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從網路自動抓取礦業公司財務報表與營運揭露（產量、成本、資本支出），回算「礦業股/金屬本體比率」的基本面解釋與區間門檻（如 1.2/1.7），並輸出可重現的估值拆解（成本因子 / 槓桿因子 / 倍數因子 / 稀釋因子）。
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基于 SOC 职业分类
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。
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。
Track cumulative return of stocks/indices with multi-ticker comparison, index Top N ranking, and visualization. All comparisons use S&P 500 as the fixed benchmark.
用 COT 非商業部位變化，量化對沖基金在農產品期貨的資金流向，並把出口需求、USDA 數據、美元/原油/金屬等宏觀風向整合成可交易的敘事與訊號。
| name | backsolve-miner-vs-metal-ratio-with-fundamentals |
| description | 從網路自動抓取礦業公司財務報表與營運揭露（產量、成本、資本支出），回算「礦業股/金屬本體比率」的基本面解釋與區間門檻（如 1.2/1.7），並輸出可重現的估值拆解（成本因子 / 槓桿因子 / 倍數因子 / 稀釋因子）。 |
<essential_principles>
**比率拆解核心公式**礦業股/金屬價格比率可分解為四大基本面因子：
R_t ≈ K × M_t × (1-L_t) × C_t × D_t
其中：
此拆解讓「比率變動」有可歸因的量化解釋。
**AISC 抽取優先順序**全維持成本（AISC）是礦業股估值的核心驅動：
| 優先級 | 來源 | 方法 |
|---|---|---|
| 1 | MD&A / 財報附註 | 關鍵字抽取：「AISC」「all-in sustaining」 |
| 2 | 年報簡報 PDF | 解析表格：$/oz 或 $/ounce |
| 3 | Proxy 回算 | (OpCost + SustCapex + G&A - Byproduct) / Oz |
當直接揭露不可得時，以 proxy 回算補缺；記錄 aisc_method 以標註來源。
目標：給定目標比率 R*（如歷史頂部 1.7），反推需要哪些因子條件。
單因子反推：假設其他因子不變，只調整單一因子
M* = M_now × (R*/R_now) # 需要的倍數
(1-L*) = (1-L_now) × (R*/R_now) # 需要的去槓桿
C* = C_now × (R*/R_now) # 需要的成本改善 → 反推 AISC*
D* = D_now × (R*/R_now) # 需要的稀釋折扣
雙因子組合：以網格列舉可行組合（如倍數 +20% + 白銀 -15%）。
**事件研究方法**識別「比率落入底部分位」的歷史事件，回看事件當期的四大因子狀態：
排名「哪個因子貢獻最大」，識別驅動底部的主因。
**數據來源優先順序**遵循「結構化優先」原則：
抓取時使用 Selenium 模擬人類行為，避免被封鎖。
</essential_principles>
實作「礦業股/金屬價格比率」基本面回算系統：目標用戶：看到 SIL/白銀比率極端時，想用「真實財報」驗證驅動因素。
<quick_start>
最快的方式：使用預設參數分析
cd skills/backsolve-miner-vs-metal-ratio-with-fundamentals
pip install pandas numpy yfinance matplotlib # 首次使用
python scripts/fundamental_analyzer.py --quick
完整分析（含財報抓取）
python scripts/fundamental_analyzer.py \
--metal-symbol SI=F \
--miner-universe etf:SIL \
--region-profile us_sec \
--start-date 2015-01-01 \
--output result.json
生成視覺化儀表板
python scripts/visualize_factors.py --quick --output output/
# 輸出: output/sil_silver_factor_analysis_YYYY-MM-DD.png
視覺化儀表板包含四個面板：
共同上漲情境模擬
python scripts/scenario_path_simulator.py --quick --output output/
# 輸出: output/scenario_path_YYYY-MM-DD.png + return_heatmap_YYYY-MM-DD.png
核心公式：礦業股漲幅 = (1 + 銀價漲幅) × (R₁/R₀) - 1
自訂參數：
python scripts/scenario_path_simulator.py \
--silver-monthly 5 \ # 銀價每月漲幅 5%
--ratio-start 1.10 \ # 比率起點
--ratio-end 1.20 \ # 比率終點
--months 6 \ # 模擬 6 個月
--heatmap # 同時生成熱力圖
輸出範例：
{
"now": {
"metal_price": 94.4,
"miner_price": 103.4,
"ratio": 1.13,
"ratio_percentile": 0.111
},
"thresholds": {
"bottom_ratio": 1.20,
"top_ratio": 1.70,
"median_ratio": 1.51
},
"fundamentals_weighted": {
"aisc_usd_per_oz": 28.0,
"net_debt_to_ev": 0.25,
"ev_to_ebitda": 6.4,
"shares_yoy_change": 0.12
},
"factors_now": {
"cost_factor_C": 0.7034,
"leverage_factor_1_minus_L": 0.75,
"multiple_M": 6.4,
"dilution_discount_D": 0.89
},
"backsolve_to_top": {
"multiple_only_need": 9.1,
"deleverage_only_need_1_minus_L": 1.12,
"cost_only_implied_aisc": 15.6,
"dilution_only_need_D": 1.26
}
}
</quick_start>
需要進行什麼操作？請選擇或直接提供分析參數。
| Response | Action | |--------------------------------|----------------------------------------------------------------| | 1, "快速", "quick", "分析" | 執行 `python scripts/fundamental_analyzer.py --quick` | | 2, "完整", "full", "財報" | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並執行 | | 3, "因子", "factor", "拆解" | 閱讀 `references/fundamental-factors.md` | | 4, "反推", "backsolve", "門檻" | 閱讀 `references/backsolve-math.md` 並執行反推分析 | | 5, "事件", "event", "底部" | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並聚焦事件研究 | | 6, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 `references/fundamental-factors.md` + `backsolve-math.md` | | 7, "視覺化", "圖", "chart" | 執行 `python scripts/visualize_factors.py --quick` | | 8, "共同上漲", "情境", "路徑" | 執行 `python scripts/scenario_path_simulator.py --quick` | | "比例關係", "漲幅", "要漲多少" | 執行 `python scripts/scenario_path_simulator.py --quick` | | 提供參數 (如 ETF/金屬代理) | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並使用參數執行 |路由後，閱讀對應文件並執行。
<directory_structure>
backsolve-miner-vs-metal-ratio-with-fundamentals/
├── SKILL.md # 本文件（路由器）
├── skill.yaml # 前端展示元數據
├── manifest.json # 技能元數據
├── workflows/
│ ├── analyze.md # 完整分析工作流
│ └── data-fetch.md # 數據抓取工作流
├── references/
│ ├── input-schema.md # 完整輸入參數定義
│ ├── data-sources.md # 數據來源說明
│ ├── fundamental-factors.md # 四大因子計算邏輯
│ └── backsolve-math.md # 反推數學公式
├── templates/
│ ├── output-json.md # JSON 輸出模板
│ └── output-markdown.md # Markdown 報告模板
├── scripts/
│ ├── fundamental_analyzer.py # 主計算腳本
│ ├── visualize_factors.py # 視覺化儀表板腳本
│ └── scenario_path_simulator.py # 共同上漲情境模擬器
└── examples/
└── sample-output.json # 範例輸出
</directory_structure>
<reference_index>
輸入參數: references/input-schema.md
數據來源: references/data-sources.md
因子計算: references/fundamental-factors.md
反推數學: references/backsolve-math.md
</reference_index>
<workflows_index>
| Workflow | Purpose | 使用時機 |
|---|---|---|
| analyze.md | 完整分析 | 需要抓取財報並計算因子 |
| data-fetch.md | 數據抓取 | 了解如何抓取 ETF 持股與財報 |
| </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 |
|---|---|---|
| fundamental_analyzer.py | --quick | 快速分析 SIL/SI=F |
| fundamental_analyzer.py | --miner-universe etf:SILJ | 自訂礦業股 ETF |
| fundamental_analyzer.py | --backsolve-target 1.7 | 指定反推目標比率 |
| fundamental_analyzer.py | --event-study --min-separation 180 | 執行事件研究 |
| visualize_factors.py | --quick --output output/ | 生成四面板視覺化儀表板 |
| visualize_factors.py | --input result.json | 從 JSON 結果生成圖表 |
| scenario_path_simulator.py | --quick | 共同上漲情境路徑模擬 |
| scenario_path_simulator.py | --silver-monthly 5 --months 6 | 自訂銀價月漲幅與模擬月數 |
| scenario_path_simulator.py | --ratio-start 1.10 --ratio-end 1.20 | 自訂比率起終點 |
| scenario_path_simulator.py | --heatmap | 同時生成收益率熱力圖 |
| </scripts_index> |
<input_schema_summary>
核心參數
| 參數 | 類型 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| metal_symbol | string | SI=F | 金屬價格代碼（SI=F 白銀、GC=F 黃金） |
| miner_universe | object | etf:SIL | 礦業股/ETF 定義 |
| region_profile | string | us_sec | 監管與揭露來源（us_sec / canada_sedar） |
| time_range.start | string | 5 年前 | 分析起點（YYYY-MM-DD） |
| time_range.end | string | today | 分析終點 |
| time_range.frequency | string | weekly | 取樣頻率（daily/weekly/monthly） |
因子方法選擇
| 參數 | 類型 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| fundamental_methods.aisc | string | hybrid | AISC 抽取方法 |
| fundamental_methods.leverage | string | net_debt_to_ev | 槓桿計算方法 |
| fundamental_methods.multiple | string | ev_to_ebitda | 倍數計算方法 |
| fundamental_methods.dilution | string | weighted_avg_shares | 稀釋計算方法 |
分位門檻
| 參數 | 類型 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| ratio_thresholds.bottom | float | 0.20 | 底部分位數門檻 |
| ratio_thresholds.top | float | 0.80 | 頂部分位數門檻 |
完整參數定義見 references/input-schema.md。
</input_schema_summary>
<output_schema_summary>
{
"skill": "backsolve_miner_vs_metal_ratio_with_fundamentals",
"inputs": {
"metal_symbol": "SI=F",
"miner_universe": {"type": "etf_holdings", "etf_ticker": "SIL"},
"region_profile": "us_sec"
},
"now": {
"metal_price": 94.4,
"miner_price": 103.4,
"ratio": 1.13,
"ratio_percentile": 0.111
},
"thresholds": {
"bottom_ratio": 1.20,
"top_ratio": 1.70,
"median_ratio": 1.51
},
"fundamentals_weighted": {
"aisc_usd_per_oz": 28.0,
"net_debt_to_ev": 0.25,
"ev_to_ebitda": 6.4,
"shares_yoy_change": 0.12
},
"factors_now": {
"cost_factor_C": 0.7034,
"leverage_factor_1_minus_L": 0.75,
"multiple_M": 6.4,
"dilution_discount_D": 0.89
},
"backsolve_to_top": {
"multiple_only_need": 9.1,
"deleverage_only_need_1_minus_L": 1.12,
"cost_only_implied_aisc": 15.6,
"dilution_only_need_D": 1.26,
"two_factor_grid_examples": [
{"multiple_up": 1.20, "metal_down": -0.15, "hits_top": true},
{"deleverage": -0.10, "multiple_up": 1.15, "hits_top": true}
]
},
"event_study": {
"bottom_events": [
{
"date": "2026-01-02",
"ratio": 1.13,
"aisc": 29.1,
"net_debt_to_ev": 0.27,
"ev_to_ebitda": 5.8,
"shares_yoy": 0.14,
"dominant_driver": "multiple_compression"
}
]
},
"summary": "比率處於歷史底部，主要驅動為倍數壓縮...",
"notes": [
"AISC 使用 hybrid 方法回算，部分公司為 proxy 值",
"建議交叉驗證：COT 持倉、ETF 流量、美元/實質利率"
]
}
完整輸出結構見 templates/output-json.md。
</output_schema_summary>
<success_criteria> 執行成功時應產出：