bank-industry-analyzer
银行业宏观分析与行业研究。获取银行业整体数据，包括银行业金融机构数量、资产规模、存贷款余额、行业利润、不良贷款率、拨备覆盖率、资本充足率等核心指标。支持央行、银保监会官方数据查询，以及银行业景气度分析。使用AkShare、央行官网、银保监会数据。适用于银行行业研究、政策分析、投资策略制定。
Best use case
bank-industry-analyzer is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
银行业宏观分析与行业研究。获取银行业整体数据，包括银行业金融机构数量、资产规模、存贷款余额、行业利润、不良贷款率、拨备覆盖率、资本充足率等核心指标。支持央行、银保监会官方数据查询，以及银行业景气度分析。使用AkShare、央行官网、银保监会数据。适用于银行行业研究、政策分析、投资策略制定。
Teams using bank-industry-analyzer should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/bank-industry-analyzer/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How bank-industry-analyzer Compares
| Feature / Agent | bank-industry-analyzer | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
银行业宏观分析与行业研究。获取银行业整体数据，包括银行业金融机构数量、资产规模、存贷款余额、行业利润、不良贷款率、拨备覆盖率、资本充足率等核心指标。支持央行、银保监会官方数据查询，以及银行业景气度分析。使用AkShare、央行官网、银保监会数据。适用于银行行业研究、政策分析、投资策略制定。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 银行业宏观分析器 ## 功能 获取银行业整体运行数据，进行行业级分析： - 银行业金融机构数量与结构 - 银行业资产规模与增长 - 存贷款余额与结构 - 银行业利润水平 - 资产质量指标（不良率、拨备覆盖率） - 资本充足情况 - 政策解读与影响分析 ## 数据源 - **AkShare**: 银行业基础数据、统计指标 - **中国人民银行**: 货币政策、存款准备金率、LPR - **国家金融监督管理总局（原银保监会）**: 银行业监管统计数据 ## 使用方法 ### 查询银行业整体数据 ```python from scripts.main import BankIndustryAnalyzer analyzer = BankIndustryAnalyzer() # 获取银行业概览数据 overview = analyzer.get_industry_overview() # 获取银行业资产质量数据 asset_quality = analyzer.get_asset_quality() # 获取货币政策数据 policy = analyzer.get_monetary_policy() ``` ### CLI命令 ```bash python scripts/main.py --action overview python scripts/main.py --action asset-quality python scripts/main.py --action monetary-policy --year 2026 ``` ## 输出指标说明 | 指标 | 说明 | 数据来源 | |------|------|----------| | 银行业总资产 | 银行业金融机构资产合计 | 央行/银保监会 | | 不良贷款余额 | 次级+可疑+损失类贷款 | 银保监会 | | 不良贷款率 | 不良贷款余额/贷款余额 | 银保监会 | | 拨备覆盖率 | 贷款损失准备/不良贷款余额 | 银保监会 | | 资本充足率 | 资本净额/风险加权资产 | 银保监会 | | 存款准备金率 | 法定存款准备金率 | 央行 | | LPR | 贷款市场报价利率 | 央行 | ## 依赖 - akshare >= 1.10.0 - pandas >= 1.3.0 - requests >= 2.28.0 - beautifulsoup4 >= 4.11.0
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## 描述
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券商研报评级分析工具。接入东方财富研报数据，实现研报获取、解析、评分功能。支持个股研报分析、机构研报搜索、头部券商对比。使用 AkShare 实时数据源。适用于投资决策辅助、券商研究能力评估、研报情绪分析。
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证券行业政策分析工具。跟踪证监会监管政策、创新业务政策、行业改革动态。分析政策对券商各业务条线的影。使用证监会公告、交易所规则、AkShare数据。适用于政策研究、业务机会识别、合规风险管理。
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