用途：执行结构化的市场研究，围绕单个股票代码、行业板块或主题，结合来源校验与时间敏感性，形成可交接给量化或策略下游的研究成果。
主要能力：包含范围界定（明确研究目标、时间范围与交付格式）、数据收集（多来源并附时间限定）、来源验证（标记早于当日的市场数据、早于30天的经济数据）、分析（套用分析框架）、综合（给出置信度与数据缺口的研究摘要）和交接。技术分析工具集成：screener_cli.py 支持多模式技术筛选（8 种模式）；moving_averages_cli.py 做趋势识别（SMA/EMA/WMA/HMA）；momentum_cli.py 做共振分析（RSI、MACD、随机指标、Williams %R、ROC）；volatility_cli.py 做波动状态分析与机会评估；data_validator_cli.py 做数据完整性校验（要求 100% 质量）；itc_risk_cli.py 为受支持代码给出市场隐含风险评分。
使用方式：在数据收集前遵循共享的付费 MCP 能力探测。该工作流需要 exa 做深度语义研究、bright-data 处理常规抓取无法触达的页面；若任一项缺失，需声明 WebSearch/WebFetch 回退方案及其覆盖范围局限，或按共享的缺失能力提示中止。所有网页搜索必须使用当前日期上下文的时间限定词。输出遵循 fin-guru-output-contract 技能：每个网络来源在 Evidence 下标注发布者、日期与 URL；无日期来源支持的论断归入 Assumptions and gaps，不得写入 Bottom line。需以 START/END 标签和精确时间戳引用来源，并标记与下游分析相关的数据缺口。
适用场景：需要可追溯信源、时效校验和技术面筛查的股票、行业或主题研究，以及为量化或策略分析准备结构化交接材料。
限制：依赖 exa 与 bright-data 等付费 MCP 能力，缺失时只能用覆盖面有限的回退；市场数据与时效、风险评分支持范围等具体信息暂未提供。