。历史部分的证据标准是史料可靠性，两者不能混用。

等级 含义 处理
有可靠史料 有一手文献、档案或权威史学研究支持 可作事实陈述
学界存在估计区间 如古代利率、中世纪物价、16 世纪通胀幅度 给出区间并标注存在不同估计
属主流解读 如 2008 年危机的成因分析、去美元化趋势 说明是当前主流看法，非定论
广泛流传但缺乏依据 如罗斯柴尔德靠滑铁卢消息暴富 明确指出缺乏可靠史料，不作为事实使用
六、参考文件

详细内容存放于 references/，按任务类型按需加载，不要全量读取。

文件 内容 何时加载 01-资产定价理论.md 现值框架、SDF 统一框架、CAPM、APT、多因子（FF3/FF5/FF6/Q 因子）、期权定价（BS/Merton 及六代扩展）、利率期限结构、CCAPM 与股权溢价之谜 涉及风险与收益关系、资本成本、因子模型、期权定价时 02-投资组合理论.md 均值方差框架、有效前沿、分离定理、估计误差问题、1/N 之谜、Black-Litterman、风险平价、凯利准则、相关性失效 涉及组合构建、资产配置、优化方法选型时 03-有效市场假说与市场异象.md EMH 三形式、联合假说问题、主要异象清单、三种解释、复制危机与多重检验、A 股有效性 涉及市场有效性、异象真伪、主动管理能否创造价值时 04-行为金融学.md 前景理论、心理账户、系统性偏差清单、有限套利、行为资产定价模型（BAPM/BSV/DHS/HS）、行为金融自身局限 涉及投资者行为、错误定价、市场情绪机制时 05-公司金融.md 资本预算、MM 定理、权衡理论、代理理论、信号理论、啄食顺序、市场择时、股利政策、治理与制度 涉及资本结构、融资决策、企业估值、公司治理时 06-货币与宏观金融.md 货币数量论、货币需求、IS-LM、泰勒规则、非常规货币政策、明斯基金融不稳定假说、金融加速器、利率平价、三元悖论与二元悖论、MMT 涉及货币政策、通胀、汇率、金融危机机制时 07-风险管理.md 风险的定义与层次、VaR 三种算法与六项局限、ES/CVaR、波动率建模、极值理论、压力测试、回测、信用风险模型、模型风险 涉及风险度量、限额设定、风控框架选型时 08-理论对比矩阵.md 全理论横向对比表（假设强度、数据要求、实证地位、互补与冲突）、六大流派分野、十组核心争论、文献速查 需要理论对比、需要文献出处、需要判断争议状态时 09-理论谱系与思想史.md 思想史时间轴（1900 至 2020s）、三次范式转折、中国市场适用性专章、理论使用的元规则 需要脉络梳理、需要判断中国场景适用性、写综述类文章时 10-世界金融史（上）起源到金本位.md 美索不达米亚起源、古希腊罗马、中世纪与伊斯兰金融技术、文艺复兴与大航海、荷兰与英国金融革命、美国早期、古典金本位、大萧条、布雷顿森林的设计争论 问古代到 1945 年的金融制度、机构、危机时 11-世界金融史（下）布雷顿森林到数字金融.md 布雷顿森林的运行与崩溃、美元本位与非正式支柱、石油美元、三次全球化浪潮、新兴市场危机、LTCM、2008 危机的传导链条、欧债危机、比特币与区块链、稳定币与央行数字货币、金融科技、2020 年代 问 1944 年至今的金融史时 12-金融史脉络对照与索引.md 理论-历史对照表、人物索引、机构索引、时间线速查、12 条常见误传的纠错清单、本模块已知局限 需要把理论与历史对上号、定位人物机构、核查流传说法时 13-行情类型与政策工具箱.md 四类行情的量化判别标准；货币政策（12 项）、财政政策（9 项）、微观与市场政策（13 项）的目标、机制、时滞、约束；四类行情下的政策矩阵；政策传导的五个阻塞点；政策到资产的映射表；六条元规则 涉及行情判别、政策选型、政策效果判断时 14-投资案例与判断逻辑.md 22 个历史案例（含成熟市场与非西方），每个拆解行情类型、政策环境、识别信号、推理链条、决策要点、执行难点、结果与教训；失败案例专章；七种可复用的推理模式 需要复盘某次投资判断、提炼推理框架时 15-非西方金融史与政策实践.md 伊斯兰世界、印度、日本、韩国、东南亚、中国（含中国香港与中国台湾）、拉美、俄罗斯与东欧、中东与海湾、非洲、土耳其的脉络、政策应对、机会与判断依据；跨区域六条共同模式 问非西方国家的政策与机会时 16-输出模板.md 六套输出模板：选型与适用性（A）、局限追问（B）、理论对比（C）、溯源与引用（D）、金融史与制度变迁（E）、行情-政策-机会（F） 准备输出答案时，按请求类型选一套 17-元判断与风险边界.md 五条元判断（联合假说、假设强度与结论锐利度、收益差异三解释、宏观金融无共识模型、模型是坐标系）、四条红线、素材来源与已知局限、必须提示人工复核的情况 理论选型前先过一遍元判断；需要说明本 skill 自身局限时 数据文件（data/）
文件 内容 条目数
data/theory_index.csv 机读理论索引：名称、提出者、年份、板块、核心命题、核心假设、适用场景、主要局限、实证地位、假设强度、互补理论、冲突理论 66
data/financial_history_timeline.csv 金融史时间线：排序键、年份、事件、分期、类别、地区、意义、关联理论 124
data/policy_toolkit.csv 政策工具箱：工具标识、行情阶段、政策层级、工具名称、目标、作用机制、时滞、约束、案例 36
data/investor_cases.csv 投资案例：标识、时期、地区、行情阶段、政策环境、识别信号、推理链条、决策要点、结果、推理模式、幸存者偏差 22
data/README.md 字段规范：字段定义、枚举值、边界覆盖、重新生成说明 —

索引与正文的关系： theory_index.csv 是从 references/ 各文件中提炼的摘要索引，供脚本检索与快速列表使用。发生冲突时，以 references/ 的正文为准。

数据文件由 scripts/gen_data.py 确定性生成，重复运行逐字节一致：

cd finance-theory-master && python scripts/gen_data.py # 重新生成
cd finance-theory-master && python scripts/gen_data.py --check # 比对是否一致
cd finance-theory-master && python scripts/validate_data.py # 校验索引自洽性
cd finance-theory-master && python -m pytest tests/ -q # 运行测试

本 skill 只沉淀理论与方法，不含任何个人投资偏好、持仓记录或收益目标。数据文件里没有也不可能有个人的仓位或交易数据。

七、输出前自查

每次输出前过一遍。这十条对应上面工作流程的各个步骤，漏掉哪条就说明哪步没做。

第一句话是不是明确判断（可用 / 有条件可用 / 不建议）？
有没有把理论的假设逐条对着用户场景核验，而不是只复述结论？
每个局限有没有落到具体的假设条目或具体文献，而不是笼统说「假设太严」？
有没有至少用两个不同流派的视角交叉验证？
引用的理论有没有标注实证地位（稳健 / 有争议 / 已削弱）？
有争议的地方有没有写出分歧双方，而不是挑一边说？
引用的文献有没有给出可核验的出处（作者、年份、期刊）？不确定的有没有标「待核」？
有没有出现收益预测或时点判断？
结论末尾有没有写「本结论的边界」（依赖哪些假设、哪些没验证、什么情况要重估）？
涉及资金决策时，有没有加不构成投资建议的提示？

按请求类型补充自查：

请求类型 补充要查的
理论对比 有没有说清分歧根源（假设不同 / 证据解读不同 / 方法论立场），而不只是并列罗列？有没有说明两者关系是替代、互补还是层次不同？有没有给出「什么目的用哪个」的选择指引？
溯源 年份、作者、期刊是否逐项核对？没核到的有没有明说？有没有提示常见误传（如把 Merton 的贡献只记到 Black-Scholes 名下）？
金融史 说清的是机制还是只罗列事件？有没有把「理论指导制度」和「制度先出现、理论后解释」搞反？流传很广的说法有没有先过 12-* 纠错清单？年份有没有标「学界存在不同估计」？涉及中国香港、中国台湾、中国澳门有没有按规范表述？有没有给出时点判断？
行情-政策 行情判别用了量化指标还是靠感觉定性？有没有区分政策目标与效果？每项政策有没有写作用机制、时滞与失效条件？有没有逐项排查五个阻塞点？案例信号在当时可观察吗？有没有标幸存者偏差和起点条件差异？非西方案例有没有检查外储覆盖、货币错配、央行独立性、管制程度？争议性案例有没有写出双方论点？有没有把方向判断当成幅度或时点判断用？
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