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Author repo Vibe-Trading

Interpretation is structured for decision-making; original keeps the upstream SKILL.md unchanged.

Decide Fit First

Core job: 基于A股申万行业分类体系，通过景气度评分、动量排名、估值比较、资金流向四个维度进行行业轮动分析，输出行业超配/低配建议。 | 大类 | 行业 | 代码示例 | |------|------|---------| | 上游周期 | 煤炭、有色、石油石化、钢铁…
Best fit: Use it when the task has reusable inputs, steps, and validation criteria rather than a one-off answer.
Avoid forcing it: If the source lacks commands, platform support, or external-service evidence, keep those fields unknown instead of guessing.

Design Intent

Structure: The skill is organized around “概述”, “申万行业分类体系”, “一级行业（31个）”, “行业周期属性”, showing how the author expects the agent to judge fit, collect context, and produce verifiable output.
Trigger evidence: Prioritize the author’s wording around when to use it, what context to collect, and what output shape to produce.
Evidence boundary: Author text states facts, repository files prove commands and paths, and Fluxly only adds fit, limits, and usage judgment.

How To Use It

Inputs: Provide target material, scope, expected result, forbidden changes, and validation method.
Invocation: Name sector-rotation directly; if the source includes slash commands, start with the command and then add task context.
Validation: Start small and check whether the result follows “概述 / 申万行业分类体系 / 一级行业（31个）” before expanding.

Boundaries And Review

Dependencies: It usually needs no extra API key, so start with a small validation task.
Permissions: Declared permissions include read; ask the agent to state file, command, and rollback boundaries before acting.
Quality bar: A useful result names the deliverable, evidence, and next action. Generic prose means the task needs tighter context.

行业轮动分析

概述

基于A股申万行业分类体系，通过景气度评分、动量排名、估值比较、资金流向四个维度进行行业轮动分析，输出行业超配/低配建议。

申万行业分类体系

一级行业（31个）

大类	行业	代码示例
上游周期	煤炭、有色、石油石化、钢铁、基础化工	煤炭ETF: 515220
中游制造	电力设备、机械设备、国防军工、汽车	新能源ETF: 516160
下游消费	食品饮料、家用电器、医药生物、美容护理	消费ETF: 510150
TMT	电子、计算机、通信、传媒	科技ETF: 515000
金融地产	银行、非银金融、房地产	金融ETF: 510230
公用事业	公用事业、交通运输、环保	红利ETF: 510880

行业周期属性

类型	行业	特征	驱动因子
强周期	煤炭/有色/钢铁/化工	盈利波动大，跟宏观紧密	PPI、PMI、商品价格
弱周期	食品饮料/医药/公用	盈利稳定，防御属性	CPI、消费数据
成长型	电子/计算机/电力设备	高PE高增速，政策敏感	产业政策、渗透率
金融	银行/非银/保险	利差驱动，与利率正相关	利率、社融、信贷

景气度评分框架

评分维度（满分100）

维度	权重	指标	评分规则
盈利增速	30%	净利润同比增速	>30%=30分, 15-30%=22分, 0-15%=15分, <0%=5分
盈利趋势	20%	连续N季加速	加速3季+=20分, 2季=14分, 减速=-5分
景气指标	20%	PMI/开工率/价格	高位+上行=20分, 高位回落=12分, 低位=5分
政策支持	15%	产业政策力度	明确利好=15分, 中性=8分, 利空=2分
估值安全	15%	PE历史分位	<30%分位=15分, 30-50%=10分, >70%=3分

景气度变化信号

景气度上行信号（超配）:
1. 行业PMI连续2个月>50且环比改善
2. 龙头公司订单/收入同比加速
3. 产品价格上行（涨价周期）
4. 产能利用率>80%且在提升
5. 政策催化（补贴/准入/国产替代）

景气度下行信号（低配）:
1. 行业PMI连续2个月<50
2. 存货周转天数上升（库存积压）
3. 产品价格下行
4. 产能过剩（利用率<60%）
5. 政策收紧（环保/反垄断/集采）

行业动量排名方法

价格动量

def sector_momentum(sector_returns: pd.DataFrame, lookback: int = 60, skip: int = 5) -> pd.Series:
    """
    Args:
        sector_returns: 行业日收益率，columns=行业名
        lookback: 回看窗口（交易日）
        skip: 跳过最近N天（避免短期反转）
    Returns:
        行业动量得分排名
    """
    cum_return = (1 + sector_returns).rolling(lookback).apply(lambda x: x[:-skip].prod() - 1)
    return cum_return.iloc[-1].rank(ascending=False)

盈利动量

盈利动量 = 当季ROE同比变化 - 上季ROE同比变化
正值 = 盈利加速（超配信号）
负值 = 盈利减速（减配信号）

综合动量排名

综合得分 = 0.4 × 价格动量排名 + 0.3 × 盈利动量排名 + 0.3 × 资金流排名
取 Top 5 行业超配，Bottom 5 行业低配

产业链上下游传导

典型传导链条

上游（原材料）→ 中游（制造加工）→ 下游（消费/应用）

示例1: 锂电产业链
  碳酸锂（上游）→ 正极材料（中游）→ 电池（中游）→ 新能源车（下游）
  传导：锂价↑ → 正极成本↑ → 电池价格↑ → 车企毛利率↓

示例2: 半导体产业链
  设备/材料（上游）→ 晶圆制造（中游）→ 封测（中游）→ 消费电子（下游）
  传导：手机需求↑ → 封测订单↑ → 晶圆产能紧 → 设备资本开支↑

示例3: 地产产业链
  土地/融资（上游）→ 开发建设（中游）→ 销售/物业（下游）
  传导：政策宽松 → 销售回暖(下游先) → 新开工↑(中游) → 拿地↑(上游)

传导规律

规律	说明	投资含义
需求驱动自下而上	下游需求 → 中游订单 → 上游原材料	需求拐点看下游先动
成本传导自上而下	上游涨价 → 中游成本 → 下游提价	上游涨价利好上游，利空中游
库存周期传导	主动补库→被动补库→主动去库→被动去库	被动去库是买入点
领先滞后	上游领先中游1-2季度，中游领先下游1-2季度	提前布局下一环节

行业比较框架

估值比较

指标	用途	注意事项
PE(TTM)	盈利估值	周期股PE失真（低PE可能是顶）
PB	资产估值	银行/地产/周期股用PB更合理
PE历史分位	估值位置	看5年分位数
PEG	成长估值	<1为低估，>2为高估
股息率	收益率	高股息=防御配置

盈利比较

指标	含义
ROE	盈利能力
ROE变化	盈利趋势
毛利率	竞争格局
净利润增速	成长性
现金流/净利润	盈利质量

资金流比较

指标	数据源	信号
北向资金净流入	沪深港通	外资偏好，领先1-3个月
融资余额变化	融资融券	杠杆资金方向
ETF净申购	基金数据	机构配置方向
大宗交易	交易所	机构调仓信号

输出格式

## 行业轮动分析

### 景气度排名 Top 10
| 排名 | 行业 | 景气度 | 变化 | 核心逻辑 |
|------|------|--------|------|---------|
| 1 | 电子 | 85 | ↑+8 | AI算力需求爆发 |
| 2 | 汽车 | 80 | ↑+5 | 出口+新能源双轮驱动 |
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 行业配置建议
| 配置 | 行业 | 权重建议 | 核心逻辑 |
|------|------|---------|---------|
| 超配 | 电子、汽车、通信 | 各10-15% | 景气上行+政策催化 |
| 标配 | 食品饮料、医药 | 各5-8% | 防御属性，估值合理 |
| 低配 | 地产、建材 | 各0-3% | 景气下行，政策效果待观察 |

### 产业链机会
- **AI产业链**: 算力(上游)→模型(中游)→应用(下游)，当前上游最确定
- **新能源车**: 碳酸锂价格见底，电池环节盈利修复预期

### 风险提示
- ...

注意事项

周期股估值陷阱：低PE可能是盈利顶点（如2021年煤炭PE仅5x但是顶部），用PB更安全
政策变量权重大：A股行业轮动受政策驱动明显（集采、碳中和、AI），政策拐点>基本面拐点
主题投资干扰：短期主题炒作（如AI概念）会扭曲行业动量信号，注意区分主题 vs 景气
数据滞后：财报数据滞后1-2个月，高频数据（PMI/开工率/价格）更及时
行业ETF替代：建议用行业ETF代码而非个股实现行业配置，降低个股风险
轮动频率：行业轮动不宜太频繁，月度/季度调仓为宜

Fluxly profile Author and license come from source; runtime, permissions, and network are Fluxly detections or estimates

Fluxly category: AI
Author-declared agents: No explicit declaration found; this is not inferred or tested compatibility
Static check: 88 / 100 · heuristic scan, not runtime safety proof
Author / version / license: @HKUDS · no license declared
Fluxly token estimate: Lean
Fluxly setup estimate: Plug-and-play
External API key: No requirement detected
Detected OS requirements: Unspecified
Runtime requirements: Python
Detected file/system behavior: Read-only
Detected network behavior: Local-only
Install commands: None (reference only)

Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.

Heads up: 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

Output preview sector-rotation.preview

The current SKILL.md does not define a fixed output example.

SKILL.md SKILL.md

# 行业轮动分析

## 概述

基于A股申万行业分类体系，通过景气度评分、动量排名、估值比较、资金流向四个维度进行行业轮动分析，输出行业超配/低配建议。

## 申万行业分类体系

### 一级行业（31个）

| 大类 | 行业 | 代码示例 |
|------|------|---------|
| 上游周期 | 煤炭、有色、石油石化、钢铁、基础化工 | 煤炭ETF: 515220 |
| 中游制造 | 电力设备、机械设备、国防军工、汽车 | 新能源ETF: 516160 |
| 下游消费 | 食品饮料、家用电器、医药生物、美容护理 | 消费ETF: 510150 |
| TMT | 电子、计算机、通信、传媒 | 科技ETF: 515000 |
| 金融地产 | 银行、非银金融、房地产 | 金融ETF: 510230 |
| 公用事业 | 公用事业、交通运输、环保 | 红利ETF: 510880 |

### 行业周期属性

| 类型 | 行业 | 特征 | 驱动因子 |
|------|------|------|---------|
| 强周期 | 煤炭/有色/钢铁/化工 | 盈利波动大，跟宏观紧密 | PPI、PMI、商品价格 |
| 弱周期 | 食品饮料/医药/公用 | 盈利稳定，防御属性 | CPI、消费数据 |
| 成长型 | 电子/计算机/电力设备 | 高PE高增速，政策敏感 | 产业政策、渗透率 |
| 金融 | 银行/非银/保险 | 利差驱动，与利率正相关 | 利率、社融、信贷 |

## 景气度评分框架

### 评分维度（满分100）

| 维度 | 权重 | 指标 | 评分规则 |
|------|------|------|---------|
| 盈利增速 | 30% | 净利润同比增速 | >30%=30分, 15-30%=22分, 0-15%=15分, <0%=5分 |
| 盈利趋势 | 20% | 连续N季加速 | 加速3季+=20分, 2季=14分, 减速=-5分 |
| 景气指标 | 20% | PMI/开工率/价格 | 高位+上行=20分, 高位回落=12分, 低位=5分 |
| 政策支持 | 15% | 产业政策力度 | 明确利好=15分, 中性=8分, 利空=2分 |
| 估值安全 | 15% | PE历史分位 | <30%分位=15分, 30-50%=10分, >70%=3分 |

### 景气度变化信号

```
景气度上行信号（超配）:
1. 行业PMI连续2个月>50且环比改善
2. 龙头公司订单/收入同比加速
3. 产品价格上行（涨价周期）
4. 产能利用率>80%且在提升
5. 政策催化（补贴/准入/国产替代）

景气度下行信号（低配）:
1. 行业PMI连续2个月<50
2. 存货周转天数上升（库存积压）
3. 产品价格下行
4. 产能过剩（利用率<60%）
5. 政策收紧（环保/反垄断/集采）
```

## 行业动量排名方法

### 价格动量

```python
def sector_momentum(sector_returns: pd.DataFrame, lookback: int = 60, skip: int = 5) -> pd.Series:
    """
    Args:
        sector_returns: 行业日收益率，columns=行业名
        lookback: 回看窗口（交易日）
        skip: 跳过最近N天（避免短期反转）
    Returns:
        行业动量得分排名
    """
    cum_return = (1 + sector_returns).rolling(lookback).apply(lambda x: x[:-skip].prod() - 1)
    return cum_return.iloc[-1].rank(ascending=False)
```

### 盈利动量

```
盈利动量 = 当季ROE同比变化 - 上季ROE同比变化
正值 = 盈利加速（超配信号）
负值 = 盈利减速（减配信号）
```

### 综合动量排名

```

…

Evidence boundary and execution chain

Author text anchors workflow facts; Fluxly only indexes current sections, terms, files, and commands.

sections -> 概述 → 申万行业分类体系 → 一级行业（31个） → 行业周期属性 → 景气度评分框架 → 评分维度（满分100）
terms    -> AI产业链 · 新能源车 · 周期股估值陷阱 · 政策变量权重大 · 主题投资干扰 · 数据滞后 · 行业ETF替代 · 轮动频率
files/cmd -> no explicit files or commands
body sha256 -> 179cb1637435