uptrend-analyzer by tradermonty/claude-trading-skills
npx skills add https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills --skill uptrend-analyzer使用 Monty 的 Uptrend Ratio Dashboard 诊断市场广度健康状况,该仪表板跟踪约 2,800 只美国股票,涵盖 11 个板块。生成一个 0-100 的综合评分(分数越高越健康)并提供敞口指导。
与 Market Top Detector(基于 API 的风险评分器)不同,此技能使用免费的 CSV 数据来评估“参与广度”——即市场上涨是广泛的还是狭窄的。
英文:
日文:
| 方面 | Uptrend Analyzer | Market Top Detector |
|---|---|---|
| 评分方向 | 越高 = 越健康 | 越高 = 风险越大 |
| 数据源 | 免费的 GitHub CSV | FMP API(付费) |
| 关注点 | 广度参与度 |
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| 顶部形成风险 |
| API 密钥 | 不需要 | 需要(FMP) |
| 方法论 | Monty 上升趋势比率 | O'Neil/Minervini/Monty |
运行分析脚本(无需 API 密钥):
python3 skills/uptrend-analyzer/scripts/uptrend_analyzer.py
脚本将:
向用户呈现生成的 Markdown 报告,重点突出:
---|---|---|---
1 | 市场广度(整体) | 30% | 比率水平 + 趋势方向
2 | 板块参与度 | 25% | 上升趋势板块数量 + 比率差值
3 | 板块轮动 | 15% | 周期性板块与防御性板块的平衡
4 | 动量 | 20% | 斜率方向 + 加速度
5 | 历史背景 | 10% | 历史百分位排名
| 分数 | 区域 | 敞口指导 |
|---|---|---|
| 80-100 | 强势牛市 | 全仓(100%) |
| 60-79 | 牛市 | 正常敞口(80-100%) |
| 40-59 | 中性 | 减仓(60-80%) |
| 20-39 | 谨慎 | 防御(30-60%) |
| 0-19 | 熊市 | 资本保全(0-30%) |
每个评分区域进一步细分为子区域,以便进行更精细的评估:
| 分数 | 区域详情 | 颜色 |
|---|---|---|
| 80-100 | 强势牛市 | 绿色 |
| 70-79 | 牛市-高位 | 浅绿色 |
| 60-69 | 牛市-低位 | 浅绿色 |
| 40-59 | 中性 | 黄色 |
| 30-39 | 谨慎-高位 | 橙色 |
| 20-29 | 谨慎-低位 | 橙色 |
| 0-19 | 熊市 | 红色 |
当综合评分较高时,激活的警告会触发敞口惩罚,从而收紧指导:
| 警告 | 条件 | 惩罚 |
|---|---|---|
| 周期晚期 | 商品板块平均 > 周期性板块和防御性板块两者 | -5 |
| 高差值 | 板块比率最大-最小差值 > 40 个百分点 | -3 |
| 背离 | 组内标准差 > 8 个百分点,差值 > 20 个百分点,或趋势背离者 | -3 |
惩罚可叠加(最大 -10)+ 多警告折扣(当 ≥2 个警告激活时 +1)。在综合评分后应用。
在评分前,斜率值使用 EMA(3)(指数移动平均,跨度=3)进行平滑处理。加速度通过比较平滑斜率的近期 10 点平均值与先前 10 点平均值(10v10 窗口)来计算,当可用数据点少于 20 个时,回退到 5v5 窗口。
历史背景成分包含基于以下因素的置信度评估:
置信度级别:高、中、低。
必需: 无(使用免费的 GitHub CSV 数据)
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.jsonuptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.mdreferences/uptrend_methodology.mduptrend_methodology.md 以全面了解框架每周安装数
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Feb 16, 2026
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Diagnose market breadth health using Monty's Uptrend Ratio Dashboard, which tracks ~2,800 US stocks across 11 sectors. Generates a 0-100 composite score (higher = healthier) with exposure guidance.
Unlike the Market Top Detector (API-based risk scorer), this skill uses free CSV data to assess "participation breadth" - whether the market's advance is broad or narrow.
English:
Japanese:
| Aspect | Uptrend Analyzer | Market Top Detector |
|---|---|---|
| Score Direction | Higher = healthier | Higher = riskier |
| Data Source | Free GitHub CSV | FMP API (paid) |
| Focus | Breadth participation | Top formation risk |
| API Key | Not required | Required (FMP) |
| Methodology | Monty Uptrend Ratios | O'Neil/Minervini/Monty |
Run the analysis script (no API key needed):
python3 skills/uptrend-analyzer/scripts/uptrend_analyzer.py
The script will:
Present the generated Markdown report to the user, highlighting:
---|---|---|---
1 | Market Breadth (Overall) | 30% | Ratio level + trend direction
2 | Sector Participation | 25% | Uptrend sector count + ratio spread
3 | Sector Rotation | 15% | Cyclical vs Defensive balance
4 | Momentum | 20% | Slope direction + acceleration
5 | Historical Context | 10% | Percentile rank in history
| Score | Zone | Exposure Guidance |
|---|---|---|
| 80-100 | Strong Bull | Full Exposure (100%) |
| 60-79 | Bull | Normal Exposure (80-100%) |
| 40-59 | Neutral | Reduced Exposure (60-80%) |
| 20-39 | Cautious | Defensive (30-60%) |
| 0-19 | Bear | Capital Preservation (0-30%) |
Each scoring zone is further divided into sub-zones for finer-grained assessment:
| Score | Zone Detail | Color |
|---|---|---|
| 80-100 | Strong Bull | Green |
| 70-79 | Bull-Upper | Light Green |
| 60-69 | Bull-Lower | Light Green |
| 40-59 | Neutral | Yellow |
| 30-39 | Cautious-Upper | Orange |
| 20-29 | Cautious-Lower | Orange |
| 0-19 | Bear | Red |
Active warnings trigger exposure penalties that tighten guidance even when the composite score is high:
| Warning | Condition | Penalty |
|---|---|---|
| Late Cycle | Commodity avg > both Cyclical and Defensive | -5 |
| High Spread | Max-min sector ratio spread > 40pp | -3 |
| Divergence | Intra-group std > 8pp, spread > 20pp, or trend dissenters | -3 |
Penalties stack (max -10) + multi-warning discount (+1 when ≥2 active). Applied after composite scoring.
Slope values are smoothed using EMA(3) (Exponential Moving Average, span=3) before scoring. Acceleration is calculated by comparing the recent 10-point average vs prior 10-point average of smoothed slopes (10v10 window), with fallback to 5v5 when fewer than 20 data points are available.
The Historical Context component includes a confidence assessment based on:
Confidence levels: High, Medium, Low.
Required: None (uses free GitHub CSV data)
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.jsonuptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.mdreferences/uptrend_methodology.mduptrend_methodology.md for full framework understandingWeekly Installs
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