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通过 yfinance 计算 ETF…

当需要判断 ETF 交易价相对 NAV 的溢价/折价、筛选极端偏离，或把单日异常涨幅拆成 NAV 驱动与结构性溢价时使用。

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GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 38/100 ×0.15

适用场景

通过 yfinance 计算 ETF 溢特定

解决思路

运行环境检查：执行 `python3 -c` 检查 `yfinance`、`pandas`、`numpy` 是否可用，并打印版本；若返回 `DEPS_MISSING` 则进入安装。
若依赖缺失，执行安装：`subprocess.check_call([sys.executable, '-m', 'pip', 'install', '-q', 'yfinance', 'pandas', 'numpy'])`；若已安装则跳过。
按用户请求路由到子技能：单个 ETF 溢价/折价 → Sub-Skill A；比较多个 ETF → Sub-Skill B；筛选极端溢价/折价 → Sub-Skill C；带上下文深度分析 → Sub-Skill D；突然溢价飙升/gamma squeeze → Sub-Skill E。
若用户只问一般 ETF 溢价/折价且未指定分析类型，默认使用 Sub-Skill A: Single ETF Snapshot。
使用默认参数：数据源为 yfinance `navPrice`；价格字段为 `regularMarketPrice`，缺失时回退到 `previousClose`；Screener 股票池为 Sub-Skill C 中按类别列出的常见 ETF 列表。
Sub-Skill A1：用 `yfinance.Ticker(ticker_symbol)` 获取 `info`。
Sub-Skill A1：验证 `quoteType == 'ETF'`；若不是 ETF，返回错误 `... is not an ETF`。
Sub-Skill A1：取 `price = info.get('regularMarketPrice') or info.get('previousClose')`，取 `nav = info.get('navPrice')`；若 price、nav 缺失或 nav <= 0，返回 NAV 数据不可用错误。
Sub-Skill A1：计算 `premium_pct = (price - nav) / nav * 100` 与 `premium_dollar = price - nav`。
Sub-Skill A1：汇总结果字段：`ticker`、`name`、`market_price`、`nav`、`premium_discount_pct`、`premium_discount_dollar`、`status`（PREMIUM/DISCOUNT/AT NAV）、`category`、`fund_family`、`total_assets`、`net_expense_ratio`、`avg_volume`、`bid`、`ask`、`yield_pct`、`ytd_return`。
Sub-Skill A1：若有 `bid` 和 `ask` 且 `bid > 0`，计算 `bid_ask_spread_pct = (ask - bid) / ((ask + bid) / 2) * 100` 并加入结果。
Sub-Skill A1：使用 `CATEGORY_PEERS` 映射按 `category` 选择 peer groups：Digital Assets、Intermediate Core Bond、High Yield Bond、Long Government、Emerging Markets Bond、Large Growth、Large Blend、Commodities Focused、China Region、Trading--Leveraged Equity、Trading--Inverse Equity、Derivative Income、Large Value。
Sub-Skill A2：计算目标 ETF 快照后，根据 `category` 拉取同类别 peers 的溢价数据；从 peers 中移除目标自身；对每个 peer 运行相同 price/NAV 计算。
Sub-Skill A2：跳过无 NAV 的 peer，但报告 requested 与 returned 数量，让缺失数据可见。
Sub-Skill A2：在主快照后用小表格展示 peer comparison，判断溢价是 ETF 特有还是整个 category 共有。
Sub-Skill A3：用解释框架判断溢价/折价是否有意义：±0.05% 基本 at NAV；±0.05% 到 ±0.25% 微小偏离；±0.25% 到 ±1.0% 值得注意；±1.0% 到 ±3.0% 显著；超过 ±3.0% 可能表示压力、流动性差或结构性问题。
Sub-Skill A3：按类别解释：US large-cap equity（SPY、QQQ、IVV）溢价 > 0.10% 不寻常；bond ETFs（AGG、HYG、LQD、TLT）波动期折价 0.5-2% 会发生；international/EM（EEM、VWO、KWEB）时区错配造成常规 0.3-1% 偏离；leveraged/inverse（TQQQ、SQQQ、JNUG）因每日重置机制 0.3-1.5% 正常；crypto（IBIT、BITO）1-3% 溢价常见；commodity（GLD、USO、UNG）取决于期货 contango/backwardation。
Sub-Skill A3：将溢价/折价与 bid-ask spread 比较；若溢价小于 spread，视为噪音而非信号。
Sub-Skill B1：用 `compare_etf_premiums(tickers)` 遍历 tickers。
Sub-Skill B1：对每个 symbol 获取 `info`，检查 `quoteType == 'ETF'`；非 ETF 记录 error。
Sub-Skill B1：取 `price = regularMarketPrice or previousClose`，取 `nav = navPrice`；若 price 和 nav 有效且 nav > 0，计算 `premium_pct = (price - nav) / nav * 100`。
Sub-Skill B1：取 `bid` 和 `ask`；若 `bid > 0`，计算 `spread_pct = (ask - bid) / ((ask + bid) / 2) * 100`。
Sub-Skill B1：每行包含 `ticker`、`name`、`price`、`nav`、`premium_pct`、`spread_pct`、`category`、`total_assets`。
Sub-Skill B1：用 pandas DataFrame 汇总，并按 `premium_pct` 升序排序。
Sub-Skill B2：按溢价/折价排序展示排名表（最折价在前），高亮最深折价、最高溢价，以及溢价/折价是否超过 bid-ask spread；若未超过则是市场微观结构噪音。
Sub-Skill C1：使用 `references/etf_premium_reference.md` 中按类别组织的 universe 或用户自己的列表。
Sub-Skill C1：对每个 symbol 应用 Sub-Skill A 的 price/NAV 计算，保留 category 标签，按请求的绝对溢价阈值过滤，并从最深折价到最高溢价排序。
Sub-Skill C1：保留 failed 或 missing-NAV 计数，不要静默把它们当作零。
Sub-Skill C2：展示按 premium 排序的排名表（最折价在前）；列表长时按 category 分组。
Sub-Skill C2：标注 Top 5 最深折价（潜在买点或压力信号）、Top 5 最高溢价（过度支付风险）、类别模式（如所有 bond ETFs 折价、所有 crypto ETFs 溢价）。
Sub-Skill C2：警告大 universe 扫描可能需要 1-2 分钟。
Sub-Skill D1：运行 Sub-Skill A snapshot，然后拉取三个月日线历史。
Sub-Skill D1：计算 annualized volatility = `std(daily returns) * sqrt(252)`。
Sub-Skill D1：计算 average daily dollar volume = `mean(close * volume)`。
Sub-Skill D1：计算距三个月收盘高点的百分比距离。
Sub-Skill D1：获取 AUM、expense ratio、yield、YTD return、three-year beta。
Sub-Skill D1：计算 bid-ask spread percentage，并判断绝对 premium 是否超过该 spread。
Sub-Skill D1：不可用字段保留为 `null`，不要编造；为 price 和 NAV 输入打时间戳，便于判断是否同步。
Sub-Skill D2：用诊断框架解释 why：溢价常见原因包括需求激增、时区错配、creation mechanism bottleneck、sentiment premium。
Sub-Skill D2：折价常见原因包括流动性压力、赎回压力、stale NAV、结构性问题（如 futures contango 对 USO/UNG 的持续拖累）。
Sub-Skill D2：判断溢价是否可能持续：liquid US equity ETFs 不会，套利会在数分钟内修正；bond ETFs 在压力期折价可持续数日或数周；crypto ETFs 随基金成熟和 AP 活跃度提升而收窄；international ETFs 随 underlying markets open 每日重置。
Sub-Skill E1：当 ETF 单日移动 5%+、与 named underlyings 背离、疑似 gamma squeeze，或怀疑 dealer hedging 放大波动时，运行 E。
Sub-Skill E1：运行 E2 前阅读 `references/gamma_squeeze_reference.md`。
Sub-Skill E1：静态 `navPrice` 只给最近 EOD NAV；用当前 holdings weights 和同 session holding returns 估算 today's NAV return，并按 covered weight 归一化。
Sub-Skill E1：计算 `NAV proxy return = sum(weight_i x return_i) / covered weight`，`Excess premium return = ETF return - NAV proxy return`。
Sub-Skill E1：报告 holdings coverage 和 per-holding returns；若 `funds_data.top_holdings` 不完整，优先 issuer-published holdings 或用户提供的 weights。
Sub-Skill E1：对国际 ETF，若 underlying 在 closed session 交易，使用 US-listed proxies（ADRs）或 futures；若都没有，向用户标记 NAV proxy 会 stale。
Sub-Skill E2：从 options chain 计算 dealer gamma exposure（GEX）。阅读 reference 中的公式和两种 positioning conventions。
Sub-Skill E2：用 current spot、strike、time、risk-free rate、IV 计算 contract gamma。
Sub-Skill E2：聚合 `OI x gamma x spot^2` across chain。
Sub-Skill E2：返回 call GEX、put GEX、SqueezeMetrics-style net GEX、gross hedge pressure、call/put OI ratio、median near-ATM IV、expirations analyzed、top strike/expiry concentrations。
Sub-Skill E2：明确 sign convention；不要仅凭 public OI 推断实际 dealer inventory。
Sub-Skill E2：解释输出：`net_gex_squeezemetrics_$` 高度负 → dealers short gamma，rally 被其 hedging buys 放大；单一近到期 strike 集中 → squeeze fragile 且集中；ATM IV 远高于近期均值 → 市场定价持续大波动，期权时间衰减带来收敛压力；Call/Put OI ratio > 2.5 → call-heavy，符合 bullish gamma squeeze setup。
Sub-Skill E3：估算 dealer share 上界：`Implied dealer-driven dollars = abs(GEX per 1% move) x abs(ETF return in percentage points)`，`Dealer share of volume = implied dealer-driven dollars / (close x volume)`。
Sub-Skill E3：说明这是 rough estimate，假设每个 contract 的 full gamma 在单方向被对冲；实际对冲是增量式，且不同 dealer 对冲方式不同；作为 upper-bound heuristic，与假设一起呈现。
Sub-Skill E4：用三层收敛框架。Hours：AP creation/redemption arbitrage；检查 underlying market 是否 open、creation units 是否 restricted、bid/ask spread 是否 widening（AP 退后）。Days：options expiration/gamma decay；检查 dominant strike expiration、OI 是否 rolling 或 closed、IV 是否压缩。Weeks：net flow normalization；检查 daily inflows 是否大、short interest 是否 building。
Sub-Skill E4：Hours view 记录 underlying market open 和 creation/redemption constrained；Days view 计算距最大 gamma concentration expiry 的天数，检查 IV/OI 是 decay 还是 roll；Weeks view 使用 issuer flow/creation data，AUM 仅作 rough proxy。
Sub-Skill E5：按顺序呈现：headline number（today's ETF move、NAV-proxy move、excess premium，单位 pp）。
Sub-Skill E5：展示 decomposition table：NAV-driven（holdings × weights）、Excess premium（residual）、Total ETF move。
Sub-Skill E5：展示 dealer hedging quantification：Net GEX（SqueezeMetrics convention）、implied dealer $ buying for day vs actual $ volume、estimated dealer share of buying pressure。
Sub-Skill E5：展示 risk indicators：ATM IV、call/put OI ratio、top-3 strike/expiration concentrations。
Sub-Skill E5：展示 convergence outlook：列出 hours/days/weeks mechanisms 和当前状态。
Sub-Skill E5：展示 caveats：GEX estimate 假设 uniform dealer positioning；NAV proxy 在 overnight sessions 会 stale；这不是未来价格预测。
Step 3 回复用户时始终包含：ETF name 和 ticker、market price 和 NAV 及计算过程、清楚标注的 premium/discount percentage、context（该 ETF category 下该偏离是否正常）。
Step 3 始终 caveat：Yahoo Finance 的 NAV 是最新官方 NAV（通常为前一交易日收盘）非实时；market price 可能有 15 分钟延迟；premium/discount 盘中会快速变化，这是快照不是实时 feed；小溢价/折价（< bid-ask spread）是市场微观结构噪音，不是真实错价；绝不要仅凭 premium/discount 推荐买入或卖出。
Step 3 格式化：多 ETF 比较用 markdown 表格；展示公式 `Premium/Discount = (Market Price - NAV) / NAV x 100`；文本中用颜色指示，如 trading at a **0.45% discount** 或 at a **1.2% premium**；按幅度把百分比四舍五入到 2-4 位小数。
阅读参考文件 `references/etf_premium_reference.md` 获取公式、类别基准、常见 ETF universe 和 creation/redemption 机制背景。
在运行 Sub-Skill E 前阅读 `references/gamma_squeeze_reference.md`，获取 premium decomposition 框架、Black-Scholes gamma + GEX 公式（含 SqueezeMetrics 与 customer-net-long conventions）、收敛时间线、gamma-squeeze vs routine-rally 诊断表和 worked example。
始终注明：仅供研究和教育用途，不构成财务建议；yfinance 与 Yahoo, Inc. 无关联。

适用边界 · 注意事项

不适用于非 ETF 标的，或无法从 yfinance/Yahoo Finance 取得 navPrice、价格、期权链等必要数据的场景。
不适用于实时 NAV 或盘中实时套利判断；Yahoo Finance NAV 通常为上一交易日官方 NAV，价格可能延迟，盘中会快速变化。
不要仅凭溢价/折价或 GEX 估算推荐买入/卖出；这是研究/教育用途，不是财务建议。