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What it solves

它解决了投资者仅依赖净资产价值 (NAV) 曲线和平台评级来判断基金经理的问题。这些指标往往忽略了经理人的收益是由于技能还是仅仅因为有利的市场风格 (Beta)，并且无法验证特定买卖点的时机是否真的正确。

How it works

该引擎以基金代码作为输入，并使用 AI Agent 来审计经理人的交易行为。它从 EastMoney 和 Baostock 等来源抓取公开数据 (NAV, holdings, announcements, and K-lines) 以对每一笔交易进行 "post-mortem"，将动作与 12 个月后的实际价格变动进行比较。然后，它会生成一个独立的互动式 HTML 报告，将交易时机、与公司同行的独立性以及 "造神运动" 检测 (检查是否存在如在市场高峰期限制申购等不道德模式) 可视化。

Who it’s for

• 想要验证基金经理除表面评级之外实际技能的散户投资者。
• 寻求数据驱动的基金管理行为审计的分析师。
• 希望将金融审计技能集成到工作流中的 AI Agent 使用者 (如 Claude Code, Cursor, 或 OpenClaw)。

Highlights

• Behavioral Scoring: 对经理人的择时、控制力和超额收益质量进行评分，而不仅仅是最终回报。
• Trade Autopsy: 验证买点胜率以及清仓时的 "躲避率" 与 12 个月未来趋势的关系。
• Interactive Visuals: 包括 K 线复盘、成本线和模拟潜在损失的 "灾难片"。
• Independence Audit: 衡量经理人的独特决策与同事的差异程度，以及这些差异是否带来了超额收益。
• God-Making Detection: 扫描 "黑历史"，例如年底业绩粉饰或在市场高峰期限制基金进入。