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产业链研究第 4 段(可选)· 产业周期判断。强周期行业(农业/化工/半导体/钢铁/煤炭/航运/航运)必跑,其他行业可选。借鉴 Maslow 周期 + 库存周期 + 资本开支周期 + 情绪周期方法论。激活时机:chain-breakdown 输出后,在 chain-analysis 之前。
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产业链深度研究 9 段对齐 skill(2026-07-06 v4.1:在 8+1 之前加 chain-radar 行业雷达)。 基于「齐码.SKILL」Design-by-Contract 思想 + harrischen/invest 多因子评分 + zhangmusinb/gushifenxi 深度研究方法,形成「周期 × 缺口 × 政策」三角定位法。 每段输入=上段产物,实现"结论=证据"的全链路对齐。 包含三层价值量(成本/利润/瓶颈)、三类缺口(瓶颈/增量/国产替代/新需求)、 反证条件、跟踪指标。聚焦 A 股 + 港股 + 美股产业链投研。
产业链研究第 4 段 · 三层价值量深挖。对 breakdown 选出的 Top 3 环节做深度分析。激活时机:chain-breakdown 输出 breakdown.md 后。
产业链研究第 3 段 · 瓶颈/增量识别。从 data.md 拆出"哪些环节值得研究"。激活时机:chain-data 输出 data.md 后。
产业链研究 chip-design 子段 · 深度工艺路线分析。聚焦半导体/光芯片/光模块等需要工艺拆解的产业链,从制程角度分析国产替代窗口、瓶颈环节、技术代际差距。激活时机:研究含芯片/晶圆/光芯片/光模块/化合物半导体的产业链时,在 chain-data 之后、chain-breakdown 之前调用。
产业链研究第 2 段 · 数据采集。把 idea.md 的 11 词过滤表,变成上中下游 + 三层价值量数据。激活时机:chain-idea 输出 idea.md 后,或在用户要求"补产业链数据"时。
产业链研究第 1 段 · 立项。把模糊想法挖成"立得住、还够狠"的 idea.md。融合大刘的产品 4 度:流变重构、成本坍缩、人即环境、可验证黑盒。激活时机:用户首次提到想研究某产业链/某公司/某材料。
| name | chain-cycle |
| description | 产业链研究第 4 段(可选)· 产业周期判断。强周期行业(农业/化工/半导体/钢铁/煤炭/航运/航运)必跑,其他行业可选。借鉴 Maslow 周期 + 库存周期 + 资本开支周期 + 情绪周期方法论。激活时机:chain-breakdown 输出后,在 chain-analysis 之前。 |
完整的 周期段 段契约。Claude/Codex 调用本段时,只需读这一节。
03_breakdown.md03_breakdown.md04_cycle.md(周期类型 + 阶段 + 拐点)本 skill 扩展 · 从氟化工 + 猪肉两个案例提炼 产物:
cycle.md(周期卡) 输入:chain-breakdown.md + chain-data.md 输出:可被 chain-analysis 直接消费的 cycle.md 何时启用:强周期行业必跑 / 其他行业可选
判断产业链当前在产业周期的哪个位置(顶部 / 下降 / 底部 / 上升),以及距离拐点的时间。
周期判断是产业链研究的核心 — 同一个环节,在周期底部是"左侧布局点",在周期顶部是"规避信号"。
每个产业链都用 6 类周期指标综合判断:
| 词 | 周期判断对应 |
|---|---|
| navigate | 周期阶段对应下游主战场的需求强度 |
| modal | 周期反转的最大风险点 |
| confirm | 周期位置判断的置信度 |
| drawer | 隐藏的周期成本(库存跌价 / 减值) |
| popover | 周期差异化的可量化指标 |
| bottomsheet | 周期底部反转信号(原词义也对应) |
| toast | 周期短期跟踪事件(产能投放 / 政策) |
| inline-expand | 周期阶段对应的价值量分布 |
| inline-edit | 周期中成本结构的变化 |
| newtab | 周期切换带来的新需求 |
| download | 周期数据的下载源(卓创 / 博亚等) |
输入: chain-breakdown.md + chain-data.md
↓
[Step 1: 判断周期类型]
短周期(< 1 年)/ 中周期(1-3 年)/ 长周期(3+ 年)/ 政策性周期
↓
[Step 2: 6 类指标采集]
库存 / 价格 / 产能 / 情绪 / 政策 / 突发事件 → 每类至少 1 个数据点
↓
[Step 3: 综合判断周期位置]
顶部 / 下降 / 底部 / 上升 → 用 6 类指标交叉验证
↓
[Step 4: 拐点预测]
距离顶部/底部的时间(月度)
↓
[Step 5: 输出 cycle.md]
# [项目名] · 周期卡
> 周期类型:[短/中/长/政策性]周期
> 周期阶段:[顶部/下降/底部/上升]
> 距离拐点:[N 个月]
> 置信度:[高/中/低]
> 分析时间:YYYY-MM-DD
---
## 1. 周期类型判断
### 1.1 历史周期回顾
- 上一轮周期:YYYY-YYYY
- 周期长度:N 个月
- 周期驱动:政策 / 需求 / 供给 / 外部冲击
### 1.2 当前周期类型
- [ ] 短周期(< 1 年):如猪周期、蔬菜价格
- [ ] 中周期(1-3 年):如化工景气、半导体周期
- [ ] 长周期(3+ 年):如房地产周期、航运大周期
- [ ] 政策性周期:如配额调整、补贴退坡
## 2. 6 类周期指标采集
### 2.1 库存周期
| 指标 | 当前值 | 历史 25% 分位 | 历史 50% 分位 | 历史 75% 分位 | 当前位置 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 产成品库存 | | | | | | 已核验/估算/待查证 |
| 渠道库存 | | | | | | |
### 2.2 价格周期
| 指标 | 当前值 | 1 年变化 | 3 年变化 | 历史最高 | 历史最低 | 位置 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 产品价格 | | | | | | | |
| 原料价格 | | | | | | | |
### 2.3 产能周期
| 指标 | 当前值 | 1 年变化 | 3 年变化 | 行业总产能 | 在建/总产能 | 位置 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 在建产能 | | | | | | | |
| 资本开支 | | | | | | | |
### 2.4 情绪周期
| 指标 | 当前值 | 历史 20% 分位 | 历史 50% 分位 | 历史 80% 分位 | 位置 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 板块 PE | | | | | | |
| 持仓集中度 | | | | | | |
### 2.5 政策周期
| 政策 | 当前状态 | 1 年变化 | 影响方向 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|
| | | | | |
### 2.6 突发事件
| 事件 | 时间 | 影响方向 | 持续时间 | 数据状态 |
|---|---|---|---|---|
| | | | | |
## 3. 综合判断周期位置
| 指标类型 | 指向位置 | 置信度 |
|---|---|---|
| 库存 | 顶部/下降/底部/上升 | 高/中/低 |
| 价格 | 顶部/下降/底部/上升 | 高/中/低 |
| 产能 | 顶部/下降/底部/上升 | 高/中/低 |
| 情绪 | 顶部/下降/底部/上升 | 高/中/低 |
| 政策 | 顶部/下降/底部/上升 | 高/中/低 |
| 突发事件 | (打破原周期) | 高/中/低 |
**投票结果**:
- 顶部:N 票
- 下降:N 票
- 底部:N 票
- 上升:N 票
**最终判断**:[顶部/下降/底部/上升] **置信度** [高/中/低]
## 4. 拐点预测
### 4.1 历史拐点时间表
| 上一轮拐点 | 时间 | 触发因素 |
|---|---|---|
| 顶部 → 下降 | | |
| 底部 → 上升 | | |
### 4.2 下一轮拐点预测
- 预计顶部/底部时间:[YYYY-MM]
- 触发条件:[具体事件 / 数据阈值]
- 置信度:[高/中/低]
### 4.3 投资含义
- 当前周期位置 → 投资策略:
- 底部 → **左侧布局** + 等待反转
- 下降 → **规避** / 等待底部
- 上升 → **持有** + 关注顶部信号
- 顶部 → **兑现** / 规避
## 5. 与三角定位法集成
### 5.1 周期位置评分(用于 chain-stockmap 综合评级)
| 周期位置 | 评分 | 投资含义 |
|---|---|---|
| 底部 | 10 | 最佳左侧布局点 |
| 下降末 | 8 | 关注转向信号 |
| 上升初 | 7 | 右侧确认,加仓 |
| 上升中 | 6 | 持有,关注顶部 |
| 顶部 | 3 | 规避 |
| 下降初 | 4 | 规避 |
## 6. 周期风险与跟踪
### 6.1 周期判断的反证条件
- 如果 [X 指标] 出现,周期位置需要重判
- 如果 [Y 事件] 发生,周期可能加速反转
### 6.2 关键跟踪指标(月度)
- 库存 / 价格 / 产能 / 情绪(具体指标)
强周期行业必跑:
其他行业可选:
# 周期投票法
def cycle_voting(indicators):
"""6 类指标投票决定周期位置"""
votes = {"顶部": 0, "下降": 0, "底部": 0, "上升": 0}
for ind in indicators:
votes[ind["position"]] += ind["confidence"]
# 返回加权投票结果
return max(votes, key=votes.get)
# 周期位置评分
def cycle_score(position):
score_map = {
"底部": 10, "下降末": 8, "上升初": 7,
"上升中": 6, "顶部": 3, "下降初": 4
}
return score_map.get(position, 5)