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description	证券策略行业估值与景气度跟踪技能。适用于策略研究员进行行业比较和轮动决策。自动获取并分析行业估值分位、高频景气数据，对比历史数据，预警估值泡沫与景气拐点，生成标准化 Markdown 跟踪报告。

行业估值与景气跟踪 (Valuation & Prosperity Tracking)

概述

本技能专为证券策略研究员设计，旨在提供系统化的行业估值分位监控与高频景气度跟踪。通过实时采集与分析多维数据，识别行业性价比，预警估值泡沫与景气拐点，辅助行业配置与轮动决策。

所有数据查询必须使用 gildata-aidata 服务。

核心分析框架

1. 估值跟踪模型 (Valuation Monitoring)

• 绝对估值: PE (TTM)、PB (MRQ)。
• 相对估值: 历史分位数 (1年、3年、5年、10年)，风险溢价 (ERP)。
• 泡沫预警:
  • 🟢 低估区: 分位 < 20% (安全边际高)
  • 🟡 合理区: 20% <= 分位 <= 80%
  • 🔴 高估/泡沫区: 分位 > 80% (警惕回撤风险)
  • 📉 极度泡沫: 分位 > 95% (强烈建议减仓)

2. 景气度跟踪模型 (Prosperity Tracking)

• 量价指标:
  • 价格: 大宗商品价格 (铜、铝、原油、煤炭)、产品价格 (化工品、建材、面板等)、运价指数 (集运、干散货)。
  • 销量/开工率: 汽车销量、挖掘机开工小时数、高炉开工率、房地产销售面积等。
• 盈利预期: 分析师一致预期净利润增速变化 (上调/下调家数占比)。
• 拐点预警:
  • 📈 景气上行: 核心指标连续 2 期环比上升，或同比由负转正。
  • 📉 景气下行: 核心指标连续 2 期环比下降，或跌破长期均线。
  • ⚠️ 背离信号: 估值高位 + 景气下行 (卖出信号)；估值低位 + 景气上行 (买入信号)。

3. 行业性价比评分 (Value-for-Money Scoring)

• 评分公式: 综合得分 = (景气度得分 * 0.6) + (估值性价比得分 * 0.4)
• 矩阵分类:
  • 🌟 双优 (高景气 + 低估值): 核心超配方向
  • 💎 低估值 + 景气改善: 潜在反转机会
  • ⚠️ 高估值 + 景气恶化: 坚决回避
  • 📦 高景气 + 高估值: 需警惕业绩兑现不及预期

数据采集指引 (gildata-aidata 工具映射)

所有数据必须通过 gildata-aidata 服务获取，具体工具调用如下：

行业估值分析

finx gildata-aidata IndustryValuation --body '{"industryCode": "行业代码", "tradeDate": "交易日期"}'

查询行业估值类指标数据，包含总市值、流通市值、PB、PE 等。用于获取各行业 PE(TTM)、PB(MRQ) 及历史分位。

行业板块表现与资金流向

finx gildata-aidata SectorRank --body '{"sectorType": "行业板块", "tradeDate": "交易日期"}'

获取板块列表并按涨跌幅、换手率等指标排序，辅助判断行业相对强弱。

finx gildata-aidata SectorFundFlowRank --body '{"sectorType": "行业板块", "tradeDate": "交易日期"}'

按资金流向指标对板块进行排序，支持主力、散户资金分析。用于判断资金对行业的配置偏好。

宏观与行业经济数据 (景气度指标)

finx gildata-aidata MacroIndustryEDB --body '{"indicatorCode": "指标代码", "startDate": "开始日期", "endDate": "结束日期"}'

查询中国宏观、行业经济、国际宏观等经济指标数据。

• 用于获取各行业高频景气数据，如：汽车销量、挖掘机产量/开工率、房地产销售/新开工面积、钢铁/水泥产量、煤炭库存等。

行业分析观点

finx gildata-aidata IndustryAnalysisViewpoints --body '{"industry": "行业名称", "limit": 5}'

获取研报中对行业趋势、竞争格局、政策等的分析观点。用于辅助判断盈利预期变化及分析师态度。

执行流程

1. 数据采集:
   • 使用 IndustryValuation 获取全行业最新估值数据 (PE, PB, 分位数)。
   • 使用 SectorRank 获取行业近期涨跌幅排名。
   • 使用 SectorFundFlowRank 获取行业资金流向排名。
   • 使用 MacroIndustryEDB 获取各行业核心高频景气指标 (价格、销量、开工率等)。
   • 使用 IndustryAnalysisViewpoints 获取各行业最新分析师观点与盈利预测调整方向。
2. 数据清洗与计算:
   • 计算估值历史分位。
   • 计算景气指标环比、同比增速。
   • 识别异常值与拐点信号。
3. 预警与信号生成:
   • 生成“估值泡沫预警名单” (分位 > 90%)。
   • 生成“景气恶化预警名单” (核心指标连续下滑)。
   • 生成“景气反转信号名单” (底部企稳回升)。
4. 报告生成:
   • 生成 Markdown 格式的估值与景气跟踪报告。

报告模板 (Markdown)

# 📊 行业估值与景气跟踪报告 | [日期]

> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **跟踪周期**: [周度/月度]
> **核心结论**: [简述当前市场估值性价比最高的行业及景气度变化趋势]

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## 一、 估值全景与泡沫预警 (Valuation Overview)

### 1.1 行业估值分位分布
| 行业 | PE(TTM) | PE分位(5年) | PB(MRQ) | PB分位(5年) | 估值状态 | 环比变化 |
|------|---------|-------------|---------|-------------|----------|----------|
| 银行 | 5.2 | 12% | 0.6 | 5% | 🟢 低估 | ➖ 持平 |
| 煤炭 | 8.5 | 45% | 1.2 | 30% | 🟡 合理 | ⬇️ 下降 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### 1.2 🚨 估值预警名单
*   **🔴 泡沫预警 (分位 > 90%)**: [列出行业，如：计算机、传媒]
    *   *风险提示*: 估值处于历史极值，需警惕业绩证伪带来的杀估值风险。
*   **🟢 黄金坑 (分位 < 20%)**: [列出行业，如：医药生物、房地产]
    *   *机会提示*: 估值处于历史底部，具备较高安全边际，关注催化剂。

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## 二、 高频景气度跟踪 (Prosperity Tracking)

### 2.1 核心行业景气指标
| 行业 | 核心指标 | 最新值 | 环比 | 同比 | 景气趋势 | 信号 |
|------|----------|--------|------|------|----------|------|
| 钢铁 | 螺纹钢价格 | 3800元 | -1.5% | -5.2% | 📉 下行 | ⚠️ 承压 |
| 汽车 | 乘用车销量 | 200万辆 | +5.0% | +12% | 📈 上行 | 🟢 改善 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### 2.2 🔄 景气拐点信号
*   **📈 景气反转 (底部回升)**: [列出行业及指标，如：半导体 (存储芯片价格企稳回升)]
*   **📉 景气恶化 (高位回落)**: [列出行业及指标，如：光伏 (硅料价格持续下跌，开工率下降)]

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## 三、 估值-景气匹配度矩阵 (Value-Prosperity Matrix)

*   **🌟 重点推荐 (高景气 + 低估值)**:
    *   [行业 1]: [逻辑，如：家电 (出海带动高增长，估值仅 12x)]
    *   [行业 2]: [逻辑]
*   **💎 关注修复 (低估值 + 景气改善)**:
    *   [行业 1]: [逻辑，如：医药 (反腐利空出尽，创新药出海增长，估值底部)]
*   **⚠️ 建议回避 (高估值 + 景气下行)**:
    *   [行业 1]: [逻辑，如：部分微盘股题材 (无业绩支撑，资金流出)]

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## 四、 策略建议与配置方向 (Strategy & Allocation)

   : [基于估值与景气双重验证的行业]
   : [基于估值泡沫或景气恶化的行业]
   : [提示下周需要重点关注的宏观数据或行业事件，如：美联储议息、某行业排产数据发布]

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注意事项

• 数据源唯一性: 所有行业估值、景气指标、资金流向及分析师观点必须通过 gildata-aidata 服务获取，确保数据权威性和一致性。
• 高频数据代表性: 选择对行业盈利影响最直接的核心指标 (如白酒的批价、化工的价差、光伏的硅料价格)。
• 动态阈值: 估值分位的阈值可根据市场整体水位动态调整 (如全市场低估值时，80% 分位可能才是泡沫线)。
• 逻辑一致性: 估值与景气的背离是重点分析对象 (如戴维斯双击/双杀)。
• 工具调用规范: 调用 gildata-aidata 工具时，行业代码需使用标准代码，日期格式需符合 API 要求。