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未验证
可转债 / 债券 本地优先分析引擎 —— 零依赖 Node ESM MCP stdio server。面向…
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/28 · 已提供中文文档
综合分
27.7
GitHub 分
27.7
用户评分
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周下载量
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安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add helibeiqi/dsh-cn-fixedincome-mcp该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
信任档位:仅索引本站尚未对其实装验证,仅收录元数据
- 是什么
- dsh 原生插件 · other
- 装得上吗
- 本站尚未做安装检查
- 安全吗
- 本站尚未对该插件做风险分级(暂未覆盖,不等同于无风险)
- 还在维护吗
- 活跃:最近一次提交在 28 天前
档位由下列信号合成:本站实装验证(真实安装,当前最高到 L4)· 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。 验证判据与等级说明 →
数据截至 2026/9/20(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-cn-fixedincome-mcp 可转债 / 债券 本地优先分析引擎 —— 零依赖 Node ESM MCP stdio server。面向 DeepSeek Harness (dsh) 的量化投研数据垂直插件。 它做什么 把「可转债 / 债券」的条款本地推导成可研究的指标,不抓取实时行情、不依赖任何 API key: - 转股价值 / 转股比例:转股价值 = 正股价 × (面值/转股价) - 转股溢价率 / 转股价溢价率 - 纯债价值(债底):以贴现收益率对票息+赎回价现金流贴现 - 到期收益率 YTM:牛顿法求解 - 双低 = 债价 + 转股溢价率(百分点)(用于双低策略筛选,本插件只算指标,不下单) - 久期 / 凸度 / DV01:bond_metrics 工具 - 条款触发判定:下修博弈(股价<85%转股价)/ 强赎(≥130%)/ 回售(<70%) 工具 | 工具 | 用途 | |---|---| | cb_analytics | 核心:传条款(或 code)即时算全部可转债指标 | | cb_lookup | 按代码/名称查本地种子条款+基于快照的分析 | | cb_screen | 对种子(含快照)按溢价率/债价/YTM/下修状态筛选排序(双低升序) | | bond_ytm | 债券到期收益率(牛顿法) | | bond_metrics | 久期/凸度/DV01 | | bond_cashflow | 由票息+年限+赎回价构造现金流时间表 | 竞争定位(诚实声明) - GitHub 检索(convertible bond data mcp 英文)= 0 竞品;中文 可转债 mcp = 1(Lozzi1910/cb-strategy-mcp,3★)。 - 与 cb-strategy-mcp 刻意错位:它是策略层(双低/三低/YTM/强赎/下修 6 大策略引擎,基于东方财富实时数据,需联网);本插件是分析/计算层 + 本地参考条款种子,离线可用、零依赖、无 API key、可随仓自带种子数据。前者依赖实时行情,本插件依赖你自己的条款输入(QMT/东财/集思录 刷新)。 - 期货(期货数据 mcp=0)、期权(=0)、宏观(=0) 同为开放方向,本插件聚焦固收/可转债,后续可扩展。 安装接入(dsh) cordis.patch.yml 已将本 server 注册为 mcp-cn-fixedincome(硬化 command: !!js process.env.QUANT_MCP_NODE || process.execPath,免疫 Node 版本目录漂移)。args/cwd 写的是本机绝对路径,部署到别的机器需改这两个字段;种子路径经 CB_SEED_PATH 环境变量覆盖。 数据种子与免责声明 data/cb_seed.json 为示例/历史快照模板,仅用于演示引擎,非实时行情。static 条款可能漂移,snapshot(正股/债价)为示例数值。实盘请用你自己的 QMT / 东财 / 集思录 数据刷新后再做筛选。引擎计算本身不依赖该文件——cb_analytics 接受任意条款实时算。 自测 python _selftest.py 驱动完整 MCP 握手 + 逐工具断言关键字段。 License MIT