用途：该技能把可用的 TradingView MCP 工具当作数据层，规定如何框定研究问题、组合数据、检验竞争性解释并传达结论，属于研究与决策支持流程，不提供个性化投资建议，也不保证收益。
研究模式：支持个股研究；期权与 ETF 结构（上市链与实时合约报价、基金规模与持仓对比等相关 ETF）；机会发现（把投资假设转为多因子候选筛选）；市场与宏观研究（状态、广度、轮动、宏观驱动与跨资产含义）；事件研究（衡量事件前后影响）；组合与风险（敞口、集中度、相关性、回撤与仓位风险）；信号验证（检验技术、基本面或事件规则是否有历史证据）；策略研究与回测；交易执行（流动性、点差、滑点与信号可执行性）；监控与触发（把策略、组合与事件条件转为状态变化提醒）。
用法：先确定标的、市场、货币、时间周期与用户目标，再制定小型证据计划并组合相关 MCP 数据源；使用 references/ 下的对应文档，如 equity-research.md、options-and-etf.md、opportunity-screening.md、market-macro-research.md、event-study.md、portfolio-risk.md、signal-validation.md、strategy-research.md、execution-analysis.md、monitoring-and-alerts.md。共享证据、不确定性与评分规则见 analysis-framework.md，聊天摘要模板见 output-templates.md；正式报告另读 visual-report.md 并写成可移植的 HTML 研究看板，而不是把 Cursor 画布当作交付物。若缺少所需 MCP 工具，先读 mcp-install.md 配置并验证托管的 MCP 连接。
限制：必须区分事实、衍生指标、解读与建议；记录分析时间戳、数据窗口、市场时段、缺失字段与假设；用独立数据类型交叉验证重要结论，说明冲突或过期数据；优先给出带失效条件的条件性结论而非无条件买卖标签；遵守速率限制并使用能回答问题的最小数据集；工具不可用时说明无法运行，不得猜测或编造数据。正式报告流程为先写 JSON，再运行 scripts/render_research_board.py，最后附 HTML 路径的简短聊天摘要；报价查询或无法写文件时可跳过看板。