historyofmarket

History of Market

用于访问公开 API historyofmarket.com 的 Skill——88 个 关于美国金融市场历史（自 1871 年起）的预生成数据集（静态 JSON）。无需 API key，无需身份验证，允许跨域资源共享（CORS），采用 CC BY 4.0 许可。

每个数据集都是一个预生成的 JSON 文件（无参数）。缓存： max-age=300，并设置 stale-while-revalidate=3600。支持 ETag。

---

🎯 涵盖的数据

类别	指数 / ETF	可用数据
S&P 500	SPX	自 1928 年起的日度数据、1871 年起的 CAPE、EPS、回撤、波动率、VIX、成分股、变更、行业、远期 PE、ROE、驱动因素分解、回报详情
Nasdaq Composite	COMP	自 1971 年起的日度数据
Nasdaq 100	NDX	自 1985 年起的日度数据、成分股、年度回报、回撤、VXN、远期 PE、驱动因素分解、滚动 5 年数据、变更
QQQ	QQQ	回报详情（价格 + 股息 + 回购）
Dow Jones	DJIA	自 1914 年起的日度数据
Philadelphia Semi	SOX	自 1994 年起的日度数据、30 个成分股、SMH 持仓、存储器估值、SOX/SPX 比率、ETF 对比
行业 ETF	XLK、XLF	价格、年度回报、回撤、波动率、持仓、GICS 重新分类（2018/2023）
Mag 7	AAPL/MSFT/NVDA/GOOGL/AMZN/META/TSLA	等权重综合指数、集中度、相关性、AI 估值、AI 资本支出、沿革
宏观	—	AIAE（股票配置）、NBER 衰退、收益率曲线、按行业划分的远期 PE

---

⚡ 此 Skill 的独特之处

1. 自 1871 年起的 CAPE（Shiller PE）——仓库中唯一提供历史 PE10 数据的 Skill。references/VALUATION_METRICS.md

2. 带原因的回撤——每次回撤都包含触发事件和恢复所需的 天数。references/DRAWDOWN_VOLATILITY.md

3. 驱动因素分解——将年度回报分解为重估 （PE 变化）与修正（EPS 变化）。references/VALUATION_METRICS.md

4. GICS 重新分类——2018 年和 2023 年 GICS 行业变更对 XLK 和 XLF 的影响。references/SECTOR_ETFS.md

5. 历史重构——脚本可按指定日期重构 S&P 500 和 Nasdaq 100 的 历史成分股。

---

🚀 快速开始

# S&P 500 — century closes
curl https://historyofmarket.com/api/sp500/century.json

# Shiller CAPE
curl https://historyofmarket.com/api/sp500/pe.json

# Drawdowns historicos con causa
curl https://historyofmarket.com/api/sp500/drawdowns.json

# Constituyentes actuales S&P 500
curl https://historyofmarket.com/api/sp500/constituents.json

# Cambios historicos S&P 500 (adds/removes)
curl https://historyofmarket.com/api/sp500/changes.json

# Nasdaq 100 constituyentes actuales
curl https://historyofmarket.com/api/nasdaq/100.json

# Mag 7 concentracion en S&P 500
curl https://historyofmarket.com/api/mag7/concentration.json

# NBER recessions
curl https://historyofmarket.com/api/recessions.json

---

📁 文件目录

skills/historyofmarket/
├── SKILL.md
├── assets/
│   └── endpoints.json        ← snapshot de todos los 88 endpoints
├── references/
│   ├── SP500_METHODOLOGY.md  ← S&P 500: elegibilidad, earnings test, cambios
│   ├── NASDAQ_100_METHODOLOGY.md
│   ├── DRAWDOWN_VOLATILITY.md
│   ├── VALUATION_METRICS.md  ← CAPE, forward PE, driver decomp, ROE
│   ├── SECTOR_ETFS.md        ← XLK, XLF, GICS reclass, holdings
│   ├── MAGNIFICENT7.md       ← Mag 7, concentration, AI capex, lineage
│   └── BROADER_MARKET.md     ← Dow, SOX, recessions, yield curve
└── scripts/
    ├── reconstitute_sp500.py  ← reconstruir miembros S&P 500 a fecha dada
    ├── reconstitute_ndx.py    ← reconstruir miembros NDX a fecha dada
    └── sector_rotation.py     ← rotacion sectorial XLK vs XLF vs SPY

---

📚 参考资料

如需了解数据背后的理论：

文档	内容
references/SP500_METHODOLOGY.md	资格条件、盈利测试、最低市值、指数委员会、变更历史
references/NASDAQ_100_METHODOLOGY.md	Nasdaq 100 方法、年度重新构成、权重上限
references/DRAWDOWN_VOLATILITY.md	回撤、年内与年末数据对比、已实现波动率、VIX/VXN
references/VALUATION_METRICS.md	Shiller CAPE、远期 PE、滚动 PE、EPS、ROE、驱动因素分解
references/SECTOR_ETFS.md	行业 ETF XLK/XLF、GICS 重新分类（2018/2023）、持仓
references/MAGNIFICENT7.md	Mag 7 综合指数、在 SPX 中的集中度、相关性、AI 资本支出、沿革
references/BROADER_MARKET.md	Dow Jones、SOX/SMH、NBER 衰退、收益率曲线

---

🐍 脚本

脚本	用途	用法
scripts/reconstitute_sp500.py	重构历史指定日期的 S&P 500 成分股（共 500 只）	py scripts/reconstitute_sp500.py 2020-01-01
scripts/reconstitute_ndx.py	重构历史指定日期的 Nasdaq 100 成分股（共 100 只）	py scripts/reconstitute_ndx.py 2020-01-01
scripts/sector_rotation.py	分析行业轮动：滚动回报、相关性、同步回撤	py scripts/sector_rotation.py

---

🌐 入口

端点	描述
/api/_manifest.json	88 个数据集的完整目录
/api/profile.json	面向 AI Agent 的站点资料
/api/tools.json	可供机器调用的 68 个工具列表
/llms.txt	适合大模型阅读的摘要
/.well-known/llms.txt	众所周知的位置
/ai.txt	AI Agent 指令
/sitemap.xml	完整站点地图（60 多个面板 × 6 种语言）
/robots.txt	Robots.txt

完整的 88 个端点及其描述快照，请参阅 assets/endpoints.json。