detect-palladium-lead-silver-turns

npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill detect-palladium-lead-silver-turns --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

<essential_principles> <principle name="cross_metal_confirmation"> **跨金屬確認核心** 「鈀金領先白銀」的假說需要可量化驗證： - 以 cross-correlation 估計最佳領先滯後（lead-lag） - 當銀出現拐點時，檢查鈀金是否在確認窗口內先行或同步出現同向拐點 - 未被確認的拐點視為「失敗推動」的候選 ``` Lead-Lag = argmax(cross_correlation(pd_ret[t-k:t], ag_ret[t:t+k])) Confirmed = pd_turn exists within [ag_turn.ts - window, ag_turn.ts + window] ``` </principle> <principle name="turning_point_detection"> **拐點偵測三法** | 方法 | 原理 | 適用場景 | |----------------|-------------------------------|----------------| | `pivot` | 左右 N 根K棒內的局部極值 | 結構明確的趨勢 | | `peaks` | scipy find_peaks + prominence | 自動化密度控制 | | `slope_change` | 趨勢斜率由正轉負或反之 | 平滑趨勢追蹤 | 建議從 `pivot` 開始，左右各 3-5 根K棒，再依需求調整。 </principle> <principle name="participation_judgment"> **參與度判定** 鈀金是否「參與」銀的走勢，有多種衡量方式： | 指標 | 定義 | 門檻建議 | |--------------------|--------------------|-------------------| | `returns_corr` | 報酬率滾動相關係數 | > 0.5 | | `direction_agree` | 同向漲跌的比例 | > 60% | | `vol_expansion` | 兩者波動同步擴張 | σ_pd / σ_ag > 0.8 | | `breakout_confirm` | 銀突破時鈀金也突破 | 同向突破 | 未達門檻時，銀的動作可能是「流動性噪音」而非趨勢確認。 </principle> <principle name="failure_move_detection"> **失敗走勢判定** 將「無鈀金參與的銀動作」落地為可回測的規則： | 規則 | 定義 | 後果 | |------------------------------|---------------------

cd skills/detect-palladium-lead-silver-turns
pip install pandas numpy yfinance scipy statsmodels  # 首次使用
python scripts/palladium_lead_silver.py --silver SI=F --palladium PA=F --quick
python scripts/palladium_lead_silver.py --silver SI=F --palladium PA=F --timeframe 1h --lookback 1000 --output result.json
pip install matplotlib yfinance  # 首次使用
python scripts/plot_bloomberg_style.py --input result.json --output output/palladium_silver_2026-01-26.png
python scripts/plot_palladium_silver.py --silver SI=F --palladium PA=F --output output/