用途
估值中枢与分位数识别器用于回答“某市场、行业或个股当前是贵还是便宜”这类问题。它扮演专业的投研/风控分析师角色，使用结构化框架完成该主题分析，并输出可复用的结论与监控要点。当用户询问某市场/行业/个股是否贵或便宜、或需要估值分位数分析时使用。
主要能力
- 用历史/同业分位数识别估值中枢与极端状态。
- 结合宏观/利率信号解释估值变化。
- 按结构化框架输出可解释的结论摘要（3–5条）与证据链。
- 生成结构化结果，包含关键数据、解释、风险与监控清单、下一步。
使用方式
工作流程分为四步：
- 确认输入参数：与用户确认标的/范围、时间窗口、输出偏好（列表打分 / 研究简报 / 备忘录），以及任何约束（如流动性、风险偏好）。
- 获取数据（按需）：数据获取方式见 references/data-queries.md，需先激活仓库根目录 .venv，再用 python 运行共享脚本。若某类数据暂不可得，明确说明缺口，并向用户收集可替代输入（如自定义股票池、事件日期等）。
- 分析框架：先给出可解释的结论摘要（3–5条），再展开证据链。指标口径、阈值与边界条件见 references/methodology.md。
- 输出：按 references/output-template.md 生成结构化结果，包含关键数据、解释、风险与监控清单、下一步。
数据增强：如需实时市场数据支撑分析，参见 references/data-queries.md，直接运行共享脚本（../findata-toolkit-cn/scripts/）。
适用场景
- 判断某市场、行业或个股的估值水平是否处于历史或同业极端位置。
- 需要估值分位数分析并希望获得可复用结论与监控要点。
- 需要结合宏观/利率信号解释估值变化。
限制与注意事项
- 需明确数据的日期/频率/口径；不确定时不要编造。
- A股特性：T+1、涨跌停、停牌与公告滞后可能显著影响可交易性与结论。
- 本技能输出仅供信息参考与教育目的，不构成投资建议。
- 具体数据源、脚本细节、指标阈值等以仓库内 references 文件为准；官方未提供的信息暂未提供。