analyze-move-risk-gauges-leadlag

<essential_principles>

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。

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。

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。

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。

</essential_principles>

1. 數據抓取：從公開來源取得 MOVE、VIX、信用利差、JGB 殖利率
2. 標準化處理：Z 分數、平滑處理、頻率對齊
3. 領先落後分析：交叉相關找出 MOVE vs VIX / 信用利差的 lead/lag
4. 事件窗檢定：JGB 衝擊事件中 MOVE 是否「不恐慌」
5. 方向一致性：MOVE 下行時，其他風險指標是否同步下行

輸出：領先落後判定、恐慌檢定結果、方向一致性比例、量化證據。

<quick_start>

執行分析前，必須先啟動 Chrome 調試模式

Step 1：關閉所有 Chrome 視窗

Step 2：用調試端口啟動 Chrome（Windows）

"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" ^
  --remote-debugging-port=9222 ^
  --remote-allow-origins=* ^
  --user-data-dir="%USERPROFILE%\.chrome-debug-profile" ^
  "https://en.macromicro.me/charts/35584/us-treasury-move-index"

Step 3：在瀏覽器中開啟第二個分頁，載入 JGB 頁面

https://en.macromicro.me/charts/944/jp-10-year-goverment-bond-yield

Step 4：等待兩個頁面的圖表都完全載入（約 30-40 秒）

Step 5：執行分析

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

Step 6（可選）：生成 Bloomberg 風格視覺化圖表

# 方式一：分析時同時生成圖表
python analyze.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31 --output-mode markdown --chart

# 方式二：單獨生成圖表（自動使用快取數據）
python visualize.py --start 2024-01-01 --end 2026-01-31

圖表預設輸出路徑：{專案根目錄}/output/move-leadlag-YYYY-MM-DD.png

輸出範例：

## 結論

- 利率波動率（MOVE）對「JGB 殖利率衝擊」反應偏弱 / 未顯著升溫 → **not spooked**
- MOVE 的變化在統計上呈現 **領先 4-6 天** 的特徵
- MOVE 下行時，VIX / 信用利差同步走低的比例：VIX = 62%、Credit = 60%

</quick_start>

1. 快速檢查 - 查看目前 MOVE 的領先落後狀態與恐慌程度
2. 完整分析 - 執行完整的領先落後與事件窗分析
3. 視覺化圖表 - 生成多面板分析結果圖表
4. 方法論學習 - 了解 Lead/Lag 分析與事件窗檢定的邏輯

請選擇或直接提供分析參數。

重要：執行分析前必須確保 Chrome CDP 已啟動並載入 MOVE 和 JGB 頁面。

<directory_structure>

analyze-move-risk-gauges-leadlag/
├── SKILL.md                           # 本文件（路由器）
├── skill.yaml                         # 前端展示元數據
├── manifest.json                      # 技能元數據
├── cache/                             # 數據快取目錄
├── workflows/
│   ├── analyze.md                     # 完整分析工作流
│   └── visualize.md                   # 視覺化工作流
├── references/
│   ├── data-sources.md                # 資料來源與替代方案
│   ├── methodology.md                 # Lead/Lag 與事件窗方法論
│   └── input-schema.md                # 完整輸入參數定義
├── templates/
│   ├── output-json.md                 # JSON 輸出模板
│   └── output-markdown.md             # Markdown 報告模板
└── scripts/
    ├── analyze.py                     # 主分析腳本
    ├── fetch_data.py                  # 數據抓取工具 (CDP + FRED + Yahoo)
    ├── visualize.py                   # Lead/Lag 綜合圖表繪圖工具
    └── visualize_rates_move.py        # 利率 vs MOVE 恐慌專題圖表（可帶入任何國家債券）

</directory_structure>