Skill de Análisis de Tendencia Alcista
Propósito
Diagnosticar la salud de la amplitud del mercado utilizando el Panel de Ratio de Tendencia Alcista de Monty, que rastrea ~2800 acciones estadounidenses en 11 sectores. Genera una puntuación compuesta de 0 a 100 (más alto = más saludable) con guía de exposición.
A diferencia del Detector de Topes de Mercado (scorer de riesgo basado en API), este skill utiliza datos CSV gratuitos para evaluar la "amplitud de participación" — si el avance del mercado es amplio o estrecho.
Cuándo usar este skill
Inglés:
- El usuario pregunta "¿Está saludable la amplitud del mercado?" o "¿Qué tan amplio es el repunte?"
- El usuario quiere evaluar los ratios de tendencia alcista por sectores
- El usuario pregunta sobre la participación del mercado o condiciones de amplitud
- El usuario necesita guía de exposición basada en análisis de amplitud
- El usuario hace referencia al Panel de Tendencia Alcista de Monty o a ratios de tendencia alcista
Japonés:
- 「市場のブレドスは健全？」「上昇の裾野は広い？」
- セクター別のアップトレンド比率を確認したい
- 相場参加率・ブレドス状況を診断したい
- ブレドス分析に基づくエクスポージャーガイダンスが欲しい
- Montyのアップトレンドダッシュボードについて質問
Prerrequisitos
- Python 3.9+ con la librería
requests(el análisis CSV utiliza los módulos estándarcsv/io) - Conexión a internet para obtener datos CSV de GitHub (no se requiere clave API)
- No se necesitan suscripciones API de pago
Diferencia con el Detector de Topes de Mercado
| Aspecto | Analizador de Tendencia Alcista | Detector de Topes de Mercado |
|---|---|---|
| Dirección de la Puntuación | Más alto = más saludable | Más alto = más riesgoso |
| Fuente de Datos | CSV gratuito de GitHub | API de FMP (de pago) |
| Enfoque | Amplitud de participación | Riesgo de formación de tope |
| Clave API | No requerida | Requerida (FMP) |
| Metodología | Ratios de Tendencia Alcista de Monty | O'Neil/Minervini/Monty |
Flujo de Ejecución
Fase 1: Ejecutar Script de Python
Ejecuta el script de análisis (no se necesita clave API):
python3 skills/uptrend-analyzer/scripts/uptrend_analyzer.py
El script:
- Descargará los datos CSV del repositorio de GitHub de Monty
- Calculará 5 puntuaciones de componentes
- Generará la puntuación compuesta y los informes
Fase 2: Presentar Resultados
Presenta al usuario el informe Markdown generado, destacando:
- Puntuación compuesta y clasificación de zona
- Guía de exposición (Completa/Normal/Reducida/Defensiva/Preservación)
- Mapa de calor sectorial mostrando los sectores más fuertes y más débiles
- Señales clave de impulso y rotación
Sistema de Puntuación de 5 Componentes
| # | Componente | Peso | Señal Clave |
|---|---|---|---|
| 1 | Amplitud del Mercado (General) | 30% | Nivel del ratio + dirección de la tendencia |
| 2 | Participación Sectorial | 25% | Conteo de sectores en tendencia alcista + dispersión del ratio |
| 3 | Rotación Sectorial | 15% | Balance Cíclico vs Defensivo |
| 4 | Impulso | 20% | Dirección de la pendiente + aceleración |
| 5 | Contexto Histórico | 10% | Percentil en el historial |
Zonas de Puntuación
| Puntuación | Zona | Guía de Exposición |
|---|---|---|
| 80-100 | Fuerte Alcista | Exposición Completa (100%) |
| 60-79 | Alcista | Exposición Normal (80-100%) |
| 40-59 | Neutral | Exposición Reducida (60-80%) |
| 20-39 | Cauteloso | Defensiva (30-60%) |
| 0-19 | Bajista | Preservación de Capital (0-30%) |
Detalle de Zona de 7 Niveles
Cada zona de puntuación se subdivide en subzonas para una evaluación más granular:
| Puntuación | Detalle de Zona | Color |
|---|---|---|
| 80-100 | Fuerte Alcista | Verde |
| 70-79 | Alcista-Superior | Verde Claro |
| 60-69 | Alcista-Inferior | Verde Claro |
| 40-59 | Neutral | Amarillo |
| 30-39 | Cauteloso-Superior | Naranja |
| 20-29 | Cauteloso-Inferior | Naranja |
| 0-19 | Bajista | Rojo |
Sistema de Advertencias
Las advertencias activas aplican penalizaciones a la exposición que ajustan la guía incluso cuando la puntuación compuesta es alta:
| Advertencia | Condición | Penalización |
|---|---|---|
| Ciclo Tardío | Promedio de materias primas > tanto Cíclico como Defensivo | -5 |
| Alta Dispersión | Dispersión del ratio sectorial máx-mín > 40pp | -3 |
| Divergencia | Desviación estándar intragrupo > 8pp, dispersión > 20pp, o disidentes de tendencia | -3 |
Las penalizaciones se acumulan (máx -10) + descuento por múltiples advertencias (+1 cuando ≥2 están activas). Se aplican después de la puntuación compuesta.
Suavizado de Impulso
Los valores de pendiente se suavizan usando EMA(3) (Media Móvil Exponencial, span=3) antes de la puntuación. La aceleración se calcula comparando el promedio reciente de 10 puntos vs el promedio anterior de 10 puntos de pendientes suavizadas (ventana 10v10), con retroceso a 5v5 cuando hay menos de 20 puntos de datos disponibles.
Indicador de Confianza Histórica
El componente de Contexto Histórico incluye una evaluación de confianza basada en:
- Tamaño de la muestra: Número de puntos de datos históricos disponibles
- Cobertura de regímenes: Proporción de regímenes de mercado distintos (alcista/bajista/neutral) observados
- Recencia: Cuán reciente es el último punto de datos
Niveles de confianza: Alta, Media, Baja.
Requisitos de API
Requerido: Ninguno (utiliza datos CSV gratuitos de GitHub)
Archivos de Salida
- JSON:
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - Markdown:
uptrend_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md
Documentos de Referencia
references/uptrend_methodology.md
- Definición y umbrales del Ratio de Tendencia Alcista
- Metodología de puntuación de 5 componentes
- Clasificación sectorial (Cíclico/Defensivo/Materias Primas)
- Notas de calibración histórica
Cuándo Cargar Referencias
- Primer uso: Cargar
uptrend_methodology.mdpara una comprensión completa del marco - Ejecución regular: No se necesitan referencias - el script maneja la puntuación