财报前瞻：原理解析

你可能想问，AI 到底是如何在几秒钟内完成一份需要资深分析师工作数小时才能写出的财报前瞻的？其实它的运作原理更像是一个不知疲倦、且读过万卷研报的数字操盘手。

我们可以把这个 Skill 的工作逻辑拆解为四个关键环节：

当你输入公司名时，AI 会第一时间启动实时搜索和数据库插件，全网调取华尔街卖方（Sell-side）的最新一致性预期，包括营收、毛利、经营杠杆等数十个维度的数据。

在获取公司名后，AI 会自动识别其所属赛道。它内置了 11 个大类行业的前瞻框架——这意味着，当你前瞻特斯拉时，它会自动切换到"汽车制造"模式；当你前瞻英伟达时，它会自动切换到"半导体与 AI 生态"模式。

这是该 Skill 的灵魂所在。AI 会根据过往 8-12 个季度的历史业绩与股价波动数据，结合当前的期权隐含波动率（Implied Move），推演出"多/空/中"三种潜在反馈。这个过程使用了概率统计模型，确保给出的波动建议具有参考价值。

最后，它会对庞杂的信息流进行"脱水"处理。只有那些真正能左右股价走势的"核心驱动力"（Catalysts）才会被列入最终清单，剔除所有无关杂讯，确保你看到的就是最有用的决策结论。

一句话总结： "财报前瞻"不是在生成文字，而是在运用一套成熟的量化研究框架，对实时财报预期进行快速的自动建模与提炼。