detect-us-equity-valuation-percentile-extreme
✓把多個股票估值指標統一轉成在過去百年歷史中的分位數，再合成一個總分，判斷目前是否處於歷史極端高估區間，並用歷史類比（如 1929、1965、1999）給出風險解讀。
SKILL.md
| 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 |
把多個股票估值指標統一轉成在過去百年歷史中的分位數，再合成一個總分，判斷目前是否處於歷史極端高估區間，並用歷史類比（如 1929、1965、1999）給出風險解讀。 来源：fatfingererr/macro-skills。
可引用信息
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- 安装命令
npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill detect-us-equity-valuation-percentile-extreme- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 detect-us-equity-valuation-percentile-extreme？
把多個股票估值指標統一轉成在過去百年歷史中的分位數，再合成一個總分，判斷目前是否處於歷史極端高估區間，並用歷史類比（如 1929、1965、1999）給出風險解讀。 来源：fatfingererr/macro-skills。
如何安装 detect-us-equity-valuation-percentile-extreme？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill detect-us-equity-valuation-percentile-extreme 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/fatfingererr/macro-skills