用途：把「获利成长 × 金融环境（财务状况）」映射成投资时钟，判断当前落在 Q1 理想、Q2 好坏混合、Q3 修复过渡还是 Q4 最差象限，并计算 12 小时制时钟点位、旋转方向与幅度。
主要能力：构建坐标（用 FRED 数据计算获利成长与金融环境的 Z-score）、判定象限、计算点位、分析旋转、与前一循环比较（可选），输出当前象限、时钟点位、旋转摘要、配置建议，并可生成可视化图表。默认轴向为 X 轴金融环境（左宽松右紧缩）、Y 轴获利成长（上正下负）；如与自有图表定义不同，可在输入参数中调整 axis_mapping 与 clock_convention。角度由 atan2(y,x) 换算为 12 小时制。顺时针为典型景气循环路径，逆时针对应政策干预或非典型事件。
使用方式（命令保持原样）： cd skills/analyze-investment-clock-rotation pip install pandas numpy requests python scripts/investment_clock.py --quick 完整分析：python scripts/investment_clock.py --start 2022-01-01 --end 2026-01-19 --compare-cycle 2020-01-01 2022-12-31 --output result.json 抓取数据：python scripts/fetch_data.py --series NFCI,CP 可视化：python scripts/visualize.py -i result.json -o chart.png
数据来源：无需 API key，使用 FRED CSV（https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id={SERIES_ID}）。金融环境可用 NFCI、STLFSI4；获利代理可用 CP、GDP 相关指标。核心参数含 market、start_date、end_date、freq，以及数据来源与轴向参数。
适用场景：美股（US_EQUITY）等市场的宏观状态判断、象限定位、循环路径与配置参考。
限制：不同来源投资时钟轴向定义可能不同；本技能为象限简化模型，输出依赖所选 FRED 序列、频率与对齐方法；具体收益效果、收费与价格资料暂未提供。