How do I install the A Share Factor Timing skill?

Run npx skillmds@latest add aifinlab/a-share-factor-timing in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is A Share Factor Timing safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with A Share Factor Timing?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is A Share Factor Timing free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published A Share Factor Timing?

aifinlab (@aifinlab) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

A Share Factor Timing by aifinlab — Agent Skill

Name: A Share Factor Timing
Author: aifinlab

A Share Factor Timing

A股因子择时/风格轮动量化/大小盘价值成长风格切换。当用户说"因子择时"、"factor timing"、"风格轮动"、"什么风格在涨"、"大盘还是小盘"、"价值还是成长"、"风格切换"、"因子轮动"、"大盘小盘占优"、"价值成长占优"、"风格择时"时触发。MUST USE when user asks about factor timing, style rotation between value/growth or large/small cap, or which investment style is currently outperforming. 基于 cn-stock-data 获取数据，量化分析因子/风格的轮动节奏。支持研报风格（formal）和快速分析风格（brief）。

aifinlab 107cef8 2 files · 3.5 KB Updated Sep 17, 2026

File contents

A股因子择时/风格轮动量化

数据源

SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

Workflow

Step 1: 获取风格指数

获取大盘/小盘、价值/成长、高波/低波等风格指数K线。

Step 2: 计算因子收益

各风格因子的多空收益（做多因子值高的、做空因子值低的）
滚动IC（因子预测力变化）

Step 3: 因子动量分析

近期强势因子（过去20日因子收益排名）
因子动量：近5日因子收益 vs 近60日均值
因子拥挤度：因子估值扩散度

Step 4: 择时信号

宏观信号：利率/信用利差/PMI → 因子偏好
技术信号：因子价差的均值回归
情绪信号：因子拥挤度过高时反转

Step 5: 输出

维度	formal	brief
因子表现	各因子收益+IC	当前强势因子
轮动信号	多维度择时评分	推荐风格
历史规律	因子轮动周期分析	无

默认风格：brief。

关键规则

因子择时难度极高——多数学术研究表明因子择时不如长期持有
宏观驱动的风格轮动相对可预测（利率→价值/成长切换）
因子拥挤度是最有效的反转信号之一
A 股风格轮动比海外更剧烈——大小盘轮动尤为明显
保持因子分散化比精准择时更重要

使用示例

示例 1: 基本使用

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

python scripts/run_skill.py --input data.json

---name: a-share-factor-timingdescription: A股因子择时/风格轮动量化/大小盘价值成长风格切换。当用户说"因子择时"、"factor timing"、"风格轮动"、"什么风格在涨"、"大盘还是小盘"、"价值还是成长"、"风格切换"、"因子轮动"、"大盘小盘占优"、"价值成长占优"、"风格择时"时触发。MUST USE when user asks about factor timing, style rotation between value/growth or large/small cap, or which investment style is currently outperforming. 基于 cn-stock-data 获取数据，量化分析因子/风格的轮动节奏。支持研报风格（formal）和快速分析风格（brief）。---# A股因子择时/风格轮动量化## 数据源```bashSCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]```## Workflow### Step 1: 获取风格指数获取大盘/小盘、价值/成长、高波/低波等风格指数K线。### Step 2: 计算因子收益- 各风格因子的多空收益（做多因子值高的、做空因子值低的）- 滚动IC（因子预测力变化）### Step 3: 因子动量分析- 近期强势因子（过去20日因子收益排名）- 因子动量：近5日因子收益 vs 近60日均值- 因子拥挤度：因子估值扩散度### Step 4: 择时信号- 宏观信号：利率/信用利差/PMI → 因子偏好- 技术信号：因子价差的均值回归- 情绪信号：因子拥挤度过高时反转### Step 5: 输出| 维度 | formal | brief ||------|--------|-------|| 因子表现 | 各因子收益+IC | 当前强势因子 || 轮动信号 | 多维度择时评分 | 推荐风格 || 历史规律 | 因子轮动周期分析 | 无 |默认风格：brief。## 关键规则1. 因子择时难度极高——多数学术研究表明因子择时不如长期持有2. 宏观驱动的风格轮动相对可预测（利率→价值/成长切换）3. 因子拥挤度是最有效的反转信号之一4. A 股风格轮动比海外更剧烈——大小盘轮动尤为明显5. 保持因子分散化比精准择时更重要## 使用示例### 示例 1: 基本使用```python# 调用 skillresult = run_skill({ "param1": "value1", "param2": "value2"})```### 示例 2: 命令行使用```bashpython scripts/run_skill.py --input data.json```

Frequently asked questions