stanley-druckenmiller-investment

Druckenmiller 策略综合器

用途

将 8 项上游分析技能（5 项必需 + 3 项可选）的输出综合为一个综合信心评分（0-100），将市场归类为 4 种 Druckenmiller 模式之一，并生成可执行的配置建议。这是一项元技能，用于处理其他技能输出的结构化 JSON 数据——自身不需要 API 密钥。

何时使用此技能

English:

• 用户询问「我的整体信心如何？」或「我应该如何配置仓位？」
• 用户希望综合市场广度、上升趋势、顶部风险、宏观环境和 FTD 信号，获得统一判断
• 用户询问 Druckenmiller 风格的投资组合配置
• 用户在运行各项分析技能后，要求综合策略分析
• 用户询问「我应该增加还是减少敞口？」
• 用户希望进行模式分类（政策转向、扭曲、逆向、观望）

Japanese:

• 「综合市场判断是什么？」「当前的仓位配置如何？」
• 综合判断市场广度、上升趋势、顶部风险和宏观环境
• 「应该增加还是减少敞口？」
• 「执行 Druckenmiller 分析」
• 运行各项技能后的策略综合报告

---

输入要求

必需技能（5 项）

#	技能	JSON 前缀	作用
1	市场广度分析器	market_breadth_	市场参与广度
2	上升趋势分析器	uptrend_analysis_	行业上升趋势比率
3	市场顶部检测器	market_top_	派发 / 顶部风险（防御）
4	宏观环境检测器	macro_regime_	宏观环境转变（1-2 年结构）
5	FTD 检测器	ftd_detector_	底部确认 / 重新入场（进攻）

可选技能（3 项）

#	技能	JSON 前缀	作用
6	VCP 筛选器	vcp_screener_	动量股票形态（VCP）
7	主题检测器	theme_detector_	主题 / 行业动量
8	CANSLIM 筛选器	canslim_screener_	成长股形态 + M（市场方向）

首先运行必需技能。综合器会从 reports/ 读取它们的 JSON 输出。

---

执行工作流

阶段 1：验证先决条件

检查 reports/ 中是否存在 5 项必需技能的 JSON 报告，且报告是否为近期生成（< 72 小时）。如果缺少任何报告，先运行对应技能。

阶段 2：运行策略综合器

python3 skills/stanley-druckenmiller-investment/scripts/strategy_synthesizer.py \
  --reports-dir reports/ \
  --output-dir reports/ \
  --max-age 72

脚本将：

1. 加载并验证所有上游技能 JSON 报告
2. 从每项技能中提取标准化信号
3. 计算 7 项组成评分（加权 0-100）
4. 计算综合信心评分
5. 将市场归类为 4 种 Druckenmiller 模式之一
6. 生成目标配置和仓位规模
7. 输出 JSON 和 Markdown 报告

阶段 3：呈现结果

呈现生成的 Markdown 报告，并重点说明：

• 信心评分及其区间
• 检测到的模式及匹配强度
• 评分最高和最低的组成项
• 目标配置（股票 / 债券 / 另类资产 / 现金）
• 仓位规模参数
• 相关的 Druckenmiller 原则

阶段 4：提供 Druckenmiller 背景信息

加载合适的参考文档，提供理念背景：

• 高信心： 强调集中投资和「绝佳机会」原则
• 低信心： 强调资本保全和耐心
• 特定模式： 参考 references/case-studies.md 中的相关案例研究

---

7 项组成评分系统

#	组成项	权重	来源技能	关键信号
1	市场结构	18%	市场广度 + 上升趋势	市场参与状况
2	派发风险	18%	市场顶部（反向）	机构抛售风险
3	底部确认	12%	FTD 检测器	调整后的重新入场信号
4	宏观环境匹配	18%	宏观环境	宏观环境的有利程度
5	主题质量	12%	主题检测器	行业动量状况
6	形态可用性	10%	VCP + CANSLIM	优质股票形态
7	信号汇聚	12%	全部 5 项必需技能	跨技能信号一致性

4 模式分类

模式	触发条件	Druckenmiller 原则
预判政策转向	过渡性市场状态 + 高转向概率	“关注央行和流动性”
不可持续的扭曲	顶部风险 >= 60 + 收缩／通胀市场状态	“犯错时会亏多少最重要”
极端情绪逆向操作	FTD 已确认 + 高顶部风险 + 看跌的市场广度	“熊市中赚到的钱最多”
等待观察	信心不足 + 信号混杂（默认）	“看不清时，不要挥棒”

信心区间映射

分数	区间	敞口	指引
80-100	最高信心	90-100%	绝佳机会——全力出击
60-79	高信心	70-90%	采用标准风险管理
40-59	中等信心	50-70%	减小仓位
20-39	低信心	20-50%	保全资本，尽量降低风险
0-19	保全资本	0-20%	最大限度防御

---

输出文件

• druckenmiller_strategy_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json — 结构化分析数据
• druckenmiller_strategy_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md — 易读报告

API 要求

无。 此技能读取其他技能生成的 JSON 输出。无需 API 密钥。

参考文档

references/investment-philosophy.md

• Druckenmiller 的核心原则：集中投资、保全资本、18 个月期限
• 量化规则：每日波动率目标、最大仓位规模
• 在为信心评估提供理念背景时加载

references/market-analysis-guide.md

• 信号到行动的映射框架
• 用于配置决策的宏观市场状态解读
• 在解释组成部分得分或配置理由时加载

references/case-studies.md

• 历史案例：1992 年英镑、2000 年科技泡沫、2008 年危机
• 结合实际市场状况的模式分类示例
• 用户询问历史相似案例时加载

references/conviction_matrix.md

• 量化的信号到行动映射表
• 市场顶部区域 x 宏观市场状态矩阵
• 用户需要特定信号组合对应的精确敞口数值时加载

何时加载参考资料

• 首次使用： 加载 investment-philosophy.md 以了解框架
• 配置相关问题： 加载 market-analysis-guide.md + conviction_matrix.md
• 历史背景： 加载 case-studies.md
• 常规执行： 无需参考资料——脚本会处理评分

---

与其他技能的关系

技能	关系	时间跨度
市场广度分析器	输入（必需）	当前快照
上升趋势分析器	输入（必需）	当前快照
市场顶部检测器	输入（必需）	2-8 周战术性
宏观市场状态检测器	输入（必需）	1-2 年结构性
FTD 检测器	输入（必需）	数天至数周的事件
VCP 筛选器	输入（可选）	特定形态
主题检测器	输入（可选）	数周至数月的主题
CANSLIM 筛选器	输入（可选）	特定形态
本技能	综合器	统一信心评估