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」。

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仓库: fatfingererr/macro-skills
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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：

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：

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
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。

<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？

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

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

MOVE Index: https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index
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>

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：

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：

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
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。

<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？

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

請選擇或直接提供分析參數。

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

MOVE Index: https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index
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>

analyze-move-risk-gauges-leadlag

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Chrome CDP 啟動指令

Windows

macOS

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配色方案

圖表輸出

CLI 參數

利率 vs MOVE 恐慌專題圖表

支援的債券（需在數據中存在）

使用範例

圖表結構

配色方案

輸出路徑

Chrome CDP 啟動指令

Windows

macOS

驗證連線

需要開啟的頁面

Bloomberg 風格視覺化圖表

圖表結構（2x3 佈局）

配色方案

圖表輸出

CLI 參數

利率 vs MOVE 恐慌專題圖表

支援的債券（需在數據中存在）

使用範例

圖表結構

配色方案

輸出路徑