Gf Dma Health Index

GF-DMA Health Index

Core Idea

Evaluate whether a stock's current price trend is supported by fundamental speed and moving-average structure.

Use the index to answer:

Is the current price trend supported by revenue growth, profit growth, estimate revisions, and the 20/50/100/200DMA system?

Treat results as research analysis, not investment advice. For latest/current scoring, verify data from current sources before calculating.

Required Inputs

Collect the newest available data before scoring:

• Price/technical data: latest price, 20DMA, 50DMA, 100DMA, 200DMA, ATR20, 5-day price change, and 20/50/100/200-day price changes or historical prices.
• Fundamental data: latest quarterly revenue, EPS, gross margin or gross profit, next-quarter company guidance, consensus revenue/EPS estimates, and 30-day estimate revisions.
• Preferred sources: company IR releases/presentations, earnings calls, Yahoo Finance historical prices/analysis, TradingView technicals/estimates, Barchart technical analysis, Seeking Alpha estimates, Koyfin, FactSet, Bloomberg, TIKR, or Visible Alpha.

For U.S.-listed companies, SEC filings can improve the fundamental side of the score. edgartools is an optional helper for retrieving the latest 10-K, 10-Q, 8-K, XBRL financial statements, filing text, insider transactions, and ownership filings.

If the environment does not already have it, install with pip install edgartools or uv pip install edgartools. The import package is edgar, not edgartools. SEC access requires an identity; set EDGAR_IDENTITY="Name email@example.com" in the environment or call from edgar import set_identity; set_identity("name@example.com") before requests.

Minimal usage pattern:

from edgar import Company

company = Company("AAPL")
financials = company.get_financials()
income = financials.income_statement()
filings = company.get_filings(form="8-K")

Use SEC data for:

• reported quarterly revenue, gross profit, EPS, cash flow, balance sheet, share count, and historical trend baselines
• management language on demand, backlog, pricing, capacity, inventory, customer concentration, and risks
• 8-K earnings releases or guidance disclosures when they contain the newest company-provided numbers

Do not use SEC data for the technical module or revision module. Price, 20/50/100/200DMA, ATR20, 5-day price slope, consensus estimates, and 30-day estimate revisions still require market-data and estimate sources. When SEC data is used, state the filing form and filing date so the user can judge freshness.

If a required field is unavailable, say which field is missing and use the simplified formula only when appropriate.

Calculation Workflow

1. Fundamental Speed

Calculate:

G_f = 0.35G_Revenue + 0.25G_GrossProfit + 0.30G_EPS + 0.10G_Revision

Where:

• G_Revenue = next-quarter revenue guidance / latest-quarter revenue - 1
• G_GrossProfit = next-quarter gross profit / latest-quarter gross profit - 1
• G_EPS = next-quarter EPS guidance / latest-quarter EPS - 1
• G_Revision = 30-day consensus estimate revision

Fallbacks:

• If gross profit or EPS is missing: G_f = 0.5G_Revenue + 0.5G_EPS
• If only revenue guidance is available: G_f = G_Revenue

2. DMA Speed

Calculate quarterly annualized-equivalent moving-average speed for each DMA:

G_DMAx = ((SMA_x(t) - SMA_x(t-k)) / SMA_x(t-k)) * (63 / k)

Use k = 5 or 10 trading days by default. If only price-change data is available, approximate:

DailySlope_x ~= (P_t - P_t-x) / x
G_DMAx ~= DailySlope_x * 63 / P_t

Compute G_DMA20, G_DMA50, G_DMA100, and G_DMA200.

3. Fundamental-DMA Match

Calculate:

R_x = G_DMAx / G_f

Interpret R_50 and R_100 first:

Core DMA emphasis:

4. Price-DMA Divergence

Calculate:

D_x = P_t / SMA_x(t) - 1
Z_x = (P_t - SMA_x) / ATR20

Interpretation:

ATR divergence is asymmetric:

Important: S_Divergence is a valuation-health score, not a pure momentum score. Upward price-DMA divergence lowers the score because the stock is more stretched. Downward divergence raises the score only when fundamental speed and revision confirmation are stable or improving; if fundamentals are deteriorating, downward divergence is trend damage rather than an opportunity.

5. Trend Parallelism / Escape Ratio

Calculate:

EscapeRatio = 5-day price slope / 50DMA daily slope

Interpretation:

6. Revision Confirmation

Score estimate revisions:

Divergence Module Scoring

Use asymmetric scoring for S_Divergence:

When price is below key DMAs, explicitly state whether the lower price is a healthy pullback or a breakdown. The deciding gate is fundamental speed plus revision confirmation.

Final Scoring

Calculate total score out of 100:

HealthScore = 40S_GrowthMatch + 25S_Divergence + 20S_Parallel + 15S_Revision

Module scoring:

Final interpretation:

Output Format

Use this structure for every ticker:

# TICKER: GF-DMA Health Index 评分

最终评分：XX / 100
状态：Healthy Momentum / Strong but Watch / Hot but Supported / Damaged / High Risk / Broken

一句话判断：
...

1. 基本面速度
- 最新季度营收：
- 下一季度营收指引：
- 营收 QoQ：
- EPS QoQ：
- 毛利润 QoQ：
- Fundamental Speed：

2. 均线速度匹配
| 均线 | 季度化斜率 | 相对基本面速度 | 判断 |
|---|---:|---:|---|
| 20DMA | | | |
| 50DMA | | | |
| 100DMA | | | |
| 200DMA | | | |

3. 股价-均线背离
| 指标 | 当前背离 | 判断 |
|---|---:|---|
| P / 20DMA - 1 | | |
| P / 50DMA - 1 | | |
| P / 100DMA - 1 | | |
| P / 200DMA - 1 | | |

4. 趋势平行度
- Escape Ratio：
- 判断：

5. 预期上修确认
- 公司指引 vs 市场预期：
- 过去 30 天预期变化：
- 判断：

6. 综合评分
| 模块 | 权重 | 分数 |
|---|---:|---:|
| 基本面速度匹配 | 40% | |
| 股价-均线背离 | 25% | |
| 趋势平行度 | 20% | |
| 预期上修确认 | 15% | |

结论：
...

Detailed Reference

Read references/original-framework.md when a task needs the full Chinese framework text, examples, source priority list, or scoring tables in their original form.

下面是可直接整理成 Skill 的版本。你之后只需要输入：

GF-DMA 评分 MU.US

GF-DMA 评分 NVDA.US

用 GF-DMA 看一下 LITE.US

就能输出统一格式的估值健康度评分。

---

GF-DMA Health Index Skill

1. Skill 名称

GF-DMA Health Index：基本面速度 × 均线背离估值健康评分

---

2. 目标

当用户输入一个股票代码时，判断该股票当前上涨或下跌趋势是否健康。

核心问题：

当前股价趋势，是否被营收增速、利润增速、预期上修和均线系统共同承接？

该指标不直接判断“绝对便宜”或“绝对贵”，而是判断：

1. 股价速度是否匹配基本面速度。 2. 股价是否远离关键均线。 3. 股价、20DMA、50DMA 是否保持趋势平行。 4. 市场预期是否继续上修。 5. 当前更像健康主升、短线过热、趋势受损，还是逃逸后回落。

---

3. 用户输入格式

用户可以只输入股票代码：

MU.US
NVDA.US
AVGO.US
LITE.US
SIVE.US

也可以输入自然语言：

用 GF-DMA 看一下 MU.US
帮我给 NVDA.US 做最新评分
判断一下 LITE.US 现在健康吗

---

4. 必须获取的数据

每次运行时，需要获取最新数据。

A. 股价与技术数据

需要：

优先使用：

Barchart technical analysis
TradingView technicals
Yahoo Finance historical price
Koyfin / FactSet / Bloomberg / TIKR

---

B. 基本面数据

需要：

优先使用：

公司 IR 财报
公司 earnings presentation
Seeking Alpha earnings estimates
TradingView earnings estimates
Yahoo Finance analysis
Koyfin / FactSet / Bloomberg / Visible Alpha

---

5. 基本面速度计算

定义：

[ G_f = 0.35G_{Revenue}+0.25G_{Gross\ Profit}+0.30G_{EPS}+0.10G_{Revision} ]

其中：

如果缺少毛利润或 EPS 数据，则使用简化版：

[ G_f = 0.5G_{Revenue}+0.5G_{EPS} ]

如果只拿得到营收指引，则使用最简版：

[ G_f = G_{Revenue} ]

---

6. DMA 均线速度计算

对每条均线计算季度化斜率。

标准公式：

[ G_{DMAx}=\frac{SMA_x(t)-SMA_x(t-k)}{SMA_x(t-k)}\times\frac{63}{k} ]

其中：

如果只有 Barchart 的 price change 数据，可以用近似公式：

[ DailySlope_x \approx \frac{P_t-P_{t-x}}{x} ]

[ G_{DMAx} \approx \frac{DailySlope_x \times 63}{P_t} ]

重点计算：

G_DMA20
G_DMA50
G_DMA100
G_DMA200

---

7. 基本面-均线匹配度

定义：

[ R_x = \frac{G_{DMAx}}{G_f} ]

解释：

优先观察：

R_50
R_100

成长型龙头看 50DMA。 强周期景气股看 100DMA。 小市值高波动股还要额外看 20DMA。

---

8. 股价-均线背离

定义：

[ D_x = \frac{P_t}{SMA_x(t)} - 1 ]

计算：

D20
D50
D100
D200

解释：

高波动股票需要结合 ATR。

ATR 背离：

[ Z_x = \frac{P_t - SMA_x}{ATR_{20}} ]

解释：

重要：这里的 (S_{Divergence}) 是“估值健康分”，不是纯动量分。

• 向上背离越大，分数越低：说明股价比均线系统跑得更快，短期估值和情绪风险上升。
• 向下背离在基本面不变或继续上修时，分数应该上升：说明价格相对基本面速度更便宜，回踩提高风险回报。
• 向下背离如果伴随基本面或预期下修，不能加分：这时不是便宜，而是趋势和基本面共同恶化。

---

9. 趋势平行度 / Escape Ratio

定义：

[ EscapeRatio = \frac{Slope(P_{5})}{Slope(SMA_{50})} ]

或：

[ EscapeRatio = \frac{5日股价斜率}{50DMA日斜率} ]

解释：

这个指标非常重要。

它判断的不是股价涨幅本身，而是：

股价有没有突然脱离原来的趋势速度。

---

10. 预期上修确认

定义：

[ RevisionScore ]

判断标准：

关键观察：

下一季营收预期
下一季 EPS 预期
未来 12 个月 EPS 预期
过去 30 天预期变化
公司指引 vs 市场一致预期

---

11. 最终评分结构

总分 0-100。

[ HealthScore = 40S_{GrowthMatch}+25S_{Divergence}+20S_{Parallel}+15S_{Revision} ]

权重：

---

12. 各模块评分方式

A. 基本面速度匹配分

重点看 (R_{50})、(R_{100})。

---

B. 股价-均线背离分

这个模块采用非对称评分：向上背离扣分，向下背离只有在基本面速度和预期没有恶化时才加分。

---

C. 趋势平行度分

---

D. 预期上修确认分

---

13. 最终分数解释

---

14. 输出模板

每次用户输入股票代码后，输出格式固定如下：

# TICKER：GF-DMA Health Index 评分

最终评分：XX / 100

状态：Healthy Momentum / Strong but Watch / Hot but Supported / Damaged / High Risk

一句话判断：
……

1. 基本面速度
- 最新季度营收：
- 下一季度营收指引：
- 营收 QoQ：
- EPS QoQ：
- 毛利润 QoQ：
- 计算得到 Fundamental Speed：

2. 均线速度匹配
| 均线 | 季度化斜率 | 相对基本面速度 | 判断 |
|---|---:|---:|---|
| 20DMA | | | |
| 50DMA | | | |
| 100DMA | | | |
| 200DMA | | | |

3. 股价-均线背离
| 指标 | 当前背离 | 判断 |
|---|---:|---|
| P / 20DMA - 1 | | |
| P / 50DMA - 1 | | |
| P / 100DMA - 1 | | |
| P / 200DMA - 1 | | |

4. 趋势平行度
- Escape Ratio：
- 判断：

5. 预期上修确认
- 公司指引 vs 市场预期：
- 过去 30 天预期变化：
- 判断：

6. 综合评分
| 模块 | 权重 | 分数 |
|---|---:|---:|
| 基本面速度匹配 | 40% | |
| 股价-均线背离 | 25% | |
| 趋势平行度 | 20% | |
| 预期上修确认 | 15% | |

结论：
……

---

15. 简化版执行口令

以后可以直接用这个口令：

使用 GF-DMA Health Index 评价 {ticker} 的最新估值健康度。

请获取最新股价、20/50/100/200 日均线、ATR20、5 日股价变化、最新季度财报、下一季度公司指引、市场一致预期和过去 30 天预期修正。

计算：
1. Fundamental Speed
2. 20/50/100/200DMA 季度化斜率
3. DMA Speed Ratio
4. Price-DMA Gap
5. ATR 背离
6. Escape Ratio
7. Revision Confirm

最后输出 0-100 分评分，并判断属于：
Healthy Momentum、Strong but Watch、Hot but Supported、Damaged、High Risk、Broken。

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16. 最关键的判断逻辑

这套指标的灵魂可以压缩成一句话：

用基本面增速定义合理速度，用 xDMA 斜率判断市场定价速度，用股价和均线背离判断是否逃逸。

对于不同类型股票，重点均线不同：

以后你只要输入股票代码，我就可以按这套 GF-DMA Health Index 直接给出评分。