wind-alice/bull_bear_case_builder_skill

Baut gleichzeitig bullische und bärische Argumentationslinien auf, vergleicht Beweisstärke, Schlüsselvariablen und Szenariopfade, um Kernunterschiede zu identifizieren. Geeignet zur Vermeidung von Bestätigungsfehlern, zur Debatte vor der Analyse und zur Überprüfung von Anlageansichten.

Was ist bull_bear_case_builder_skill?

Diese Fähigkeit (Skill) unterstützt Anwender dabei, systematisch bullische und bärische Argumentationen zu einem zentralen Thesenpapier einer Aktie zu konstruieren. Sie vergleicht die Beweisstärke, Annahmen, Katalysatoren und Schwachstellen beider Seiten, ohne Partei zu ergreifen. Ziel ist es, die aktuell am meisten diskutierten Variablen zu identifizieren, emotionales Denken und Bestätigungsfehler zu reduzieren. Die Fähigkeit ist ideal für Szenarien wie die Vermeidung von Bestätigungsfehlern, Vor-Analyse-Debatten und die Validierung von Anlageansichten. Sie empfiehlt die Verwendung der Wind-API über `wind-mcp-skill` für grundlegende Daten, setzt aber nicht zwingend voraus, dass der Nutzer Zugriff auf spezifische Marktdaten hat. Der Workflow gliedert sich in sechs Schritte: 1) Definition der Streitfrage, 2) Sammlung gemeinsamer Fakten, 3) Aufbau der bullischen Argumentation, 4) Aufbau der bärischen Argumentation, 5) Vergleich der Beweisstärke und 6) Formulierung einer Schlussfolgerung. Die Ausgabe erfolgt in einem strukturierten Markdown-Format, das die Kernfrage, gemeinsame Fakten, beide Argumentationen, einen Vergleich und die Schlussfolgerung mit Nachverfolgungspunkten umfasst. Die Qualitätssicherung stellt sicher, dass beide Seiten auf denselben Fakten basieren, die stärksten Versionen ihrer Argumente präsentieren und die Schlussfolgerung auf konkrete Variablen und Validierungsbedingungen stützen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/wind-alice/alicemarket/tree/main/skills/bull_bear_case_builder_skill

Installed? Explore more Produktivität & Zusammenarbeit skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Bull Bear Case Builder Skill (Fähigkeit zur Erstellung von Bullen- und Bären-Szenarien)

Datenabhängigkeiten und Ausführungsvoraussetzungen

Es wird empfohlen, den wind-mcp-skill zu verwenden, um grundlegende Daten zu beziehen. Überprüfen Sie vor der Ausführung, ob wind-mcp-skill lokal vorhanden ist. Falls nicht, fordern Sie den Benutzer zur Installation auf:

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

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

Positionierung der Fähigkeit

Diese Fähigkeit dient dazu, systematisch bullische und bärische Argumentationen zu einer zentralen These über eine Aktie aufzubauen. Sie vergleicht die Beweise, Annahmen, Katalysatoren und Schwachstellen beider Seiten. Der Output zielt nicht darauf ab, „Partei zu ergreifen“, sondern dem Anwender zu helfen, die derzeit am meisten diskutierten Variablen zu identifizieren und emotionales Urteilsvermögen sowie Bestätigungsfehler zu reduzieren.

Ausführungsablauf

Schritt 1: Definition der Streitfrage und der Diskussionsgrenzen

Klären Sie zunächst, welche Frage diese Debatte eigentlich beantworten soll, z.B.:

  • Bietet diese Aktie in den nächsten 6-12 Monaten eine Überrendite?
  • Ist der aktuelle Aktienkurs für eine bestimmte Geschäftsveränderung über- oder unterbewertet?
  • Ist der jüngste Anstieg ein Trendbeginn oder eine emotionale Übertreibung?

Gleichzeitig sollten der Zeithorizont, der Diskussionsgegenstand und der akzeptable Rahmen für Beweise festgelegt werden, um langfristige Logik nicht mit kurzfristigem Handel zu vermischen.

Schritt 2: Sammlung gemeinsamer Basisfakten für beide Seiten

Sammeln Sie zunächst grundlegende Informationen ohne Positionierung als Fundament, das beide Seiten später verwenden können, einschließlich:

  • Geschäftsmodell und Position in der Wertschöpfungskette
  • Aktuelle operative Veränderungen, Ankündigungen, Finanzdaten
  • Die vom Markt beachteten Kernvariablen
  • Aktuelle Bewertung und Aktienkursniveau

In dieser Phase geht es nicht darum, schnell Schlussfolgerungen zu ziehen, sondern die Fakten zu organisieren, auf die beide Seiten Bezug nehmen werden.

Schritt 3: Aufbau der bullischen Argumentation

Bauen Sie um die stärkste Aufwärtslogik eine vollständige Argumentationskette auf:

  • Was unterschätzt der Markt möglicherweise?
  • Welche Variable verbessert sich gerade?
  • Warum ist diese Verbesserung nachhaltig?
  • Woher kommt die Aktienkurselastizität, sobald sie bestätigt ist?

Die bullische Argumentation sollte so konkret wie möglich auf operative Variablen, Ereignisknoten und Pfade der Erwartungsrevision eingehen, nicht nur vage Aussagen wie „großer Branchenraum“ oder „ausgezeichnetes Unternehmen“ enthalten.

Schritt 4: Aufbau der bärischen Argumentation

Bauen Sie um die stärkste gegnerische Logik eine entsprechende Kette auf:

  • Was überschätzt der Markt derzeit möglicherweise?
  • Welche Verbesserungen könnten nur vorübergehendes Rauschen sein?
  • Welche Einschränkungen könnten die Logik behindern?
  • Wie würden sich Bewertung und Stimmung rächen, falls die Erwartungen nicht erfüllt werden?

Die bärische Argumentation sollte nicht zu einer mechanischen Kritik verkommen, sondern sich auf die Schlüsselvariablen konzentrieren, die tatsächlich zu einem Scheitern der Investition führen könnten.

Schritt 5: Vergleich der Beweisstärke und der Auslösebedingungen

Stellen Sie beide Seiten im gleichen Rahmen gegenüber und konzentrieren Sie sich auf:

  • Welche Seite hat direktere, besser überprüfbare Beweise?
  • Welche Seite stützt sich stärker auf unbewiesene Extrapolationsannahmen?
  • Welche Ereignisse werden zuerst eine Seite bestätigen?
  • Welche Variablen würden, falls sie sich umkehren, die gesamte Erzählung zunichte machen?

Unterscheiden Sie gegebenenfalls zwischen „kurzfristig dominant“ und „langfristig dominant“, um zu vermeiden, eine Antwort in einem einzigen Zeitrahmen zu erzwingen.

Schritt 6: Formulierung einer Schlussfolgerung und einer Nachverfolgungsliste

Geben Sie abschließend an:

  • Welche Seite ist derzeit überlegen und warum?
  • Wie hoch ist das Vertrauen in diese Schlussfolgerung?
  • Welche Validierungspunkte müssen als nächstes verfolgt werden?

Falls die Beweise beider Seiten noch nahe beieinanderliegen, sollte klar angegeben werden: „Vorläufig keine Partei ergreifen, Validierung abwarten“ – und nicht so tun, als ob bereits eine klare Antwort vorläge.

Ausgabestruktur


Bullen-Bären-Debatte für {Aktienname} ({YYYY-MM-DD})

1. Kernfrage der Debatte

{1-2 Sätze, die das eigentliche vom Markt diskutierte Problem beschreiben}

2. Gemeinsame Faktenbasis beider Seiten

FaktAktuelle SituationBeziehung zur Debatte
{Fakt 1}{Beschreibung}{Erläuterung}
{Fakt 2}{Beschreibung}{Erläuterung}
{Fakt 3}{Beschreibung}{Erläuterung}

3. Bullische Argumentation

  • Kernaussage: {Ein Satz}
  • Hauptbeweise: {2-3 Punkte}
  • Wichtiger Katalysator: {Ereignis oder Variable}
  • Schwächste Annahme: {Ein Satz}

4. Bärische Argumentation

  • Kernaussage: {Ein Satz}
  • Hauptbeweise: {2-3 Punkte}
  • Wichtiger Auslöser: {Ereignis oder Variable}
  • Schwächste Annahme: {Ein Satz}

5. Vergleichende Bewertung

DimensionBullischBärischDerzeit überlegene Seite
Direktheit der Beweise{Beschreibung}{Beschreibung}{Bull/Bär/Unentschieden}
Überprüfbarkeit{Beschreibung}{Beschreibung}{Bull/Bär/Unentschieden}
Zeitsensitivität{Beschreibung}{Beschreibung}{Bull/Bär/Unentschieden}
Auswirkung auf das Chance-Risiko-Verhältnis{Beschreibung}{Beschreibung}{Bull/Bär/Unentschieden}

6. Aktuelle Schlussfolgerung

  • Derzeit überlegene Richtung: {Bullisch / Bärisch / Noch keine Partei}
  • Begründung: {Kurze Erläuterung}
  • Vertrauensniveau: {Hoch / Mittel / Niedrig}

7. Als nächstes zu verfolgende Validierungspunkte

  • {Validierungspunkt 1}
  • {Validierungspunkt 2}
  • {Validierungspunkt 3}

Qualitätsanforderungen

  1. Bullen und Bären müssen dieselbe Faktenbasis verwenden – „doppelte Standards“ sind zu vermeiden.
  2. Beide Seiten müssen die jeweils stärkste Version ihrer Argumentation präsentieren, nicht eine Strohpuppe der Gegenseite.
  3. Schlussfolgerungen müssen auf konkrete Variablen und Validierungsbedingungen heruntergebrochen werden, keine vagen Aussagen.
  4. Falls Beweise auf einer Seite offensichtlich schwach sind, muss dies direkt benannt werden – keine oberflächliche Gleichgewichtssuche.
  5. Ziel ist es, die Identifizierung von Divergenzen zu unterstützen, nicht einen emotional aufgeladenen Meinungsartikel zu verfassen.

Individual skills in this repo

This repo contains 19 individual skills — each has its own dedicated page.

wind-alice/add_to_winner_decision_skill

判断盈利仓是否适合继续加仓,并给出加仓前提、节奏安排、保护规则与停止扩张边界。适用于趋势延续、核心持仓滚动放大与强势股二次进攻场景。

wind-alice/after_close_watchlist_recap_skill

在收盘后总结自选股当日表现、驱动因素、强弱分化与次日观察点。适用于每日收盘复盘、维护自选股观察节奏、为次日盘前准备提供输入等场景。

wind-alice/a-share-primary-theme-identification

用于A股市场主线识别,聚焦市场结构 / 题材周期 / 资金行为。本skill主要用户问题回答、撰写报告、撰写金融类文章等场景。本报告输出内容较多,不适合简单对话场景。各类信息与数据的获取,可以使用wind.financial.data工具,以合理的关键字或关键字组合进行获取。每天开盘后、午盘、收盘后,用户都需要快速知道: 今天市场到底在交易什么,真正的主线是什么,情绪在什么位置,明天应该盯哪里。

wind-alice/avatar-charlie-munger-thinking

使用查理·芒格式的逆向思考、激励分析、认知偏误叠加和多学科模型检验复杂决策。用于评估商业与投资判断、组织行为、政策效果、重大选择、全民共识、失败风险,或识别论证中的单一视角和心理盲区。

wind-alice/avatar-nassim-taleb-risk

使用纳西姆·塔勒布式的尾部风险、利益共担、减法、林迪效应和杠铃策略分析不确定性。用于投资、商业、政策、职业、产品或个人决策中的出局风险、不可逆损失、脆弱性、代理问题、新旧方案比较和资源配置。

wind-alice/avatar-naval-ravikant-thinking

使用纳瓦尔·拉维坎特式的重新定义、欲望审计、特定知识和杠杆框架澄清职业、创业、财富、幸福、自由与人生选择。用于识别错误问题、冲突欲望、独特竞争力、AI替代风险、许可依赖、边际成本和长期复利方向。

wind-alice/avatar-warren-buffett-investing

使用沃伦·巴菲特式的能力圈、护城河、管理层诚信、所有者收益和资本配置框架分析企业与长期投资。用于研究公司商业模式、竞争优势、现金质量、管理层、估值、安全边际,或判断一项投资应继续研究、等待还是放弃。

wind-alice/backtest-expert

Expert guidance for systematic backtesting of trading strategies. Use when developing, testing, stress-testing, or validating quantitative trading strategies. Covers "beating ideas to death" methodology, parameter robustness testing, slippage modeling, bias prevention, and interpreting backtest results. Applicable when user asks about backtesting, strategy validation, robustness testing, avoiding overfitting, or systematic trading development.

wind-alice/breakout_candidate_finder_skill

批量识别突破形态成熟、量价结构健康、催化配合较好的候选股,并输出优先级、触发条件与失效边界。适用于短中线选股、盘前候选池整理、板块轮动中筛选领涨预备股等场景。

wind-alice/breakout_trade_execution_skill

围绕突破交易制定从观察、触发、跟进到失效处理的落地执行方案,兼顾量价确认、环境配合与失败撤退。适用于盘前预案、盘中突破跟踪与强势股首日执行场景。

wind-alice/business_model_decoder_skill

把公司如何获客、交付、定价、赚钱和扩张的逻辑拆解清楚,帮助快速理解业务运转方式。适用于看不懂公司业务、研究前补基础、业务结构梳理等场景。

wind-alice/buyback_program_reviewer_skill

判断回购计划的规模、动机、执行约束与真实利好程度。适用于公司宣布回购、估值争议期、资本配置分析等场景。

wind-alice/canslim_growth_scan_skill

依据成长股框架批量筛选业绩、预期、相对强度与供需结构共振的强势标的,并输出候选分层与跟踪重点。适用于成长股猎手、趋势成长选股、候选池批量扫描等场景。

wind-alice/conference_call_takeaway_skill

提炼业绩会中的新信息、管理层语气变化、问答焦点与潜在警讯。适用于听完业绩会、阅读纪要后快速更新观点等场景。

wind-alice/daily_watchlist_morning_brief_skill

为自选股生成盘前简报,汇总隔夜公告、新闻、价格变化、事件日程与今日观察重点。适用于开盘前快速浏览重点、晨会准备、盘前设定观察顺序等场景。

wind-alice/dcf-model

Real DCF (Discounted Cash Flow) model creation for equity valuation. Retrieves financial data from SEC filings and analyst reports, builds comprehensive cash flow projections with proper WACC calculations, performs sensitivity analysis, and outputs professional Excel models with executive summaries. Use when users need to value a company using DCF methodology, request intrinsic value analysis, or ask for detailed financial modeling with growth projections and terminal value calculations.

wind-alice/dip_buy_decision_skill

判断下跌或回调中的个股是否值得承接,并给出观察区、试错条件、分批节奏与放弃标准。适用于趋势回踩、事件后回落、震荡低吸与左侧谨慎试错场景。

wind-alice/dividend_change_explainer_skill

解读分红提升、削减、暂停或恢复背后的原因、持续性与投资含义。适用于收益型投资判断、公告复盘、长期现金流跟踪等场景。

wind-alice/dividend_growth_entry_skill

寻找股息持续增长、经营质量稳定且估值回落到合理区间的候选股,并输出入场观察区、成长支撑与失效边界。适用于收益成长双目标选股、长期配置、回调布局等场景。

Verwandte Skills