analyze-move-risk-gauges-leadlag

name	analyze-move-risk-gauges-leadlag
description	用公開市場數據檢查「利率波動率（MOVE）是否對利率事件（如 JGB 殖利率變動）不恐慌，並且是否領先帶動 VIX / 信用利差走低」。

<essential_principles>

**MOVE 作為利率波動率領先指標**

MOVE Index（美林期權波動率指數）是衡量美國國債選擇權隱含波動率的指標：

• MOVE 低/下降：利率市場對未來波動預期降低，風險偏好上升
• MOVE 高/上升：利率市場恐慌，避險需求增加

MOVE 常被視為「債市的 VIX」，可作為其他風險指標的領先訊號。

**交叉相關判斷領先落後**

使用 Cross-Correlation 判斷兩序列的領先/落後關係：

• 在 [-L, +L] 位移範圍內計算相關係數
• 最大相關出現在 lag > 0：X 領先 Y
• 最大相關出現在 lag < 0：X 落後 Y
• 最大相關出現在 lag ≈ 0：同步移動

典型設定：L = 20（交易日），配合平滑處理降低噪音。

**事件窗檢定：是否被嚇到**

檢驗「利率事件（如 JGB 殖利率跳升）發生時，MOVE 是否恐慌」：

1. 定義衝擊事件：|ΔY[t-k:t]| ≥ threshold（如 15bp）
2. 檢查事件窗內 MOVE 變化
3. 若 MOVE 反應 < 歷史分布中位數 → "not spooked"

此邏輯可驗證「利率波動率對某事件不敏感」的敘事。

**資料取得方式**

本 skill 使用 Chrome CDP 連接到 MacroMicro 抓取真實數據：

• MOVE Index: MacroMicro (CDP) - https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index
• JGB 10Y: MacroMicro (CDP) - https://en.macromicro.me/charts/944/jp-10-year-goverment-bond-yield
• VIX: Yahoo Finance (yfinance)
• Credit (IG OAS): FRED (BAMLC0A0CM)

重要：MOVE 和 JGB 需要透過 Chrome CDP 爬蟲取得，請參照 <quick_start> 的步驟啟動 Chrome。

</essential_principles>

實作利率波動率與風險指標的領先落後分析：

1. 數據抓取：從公開來源取得 MOVE、VIX、信用利差、JGB 殖利率
2. 標準化處理：Z 分數、平滑處理、頻率對齊
3. 領先落後分析：交叉相關找出 MOVE vs VIX / 信用利差的 lead/lag
4. 事件窗檢定：JGB 衝擊事件中 MOVE 是否「不恐慌」
5. 方向一致性：MOVE 下行時，其他風險指標是否同步下行

輸出：領先落後判定、恐慌檢定結果、方向一致性比例、量化證據。

<quick_start>

執行分析前，必須先啟動 Chrome 調試模式

Step 1：關閉所有 Chrome 視窗

Step 2：用調試端口啟動 Chrome（Windows）

"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" ^
  --remote-debugging-port=9222 ^
  --remote-allow-origins=* ^
  --user-data-dir="%USERPROFILE%\.chrome-debug-profile" ^
  "https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index"

Step 3：在瀏覽器中開啟第二個分頁，載入 JGB 頁面

https://en.macromicro.me/charts/944/jp-10-year-goverment-bond-yield

Step 4：等待兩個頁面的圖表都完全載入（約 30-40 秒）

Step 5：執行分析

cd .claude/skills/analyze-move-risk-gauges-leadlag/scripts
pip install pandas numpy yfinance requests websocket-client matplotlib  # 首次使用
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --output-mode markdown

Step 6（可選）：生成 Bloomberg 風格視覺化圖表

# 方式一：分析時同時生成圖表
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --output-mode markdown --chart

# 方式二：單獨生成圖表（自動使用快取數據）
python visualize.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31

圖表預設輸出路徑：{專案根目錄}/output/move-leadlag-YYYY-MM-DD.png

輸出範例：

## 結論

- 利率波動率（MOVE）對「JGB 殖利率衝擊」反應偏弱 / 未顯著升溫 → **not spooked**
- MOVE 的變化在統計上呈現 **領先 4-6 天** 的特徵
- MOVE 下行時，VIX / 信用利差同步走低的比例：VIX = 62%、Credit = 60%

</quick_start>

需要進行什麼操作？

1. 快速檢查 - 查看目前 MOVE 的領先落後狀態與恐慌程度
2. 完整分析 - 執行完整的領先落後與事件窗分析
3. 視覺化圖表 - 生成多面板分析結果圖表
4. 方法論學習 - 了解 Lead/Lag 分析與事件窗檢定的邏輯

請選擇或直接提供分析參數。

| Response | Action | |------------------------------|----------------------------------------------------------------------| | 1, "快速", "quick", "check" | 確認 Chrome CDP 已啟動，執行 `python scripts/analyze.py --quick` | | 2, "完整", "full", "analyze" | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並執行 | | 3, "視覺化", "chart", "plot" | 閱讀 `workflows/visualize.md` 並執行 | | 4, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 `references/methodology.md` | | 提供參數 (如日期範圍) | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並使用參數執行 |

重要：執行分析前必須確保 Chrome CDP 已啟動並載入 MOVE 和 JGB 頁面。

<directory_structure>

analyze-move-risk-gauges-leadlag/
├── SKILL.md                           # 本文件（路由器）
├── skill.yaml                         # 前端展示元數據
├── manifest.json                      # 技能元數據
├── cache/                             # 數據快取目錄
├── workflows/
│   ├── analyze.md                     # 完整分析工作流
│   └── visualize.md                   # 視覺化工作流
├── references/
│   ├── data-sources.md                # 資料來源與替代方案
│   ├── methodology.md                 # Lead/Lag 與事件窗方法論
│   └── input-schema.md                # 完整輸入參數定義
├── templates/
│   ├── output-json.md                 # JSON 輸出模板
│   └── output-markdown.md             # Markdown 報告模板
└── scripts/
    ├── analyze.py                     # 主分析腳本
    ├── fetch_data.py                  # 數據抓取工具 (CDP + FRED + Yahoo)
    ├── visualize.py                   # Lead/Lag 綜合圖表繪圖工具
    └── visualize_rates_move.py        # 利率 vs MOVE 恐慌專題圖表（可帶入任何國家債券）

</directory_structure>

<reference_index>

方法論: references/methodology.md

• Lead/Lag 交叉相關分析
• Z 分數標準化
• 事件窗檢定邏輯

資料來源: references/data-sources.md

• MOVE Index: MacroMicro CDP
• JGB 10Y: MacroMicro CDP
• VIX: Yahoo Finance
• Credit (IG OAS): FRED
• 數據頻率與對齊

輸入參數: references/input-schema.md

• 完整參數定義
• 預設值與建議範圍

</reference_index>

<workflows_index>

Workflow	Purpose	使用時機
analyze.md	完整領先落後分析	需要詳細分析報告時
visualize.md	生成視覺化圖表	需要圖表展示時
</workflows_index>

<templates_index>

Template	Purpose
output-json.md	JSON 輸出結構定義
output-markdown.md	Markdown 報告模板
</templates_index>

<scripts_index>

Script	Command	Purpose
analyze.py	--quick	快速檢查當前狀態
analyze.py	--start DATE --end DATE	完整分析
analyze.py	--start DATE --end DATE --chart	分析並生成 Lead/Lag 綜合圖表
analyze.py	--start DATE --end DATE --rates-chart	分析並生成利率 vs MOVE 專題圖表
analyze.py	--rates-chart --rates-col BUND10Y --rates-name "Bund 10Y"	指定其他國家債券分析
fetch_data.py	--start DATE --end DATE	單獨抓取數據
visualize.py	--start DATE --end DATE	獨立生成 Lead/Lag 綜合圖表
visualize_rates_move.py	--start DATE --end DATE --rates-col JGB10Y --rates-name "JGB 10Y"	獨立生成利率 vs MOVE 恐慌專題圖表
</scripts_index>

<input_schema_summary>

核心參數

參數	類型	預設值	說明
start_date	string	-	起始日期 (YYYY-MM-DD)
end_date	string	-	結束日期 (YYYY-MM-DD)
rates_vol_symbol	string	MOVE	利率波動率指標
equity_vol_symbol	string	VIX	股市波動率指標
credit_spread_symbol	string	CDX_IG_PROXY	信用利差/風險指標
jgb_yield_symbol	string	JGB10Y	日本 10Y 殖利率

分析參數

參數	類型	預設值	說明
freq	string	D	頻率（D=日 / W=週）
smooth_window	int	5	平滑移動平均窗
zscore_window	int	60	Z 分數回看窗
lead_lag_max_days	int	20	交叉相關最大位移天數
shock_window_days	int	5	事件窗天數
shock_threshold_bps	float	15	JGB 衝擊門檻 (bps)
output_mode	string	markdown	輸出格式

完整參數定義見 references/input-schema.md。

</input_schema_summary>

<output_schema_summary>

{
  "skill": "analyze-move-risk-gauges-leadlag",
  "as_of": "2026-01-23",
  "status": "ok",
  "headline": "MOVE not spooked by JGB yield moves and appears to lead VIX/Credit lower.",
  "leadlag": {
    "MOVE_vs_VIX": {"best_lag_days": 6, "corr": 0.72},
    "MOVE_vs_CREDIT": {"best_lag_days": 4, "corr": 0.61}
  },
  "spooked_check": {
    "shock_definition": "abs(JGB10Y change over 5d) >= 15bp",
    "shock_count": 3,
    "mean_MOVE_reaction_on_shocks" 
     
  
   
     
     
  

完整輸出結構見 templates/output-json.md。 </output_schema_summary>

<success_criteria> 執行成功時應產出：

• MOVE vs VIX / Credit 的最佳領先天數與相關係數
• JGB 衝擊事件數量與 MOVE 平均反應
• MOVE 當前 Z 分數（恐慌程度）
• 方向一致性比例
• 一句話結論與量化證據
• 視覺化圖表（可選） </success_criteria>

<chrome_cdp_reference>

Chrome CDP 啟動指令

Windows

"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" ^
  --remote-debugging-port=9222 ^
  --remote-allow-origins=* ^
  --user-data-dir="%USERPROFILE%\.chrome-debug-profile" ^
  "https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index"

macOS

/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome \
  --remote-debugging-port=9222 \
  --remote-allow-origins=* \
  --user-data-dir="$HOME/.chrome-debug-profile" \
  "https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index"

驗證連線

curl -s http://127.0.0.1:9222/json

需要開啟的頁面

1. MOVE Index: https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index
2. JGB 10Y: https://en.macromicro.me/charts/944/jp-10-year-goverment-bond-yield

</chrome_cdp_reference>

<visualization_reference>

Bloomberg 風格視覺化圖表

本 skill 生成的圖表遵循 thoughts/shared/guide/bloomberg-style-chart-guide.md 規範。

圖表結構（2x3 佈局）

┌──────────────┬─────────────────────────────────┐
│ 交叉相關分析  │ 波動率指標時間序列               │
│   (1,1)      │      (1,2) + (1,3)              │
├──────────────┼─────────────────────────────────┤
│ 事件反應分布  │ 標準化序列（Z 分數）            │
│   (2,1)      │      (2,2) + (2,3)              │
└──────────────┴─────────────────────────────────┘

位置	面板名稱	內容
左上 (1,1)	交叉相關分析	MOVE vs VIX/Credit 的 lead/lag 曲線
左下 (2,1)	事件反應分布	JGB 衝擊時 MOVE 變化直方圖 + 判定結果
右上 (跨2格)	波動率時間序列	MOVE Index + VIX（雙軸）+ 衝擊事件標記
右下 (跨2格)	標準化序列	MOVE/VIX/Credit Z 分數 + 當前 MOVE 標記

配色方案

COLORS = {
    "background": "#1a1a2e",   # 深藍黑色背景
    "primary": "#ff6b35",       # 橙紅色（MOVE）
    "secondary": "#ffaa00",     # 橙黃色（VIX）
    "tertiary": "#ffff00",      # 黃色（Credit）
    "jgb": "#00ff88",           # 綠色（JGB/未恐慌）
    "shock_line": "#ff4444",    # 紅色（衝擊/恐慌）
}

圖表輸出

• 預設路徑: {專案根目錄}/output/move-leadlag-YYYY-MM-DD.png
• 解析度: 150 DPI
• 尺寸: 18x10 英寸
• 格式: PNG

CLI 參數

# 分析時自動生成 Lead/Lag 綜合圖表
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --chart

# 生成利率 vs MOVE 恐慌專題圖表（預設 JGB 10Y）
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart

# 指定其他國家債券（如 Bund 10Y）
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart \
  --rates-col BUND10Y --rates-name "Bund 10Y"

# 同時生成兩種圖表
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --chart --rates-chart

# 單獨生成圖表
python visualize.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31
python visualize_rates_move.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-col JGB10Y --rates-name "JGB 10Y"

</visualization_reference>

<rates_move_chart_reference>

利率 vs MOVE 恐慌專題圖表

通用的利率波動率恐慌分析圖表，可帶入任何國家/地區的債券殖利率。

專注於回答：「MOVE 是否對 [指定債券] 殖利率變動感到恐慌？」

支援的債券（需在數據中存在）

參數值 (--rates-col)	顯示名稱 (--rates-name)	說明
JGB10Y	"JGB 10Y"	日本 10 年期公債（預設）
UST10Y	"UST 10Y"	美國 10 年期公債
BUND10Y	"Bund 10Y"	德國 10 年期公債
GILT10Y	"Gilt 10Y"	英國 10 年期公債
（自訂）	（自訂）	任何在數據中存在的利率欄位

使用範例

# 分析 JGB 10Y vs MOVE（預設）
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart

# 分析 Bund 10Y vs MOVE
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart \
  --rates-col BUND10Y --rates-name "Bund 10Y"

# 獨立生成圖表
python visualize_rates_move.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 \
  --rates-col JGB10Y --rates-name "JGB 10Y"

圖表結構

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│           [利率名稱] vs MOVE 時序圖              │
│           （雙軸對比 + 衝擊事件標記）            │
├───────────────────────┬─────────────────────────┤
│   利率變化 vs MOVE    │     恐慌判定儀表板       │
│   反應散點圖 + 回歸線  │   （統計數據 + 結論）    │
└───────────────────────┴─────────────────────────┘

位置	面板名稱	內容
上方	時序對比	指定利率（綠）+ MOVE（橙）雙軸圖，黃色虛線標記衝擊事件
左下	散點分析	利率變化(bps) vs MOVE 變化，含回歸線與相關係數
右下	判定儀表板	恐慌/未恐慌判定結果、統計數據、解讀說明

配色方案

COLORS = {
    "move": "#ff6b35",          # 橙紅色（MOVE）
    "rates": "#00ff88",         # 綠色（利率）
    "spooked": "#ff4444",       # 紅色（恐慌判定）
    "not_spooked": "#00ff88",   # 綠色（未恐慌判定）
    "shock_marker": "#ffff00",  # 黃色（衝擊事件標記）
}

輸出路徑

• 預設路徑: {專案根目錄}/output/{rates-name}-move-panic-YYYY-MM-DD.png
• 範例：output/jgb-10y-move-panic-2026-01-23.png

</rates_move_chart_reference>