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用天然氣與化肥價格的日頻數據，檢驗「天然氣暴漲→化肥供應受限/毀約→化肥飆價」敘事是否成立，輸出可標註到圖上的關鍵轉折點與領先落後分析。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill analyze-gas-fertilizer-contract-shock명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
以槓桿反向 ETF（做空）相對槓桿正向 ETF（做多）的交易占比，作為散戶風險偏好代理指標，評估 SPX 後續下行風險。
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
使用公開市場資料量化驗證鉑/白金對巴西股市（EWZ）的長週期傳導/連動關係，輸出雙軸圖、領先落後分析、關聯強度分數與監控訊號。
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| name | analyze-gas-fertilizer-contract-shock |
| description | 用天然氣與化肥價格的日頻數據，檢驗「天然氣暴漲→化肥供應受限/毀約→化肥飆價」敘事是否成立，輸出可標註到圖上的關鍵轉折點與領先落後分析。 |
<essential_principles>
**敘事驗證而非預測**本技能專注於「用數據檢驗敘事」：
不做價格預測，只回答：「這個敘事在數據上是否有支撐？」
**三段式因果檢驗**敘事成立需要三段條件同時滿足：
| 階段 | 條件 | 檢驗方式 |
|---|---|---|
| A 段 | 天然氣出現 shock regime | z-score 或斜率突破閾值 |
| B 段 | 化肥在 A 段後出現 spike | 同法檢驗，且起點晚於天然氣 |
| C 段 | 領先落後關係支持因果 | cross-correlation 顯示 gas 領先 fert |
若 A→B→C 成立，敘事有量化支撐；否則提供替代解釋。
**Regime 偵測邏輯**使用 rolling z-score + 斜率雙重確認：
# z-score 偵測
z_t = (r_t - rolling_mean(r, window)) / rolling_std(r, window)
shock = z_t >= threshold_z # 預設 3.0
# 斜率偵測（補充）
slope_t = (price_t / price_{t-k} - 1) / k
shock |= slope_t >= threshold_slope # 預設 1.5%/day
連續 shock 日合併為 regime，輸出起點/終點/峰值。
**領先落後解讀**Cross-correlation 結果解讀：
| lag 值 | 意義 | 敘事支撐度 |
|---|---|---|
| lag > 0 | 天然氣領先化肥 | 高（符合預期） |
| lag ≈ 0 | 同時變動 | 中（共同驅動） |
| lag < 0 | 化肥領先天然氣 | 低（敘事較弱） |
合理領先期：1-8 週（7-56 天）
**數據來源優先順序**主要：TradingEconomics（透過全自動 Chrome CDP 爬取） 備援：FRED Henry Hub + World Bank Pink Sheet
檢驗「天然氣暴漲→化肥飆價」的因果假說。 需要進行什麼分析？ | Response | Action | |--------------------------------|--------------------------------------------| | 1, "快速", "quick", "check" | 閱讀 `workflows/quick-check.md` 並執行 | | 2, "完整", "full", "analyze" | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並執行 | | 3, "合約", "對沖", "hedge" | 閱讀 `workflows/hedge-hypothesis.md` 並執行| | 4, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 `references/methodology.md` | | 提供參數 (如日期/商品) | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並使用參數執行 | **Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析起始日期 **Example**: "2025-08-01" **Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析結束日期 **Example**: "2026-02-01" **Type**: object **Description**: TradingEconomics 商品代碼 ```json { "natural_gas": "natural-gas", // 或 "Natural Gas" "fertilizer": "urea" // 或 "dap", "fertilizer" } ``` **Type**: object **Defaults**: ```json { "return_window": 1, "z_window": 60, "parabolic_threshold": {"z": 3.0, "slope_pct_per_day": 1.5} } ``` **Type**: object **Defaults**: ```json { "max_lag_days": 60, "method": "corr_returns" } ```全自動 Chrome CDP 爬取： 腳本自動完成以下步驟，無需手動操作：
完全繞過 Cloudflare，無需手動驗證。
</essential_principles>
輸出三層分析：
<quick_start>
全自動模式：一鍵完成數據抓取、分析與視覺化
腳本會自動啟動 Chrome、抓取數據、關閉 Chrome，無需手動操作。
Step 1：安裝依賴
pip install requests websocket-client pandas numpy matplotlib scipy
Step 2：全自動抓取數據（自動啟動/關閉 Chrome）
cd scripts
python fetch_te_data.py --symbol natural-gas --symbol urea
Step 3：執行因果假說分析
python gas_fertilizer_analyzer.py \
--gas-file ../data/cache/natural-gas.csv \
--fert-file ../data/cache/urea.csv \
--output ../data/analysis_result.json
Step 4：生成視覺化圖表（Bloomberg 風格）
python visualize_shock_regimes.py
# 自動輸出到: output/gas_fert_shock_YYYY-MM-DD.png
輸出範例：
{
"signal": "narrative_supported",
"confidence": "medium",
"gas_shock_regimes": [
{"start": "2026-01-20", "peak": "2026-01-22", "regime_return_pct": 29.1}
],
"fert_spike_regimes": [
{"start": "2025-10-27", "peak": "2025-10-27", "regime_return_pct": 0.0}
],
"lead_lag_test": {
"best_lag_days_gas_leads_fert": 21,
"best_corr": 0.131
},
"interpretation": "天然氣領先化肥約 21 天，敘事有量化支撐"
}
注意：首次執行時，Chrome 會自動啟動並在背景抓取數據（約 60 秒），完成後自動關閉。
</quick_start>
請選擇或直接提供分析參數。
路由後，閱讀對應文件並執行。
<directory_structure>
analyze-gas-fertilizer-contract-shock/
├── SKILL.md # 本文件（路由器）
├── skill.yaml # 前端展示元數據
├── manifest.json # 技能元資料
├── workflows/
│ ├── analyze.md # 完整三段式分析工作流
│ ├── quick-check.md # 快速檢查工作流
│ └── hedge-hypothesis.md # 合約對沖假說分析
├── references/
│ ├── data-sources.md # Chrome CDP 爬蟲說明
│ ├── methodology.md # Shock 偵測與領先落後方法論
│ ├── input-schema.md # 輸入參數定義
│ └── historical-episodes.md # 歷史案例對照
├── templates/
│ ├── output-json.md # JSON 輸出模板
│ └── output-markdown.md # Markdown 報告模板
├── scripts/
│ ├── fetch_te_data.py # TradingEconomics CDP 爬蟲
│ ├── gas_fertilizer_analyzer.py # 主分析腳本
│ └── visualize_shock_regimes.py # Shock regime 視覺化
├── data/ # 數據快取目錄
│ └── cache/ # 快取檔案
└── examples/
└── sample_output.json # 範例輸出
</directory_structure>
<reference_index>
方法論: references/methodology.md
資料來源: references/data-sources.md
輸入參數: references/input-schema.md
歷史案例: references/historical-episodes.md
</reference_index>
<workflows_index>
| Workflow | Purpose | 使用時機 |
|---|---|---|
| analyze.md | 完整三段式因果分析 | 需要驗證敘事時 |
| quick-check.md | 快速檢查最近 shock | 日常監控或快速回答 |
| hedge-hypothesis.md | 合約對沖假說分析 | 給定合約價格計算價差壓力 |
| </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 |
|---|---|---|
| fetch_te_data.py | --symbol natural-gas --symbol urea | 全自動 CDP 爬取（自動啟動/關閉 Chrome） |
| gas_fertilizer_analyzer.py | --gas-file X.csv --fert-file Y.csv | 完整三段式因果分析 |
| visualize_shock_regimes.py | （無參數，自動讀取快取） | Bloomberg 風格視覺化圖表 |
| </scripts_index> |
<input_schema>
</input_schema>
<output_schema>
參見 templates/output-json.md 的完整結構定義。
摘要：
{
"signal": "narrative_supported | narrative_weak | inconclusive",
"confidence": "high | medium | low",
"gas_shock_regimes": [...],
"fert_spike_regimes": [...],
"lead_lag_test": {
"best_lag_days": 12,
"best_corr": 0.41,
"interpretation": "gas 領先 fert"
},
"narrative_assessment": "三段式檢驗結果摘要",
"artifacts": {
"charts": ["output/gas_fert_shock.png"]
}
}
</output_schema>
<success_criteria> 分析成功時應產出：