Skip to main content
analyze-move-risk-gauges-leadlag 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」。
Ir para a instalação Skills Marketplace Descubra e explore skills de IA criadas pela comunidade.
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Mostrar detalhes do prompt Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.
npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill analyze-move-risk-gauges-leadlagO comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.
Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.
Baixar Zip Baixando... Explorador de arquivos
14 arquivos Ocupações relacionadas SOC
Baseado na classificação ocupacional SOC
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」：
定義衝擊事件：|ΔY[t-k:t]| ≥ threshold（如 15bp）
檢查事件窗內 MOVE 變化
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：
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：
數據抓取 ：從公開來源取得 MOVE、VIX、信用利差、JGB 殖利率標準化處理 ：Z 分數、平滑處理、頻率對齊領先落後分析 ：交叉相關找出 MOVE vs VIX / 信用利差的 lead/lag
需要進行什麼操作？
| 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 |
事件窗檢定 ：JGB 衝擊事件中 MOVE 是否「不恐慌」
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。
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）
cd .claude/skills/analyze-move-risk-gauges-leadlag/scripts
pip install pandas numpy yfinance requests websocket-client matplotlib
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
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --output-mode markdown --chart
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
## 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%
快速檢查 - 查看目前 MOVE 的領先落後狀態與恐慌程度完整分析 - 執行完整的領先落後與事件窗分析視覺化圖表 - 生成多面板分析結果圖表方法論學習 - 了解 Lead/Lag 分析與事件窗檢定的邏輯 重要 ：執行分析前必須確保 Chrome CDP 已啟動並載入 MOVE 和 JGB 頁面。
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）
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
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>
Template Purpose output-json.md JSON 輸出結構定義 output-markdown.md Markdown 報告模板 </templates_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>
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
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。
{
"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" : 0.8 ,
"MOVE_zscore_now" : -0.4
} ,
"direction_alignment" : {
"MOVE_down_and_VIX_down_ratio" : 0.58 ,
"MOVE_down_and_CREDIT_down_ratio" : 0.55
}
}
完整輸出結構見 templates/output-json.md。
</output_schema_summary>
<success_criteria>
執行成功時應產出：
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 <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" ,
"primary" : "#ff6b35" ,
"secondary" : "#ffaa00" ,
"tertiary" : "#ffff00" ,
"jgb" : "#00ff88" ,
"shock_line" : "#ff4444" ,
}
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
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --chart
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart \
--rates-col BUND10Y --rates-name "Bund 10Y"
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --chart --rates-chart
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
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --rates-chart \
--rates-col BUND10Y --rates-name "Bund 10Y"
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" ,
"rates" : "#00ff88" ,
"spooked" : "#ff4444" ,
"not_spooked" : "#00ff88" ,
"shock_marker" : "#ffff00" ,
}
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>
