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」。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill analyze-move-risk-gauges-leadlag --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
<essential_principles> <principle name="move_as_leading_indicator"> **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。 </principle> <principle name="leadlag_cross_correlation"> **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。 </principle> <principle name="shock_event_reaction"> **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」： 1. 定義衝擊事件：|ΔY[t-k:t]| ≥ threshold（如 15bp） 2. 檢查事件窗內 MOVE 變化 3. 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。 </principle> <principle name="data_access"> **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。 </principle> </essential_principles>
- 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
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 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 curl -s http://127.0.0.1:9222/json 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 \ python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --chart --rates-chart
What does the analyze-move-risk-gauges-leadlag skill do?
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」。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill analyze-move-risk-gauges-leadlag --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.