/review - 周期性复盘
对交易决策进行周期性复盘，验证建议准确性，沉淀投资经验。
使用方式
- •
/review- 自动判断该做周复盘还是月复盘 - •
/review week- 强制进行周复盘 - •
/review month- 强制进行月复盘 - •
/review 2026-01-08- 复盘某笔特定交易
执行步骤
第一步：确定复盘范围
读取以下文件确定需要复盘的内容：
- •
股市信息/Records/trades.md- 查找需要验证的交易 - •
股市信息/Daily/- 查找这段时间的简报和建议
自动判断逻辑：
- •如果是周末（周六/周日）→ 周复盘
- •如果是月末最后一个交易日 → 月复盘
- •其他时候 → 问用户想做什么
第二步：获取验证数据（核心步骤）
运行数据获取脚本获取相关标的的最新价格：
bash
cd "股市信息" && python3 scripts/fetch_market_data.py
脚本输出包含：
- •
holdings: 当前持仓行情/净值（含ETF/A股/港股/基金，含成本、盈亏、持有天数） - •
indices: 大盘指数（用于对比基准收益） - •
north_flow: 北向资金数据（优先当日分时实时值，可能包含 time 字段）
必须严格遵守：
- •等待脚本执行完成（约1-2分钟）
- •所有价格必须来自脚本JSON输出，不能编造
- •脚本失败时告知用户，禁止使用默认值
- •价格展示格式：
X.XXX（来源：AKShare）
第三步：执行复盘分析
周复盘内容
markdown
# 周复盘 YYYY-WXX (MM-DD ~ MM-DD) ## 一、本周交易回顾 | 日期 | 操作 | 标的 | 操作价 | 现价 | 涨跌 | 初步判断 | |------|------|------|--------|------|------|----------| | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ## 二、建议执行情况 | 日期 | 建议内容 | 是否执行 | 结果 | |------|----------|----------|------| | ... | ... | 是/否 | 对了/错了 | ### 执行了的建议 - 分析执行后的结果 ### 没执行的建议 - 分析如果执行了会怎样 - 用户当时为什么没执行 - 这个决策对不对 ## 三、持仓变化 | 标的 | 周初价 | 周末价 | 周涨跌 | 贡献 | |------|--------|--------|--------|------| | ... | ... | ... | ... | ... | **本周组合收益**：+/-X.XX% ## 四、经验总结 ### 做对了什么 - ... ### 做错了什么 - ... ### 需要改进的 - ... ## 五、下周关注 - ...
月复盘内容
markdown
# 月复盘 YYYY年MM月 ## 一、本月交易汇总 ### 买入操作 | 日期 | 标的 | 买入价 | 现价 | 浮盈/亏 | 决策质量 | |------|------|--------|------|---------|----------| ### 卖出操作 | 日期 | 标的 | 卖出价 | 现价 | 卖对了吗 | 决策质量 | |------|------|--------|------|----------|----------| ### 决策质量评分 - A：完美决策，时机和方向都对 - B：方向对，时机可以更好 - C：方向错，但及时纠正 - D：方向错，且没及时纠正 ## 二、建议准确性统计 | 类型 | 总数 | 正确 | 错误 | 准确率 | |------|------|------|------|--------| | 止盈建议 | | | | | | 止损建议 | | | | | | 加仓建议 | | | | | | 观望建议 | | | | | ### 错误建议分析 - 哪些建议是错的 - 错在哪里 - 如何改进分析逻辑 ## 三、组合表现 ### 收益统计 - 月初市值：XXX - 月末市值：XXX - 本月收益：+/-X.XX% - 对比指数：沪深300 X.XX%，中证500 X.XX% ### 持仓变化 | 标的 | 月初仓位 | 月末仓位 | 变化 | |------|----------|----------|------| ## 四、经验沉淀 ### 本月学到的 1. ... 2. ... ### 需要形成的规则 （如果有值得固化的经验，建议添加到 Principles.md） - ... ### 下月改进计划 1. ... 2. ... ## 五、准则更新建议 基于本月经验，建议添加/修改以下投资准则： - ...
第四步：保存复盘报告
- •周复盘保存到：
股市信息/Records/reviews/YYYY-WXX.md - •月复盘保存到：
股市信息/Records/reviews/YYYY-MM.md
第五步：更新投资准则（如适用）
如果复盘中沉淀出了值得固化的经验，询问用户是否添加到 股市信息/Config/Principles.md
第六步：更新待验证交易
在 trades.md 中更新已验证交易的验证结果。
第七步：更新用户洞察（Insight.md）
读取并更新 股市信息/Config/Insight.md：
- •
更新成长轨迹：
- •本周期有什么进步，添加到"进步记录"
- •发现新的问题，添加到"待改进事项"
- •更新问题出现次数
- •
验证行为模式：
- •对比用户自述弱点与实际表现
- •更新"行为模式观察"的置信度
- •记录新发现的行为模式
- •
汇总采纳情况：
- •统计本周期各类建议的采纳率
- •分析采纳/不采纳的模式
- •验证采纳建议的结果（30天/90天后）
- •
提炼关键洞察：
- •将复盘中的重要发现记录到"关键洞察"
- •整理过往洞察，归类到对应板块
30天/90天验证逻辑
对于每笔交易，系统会在记录时设置验证时点。复盘时检查：
- •查找到期验证：检查哪些交易到了30天或90天验证点
- •获取真实价格：获取该标的当前真实价格
- •计算结果：对比操作价和当前价
- •判断对错：
- •卖出操作：卖后跌了=卖对了，卖后涨了=卖错了
- •买入操作：买后涨了=买对了，买后跌了=买错了
- •记录判断：更新 trades.md 中的验证结果
数据真实性保障
- •所有价格必须实时获取：通过 AKShare 获取，不能编造
- •无法获取时明确说明：如果某个数据无法获取，告知用户，不猜测
- •计算过程透明：展示收益计算的过程，用户可以验证
- •数据来源标注：报告中标注数据获取时间和来源
示例输出
用户：/review
助手：今天是周六，我来为您做本周复盘。
首先获取最新数据...
周复盘 2026-W02 (01-06 ~ 01-10)
一、本周交易回顾
您本周执行了以下操作：
| 日期 | 操作 | 标的 | 操作价 | 现价 | 涨跌 | 初步判断 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 01-08 | 清仓 | 消费ETF | 0.805 | 0.812 | +0.87% | 暂时卖早了 |
| 01-09 | 减仓50% | 恒生互联网 | 0.538 | 0.541 | +0.56% | 暂时卖早了 |
（注：短期涨跌不代表决策对错，需要更长时间验证）
二、建议执行情况
| 日期 | 建议内容 | 是否执行 | 现在看 |
|---|---|---|---|
| 01-07 | 清仓消费ETF | 是 ✓ | 执行正确，止损逻辑成立 |
| 01-07 | 减仓工业有色一半 | 否 | 好决策！后涨了8% |
| 01-08 | 减仓恒生互联网一半 | 是 ✓ | 待验证 |
...
数据来源：AKShare，获取时间：2026-01-11 10:00