Best use case
peer-comparison-calculation is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
用于排名/对比的同类对比计算原子 skill,适用于通用行业金融计算场景。
Teams using peer-comparison-calculation 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/peer-comparison-calculation/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How peer-comparison-calculation Compares
| Feature / Agent | peer-comparison-calculation | 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?
用于排名/对比的同类对比计算原子 skill,适用于通用行业金融计算场景。
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
# 同类对比计算 Skill
## 数据来源
本 Skill 支持多种金融数据输入格式,核心数据来源包括:
### 1. 对比对象数据
- **产品数据**:基金、理财产品、投资组合等
- **公司数据**:上市公司、非上市公司等
- **行业数据**:不同行业、板块的数据
- **基准数据**:市场基准、行业基准等
### 2. 对比指标数据
- **收益率指标**:累计收益率、年化收益率、区间收益率
- **风险指标**:波动率、最大回撤、夏普比率
- **规模指标**:资产规模、市值、营收规模
- **财务指标**:ROE、ROA、净利润率等
### 3. 分类标签数据
- **行业分类**:所属行业、细分行业
- **风格标签**:价值/成长、大盘/小盘
- **地区标签**:所属地区、市场类型
- **时间标签**:成立时间、存续时间
### 4. 数据格式要求
- **CSV格式**:标准对比数据,包含对象标识和指标列
- **Excel格式**:支持多工作表对比数据
- **JSON格式**:结构化对比数据
- **数据库连接**:支持SQL数据库直接查询
> 说明:本 Skill 不包含数据采集功能,需要用户提供清洗后的对比数据。建议对比对象数量不少于10个,以便进行有意义的排名和对比分析。
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## 功能
本 Skill 提供全面的同类对比分析能力,涵盖多种对比方法:
### 1. 排名分析
- **绝对排名**:按指标值进行绝对排名
- **相对排名**:相对于基准的相对排名
- **分位数排名**:计算指标的分位数排名
- **滚动排名**:计算滚动窗口内的排名变化
### 2. 对比分析
- **横向对比**:同一时点不同对象的对比
- **纵向对比**:同一对象不同时点的对比
- **分组对比**:按分类标签进行分组对比
- **基准对比**:与基准对象的对比分析
### 3. 统计指标
- **分位数统计**:计算各分位数的指标值
- **均值对比**:计算均值及与均值的差异
- **标准差对比**:计算标准差及相对位置
- **偏度峰度**:分析指标的分布特征
### 4. 可视化分析
- **排名图表**:生成排名变化的可视化图表
- **对比图表**:生成对比分析的可视化图表
- **分布图表**:生成指标分布的可视化图表
### 5. 数据处理能力
- **缺失值处理**:支持前向填充、均值填充等方法
- **异常值检测**:基于统计方法识别和处理异常值
- **数据标准化**:支持不同数据源的格式统一
- **权重调整**:支持按权重进行加权对比
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## 使用示例
### 输出示例
```json
{
"comparison_period": "2024-01-01 to 2024-12-31",
"total_objects": 50,
"ranking": [
{
"object_id": "FUND001",
"object_name": "基金A",
"metric_value": 18.5,
"absolute_rank": 1,
"percentile_rank": 98,
"relative_to_mean": 1.25,
"relative_to_median": 1.15
}
],
"statistics": {
"mean": 14.8,
"median": 16.1,
"std": 5.2,
"min": 5.3,
"max": 18.5,
"percentile_25": 11.2,
"percentile_75": 17.8
},
"group_comparison": {
"金融": {
"mean": 12.5,
"count": 10
},
"科技": {
"mean": 16.8,
"count": 15
}
}
}
```
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## 注意事项与限制
### 1. 数据质量要求
- 对比数据需要经过清洗和验证
- 对比对象需要具有可比性
- 指标计算口径需要统一
### 2. 对比方法选择
- 不同对比方法的结果可能不同
- 排名结果受样本数量影响
- 分组对比需要合理的分类标准
### 3. 时间序列分析
- 排名和对比结果具有时间依赖性
- 不同时间区间的结果不可直接比较
- 需要考虑市场环境的影响
### 4. 综合判断原则
- 单一排名指标不能全面反映对象特征
- 需要结合多个指标进行综合分析
- 应结合行业特点和市场环境进行判断
### 5. 使用限制
- 本 Skill 输出为技术分析结果,不构成投资建议
- 使用者应结合专业判断和具体业务场景
- 对于重大决策,建议咨询专业投资顾问
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## 参考资料
- 见 references/ 目录中的相关文档,包括:
- 同类对比分析方法手册
- 排名计算方法指南
- 统计分析方法说明
- 数据处理方法说明文档
## License
- 本 skill 代码部分采用 MIT License,详见 `LICENSE` 文件
- 依赖与运行环境以 `requirements.txt` 为准
- 文档内容采用 CC BY 4.0 许可Related Skills
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