菜单
商品期货、贵金属、能源、股指期货八维分析：1-7维先形成主判断，第8维用CZSC缠论确认/冲突/不足；覆盖 CL/BZ/GC/SI/HG/NG/PL/PA/ES/NQ/YM/RTY，并识别 Binance TradFi 商品永续 CLUSDT/BZUSDT/XAUUSDT/XAGUSDT/COPPERUSDT/NATGASUSDT/XPTUSDT/XPDUSDT 的K线、资金费率、OI、多空比。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
| name | futures-market-analysis |
| description | 商品期货、贵金属、能源、股指期货八维分析：1-7维先形成主判断，第8维用CZSC缠论确认/冲突/不足；覆盖 CL/BZ/GC/SI/HG/NG/PL/PA/ES/NQ/YM/RTY，并识别 Binance TradFi 商品永续 CLUSDT/BZUSDT/XAUUSDT/XAGUSDT/COPPERUSDT/NATGASUSDT/XPTUSDT/XPDUSDT 的K线、资金费率、OI、多空比。 |
⛔ 铁律：你不是在写行情播报，你是在做证据审计。每个方向判断必须回答"为什么"，并先做反向审计。允许使用"证据不足"、"方向未确认"、"观望"；禁止在证据冲突时硬给做多/做空。
核心理念：期货价格由宏观驱动 + 供需基本面 + 市场结构共同决定。 地缘政治和库存数据可在瞬间覆盖所有技术位。技术分析在期货中的权重远低于加密货币——不可颠倒。
⛔ 禁止调用 mcp_yfinance 系列工具：Yahoo Finance 频繁 429。所有数据通过
scripts/目录下的 fetch 脚本获取（内置延迟+重试）。模型不要额外调mcp_yfinance_get_historical_stock_prices等 MCP 工具。
30D 日线和 4H 轨迹是怎么走出来的，再看当前截面趋势推进 / 箱体洗盘 / 冲高派发 / 跌破回收 / 阴跌磨人 里的哪一种地缘危机中常见：价格暴跌后反弹 7-10%，但 OVX 纹丝不动。这种情况必须识破。
经典陷阱：crash-and-bounce
OVX-价格背离速查：
| 价格 | OVX | 真实含义 | 操作 |
|---|---|---|---|
| ↑ +7% | → 不动 | 🟡 超卖修复 | ⚪ 观望 |
| ↑ +7% | ↓ -20% | 🟢 恐慌消退 | 可考虑做多 |
| ↓ -10% | ↑ +15% | 🔴 恐慌加速 | 可考虑做空 |
| ↓ -10% | → 不动 | ⚪ 有序下跌 | 等 OVX 给出方向 |
| # | 维度 | 期货对应项 | 核心关注 |
|---|---|---|---|
| 1 | 📈 技术结构 | K线趋势、量价关系、支撑阻力、形态识别 | 90D/30D/24H 结构、摆点序列 |
| 2 | ⛓️ 可执行合约层 | Binance TradFi 永续 K线/OI/资金费率/多空比 | 交易层是否拥挤？可执行价格是否偏离指数？ |
| 3 | 🏛️ 传统期货结构 | 近月代理、CFTC、EIA、库存与基差背景 | 供需、套保、投机仓位是否支持方向？ |
| 4 | 🐋 主导力量 | OVX/VIX、ETF资金流、DXY、COT滞后参考 | 谁在定价？恐慌、供需还是宏观？ |
| 5 | 😱 情绪/波动率 | OVX/VIX、挤仓情绪、事件恐慌 | 波动率是否确认价格方向？ |
| 6 | 🌍 宏观与事件 | 地缘、利率、美元、EIA/OPEC/Fed | 地缘/库存/美元是否覆盖技术位？ |
| 7 | 🔍 交叉验证 | ETF、相关资产、美元、美债、现货代理 | 关联市场是否确认方向？ |
| 8 | 🧭 缠论结构 | CZSC 中枢、笔、背驰、买卖点候补 | 只做确认/冲突/不足，不能覆盖1-7维主判断 |
强制输出规则：
各维度证据，只基于第 1-7 维；逐项列出每个维度的偏多/偏空/中性/缺失状态及理由，不允许先看 CZSC 再倒推理由。不要用投票计数或权重打分决定方向。反向审计：先写出最强反方向证据；若反方向证据接近或关键驱动冲突，最终方向降级为观望。缠论确认，说明 CZSC 是确认、冲突还是不足。python3 -m hermes_finance analyze futures <SYMBOL> 或 MCP analyze_futures，默认会尽量用采集器 K 线跑 CZSC。1. 记录分析时间（UTC）
2. 确认标的符号（CL=F / BZ=F / GC=F / SI=F / HG=F / NG=F / PL=F / PA=F / ES=F / NQ=F / YM=F / RTY=F）
3. 确认合约月份假设（默认近月代理，特别标注）
4. 检查是否处于重大事件窗口（EIA 库存日、OPEC 会议、FOMC、非农等）
执行规则：
{SYM}=F，但要写明假设CLUSDT -> CL、BZUSDT -> BZ、XAUUSDT -> GC、XAGUSDT -> SI、COPPERUSDT -> HG、NATGASUSDT -> NG、XPTUSDT -> PL、XPDUSDT -> PA三层复盘窗口：
90D 日线轮廓 → 看大环境
30D 4H 轨迹 → 看主导手法
24H 1H 节奏 → 看今天是在延续、回踩还是诱多/诱空
常见操盘手法分类：
趋势推进：higher highs + higher lows，回调浅，放量突破后缩量整理箱体洗盘：长时间区间震荡，上下插针多，真假突破反复出现冲高派发：急拉后高位横盘，长上影增多，放量却不再创新高跌破回收：先破关键位触发恐慌，再快速收回区间内部阴跌磨人：lower highs 持续，反弹弱，量能难以跟上执行规则：
30D 4H 主导手法对照，说明当前是延续还是反着来收割多周期确认（自上而下）：
日线趋势 → 4H 结构 → 1H 入场点
趋势定义（最客观的标准）：
关键问题：最近一个结构摆点是 higher low 还是 lower high？
期货的主导力量判断逻辑（替代加密的 OI+费率）：
| 主导力量信号 | 含义 | 操作 |
|---|---|---|
| OVX/VIX 下降 + 价格上升 | 恐慌消退 + 趋势健康 | 🟢 坚定做多 |
| OVX/VIX 上升 + 价格下降 | 恐慌定价 + 趋势加速 | 🔴 坚定做空 |
| OVX/VIX 上升 + 价格横盘 | 多空博弈加剧 | ⚠️ 观望，等突破确认 |
| ETF 资金净流入 + 价格上升 | 机构资金推动 | 🟢 趋势可信 |
| ETF 资金净流出 + 价格下降 | 机构资金撤离 | 🔴 趋势可信 |
| DXY 走强 + 商品价格走弱 | 美元压制（标准负相关） | 🔴 商品承压 |
| DXY 走弱 + 商品价格走强 | 美元支撑 | 🟢 商品受益 |
COT 报告参考（仅中长期背景，不用于日内）：
做多场景：
SL = 最近结构低点 × (1 - 0.5%) ← 必须是独立的4H/1H摆低点（期货放宽至0.5%以应对跳空）
TP1 = 最近的结构阻力 ← 前高、趋势线上轨、形态颈线
TP2 = 下一级结构阻力 ← 更远的独立结构峰
TP3 = 形态理论目标 ← 旗杆高度投影、斐波那契延伸
做空场景：
SL = 最近结构高点 × (1 + 0.5%)
TP1 = 最近的结构支撑
TP2 = 下一级结构支撑
TP3 = 形态理论目标
唯一允许的数据采集方式：
# 一键采集所有数据（内置429重试+并行+Yahoo串行限速）
python3 /root/.hermes/skills/research/futures-market-analysis/scripts/futures_fetch.py GC --compact
# 替换 GC 为: CL / BZ / GC / SI / HG / NG / PL / PA / ES / NQ / YM / RTY
# 也可直接传 Binance TradFi 商品永续: CLUSDT / BZUSDT / XAUUSDT / XAGUSDT / COPPERUSDT / NATGASUSDT / XPTUSDT / XPDUSDT
脚本输出完整 JSON，包含：daily_90d、hourly_10d、agg_4h_10d、proxies(DXY/VIX/ETF)、news、cftc；若 Binance TradFi 商品永续可用，还包含 structured_drivers.binance_tradfi_perp 的 1H/4H/1D K线、24h ticker、mark/index、资金费率、OI、OI历史、多空账户/仓位比。
Binance TradFi 商品永续优先级：
CL -> CLUSDTBZ -> BZUSDTGC -> XAUUSDTSI -> XAGUSDTHG -> COPPERUSDTNG -> NATGASUSDTPL -> XPTUSDTPA -> XPDUSDT这些 Binance 符号代表可交易的 USDT 永续层，优先用于可执行 K 线、资金费率、OI 和多空比；CL=F / GC=F 等传统近月代理、CFTC、EIA、OVX/DXY 用于传统期货、供需和宏观验证。不要把 CLUSDT、XAUUSDT 这类 TradFi 商品永续误路由到 crypto skill。
⚠️ Yahoo 429 降级路径（2026-05-20 实测验证）：
若 fetch 脚本返回 "yahoo_chart": "error" 且 "errors": {"yahoo": "HTTP Error 429"}：
# 并行搜索 — 价格 + DXY + VIX + 10Y 四个关键数据
# 使用 mcp_tavily_tavily_search，每条 query 独立调用
queries = [
"gold price today COMEX GC=F per ounce 2026-05-20", # 品种价格
"DXY dollar index today May 20 2026", # 美元
"VIX volatility index today May 20 2026", # 恐慌
"US 10 year treasury yield today May 20 2026 ^TNX", # 利率
]
Tavily 数据可用来源（已验证）：
GC 最后兜底 K 线补充方案：当 GC=F 被 Yahoo 429 阻断且 XAUUSDT TradFi 永续不可用时，才通过 PAXG/USDT（Binance spot） 获取黄金技术结构代理：
# PAXG ≈ 1 troy oz gold，与 GC=F 偏差 <0.1%
# Binance API 无需鉴权，无频率限制问题
url = "https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol=PAXGUSDT&interval=1d&limit=90"
# 用于4H聚合
url = "https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol=PAXGUSDT&interval=1h&limit=720"
精度说明：Tavily 数据来自网页爬取，非实时 API。期货价格可能有 CFD vs COMEX 差异（TradingEconomics 报价常比 Stooq 高 $50-70）。优先使用 Stooq/CBOE/Treasury.gov 等官方源。
新闻 + CFTC 仍然可用：fetch 脚本即使 Yahoo 429，news 和 cftc 块通常成功（独立数据源）。
降级标记：报告中必须写「⚠️ 技术面数据缺口：Yahoo 429，价格/DXY/VIX/10Y 来自 Tavily 搜索」。SL/TP 精度下降一档。
当 Yahoo 429 导致 K 线数据缺失，且
XAUUSDTBinance TradFi 黄金永续不可用时，PAXG/USDT（币安现货） 才可作为黄金 COMEX 期货的技术结构代理。 PAXG = Paxos Gold，1 token ≈ 1 盎司黄金，与 GC=F 偏差 <0.1%。
使用条件：
XAUUSDT TradFi 永续；不要在 XAUUSDT 可用时优先使用 PAXG数据采集命令（Python，无需 API Key）：
import json, urllib.request
def fetch_binance(symbol, interval, limit):
url = f"https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol={symbol}&interval={interval}&limit={limit}"
req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
raw = json.load(urllib.request.urlopen(req, timeout=15))
return [{'t': k[0]//1000, 'o': float(k[1]), 'h': float(k[2]),
'l': float(k[3]), 'c': float(k[4]), 'v': float(k[5])} for k in raw]
# 90日线、30日4H聚合、近16根1H —— 三个窗口同时拉
daily = fetch_binance("PAXGUSDT", "1d", 90)
hourly_30d = fetch_binance("PAXGUSDT", "1h", 720) # 30d * 24h → 聚合4H
hourly_5d = fetch_binance("PAXGUSDT", "1h", 120) # 5d → 近16根1H
# 4H 聚合（每4根1H合成一根）
agg_4h = []
for i in range(0, len(hourly_30d)-3, 4):
chunk = hourly_30d[i:i+4]
agg_4h.append({'t': chunk[0]['t'], 'o': chunk[0]['o'],
'h': max(r['h'] for r in chunk), 'l': min(r['l'] for r in chunk),
'c': chunk[-1]['c'], 'v': sum(r['v'] for r in chunk)})
报告中标注：
宏观数据（OVX/VIX/DXY/10Y）通过 fetch 脚本获取，禁止调 mcp_yfinance。
**❌ 绝对禁止：**
- 直接 `curl https://query1.finance.yahoo.com/...`
- 手写 `urllib.request` 调 Yahoo
- 任何绕过脚本的 Yahoo 直连
下面的代码块仅作参考文档保留，**不要复制执行**。
### 块 0：执行前检查 ⚠️ 必做
> 先确认分析时间和标的。标的都没对齐，后面的数据越多越危险。
```bash
# 记录分析时间（报告中必须回填）
date -u '+分析时间(UTC): %Y-%m-%d %H:%M'
# 确认标的符号（把 CL 替换成你的标的）
echo "=== 标的确认 ==="
echo "标的: CL=F (WTI 原油近月合约)"
echo "合约假设: 近月代理，滚动规则下可能与实际持仓月份有差异"
echo "波动率代理: ^OVX"
echo "主力ETF代理: USO"
# 检查是否处于重大事件窗口
echo ""
echo "=== 事件窗口检查 ==="
echo "今天星期几: $(date -u '+%A')"
echo "检查: EIA 原油库存日(周三) / OPEC会议 / FOMC / 非农 / 合约到期日"
执行规则：
User-Agent: Mozilla/5.0 否则可能返回 429# 30日价格走势（以 CL=F 为例，替换 SYMBOL 为你的标的）
SYMBOL="CL=F"
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${SYMBOL}?interval=1d&range=30d" | python3 -c "
import json, sys
from datetime import datetime, timezone
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
quotes = d['indicators']['quote'][0]
idx = d['timestamp']
print(f'=== {meta.get(\"symbol\",\"?\")} 近30日价格 ===')
print(f'币种: {meta.get(\"currency\",\"USD\")} | 交易所: {meta.get(\"exchangeName\",\"?\")}')
for i in range(len(idx)):
dt = datetime.fromtimestamp(idx[i], tz=timezone.utc).strftime('%m-%d')
o = quotes['open'][i]
c = quotes['close'][i]
h = quotes['high'][i]
l = quotes['low'][i]
v = quotes['volume'][i]
if o and c:
chg = (c-o)/o*100 if o else 0
clr = '🟢' if chg>=0 else '🔴'
print(f'{dt} {clr} O:{o:,.2f} H:{h:,.2f} L:{l:,.2f} C:{c:,.2f} | {chg:+.2f}% | vol:{v:,.0f}')
prev = meta.get('chartPreviousClose', 0)
cur = meta.get('regularMarketPrice', 0)
print(f'前收盘: {prev:,.2f} | 当前: {cur:,.2f} | 变动: {(cur-prev)/prev*100:+.2f}%' if prev else '实时价格获取中...')
"
# 实时行情快照
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${SYMBOL}?interval=1d&range=1d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
q = d['indicators']['quote'][0]
cur = meta.get('regularMarketPrice', 0)
prev = meta.get('chartPreviousClose', 0)
hi = meta.get('regularMarketDayHigh', cur)
lo = meta.get('regularMarketDayLow', cur)
vol = meta.get('regularMarketVolume', 0)
print(f'=== 实时行情快照 ===')
print(f'当前: {cur:,.2f}')
print(f'前收: {prev:,.2f}')
print(f'日内高: {hi:,.2f}')
print(f'日内低: {lo:,.2f}')
print(f'日内变动: {(cur-prev)/prev*100:+.2f}%' if prev else '')
print(f'成交量: {vol:,.0f}')
print(f'52周高: {meta.get(\"fiftyTwoWeekHigh\",\"?\"):,.2f}')
print(f'52周低: {meta.get(\"fiftyTwoWeekLow\",\"?\"):,.2f}')
"
所有可分析标的符号表：
| 品种 | Yahoo 代码 | Binance TradFi 永续 | 波动率代理 | ETF 代理 | 类别 |
|---|---|---|---|---|---|
| WTI 原油 | CL=F | CLUSDT | ^OVX | USO | 能源 |
| Brent 原油 | BZ=F | BZUSDT | ^OVX | BNO | 能源 |
| 黄金 | GC=F | XAUUSDT | ^VIX（替代） | GLD | 贵金属 |
| 白银 | SI=F | XAGUSDT | ^VIX（替代） | SLV | 贵金属 |
| 铜 | HG=F | COPPERUSDT | ^VIX（替代） | COPX | 工业金属 |
| 天然气 | NG=F | NATGASUSDT | ^OVX（部分参考） | UNG | 能源 |
| 铂金 | PL=F | XPTUSDT | ^VIX（替代） | PPLT | 贵金属 |
| 钯金 | PA=F | XPDUSDT | ^VIX（替代） | PALL | 贵金属 |
| 标普500 | ES=F | — | ^VIX | SPY | 股指 |
| 纳斯达克100 | NQ=F | — | ^VIX | QQQ | 股指 |
| 道琼斯 | YM=F | — | ^VIX | DIA | 股指 |
| 罗素2000 | RTY=F | — | ^VIX | IWM | 股指 |
Yahoo Finance 不提供原生 4H K 线，从 1H 聚合。拉取 30 天 1H 数据，每 4 根聚合成一根 4H K 线。
⚠️ 已知截断问题：
interval=1h&range=30d的 JSON 响应在 ~50KB 处经常截断（Expecting ',' delimiter），导致 4H 聚合失败。可靠替代方案：
- 块 1.2 的「30D 4H 轨迹 + 大波动 K 线」改用 30D 日线做摆点识别和波动扫描（日线响应小，不截断）
- 块 1.5 的「4H K 线」改用 5d 1H 聚合 4H（数据量可控，不截断），取最近 12 根 4H 即可覆盖 2 天短线结构
- 两者互补：日线看轮廓 + 4H 看精度，不依赖单一截断源
# 30日 4H 轨迹复盘（1H 聚合 → 4H）
SYMBOL="CL=F"
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${SYMBOL}?interval=1h&range=30d" | python3 -c "
import json, sys
from datetime import datetime, timezone
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
quotes = d['indicators']['quote'][0]
idx = d['timestamp']
# 构建1H蜡烛
candles = []
for i in range(len(idx)):
o = quotes['open'][i]; h = quotes['high'][i]
l = quotes['low'][i]; c = quotes['close'][i]; v = quotes['volume'][i]
if o and c:
candles.append({'t':idx[i],'o':o,'h':h,'l':l,'c':c,'v':(v or 0)})
# 聚合4H
agg_4h = []
for i in range(0, len(candles)-3, 4):
chunk = candles[i:i+4]
if chunk:
agg_4h.append({
't': chunk[0]['t'],
'o': chunk[0]['o'],
'h': max(x['h'] for x in chunk),
'l': min(x['l'] for x in chunk),
'c': chunk[-1]['c'],
'v': sum(x['v'] for x in chunk)
})
print('=== 🧭 30日 4H 轨迹复盘（聚合）===')
if agg_4h:
hi = max(agg_4h, key=lambda r: r['h'])
lo = min(agg_4h, key=lambda r: r['l'])
n = len(agg_4h)
print(f'K线数: {n} 根 4H')
print(f'区间低点: {lo[\"l\"]:,.2f} @ {datetime.fromtimestamp(lo[\"t\"], tz=timezone.utc).strftime(\"%m-%d %H:%M\")}')
print(f'区间高点: {hi[\"h\"]:,.2f} @ {datetime.fromtimestamp(hi[\"t\"], tz=timezone.utc).strftime(\"%m-%d %H:%M\")}')
print(f'区间涨跌: {(agg_4h[-1][\"c\"]/agg_4h[0][\"o\"]-1)*100:+.1f}%')
# 识别摆点
ph, pl = [], []
for i in range(2, len(agg_4h)-2):
if agg_4h[i]['h'] > agg_4h[i-1]['h'] and agg_4h[i]['h'] > agg_4h[i-2]['h'] and agg_4h[i]['h'] > agg_4h[i+1]['h'] and agg_4h[i]['h'] > agg_4h[i+2]['h']:
ph.append(agg_4h[i])
if agg_4h[i]['l'] < agg_4h[i-1]['l'] and agg_4h[i]['l'] < agg_4h[i-2]['l'] and agg_4h[i]['l'] < agg_4h[i+1]['l'] and agg_4h[i]['l'] < agg_4h[i+2]['l']:
pl.append(agg_4h[i])
print(f'最近摆高:')
for r in ph[-4:]:
print(f' {datetime.fromtimestamp(r[\"t\"], tz=timezone.utc).strftime(\"%m-%d %H:%M\")} {r[\"h\"]:,.2f}')
print(f'最近摆低:')
for r in pl[-4:]:
print(f' {datetime.fromtimestamp(r[\"t\"], tz=timezone.utc).strftime(\"%m-%d %H:%M\")} {r[\"l\"]:,.2f}')
# 大波动K线
events = []
for r in agg_4h:
body = (r['c'] - r['o']) / r['o'] * 100 if r['o'] else 0
rng = (r['h'] - r['l']) / r['o'] * 100 if r['o'] else 0
if abs(body) >= 1.5 or rng >= 2.5:
events.append((abs(body), body, rng, r))
print(f'大波动K线（帮助识别急拉/急砸/洗盘）:')
for _, body, rng, r in sorted(events, reverse=True)[:6]:
dt = datetime.fromtimestamp(r['t'], tz=timezone.utc).strftime('%m-%d %H:%M')
print(f' {dt} body:{body:+.2f}% range:{rng:.2f}% O:{r[\"o\"]:,.2f} C:{r[\"c\"]:,.2f}')
else:
print('数据不足，无法聚合4H')
"
# 90日 日线轮廓（大环境）
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${SYMBOL}?interval=1d&range=90d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
quotes = d['indicators']['quote'][0]
idx = d['timestamp']
valid = [(i, quotes['open'][i], quotes['close'][i]) for i in range(len(idx)) if quotes['open'][i] and quotes['close'][i]]
if len(valid) >= 7:
o0 = valid[0][1]; c0 = valid[-1][2]
c20 = valid[-20][2] if len(valid) >= 20 else valid[0][2]
c7 = valid[-7][2] if len(valid) >= 7 else valid[0][2]
print(f'=== 🗺️ 90日 日线轮廓 ===')
print(f'数据点数: {len(valid)} 个交易日')
print(f'90日涨跌: {(c0/o0-1)*100:+.1f}%')
print(f'20日涨跌: {(c0/c20-1)*100:+.1f}%')
print(f'7日涨跌: {(c0/c7-1)*100:+.1f}%')
else:
print('数据不足，无法计算轮廓')
"
复盘后必须输出：
30D 4H 主导手法是什么2-3 次关键动作是什么（急拉、急砸、假突破、回收、派发）延续 / 回踩 / 诱多 / 诱空 / 纯噪音# 4H K线（聚合）+ 1H K线（近5日）
SYMBOL="CL=F"
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${SYMBOL}?interval=1h&range=5d" | python3 -c "
import json, sys
from datetime import datetime, timezone
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
quotes = d['indicators']['quote'][0]
idx = d['timestamp']
# 构建1H蜡烛
candles = []
for i in range(len(idx)):
o = quotes['open'][i]; h = quotes['high'][i]
l = quotes['low'][i]; c = quotes['close'][i]; v = quotes['volume'][i]
if o and c:
candles.append({'t':idx[i],'o':o,'h':h,'l':l,'c':c,'v':(v or 0)})
# 聚合4H
agg_4h = []
for i in range(0, len(candles)-3, 4):
chunk = candles[i:i+4]
if chunk:
agg_4h.append({
't': chunk[0]['t'],
'o': chunk[0]['o'],
'h': max(x['h'] for x in chunk),
'l': min(x['l'] for x in chunk),
'c': chunk[-1]['c'],
'v': sum(x['v'] for x in chunk)
})
print(f'=== 📊 4H K线（近5日聚合，{len(agg_4h)}根）===')
for r in agg_4h[-12:]:
dt = datetime.fromtimestamp(r['t'], tz=timezone.utc).strftime('%m-%d %H:%M')
body = abs(r['c'] - r['o']) / r['o'] * 100 if r['o'] else 0
wick_up = (r['h'] - max(r['o'], r['c'])) / r['o'] * 100 if r['o'] else 0
wick_down = (min(r['o'], r['c']) - r['l']) / r['o'] * 100 if r['o'] else 0
clr = '🟢' if r['c'] >= r['o'] else '🔴'
print(f'{dt} {clr} O:{r[\"o\"]:,.2f} H:{r[\"h\"]:,.2f} L:{r[\"l\"]:,.2f} C:{r[\"c\"]:,.2f} | 实体:{body:.1f}% 上影:{wick_up:.1f}% 下影:{wick_down:.1f}%')
# 1H K线（最近16根）
print(f'=== 📊 1H K线（近16h）===')
for r in candles[-16:]:
dt = datetime.fromtimestamp(r['t'], tz=timezone.utc).strftime('%m-%d %H:%M')
body = abs(r['c'] - r['o']) / r['o'] * 100 if r['o'] else 0
clr = '🟢' if r['c'] >= r['o'] else '🔴'
print(f'{dt} {clr} O:{r[\"o\"]:,.2f} H:{r[\"h\"]:,.2f} L:{r[\"l\"]:,.2f} C:{r[\"c\"]:,.2f} | body:{body:.2f}% vol:{r[\"v\"]:,.0f}')
"
期货的核心市场结构是期限结构（term structure）。这里使用近月-远月价差作为 contango/backwardation 代理。
# 期限结构代理：近月 vs 远月（以CL为例：CL=F 近月，CL=F + 6个月后的合约）
# 通过连续合约与 ETF 表现对比推断结构
SYMBOL="CL=F"
ETF_PROXY="USO"
echo "=== ⛓️ 市场结构 ==="
# 近月合约价格与表现
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${SYMBOL}?interval=1d&range=90d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
quotes = d['indicators']['quote'][0]
idx = d['timestamp']
valid = [(quotes['close'][i], quotes['volume'][i]) for i in range(len(idx)) if quotes['close'][i]]
print(f'近月合约: {meta.get(\"symbol\",\"?\")} | 当前: {meta.get(\"regularMarketPrice\",\"?\"):,.2f}')
if len(valid) >= 30:
print(f'30日涨跌: {(valid[-1][0]/valid[-30][0]-1)*100:+.1f}%')
print(f'7日涨跌: {(valid[-1][0]/valid[-7][0]-1)*100:+.1f}%')
"
# ETF代理（USO/GLD/SLV）近30日表现
echo ""
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/${ETF_PROXY}?interval=1d&range=30d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
quotes = d['indicators']['quote'][0]
idx = d['timestamp']
valid = [(quotes['close'][i],) for i in range(len(idx)) if quotes['close'][i]]
print(f'ETF({meta.get(\"symbol\",\"?\")}) 当前: {meta.get(\"regularMarketPrice\",\"?\"):,.2f}')
if len(valid) >= 30:
print(f'ETF 30日涨跌: {(valid[-1][0]/valid[-30][0]-1)*100:+.1f}%')
# ETF表现落后近月 → 可能contango（期货升水，滚动成本高）
# ETF表现领先近月 → 可能backwardation（期货贴水，滚动收益）
"
# 库存背景（针对能源品种）
echo ""
echo "=== 🛢️ 库存背景 ==="
echo "数据源: EIA 每周三公布原油/天然气库存（免费公开）"
echo "注意: 如果今天是EIA公布日，请单独查询最新库存数据"
echo "替代参考: Google News搜索 'EIA crude oil inventory' 获取最新头条"
市场结构解读规则：
替代加密的 OI + 费率 + 多空比。OVX 和 VIX 是期货最重要的情绪/恐慌指标。
SYMBOL="CL=F"
# 自动选择波动率代理：CL/NG → OVX；ES/NQ/YM/RTY → VIX；GC/SI/HG → VIX（参考）
# === 波动率代理 ===
# OVX（原油波动率指数）
echo "=== 😱 OVX 原油波动率指数 ==="
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/%5EOVX?interval=1d&range=30d" | python3 -c "
import json, sys
from datetime import datetime, timezone
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
quotes = d['indicators']['quote'][0]
idx = d['timestamp']
cur = meta.get('regularMarketPrice', 0)
prev = meta.get('chartPreviousClose', 0)
print(f'OVX 当前: {cur:.1f} | 前收: {prev:.1f} | 变动: {(cur-prev)/prev*100:+.1f}%' if prev else f'OVX 当前: {cur:.1f}')
# OVX 解读
if cur < 25: print('状态: 🟢 低波动安逸 → 可按技术面正常交易')
elif cur < 35: print('状态: 🟡 正常 → 正常仓位')
elif cur < 45: print('状态: 🟠 偏高/供应担忧 → 仓位减半')
elif cur < 75: print('状态: 🔴 地缘危机 → 仓位降至1/4，止损放宽')
else: print('状态: 🚨 极端恐慌/战争模式 → 建议观望')
# 日均预期波幅
import math
daily_move = cur / math.sqrt(252) if cur > 0 else 0
print(f'日均预期波幅(OVX/√252): ±{daily_move:.2f}')
# 近5日OVX走势
valid = [(idx[i], quotes['close'][i]) for i in range(len(idx)) if quotes['close'][i]]
print(f'近5日OVX:')
for t, v in valid[-5:]:
print(f' {datetime.fromtimestamp(t, tz=timezone.utc).strftime(\"%m-%d\")}: {v:.1f}')
"
# VIX（股指恐慌指数，所有品种都参考）
echo ""
echo "=== 😨 VIX 恐慌指数 ==="
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/%5EVIX?interval=1d&range=30d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
cur = meta.get('regularMarketPrice', 0)
prev = meta.get('chartPreviousClose', 0)
print(f'VIX 当前: {cur:.1f} | 前收: {prev:.1f} | 变动: {(cur-prev)/prev*100:+.1f}%' if prev else f'VIX 当前: {cur:.1f}')
if cur < 15: print('状态: 🟢 安逸 (风险偏好高)')
elif cur < 20: print('状态: 🟡 正常')
elif cur < 30: print('状态: 🟠 担忧 (风险偏好降)')
else: print('状态: 🔴 恐慌 (避险情绪)')
"
# === ETF 资金流代理 ===
echo ""
echo "=== 💰 USO 原油ETF ==="
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/USO?interval=1d&range=5d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
cur = meta.get('regularMarketPrice', 0)
prev = meta.get('chartPreviousClose', 0)
vol = meta.get('regularMarketVolume', 0)
avg_vol = meta.get('averageDailyVolume3Month', 0)
print(f'USO 当前: {cur:,.2f} | 变动: {(cur-prev)/prev*100:+.3f}%' if prev else f'USO 当前: {cur:,.2f}')
print(f'成交量: {vol:,.0f} | 3月均量: {avg_vol:,.0f}')
vol_ratio = vol/avg_vol if avg_vol else 0
if vol_ratio > 1.5: print(f'⚠️ 量比 {vol_ratio:.1f}x → 异常放量，大资金可能在进出')
elif vol_ratio > 1.2: print(f'🟡 量比 {vol_ratio:.1f}x → 略放量')
else: print(f'⚪ 量比 {vol_ratio:.1f}x → 正常')
"
# === DXY 美元指数 ===
echo ""
echo "=== 💵 美元指数 DXY ==="
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/DX-Y.NYB?interval=1d&range=5d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
meta = d['meta']
cur = meta.get('regularMarketPrice', 0)
prev = meta.get('chartPreviousClose', 0)
print(f'DXY 当前: {cur:,.2f} | 变动: {(cur-prev)/prev*100:+.3f}%' if prev else f'DXY 当前: {cur:,.2f}')
if cur > 105: print(f'🟠 美元 >105 → 商品普遍承压')
elif cur > 100: print(f'🟡 美元 100-105 → 中性偏强')
else: print(f'🟢 美元 <100 → 商品受益')
"
# === COT 报告提示 ===
echo ""
echo "=== 📋 COT 持仓报告 ==="
echo "COT 数据天然滞后 3 天（每周五公布截至周二的持仓）"
echo "仅作中长期背景参考，不用于日内决策"
echo "查询入口: https://www.cftc.gov/dea/futures/deacmesf.htm"
期货的宏观定价核心：GC看实际利率，CL看美元+地缘，ES/NQ看利率路径+VIX。 与块5并行拉取，不增加等待时间。
# 增强宏观（Yahoo Finance，4符号 + 延迟防429）
import json, urllib.request, time
SYMBOLS = {'^TNX':'10Y','^FVX':'5Y','DX-Y.NYB':'DXY','^VIX':'VIX'}
results = {}
for sym, label in SYMBOLS.items():
try:
url = f'https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/{sym}?interval=1d&range=2d'
req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
d = json.load(urllib.request.urlopen(req,timeout=10))['chart']['result'][0]
m = d['meta']
cur = m.get('regularMarketPrice',0); prev = m.get('chartPreviousClose',0)
chg = (cur-prev)/prev*100 if prev else 0
results[label] = {'cur':cur,'chg':chg}
print(f'{label}: {cur:.2f} ({chg:+.2f}%)')
time.sleep(0.5)
except Exception as e:
if '429' in str(e): print(f'{label}: 429 RATE LIMIT'); break
print(f'{label}: ERR')
tnx=results.get('10Y',{}).get('cur',0); fvx=results.get('5Y',{}).get('cur',0)
dxy=results.get('DXY',{}).get('cur',0); dxy_chg=results.get('DXY',{}).get('chg',0)
vix=results.get('VIX',{}).get('cur',0)
real_10y = tnx - 2.8
dxy_dir = 'STRONG' if dxy>105 else 'WEAK' if dxy<100 else 'NEUTRAL'
print(f'\n10Y: {tnx:.1f}% | Real(est): {real_10y:.1f}% | DXY: {dxy:.1f}({dxy_dir}) | VIX: {vix:.1f}')
print('GC: Real rate UP -> Gold DOWN / CL: DXY UP -> Oil DOWN / ES: VIX>30 -> risk-off')
print('FOMC: Jun 17-18, 2026 | Rate: 4.25-4.50%')
块2.7 品种专属解读：
| 品种 | 宏观信号 | 方向 |
|---|---|---|
| GC | 实际利率 ↓ + 美元 ↓ | 🟢 看涨 |
| GC | 实际利率 ↑ + 美元 ↑ | 🔴 看跌 |
| CL | 美元 ↓ + VIX 不涨 | 🟢 看涨 |
| ES/NQ | VIX<20 + 10Y不涨 | 🟢 看涨 |
| ES/NQ | VIX>25 | 🔴 看跌 |
# 交叉验证：关联资产群表现
# 不同品种的关联资产不同，此处以CL原油为例
# CL关联: DXY, GC=F(黄金同向避险), ^GSPC(风险偏好), ^TNX(利率)
# GC关联: DXY, ^TNX, ^VIX, ^GSPC
# ES关联: ^VIX, ^TNX, DXY, ^IXIC
SYMBOL="CL=F"
echo "=== 🔍 交叉验证（关联资产群）==="
# 美元指数
echo "--- DXY ---"
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/DX-Y.NYB?interval=1d&range=5d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
m = d['meta']
cur = m.get('regularMarketPrice',0); prev = m.get('chartPreviousClose',0)
print(f'{cur:,.2f} ({(cur-prev)/prev*100:+.2f}%)' if prev else f'{cur:,.2f}')
"
# 10年期美债收益率
echo "--- 10Y 美债收益率 ---"
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/%5ETNX?interval=1d&range=5d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
m = d['meta']
cur = m.get('regularMarketPrice',0); prev = m.get('chartPreviousClose',0)
print(f'{cur:.2f}% ({(cur-prev)/prev*100:+.2f}%)' if prev else f'{cur:.2f}%')
"
# 黄金（同向避险参考）
echo "--- 黄金 ---"
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/GC=F?interval=1d&range=5d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
m = d['meta']
cur = m.get('regularMarketPrice',0); prev = m.get('chartPreviousClose',0)
print(f'{cur:,.2f} ({(cur-prev)/prev*100:+.2f}%)' if prev else f'{cur:,.2f}')
"
# 标普500（风险偏好）
echo "--- 标普500 ---"
curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" "https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/%5EGSPC?interval=1d&range=5d" | python3 -c "
import json, sys
d = json.load(sys.stdin)['chart']['result'][0]
m = d['meta']
cur = m.get('regularMarketPrice',0); prev = m.get('chartPreviousClose',0)
print(f'{cur:,.0f} ({(cur-prev)/prev*100:+.2f}%)' if prev else f'{cur:,.0f}')
"
echo ""
echo "--- 交叉验证结论 ---"
echo "检查清单:"
echo " □ 美元方向是否与标的方向一致（美元↑ → 商品↓）？"
echo " □ 收益率方向是否确认宏观逻辑？"
echo " □ 关联资产群是否同向确认（如原油与黄金同向=避险驱动；原油与标普同向=需求驱动）？"
echo " □ 如有明显背离（如美元走弱但商品不涨），标注为'分歧信号'，降低置信度"
# 情绪面已经在块2.5中拉取了OVX和VIX
# 这里做深度解读
echo "=== 🎭 情绪面综合解读 ==="
echo "--- OVX 解读（原油专属）---"
echo "OVX < 25: 安逸 → 技术面权重正常"
echo "OVX 25-35: 正常 → 正常操作"
echo "OVX 35-45: 供应担忧 → 仓位减半，止损放宽"
echo "OVX 45-75: 地缘危机 → 仓位降至1/4，优先事件驱动"
echo "OVX > 75: 战争模式 → 强制观望"
echo ""
echo "--- VIX 解读（适用于所有品种）---"
echo "VIX < 15: 安逸 → 风险偏好高（股指利好，避险资产可能承压）"
echo "VIX 15-20: 正常"
echo "VIX 20-30: 担忧 → 仓位减半"
echo "VIX > 30: 恐慌 → 股指强制观望或大幅减仓"
echo ""
echo "--- 情绪综合判断 ---"
echo "规则: 当 VIX > 30 且 OVX > 45 时 → 全市场恐慌，强制观望"
echo "规则: 当 VIX < 15 且 OVX < 25 时 → 全市场安逸，技术面权重最高"
echo "规则: VIX 与 OVX 方向分歧时 → 按标的专属波动率代理为准"
# 新闻采集：Google News RSS 多路搜索
SYMBOL_NAME="crude oil"
echo "=== 📰 市场级新闻（Google News RSS）==="
curl -s "https://news.google.com/rss/search?q=${SYMBOL_NAME}+price+when:1d&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en" | python3 -c "
import sys, html, xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.fromstring(sys.stdin.read())
items = root.findall('./channel/item')
for i, item in enumerate(items[:4], 1):
title = html.unescape(item.findtext('title', '')).strip()
pub = item.findtext('pubDate', '').strip()
print(f'{i}. {title}')
if pub: print(f' {pub}')
"
echo ""
echo "=== 🏛️ 地缘/OPEC/政策新闻（Google News RSS）==="
curl -s "https://news.google.com/rss/search?q=OPEC+OR+crude+inventory+OR+geopolitical+oil+when:3d&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en" | python3 -c "
import sys, html, xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.fromstring(sys.stdin.read())
items = root.findall('./channel/item')
for i, item in enumerate(items[:4], 1):
title = html.unescape(item.findtext('title', '')).strip()
pub = item.findtext('pubDate', '').strip()
print(f'{i}. {title}')
if pub: print(f' {pub}')
"
echo ""
echo "=== 🏦 Fed/利率新闻（Google News RSS）==="
curl -s "https://news.google.com/rss/search?q=Federal+Reserve+OR+FOMC+interest+rate+when:7d&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en" | python3 -c "
import sys, html, xml.etree.ElementTree as ET
root = ET.fromstring(sys.stdin.read())
items = root.findall('./channel/item')
for i, item in enumerate(items[:3], 1):
title = html.unescape(item.findtext('title', '')).strip()
pub = item.findtext('pubDate', '').strip()
print(f'{i}. {title}')
if pub: print(f' {pub}')
"
echo ""
echo "=== 📊 EIA 库存数据 ==="
echo "EIA 每周三 10:30 AM ET 公布原油库存"
echo "查询: https://www.eia.gov/petroleum/supply/weekly/"
echo "如果今天是周三且数据已出，额外搜索 'EIA crude inventory weekly'"
echo ""
echo "=== ⚠️ 事件风险等级评估 ==="
echo "请根据新闻内容手动评估:"
echo " 🚨 一级: 海峡关闭/全面战争 → 强制观望"
echo " 🔴 二级: 军事冲突升级/停火破裂 → 技术面权重降至10%"
echo " 🟡 三级: 停火谈判/EIA库存/OPEC会议 → 技术面权重降至30%"
echo " ⚪ 四级: 常规供需/评论 → 技术面正常权重"
新闻块执行规则：
2-4 条真正影响交易判断的新闻，不要把整屏标题搬进最终报告price today / current price / prediction / technical analysis / opinion / recap 这类标题默认降权OPEC / EIA / inventory / supply disruption / sanctions / Fed / FOMC / geopolitical / pipeline / export ban 这类带明确事件主体的标题优先保留## 🎯 [标的名称] 期货交易决策
**分析时间（UTC）**：[YYYY-MM-DD HH:MM]
**合约**：[CL=F / GC=F / ES=F 等，近月代理假设；若可用，注明 Binance TradFi 永续如 CLUSDT/XAUUSDT 为可执行层]
**数据完整性**：[完整 / 缺少哪几块；若关键块缺失则只能观望]
**事件权重**：[技术主导 / 事件主导 / 混合] — 当前事件等级：⚪/🟡/🔴/🚨
### 方向：🟢 做多 / 🔴 做空 / ⚪ 观望
**一句话理由**：[最核心的结构依据 + 主导驱动，一句话说清楚]
**宏观时效性**：[美股开市可视作实时参考 / 周末或休市仅以前收作背景过滤 / 流动性正常/偏低]
### 历史轨迹复盘
- 最近 `30D 4H` 主导手法：[趋势推进 / 箱体洗盘 / 冲高派发 / 跌破回收 / 阴跌磨人]
- 最近关键动作：[列出 2-3 次关键轨迹动作 + 时间]
- 今天更像：[延续 / 回踩 / 诱多 / 诱空 / 纯噪音]
### 结构依据
- 最近结构摆点：[higher low / lower high，具体价位和形成时间]
- 当前形态：[楔形/旗形/双底/头肩/三角收敛等]
- 量价状态：[放量/缩量 + 方向 → 健康/危险]
### 📐 增强宏观
- 利率：10Y X.X% | 实际利率 X.X% | FOMC X月X日
- DXY：XX.X（强势/中性/弱势）| VIX：XX.X
### 八维判断
- 📈 技术面：[结论 — 趋势方向 + 关键结构位]
- ⛓️ 可执行合约层：[Binance TradFi 永续/OI/资金费率/多空比]
- 🏛️ 传统期货结构：[contango/backwardation 倾向 + 库存/CFTC背景]
- 🐋 主导力量：[OVX/VIX 状态 + ETF 资金流 + DXY 方向]
- 😱 情绪/波动率：[波动率区间 + 恐慌/贪婪判断]
- 🌍 宏观与事件：[地缘/政策/库存/利率核心驱动]
- 🔍 交叉验证：[关联资产是否确认 / 是否有背离]
- 🧭 缠论结构：[CZSC 确认/冲突/不足 + 中枢/笔/背驰]
### 💰 止盈止损计划
| 项目 | 价位 | 结构依据 |
|------|------|---------|
| **入场** | $XX.XX | [当前区间 + 结构位支撑/阻力] |
| **🔴 SL** | $XX.XX（-X.X%） | [**锚定的结构位名称 + 形成时间**] |
| 级别 | 平仓% | 触发价 | 盈利% | 结构依据 |
|------|-------|--------|-------|---------|
| 🔴 SL | 全部 | $XX.XX | -X.X% | [结构位名称] |
| 🟡 TP1 | 30% | $XX.XX | +X.X% | [结构位名称] |
| 🟠 TP2 | 30% | $XX.XX | +X.X% | [结构位名称] |
| 🟢 TP3 | 40% | $XX.XX | +X.X% | [结构位名称] |
### 移动止损
- 到 TP1 → 移损至开仓价
- 到 TP2 → 移损至 TP1
- 创新高/低 → 跟踪最近 2 根 4H K 线的结构摆点
### 仓位
- 风险金额 ÷ |入场价 - SL| = 可开仓位（合约数）
- 以 $10,000 账户 2% 风险为例：**X.XX 手/合约**
### 失效条件（不等止损，手动离场）
1. [客观条件 1 — 如：OVX 单日飙升超过 15%]
2. [客观条件 2 — 如：相关资产（DXY/黄金/标普）明确反向突破关键位]
3. [客观条件 3 — 如：一级/二级地缘事件突发]
### 风险提示
- ⚠️ **单交易所风险**：期货主要在单一交易所（NYMEX/CME/COMEX）交易
- ⚠️ **跳空风险**：期货周末/节假日后开盘常见跳空，止损可能滑点
- ⚠️ **合约到期风险**：近月合约临近到期时流动性下降，注意移仓换月
### 禁止事项
- ❌ 止损后立即反向开仓
- ❌ 浮盈加仓（除非趋势非常明确且有结构支撑）
- ❌ 在重大事件（EIA/FOMC/OPEC）公布前 30 分钟内开新仓
- ❌ 一天超过 3 笔交易
**免责声明**：本分析不构成投资建议。期货交易风险极高，可能导致超过本金的损失。
30D 4H 主导手法4H/1H 结构位是否都来自已收盘 K 线？未收盘 K 线只能写「临时高/低」，不得写成已确认摆点| 错误 | 正确做法 |
|---|---|
| ❌ 用 24h 高/低点做 SL/TP | ✅ 用独立的结构摆点（前高/前低、趋势线、颈线） |
| ❌ 「跌 2% 止损」 | ✅ 止损锚定最近结构低点下方 0.3%-0.5% |
| ❌ 给两个方向让用户选 | ✅ 只给一个方向（做多/做空/观望） |
| ❌ 不确定时硬说一个方向 | ✅ 诚实输出「观望」并说明分歧在哪 |
| ❌ 在一级/二级事件面前坚持技术分析 | ✅ 一级事件强制观望，二级事件将技术面权重降至 10% |
| ❌ SL 太近被扫掉（忽略期货跳空风险） | ✅ 期货 SL 放宽至 0.3%-0.5%，放在结构位外侧 |
| ❌ TP 设得太远不切实际 | ✅ 每个 TP 都有明确的结构依据 |
| ❌ 忽略 OVX/VIX 只看 K 线 | ✅ K 线 + 波动率 + 事件 = 完整判断 |
| ❌ 把 COT 报告（滞后 3 天）用于日内决策 | ✅ COT 仅作中长期背景，不用于日内分析 |
| ❌ 用原油分析框架套到黄金/股指上 | ✅ 每个品种按「品种专属逻辑」中的驱动优先级分析 |
| ❌ 只看当前截面，不复盘最近 30 日轨迹 | ✅ 先判断这个品种平时怎么走，再解释今天的波动 |
| ❌ 在主要阻力前追多 / 主要支撑前追空 | ✅ 等回踩/反抽；盈亏比不够就观望 |
| ❌ 把评论稿/技术分析文章当成事件驱动 | ✅ 优先使用有明确时间、事件主体、来源的硬新闻 |
| ❌ 把未收盘 K 线写成已确认的 4H/1H 摆点或形态 | ✅ 未收盘只能写「临时高/低」；摆点、形态结论必须等该周期收盘 |
| ❌ 把不单调的价格序列写成「连续 lower highs / higher lows」 | ✅ 逐个核对摆点；序列不干净就改写为「冲高回落 / 回踩后反抽」 |
| ❌ 忘记标注「单交易所风险」 | ✅ 期货缺乏多所对比，每次报告都要提醒 |
| ❌ 在 EIA/OPEC/FOMC 公布前 30 分钟开仓 | ✅ 重大数据公布前等待，公布后确认方向再进场 |
| ❌ 把 OVX/VIX 的绝对数值当作精确信号 | ✅ OVX/VIX 看区间和趋势，单点值只作区间判断 |
❌ 🆕 f-string 嵌套 r["key"] → SyntaxError（如 f"${r["h"]}" 中 " 破坏语法） | ✅ 先 v = r["h"] 再 f"${v}"，或用 % / format() |
| ❌ 同会话内先跑 BTC 再跑期货（如 GC）→ 429 配额耗尽，宏观/DXY/VIX 全部降级 | ✅ 多资产分析时从「最需要宏观数据的品种」开始（GC 比 BTC 更需要 DXY/VIX），或两品种之间间隔 ≥ 60s 等速率窗口重置。如果已经耗尽了，标注「宏观 429 降级，以新闻推断替代」即可，不影响技术结构判断 |
| TP%、SL%、加权 RR、仓位示例算术互相打架 | ✅ 发布前逐项复核百分比与仓位公式 |
| GC 分析中把 BTC 分析后的 429 限流错误原样搬入报告 | ✅ 429 降级后标注「数据缺口」即可，不要写 YAML 错误原文 |
| 多个数据块并行拉取时 Yahoo 429 频繁（BTC+GC 连续分析） | ✅ 串行拉取每块加 2s 延迟；宏观块与价格块之间留 3s 冷却 |
驱动优先级：地缘 > OPEC+ > 库存(EIA) > 美元 > 技术结构
^OVX（原油波动率指数）USODXY（负相关）、GC=F（同向避险时）、^GSPC（需求预期）驱动优先级：实际利率/美债收益率 > 美元 > 避险需求 > 技术结构
^VIX（无专属波动率指数，VIX 替代参考）GLD^TNX（强负相关——实际利率↑ = 黄金↓）、DXY（负相关）、^VIX（正相关避险时）驱动优先级：黄金联动 > 工业需求 > 美元 > 技术结构
^VIX（替代参考）SLV驱动优先级：中国宏观 > 库存 > 美元 > 技术结构
^VIX（替代参考）COPX 作弱参考驱动优先级：天气 > 库存(EIA) > 产量 > 技术结构
^OVX（部分参考，天然气无专属波动率指数）UNG（但杠杆损耗严重，仅作弱参考）驱动优先级：利率/Fed > 市场风险偏好 > 财报季 > VIX > 技术结构
^VIXSPY驱动优先级：利率/Fed > 科技股风险偏好 > AI/科技催化剂 > VIX > 技术结构
^VIXQQQ驱动优先级：利率/Fed > 价值/周期性板块 > 经济数据 > VIX > 技术结构
^VIXDIA驱动优先级：利率/Fed > 美国国内经济 > 中小银行 > VIX > 技术结构
^VIXIWM当用户要求分析的品种不在 CL/BZ/GC/SI/HG/NG/PL/PA/ES/NQ/YM/RTY 范围内时：
{SYM}=F 格式覆盖：如 ZC=F（玉米）、ZS=F（大豆）、ZW=F（小麦）等农产品期货XAUUSD、SPY）：降级分析——仅保留技术面 + 交叉验证 + 情绪面，标注「非期货标的，市场结构/期限结构维度缺失」User-Agent: Mozilla/5.0 头中国A股八维行情分析：技术、资金、市场结构、情绪、宏观、板块轮动、Sequoia量化信号 + 第8维CZSC缠论确认；支持指数、个股、本地/国内节点降级。
外汇货币对与美元指数八维分析。利率路径与美元方向定大局，1-7维先形成主判断，第8维用CZSC缠论确认/冲突/不足，结构锚定止盈止损。
美股个股、ETF 与主要现金指数八维分析。多时间框架复盘 + 公司/行业/宏观主判断 + 第8维CZSC缠论确认 + 结构锚定止盈止损。
加密货币深度因果分析：七维因果+缠论结构，追涨跌根因+资金逻辑+庄家意图。自动触发czsc缠论分析。
缠论技术分析 — czsc官方全API，CCXT数据源，多级别联立，lightweight-charts可视化+自动Markdown报告。触发: 缠论/czsc/中枢/分型/笔
跨市场分析总路由。先识别标的与市场，再指向对应 skill 处理加密货币、A股、商品期货、股指期货、外汇、美股/ETF/指数等；所有市场尽可能按八维框架，CZSC 为第 8 维确认。Use when Codex needs one entry point for market analysis and must route the request to the correct market-specific skill instead of mixing frameworks.