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Howard Marks Cycle
ASecurityA股霍华德·马克斯周期温度计:沪深300/中证全指估值分位、股债收益差、成交热度、两融趋势,合成0-100周期位置评分并输出行动框架 | A-share Howard Marks cycle gauge: CSI 300 / CSI All Share valuation percentiles, equity-bond spread, turnover heat, margin balance trend, synthesizes a 0-100 cycle-position score with action framework | A株ハワード・マークスサイクル温度計:滬深300/中证全指のバリュエーション分位、株式・債券収益差、出来高熱度、信用取引残高トレンドから0-100のサイクル位置スコアと行動フレームワークを出力
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- Added September 24, 2026
Security analysis
96/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 8 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add Serennity007/awesome-stock-quant-skills --skill howard-marks-cycle --agent claude-codeAre you the author of Howard Marks Cycle?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/serennity007-howard-marks-cycle)---
name: howard-marks-cycle
description: A股霍华德·马克斯周期温度计:沪深300/中证全指估值分位、股债收益差、成交热度、两融趋势,合成0-100周期位置评分并输出行动框架 | A-share Howard Marks cycle gauge: CSI 300 / CSI All Share valuation percentiles, equity-bond spread, turnover heat, margin balance trend, synthesizes a 0-100 cycle-position score with action framework | A株ハワード・マークスサイクル温度計:滬深300/中证全指のバリュエーション分位、株式・債券収益差、出来高熱度、信用取引残高トレンドから0-100のサイクル位置スコアと行動フレームワークを出力
author: Serennity007
license: MIT
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# 🌡️ A股周期温度计|用霍华德·马克斯的钟摆给市场量体温
市场不会永远向上,也不会永远向下。本技能把霍华德·马克斯的“周期钟摆”思想机械化落地:拉取沪深300、中证全指的估值历史,计算股债收益差,观察成交额与两融余额趋势,最终合成一个 **0-100 的周期位置评分**(0=极冷,100=极热),并给出对应行动建议框架。
## 周期温度计读什么?
| 维度 | 含义 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 估值分位 | 沪深300 PE/PB、中证全指 PE 的近 N 年历史分位 | 乐咕乐股 / 中证指数 |
| 股债收益差 | 中证全指盈利收益率 − 10年期国债收益率 | 中证指数 / 东方财富债券 |
| 成交热度 | 中证全指成交金额 vs 20日/60日均线 | 中证指数 |
| 两融余额趋势 | 全市场融资余额 vs 近期均线 | 东方财富融资融券 |
> 中证全指历史 PB 分位在公开接口中不可得,脚本自动以 **中证800 PB** 作为全市场 PB 近似,并在输出中标注。
## 使用方法
```bash
pip install akshare pandas
# 默认:今天,回看 10 年,输出 cycle_gauge.csv
python scripts/cycle_gauge.py
# 带示例个股 + 指定输出
python scripts/cycle_gauge.py --codes 600519,000858,600036 --out cycle_gauge.csv
# 历史日期回测(支持 20231231 或 2023-12-31)
python scripts/cycle_gauge.py --date 2023-12-31 --lookback 5 --out 2023_gauge.csv
```
## 参数说明
- `--date`: 报告日期,支持 `20231231` 或 `2023-12-31`(默认今天)
- `--lookback`: 历史分位回看年数(默认 10)
- `--codes`: 逗号分隔的示例个股代码,仅作观察,不参与评分
- `--out`: CSV 输出路径(默认 `cycle_gauge.csv`)
- `--no-proxy`: 兼容旧参数,现脚本已默认禁用系统代理
## 评分与行动框架
脚本输出一个综合周期位置评分(0-100)和四个分项得分:
| 综合评分 | 周期位置 | 行动框架 |
|---|---|---|
| 0-20 | 极冷 | 积极布局,逆向分批买入 |
| 20-40 | 偏冷 | 逐步建仓,保留现金 |
| 40-60 | 中性 | 持有为主,等待信号 |
| 60-80 | 偏热 | 谨慎追高,考虑减仓 |
| 80-100 | 极热 | 防御为主,控制回撤 |
权重默认:估值 30%、股债收益差 25%、成交热度 25%、两融趋势 20%。
## 配套文件
- `references/marks_memos.md` — 霍华德·马克斯核心思想整理(第二层思维、周期钟摆、逆向投资、风险观)
## 分析流程(配合 AI 使用)
1. 运行脚本,读取当前周期位置评分与分项得分。
2. 结合 `references/marks_memos.md` 做定性判断:钟摆是否已到极端?市场情绪是否过度一致?
3. **周期定位不是预测拐点**,而是识别“当前价格里包含了多少乐观/悲观”。在极端区间保留再投资能力,在平庸区间减少操作。
4. 任何评分都应结合自身风险偏好、持仓结构、现金流状况二次决策。
## 免责声明
本技能仅供学习研究,不构成投资建议。周期定位是艺术而非精确科学,任何历史分位、评分与行动框架都只能作为参考,不能替代独立判断。投资有风险,入市需谨慎。
Files in this skill
- README.en.md
- README.ja.md
- README.md
- SKILL.md
- cycle_gauge.csv
- cycle_gauge_2023.csv
- references/marks_memos.md
- scripts/cycle_gauge.py
Attribution
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