analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling

name	analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling
description	分析銀行貸款與存款之間的「信貸創造脫鉤」現象，追蹤存款的絕對收縮與回升軌跡，用以辨識聯準會緊縮政策在銀行體系內部的真實傳導效果。

<essential_principles>

**信貸創造的基本會計邏輯**

傳統銀行體系下，貸款創造存款：

• 銀行發放貸款 → 借款人帳戶增加存款
• 理論上：新增貸款 ≈ 新增存款

當這個關係「脫鉤」時：

• 貸款持續擴張，但存款沒有等比例增加
• 代表有「力量」在抽走體系內的存款
• QT 環境下，資金流向貨幣市場基金、國債等

**存款動態的關鍵觀察**

2022-2023 年 QT 週期的關鍵特徵：

1. 存款絕對收縮期（2022 Q2 - 2023 Q1）

   • 存款累積變化一度下探至 -1.2 兆美元
   • 代表存款總量比基期（2022年6月）還少 1.2 兆

2. 存款回升期（2023 Q2 至今）

   • 存款逐步回升，但仍遠落後貸款增量
   • 當前存款累積變化約 +0.5 兆美元

3. 持續脫鉤

   • 貸款累積增加約 +2.1 兆美元
   • 落差（Gap）約 1.6 兆美元

**核心分析指標**

指標	定義	意義
貸款累積變化	loans(t) - loans(t0)	銀行資產端擴張
存款累積變化	deposits(t) - deposits(t0)	銀行負債端變化
Decoupling Gap	貸款累積變化 - 存款累積變化	脫鉤程度
存款最大回撤	min(存款累積變化)	存款收縮最嚴重的程度
存款回撤恢復比率	(當前存款變化 - 最低點) /	最低點
Deposit Stress Ratio	Gap / 貸款累積變化	每單位新增貸款的存款缺口比

**數據來源（FRED 公開 CSV，無需 API Key）**

指標	FRED Series ID	說明	公開 URL
銀行貸款總量	TOTLL	Loans and Leases in Bank Credit, All Commercial Banks	https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=TOTLL
銀行存款總量	DPSACBW027SBOG	Deposits, All Commercial Banks	https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=DPSACBW027SBOG

資料頻率：Weekly（週頻） 對齊方式：以最新共同日期為準

</essential_principles>

分析銀行信貸與存款的脫鉤現象，追蹤存款的收縮與回升動態。

輸出三層訊號：

1. Cumulative Changes: 貸款與存款的累積變化量
2. Deposit Dynamics: 存款的最大回撤、回升程度、當前狀態
3. Decoupling Assessment: 脫鉤程度評估與宏觀解讀

<quick_start>

最快的方式：使用 FRED 公開 CSV（無需 API Key）

Step 1：安裝依賴

pip install pandas numpy requests matplotlib

Step 2：執行快速分析

cd scripts
python decoupling_analyzer.py --quick

Step 3：執行完整分析（含視覺化）

python decoupling_analyzer.py \
  --start 2022-06-01 \
  --output ../../output/decoupling_$(date +%Y-%m-%d).json

Step 4：生成視覺化圖表（Bloomberg 風格面積圖）

python visualize_decoupling.py \
  --start 2022-06-01 \
  --output ../../output/credit_deposit_decoupling_$(date +%Y-%m-%d).png

輸出範例：

{
  "period": "2022-06 to 2026-01",
  "cumulative_changes": {
    "loans_billion_usd": 2070.5,
    "deposits_billion_usd": 506.8,
    "gap_billion_usd": 1563.7
  },
  "deposit_dynamics": {
    "max_drawdown_billion_usd": -1200.0,
    "max_drawdown_date": "2023-04-12",
    "recovery_from_trough_billion_usd": 1706.8,
    "recovery_ratio": 1.42
  },
  "assessment": {
    "decoupling_status": "severe",
    "deposit_stress_ratio": 0.755,
    "phase": "recovery_but_lagging"
  }
}

</quick_start>

需要進行什麼分析？

1. 快速檢查 - 查看最新的信貸-存款脫鉤狀態
2. 完整分析 - 執行完整分析並生成視覺化圖表
3. 方法論學習 - 了解信貸創造脫鉤的會計邏輯與宏觀意義

請選擇或直接提供分析參數。

| Response | Action | |------------------------------|------------------------------------------------------| | 1, "快速", "quick", "check" | 執行 `python scripts/decoupling_analyzer.py --quick` | | 2, "完整", "full", "analyze" | 執行完整分析並生成圖表 | | 3, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 `references/methodology.md` | | 提供參數 (如日期範圍) | 使用指定參數執行分析 |

路由後，執行對應腳本並生成視覺化圖表。

視覺化輸出：信貸-存款脫鉤面積圖

採用 Bloomberg Intelligence 風格，參考 FRED 原生圖表設計：

圖表特徵：

1. 面積圖（Area Chart）：清楚顯示累積變化的體量
2. 藍色面積：貸款累積變化（Loans & Leases）
3. 紅色面積：存款累積變化（Deposits）
4. 0 軸線：清楚標示基準線
5. 數值標註：最新數值標示在圖表右側

配色方案（遵循 Bloomberg 規範）：

• 背景：#1a1a2e（深藍黑）
• 貸款面積：#4a90d9（藍色）
• 存款面積：#d94a4a（紅色）
• 文字：#ffffff（白色）
• 網格：#2d2d44（暗灰）

快速繪圖：

cd scripts
python visualize_decoupling.py \
  --start 2022-06-01 \
  --output ../../output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png

輸出路徑：output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png

圖表解讀：

• 藍色面積持續擴大 → 銀行持續放貸
• 紅色面積一度為負 → 存款絕對收縮（2022-2023）
• 紅色面積回升但落後藍色 → 脫鉤持續

<input_schema>

**Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析起始日期 **Default**: "2022-06-01" **Example**: "2022-06-01" **Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析結束日期 **Default**: 今天

</input_schema>

<output_schema> 完整輸出結構：

{
  "skill": "analyze_bank_credit_deposit_decoupling",
  "version": "2.0.0",
  "status": "success",
  "analysis_period": {
    "start": "2022-06-01",
    "end": "2026-01-07"
  },
  "data_sources": {
    "loans": {
      "series_id": "TOTLL",
      "url": "https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=TOTLL"
    },
    "deposits": {
      "series_id": "DPSACBW027SBOG",
      "url": "https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=DPSACBW027SBOG"
    }
  },
  "cumulative_changes": {
    "loans_billion_usd": 2070.5,
    "deposits_billion_usd": 506.8,
    "gap_billion_usd": 1563.7,
    "gap_trillion_usd": 1.56
  },
  "deposit_dynamics": {
    "max_drawdown_billion_usd": -1200.0,
    "max_drawdown_date": "2023-04-12",
    "current_vs_trough_billion_usd": 1706.8,
    "recovery_ratio": 1.42,
    "phase": "recovery_but_lagging"
  },
  "assessment": {
    "decoupling_status": "severe",
    "deposit_stress_ratio": 0.755,
    "interpretation": "每新增 $1 貸款，僅有 $0.24 形成存款"
  },
  "macro_implication": "銀行信貸與存款出現嚴重脫鉤..."
}

</output_schema>

<success_criteria> 分析成功時應產出：

• 銀行貸款、存款兩個指標的時序數據
• 累積變化量計算（從基期開始）
• 存款最大回撤（Maximum Drawdown）及日期
• 存款回升程度（Recovery Ratio）
• Decoupling Gap 與 Deposit Stress Ratio
• Bloomberg 風格面積圖（output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png）
• 可操作的宏觀解讀 </success_criteria>

<scripts_index>

Script	Command	Purpose
decoupling_analyzer.py	--quick	快速檢查最新訊號
decoupling_analyzer.py	--start DATE	完整分析
visualize_decoupling.py	--start DATE --output	生成 Bloomberg 風格面積圖
</scripts_index>