detect-palladium-lead-silver-turns

<essential_principles>

「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]

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。

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。

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
no_confirm_then_revert	無確認 + 銀在 N 根K內回撤過起點	標記為 failed_move
no_confirm_then_break_fail	無確認 + 銀突破後回落跌破突破點	假突破

歷史統計：未確認事件的失敗率 vs 已確認事件的成功率。

</essential_principles>

1. 數據取得：白銀與鈀金的 OHLCV（yfinance: SI=F, PA=F）
2. 拐點偵測：識別兩者的局部高低點（pivot / peaks / slope_change）
3. 領先滯後估計：cross-correlation 找最佳 lag
4. 跨金屬確認：銀的拐點是否在窗口內被鈀金同向拐點確認
5. 失敗走勢判定：未確認的銀拐點是否符合失敗規則

輸出：確認率、失敗率、每個事件的詳細判定、風控建議。

<quick_start>

最快的方式：偵測白銀近期拐點是否被鈀金確認

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

輸出範例：

{
  "symbol_pair": {"silver": "SI=F", "palladium": "PA=F"},
  "as_of": "2026-01-14",
  "timeframe": "1h",
  "estimated_pd_leads_by_bars": 6,
  "lead_lag_corr": 0.42,
  "confirmation_rate": 0.71,
  "unconfirmed_failure_rate": 0.64,
  "latest_event": {
    "ts": "2026-01-15T14:00:00Z",
    "turn": "top",
    "confirmed": false,
    "participation_ok": false,
    "failed_move": true
  }
}

完整分析：

python scripts/palladium_lead_silver.py --silver SI=F --palladium PA=F --timeframe 1h --lookback 1000 --output result.json

生成 Bloomberg 風格視覺化圖表（推薦）：

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

圖表特色：

• Bloomberg 專業配色：深色背景、橙紅色白銀線、橙黃色鈀金線
• 背景色帶標記：綠色背景 = 已確認拐點區域，紅色背景 = 未確認拐點區域（不擋住走勢線）
• 最新事件標註：醒目標示最新拐點的確認狀態與價格
• Pd/Ag 價格比率圖：顯示鈀金對白銀的相對價格變化，含 20 期均線
• 滾動確認率：動態顯示確認邏輯的有效性趨勢
• 統計面板：確認率、失敗率、總拐點數等關鍵指標
• 行情解讀：當前狀態評估與可操作建議

傳統三合一圖表（技術分析向）：

python scripts/plot_palladium_silver.py --silver SI=F --palladium PA=F --output output/

包含：

• 銀/鈀價格疊加與拐點標記
• 確認/未確認事件分布
• 滾動相關係數時間序列
• 失敗走勢統計

</quick_start>

1. 快速偵測 - 檢查最近白銀拐點是否被鈀金確認
2. 歷史回測 - 回溯分析跨金屬確認的有效性
3. 持續監控 - 設定警報當出現新拐點時通知
4. 參數調校 - 找出最佳的確認窗口與參與度門檻
5. 方法論學習 - 了解跨金屬領先滯後的理論基礎

請選擇或直接提供分析參數開始。