| name | analyze-rolex-market-index-liquidity-proxy |
| description | 用勞力士市場指數（WatchCharts Rolex Market Index）作為高 β 的風險偏好／流動性代理，判讀「流動性改善但未到投機狂熱」的狀態 |
<essential_principles>
以勞力士指數分析流動性投機程度 核心原則
**勞力士市場指數是全球流動性與財富效應的高 β 代理**
勞力士二級市場價格對流動性環境極為敏感。當全球流動性擴張時，勞力士二手錶價格率先上漲；當流動性收縮時，也率先下跌。其波動幅度（β）遠高於傳統金融資產，是觀察流動性週期的敏感指標。
**區分「緩慢磨高」與「投機狂熱」**
- **Grinding Higher（緩慢磨高）**：斜率為正、價格在均線之上、但距離歷史峰值仍遠。代表流動性改善的早中期階段。
- **Speculative Fever（投機狂熱）**：z-score 極端（≥2.0）、實質利率為負或大幅下行、流動性加速擴張。代表 2021/22 式的泡沫頂部。
**Fed 淨流動性公式**
```
Net Liquidity ≈ WALCL − RRPONTSYD − WTREGEN
```
- WALCL：Fed 資產負債表總資產
- RRPONTSYD：隔夜逆回購（ON RRP）
- WTREGEN：美國財政部一般帳戶（TGA）
淨流動性上升 → 金融體系實際可用資金增加 → 風險資產與勞力士二級市場受益
**實質利率區間決定 β 強度**
在不同 DFII10（10Y TIPS 實質利率）區間下，勞力士市場指數對流動性的敏感度不同：
- DFII10 < 0（負實質利率）：高 β，最容易出現投機狂熱
- DFII10 ≈ 0~1%（接近零）：中 β，改善中但未到狂熱
- DFII10 > 1.5%（正高檔）：低 β，流動性改善效果被高利率壓制
**數據可重現性優先**
勞力士市場指數透過 Chrome CDP 自動從 WatchCharts 頁面抓取，本地快取 TTL 24 小時。FRED 數據（DFII10、WALCL、RRPONTSYD、WTREGEN）透過公開 CSV endpoint 取得，確保完全可重現。
**分析目標**
以勞力士市場指數為核心，對照 Fed 淨流動性與實質利率，完成以下判斷：
- 確認參數：時間範圍、頻率、流動性模型
- 取得數據：從 FRED 取得流動性與利率數據，透過 CDP 抓取勞力士市場指數
- 計算指標：z-score、滾動斜率、滾動 β、距峰值距離
- 判讀狀態：grinding_higher（緩慢磨高）或 speculative_fever（投機狂熱）
- 產出報告：結構化 JSON + Markdown 摘要
- 提供建議：下一步監控重點與交叉驗證方向
<quick_start>
快速開始
pip install pandas numpy requests websocket-client matplotlib
python scripts/rolex_market_index_analyzer.py \
--start-date 2019-01-01 \
--end-date 2026-01-29 \
--freq W \
--liquidity-model fed_net_liquidity \
--cdp-port 9222 \
--output result.json
**您想要分析什麼？**
| Response | Workflow | Description |
|----------------------------------|----------------------|-------------------------------------|
| 1, "完整分析", "full", "analyze" | workflows/analyze.md | 完整的端到端分析流程 |
| 2, "取得數據", "fetch", "data" | workflows/analyze.md | 執行 Step 1~2（數據取得與載入） |
| 3, "計算指標", "compute" | workflows/analyze.md | 執行 Step 3~4（指標計算與狀態判讀） |
| 4, "判讀狀態", "interpret" | workflows/analyze.md | 執行 Step 4~5（狀態判讀與報告產出） |
