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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。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/liang1993/invest-wiki --skill etf-momentum명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
价值投资 wiki 独立校验工具。对已有的个股估值 wiki 做"零上下文"反推核对——通过全新 subagent 不带主对话历史，检查每个数字的 [观测]/[推算]/[估计] 来源、计算链一致性、口径混用、叙事与数据匹配。Use when user says "verify 某 wiki"、"校验某个股估值"、"核实 wiki 数据"，或刚做完估值修订想要独立核对。也由 value-invest 主流程 Step 9 自动触发。
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）。
看申万行业近期涨跌/波动的图表与读数——只观察、不算动量、不给交易信号。用户问'近期行业波动/最近哪些行业涨了跌了/行业强弱/申万行业最近表现/看下行业轮动图'时：刷新本地缓存（增量秒级）→ 渲染自包含 HTML 折线图（申万一级31·二级123，可切换/搜索/前N强后N弱）→ 配 1/5/20 日领涨领跌读数。与 etf-momentum 分工：那个是 ETF 动量计算器、出买卖与再平衡信号；本 skill 只看行业指数涨跌与图，要动量打分/选ETF/交易信号请走 etf-momentum。只读展示、不写 wiki，数据生产在 scheduled-ingest。
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| 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。