美股情绪温度计 US Equity Sentiment

五个步骤

1. 每个指标计算滚动 252 日分位数，把绝对值转成相对历史水平的百分位。
2. ERP 分位取反向 100 − pct，使其与其他指标方向一致（高值＝情绪热）。
3. 活跃度指标按市场方向定向：换手率与杠杆资金对恐慌和狂热同样敏感，方向不可知。对高于常态的部分乘以方向系数 d = tanh(r₂₀ / 1.5σ)；低于常态的部分记为中性 50。
4. 换手率、TOP2抱团、上涨个股占比、站上MA20、杠杆多空比、风险溢价六项分位等权平均，得到蓝点温度；蓝点看它的当日不平滑口径，熊市反弹看平滑口径。
5. 另按 TOP2抱团×2 · 杠杆温度×2 · 上涨拥挤度×3 · 站上MA20×1 · 换手率×1 加权合成红点温度（页面顶部显示的就是它，红点据此触发）。
6. 按 划分五个情绪区间。

三类预警各用各的参数

顶是慢过程，底是快事件。情绪见顶靠多日堆积，过滤毛刺有价值；恐慌见底常是 1–3 天的插针，平滑和多日确认恰好把尖峰削平。用同一套参数必然顾此失彼。

红点用红点温度 + 连续3日确认；蓝点用蓝点温度的当日口径（换手率、上涨占比、杠杆多空比取当日值不平滑）且当日成立即触发；黑框用 TOP2 抱团分位 + 上涨拥挤度 + 3日确认。页面顶部显示红点温度，蓝点温度并列在它下方。

方向系数 d

r₂₀ 为标普500 的 20 日收益，σ 为其滚动 252 日标准差。d ∈ [−1, +1]：强势上涨 → +1（放量＝贪婪）；急跌 → −1（放量＝恐慌）；横盘 → ≈0（放量不含方向信息）。

用 tanh 平滑，符号翻转处不产生跳变。只对高于常态的活跃度定向，避免"缩量下跌＝偏热"这类反直觉读数。

分位数口径

采用 percentileofscore(mean)：分位 = (小于当前值的个数 + 0.5 × 等于当前值的个数) ÷ 窗口长度 × 100。

已用独立实现与 scipy.stats.percentileofscore 逐点交叉验证，最大偏差 7e-15。