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行业 ETF 动量轮动计算器。按"6 月动量 + 200 日趋势过滤"算 A 股行业/主题 ETF 当前动量状态，并出**去相关 top-K 选择 + 波动率目标敞口建议**(回测验证的风控层)，生成快照。Use when 用户问"现在行业动量怎么样 / 哪些板块强 / 跑一下 ETF 动量 / 刷新动量状态 / 行业轮动信号"。策略框架见 wiki/strategies/行业ETF动量轮动.md。
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SOC 職業分類に基づく
| name | etf-momentum |
| description | 行业 ETF 动量轮动计算器。按"6 月动量 + 200 日趋势过滤"算 A 股行业/主题 ETF 当前动量状态，并出**去相关 top-K 选择 + 波动率目标敞口建议**(回测验证的风控层)，生成快照。Use when 用户问"现在行业动量怎么样 / 哪些板块强 / 跑一下 ETF 动量 / 刷新动量状态 / 行业轮动信号"。策略框架见 wiki/strategies/行业ETF动量轮动.md。 |
计算 A 股行业/主题 ETF 的当前动量状态 + 轮动信号。是 行业ETF动量轮动 策略的"计算器"——wiki 存规则+universe（静态），本 skill 跑实时数据出状态（瞬时）。
pip install akshare pandas
数据源 = sina 日线（国内直连）。若被代理干扰：env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY -u ALL_PROXY python3 momentum.py
python3 skills/etf-momentum/momentum.py # 打印状态表 + 当前信号
python3 skills/etf-momentum/momentum.py --md # 输出 wiki 快照 markdown
刷新 wiki 快照 wiki/strategies/行业ETF动量状态.md：重跑 --md，替换其数据表区，保留 frontmatter + 解读 + 方法学（解读是人工判断，skill 不生成）。
universe.py —— ETF 代码唯一来源（single source of truth；wiki 清单以此为准）momentum.py —— 算 6 月动量 / 200 日均线 / AUM / 流动性 / 排名 / 去相关选择 + 波动率目标敞口 / 信号_shared/marketdata/etf_hist.py —— sina 日线 + 前复权（符号路由用 marketdata.codes.to_sina_symbol）_shared/marketdata/quote_tencent.py —— 腾讯 total_mcap_y（批量 ≤50/批）momentum.py 顶部，与 wiki 默认一致）LOOKBACK=126(6月) · MA=200 · TOPK=3 · LIQ_MIN_YI=1.0 · AUM_MIN_YI=20
风控升级层（回测验证，见 wiki §六 / research/）：TOPN=6(去相关候选池) · VOL_TARGET=0.15(波动率目标) · VOL_LB=126(波动/相关回看)
TOPN 合格里挑 TOPK 个互相关最低的(抗主题聚集)，替代机械 top-K——推荐持仓表按去相关 pick 顺序(非纯动量降序)。min(1, VOL_TARGET / 组合已实现波动)，危机自动减仓(上限 100%，不加杠杆)。流动性闸 = 规模 ≥ 20 亿 且 日均成交 ≥ 1 亿（对齐策略页）。AUM 取腾讯「总市值」(total_mcap_y)近似，非 f10 基金净资产口径；作 ≥20 亿 粗闸够用（量级实测吻合，如 510300≈1391.92 亿）。取不到 AUM 的视为不合格（宁缺毋滥）。
sina 返回不复权价，份额折算/拆分会制造虚假暴跌（如通信 515880 单日 -66% 折算 → 6 月动量被误算成 -37%，实为 +83%）。etf_hist.py 已做前复权（检测单日 |涨跌|>35% 的公司行为日回溯复权）。阈值 0.35 依据：实测全 universe 最大真实单日波动仅 10.0%（软件 159852），份额折算 ≥49.8%（稀土 516780 -49.8%、通信 515880 -65.7%），0.35 落在干净间隙；已知局限：<35% 的小幅折算仍会漏（罕见）。改 universe 后务必抽查新代码（拿基金页"近6月"对一下，方向应一致）。
只算通用动量状态(holdings-agnostic)。个人持仓的"去重叠 / 5-4-1 / 仓位映射"、buffer 出场状态机(对照持仓标出触发出场门的票)都碰持仓，由本仓外的私有文件处理，不进本 skill、不进 wiki。
定时数据采集任务集合。把外部数据（车企销量、宏观指标、资金面、央行会议等）定期塞进 raw/ 并回写 wiki/ 静态数据章节。Use when user wants to ingest periodic data (monthly auto sales, weekly margin balance, CPI release, FOMC decision), run a scheduled-ingest job, set up a data refresh routine, or asks "我每月怎么更新汽车销量". Distinct from periodic-review (which is analysis layer reading these data).
定期投资复盘工具。检查关注个股价格与估值区间变化、宏观数据与央行/美联储政策更新、人民币汇率、全球大事件，跟踪 8 个宏观边际变量的 regime 信号灯（macro/宏观边际变量追踪.md）与港股流动性三层信号灯（macro/港股流动性追踪.md），提示需要更新的 wiki 页面，输出至 wiki/journal/。
个股产品/经营深度分析工具。聚焦公司**业务本身**——卖什么、卖给谁、卖得怎样、产品矩阵在变化什么、竞品在做什么、用户怎么看。Use when the user wants to dig into a stock's business (rather than valuation), mentions deep-dive on a holding, asks about a company's products / competitive landscape / management strategy, or after a major business event (product launch, policy shock, M&A) on a focus-list name. 不做财务/估值（那是 value-invest 的边界）。
本地媒体下载工具，按 URL 自动分流。Douyin 走 Playwright + headless Chromium 抓无水印 mp4；Apple Podcasts 走 iTunes Search API 抓 mp3/m4a 直链。落到 ~/Downloads/media-fetch/。Use when 用户提供抖音链接 / Apple Podcasts 链接说"下载"/"保存"/"准备转字"，或作为 asr skill 的前置步骤。
本地中文 ASR 工具。接收本地 audio/video 文件路径，使用 SenseVoice-Small（funasr 包）输出中文逐字稿 markdown 到 ~/Downloads/asr-output/。Use when 用户已经有本地媒体文件并要转文字，或被 media-fetch 串联触发。支持普通话/粤语/英日韩。
把一个抖音博主蒸馏成可复用的"人设 skill"——给定博主主页 URL，自动跑通【扫码登录→旁路枚举全部作品→识别会员/付费视频→选样下载→批量转写→读稿蒸馏成 skill→独立校验】整条流水线，产出 skills/<persona>/（SKILL.md + references 三件套）。Use when 用户给一个抖音用户主页链接（www.douyin.com/user/...）说"把这个博主蒸馏成 skill / 提取他的人设 / 根据主页链接做成 skill / 学一下这个博主的风格 / 把这个号做成解读层"，或想批量提取某博主作品文字稿再提炼方法论与声纹。这是**生成器/工程流程层**：产出的人设 skill（如 macro-ellie / stock-kuaidao / invest-tusi）才是解读层。下载单条视频走 media-fetch，转写走 asr，本 skill 负责"主页级枚举 + 选样 + 蒸馏 + 校验"的编排。