Converti più parametri di valutazione azionaria in percentili della storia del secolo scorso, combinali in un unico punteggio per determinare se il mercato si trova attualmente in una zona storica estremamente sopravvalutata e interpreta il rischio attraverso analogie storiche (come 1929, 1965, 1999).
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Fonte: fatfingererr/macro-skills.
| mean | 算術平均 | 各指標同等重要 | | median | 中位數 | 抵抗單一指標異常拉升 | | trimmedmean | 去極端平均 | 穩健估計 |
| 1, "視覺化", "圖表", "chart" | 執行 python scripts/visualizevaluation.py -o output | | 2, "快速", "quick", "check" | 執行 python scripts/valuationpercentile.py --quick | | 3, "完整", "full", "analysis" | 閱讀 workflows/execute-analysis.md 並執行 | | 4, "歷史", "類比", "episodes" | 閱讀 workflows/historical-episodes.md 並執行 | | 5, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 references/methodology.md |
| 6, "自訂", "custom", 提供參數 | 閱讀 workflows/execute-analysis.md 並使用參數執行 |
Converti più parametri di valutazione azionaria in percentili della storia del secolo scorso, combinali in un unico punteggio per determinare se il mercato si trova attualmente in una zona storica estremamente sopravvalutata e interpreta il rischio attraverso analogie storiche (come 1929, 1965, 1999). Fonte: fatfingererr/macro-skills.
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Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill detect-us-equity-valuation-percentile-extreme Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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