Macro-skills detect-fed-unamortized-discount-pattern

displayName: 判讀聯準會未攤銷折價走勢模式 emoji: "\U0001F4C9" authorUrl: https://github.com/fatfingererr/macro-skills

tools:

• claude-code

featured: false installCount: 0

testQuestions:

• question: '目前聯準會未攤銷折價的走勢是否與歷史危機期間相似？' imagePath: images/fed-unamortized-discount-analysis-2026-01-26.png expectedResult: | 目前聯準會未攤銷折價（WUDSHO）走勢與歷史危機期間的相似度：

  核心發現 形狀比對結果：

  • 不像 COVID-19 危機 (2020)
    • 相關係數：-0.25（負相關）
    • 形狀相似度：0.23（低）
  • 高度相似於 2022 激進升息期
    • 相關係數：0.86（高度正相關）
    • 形狀相似度：0.85（非常高）
    • 最佳匹配片段：2022-08-19 ~ 2022-12-09

  壓力驗證指標

  所有交叉驗證指標顯示：市場處於低壓力/風險偏好環境 ┌────────────────┬─────────────────┬─────────┬─────────────────┐ │ 指標 │ 當前值 vs 歷史 │ Z-score │ 訊號 │ ├────────────────┼─────────────────┼─────────┼─────────────────┤ │ 投資級信用利差 │ 0.73% (低) │ -1.22 │ mild risk-on │ ├────────────────┼─────────────────┼─────────┼─────────────────┤ │ 高收益債利差 │ 2.64% (低) │ -1.13 │ mild risk-on │ ├────────────────┼─────────────────┼─────────┼─────────────────┤ │ VIX 波動率 │ 15.64 (低) │ -0.62 │ neutral │ ├────────────────┼─────────────────┼─────────┼─────────────────┤ │ 殖利率曲線 │ 0.65% (正斜率) │ 1.24 │ neutral │ ├────────────────┼─────────────────┼─────────┼─────────────────┤ │ Fed 資產負債表 │ 6.58兆 (縮表中) │ -1.49 │ mild risk-on │ └────────────────┴─────────────────┴─────────┴─────────────────┘

  壓力驗證分數：0.00（沒有壓力訊號）

  風險評估

  • 形狀相似度：0.85（高）
  • 壓力驗證：0.00（無壓力）
  • 綜合風險分數：0.51（中等）
  • 風險等級：medium_high

  結論 走勢形狀與 2022 年激進升息期高度相似（相關係數 0.86），但完全缺乏金融壓力的交叉驗證訊號。

  這代表：

  1. 更可能是利率/會計結構效果，而非系統性金融壓力
  2. 不支持「黑天鵝即將發生」的假說
  3. 信用利差、高收益債利差、VIX 都處於歷史低位，顯示市場風險偏好良好

  未來 60 天觀察重點 若要升級風險警報，需要看到：

  • 信用利差明顯走寬（z > 1.5）
  • VIX 持續上升並突破 25
  • Fed 啟用緊急流動性工具

  反證提醒

  • 「像」可以量化（相關係數 0.86）
  • 但「像歷史事件」≠「會發生同樣事件」
  • WUDSHO 變動最常見原因是利率效果，不是金融壓力
  • 圖形類比不應在缺乏壓力指標共振時升級成「危機預言」

  總結：目前走勢更像 2022 年升息期的利率結構調整，而非 2020 年 COVID 或 2008 年金融危機的壓力模式。

• question: '假設 WUDSHO 會複製 COVID 走勢，並在 60 天內發生黑天鵝事件，那後續可能走勢幅度為？' imagePath: images/wudsho-pre-covid-projection-2026-01-26.png expectedResult: | 根據數據分析，以下是假設 WUDSHO 複製 COVID 走勢的推估結果：

  假設情境：WUDSHO 複製 COVID 走勢 當前狀態
  ┌───────────────────────────────┬──────────────────┐ │ 指標 │ 數值 │ ├───────────────────────────────┼──────────────────┤ │ 當前 WUDSHO │ -24,015 百萬美元 │ ├───────────────────────────────┼──────────────────┤ │ PRE-COVID 基準點 (2020-02-15) │ -13,266 百萬美元 │ ├───────────────────────────────┼──────────────────┤ │ 縮放因子 │ 1.81x │ └───────────────────────────────┴──────────────────┘

  60 天內黑天鵝情境推估 若複製 COVID 初期「負值收縮」模式：

  • 推估峰值：-13,362 百萬美元
  • 變化幅度：+44.4%（負值收縮，絕對值變小）
  • 絕對變化：+10,653 百萬美元

  完整週期推估（若完全複製 COVID 模式） ┌─────────────────┬───────────┬───────────┬───────────────────┐ │ 階段 │ 推估值 │ 時間點 │ 變化幅度 │ ├─────────────────┼───────────┼───────────┼───────────────────┤ │ 高點（QE 初期） │ -8,307 M │ ~36 週後 │ +65%（負值收縮） │ ├─────────────────┼───────────┼───────────┼───────────────────┤ │ 低點（QE 高峰） │ -49,981 M │ ~146 週後 │ -108%（負值擴張） │ └─────────────────┴───────────┴───────────┴───────────────────┘

  解讀

  1. COVID 初期的走勢（60天內）：Fed 緊急流動性干預導致 WUDSHO 負值「收縮」（絕對值變小），這反映短期恐慌下的資產負債表調整
  2. 隨後的深跌（6個月~3年）：大規模 QE 購買長天期折價債券，導致 WUDSHO 負值「擴張」（絕對值變大），最終跌至 -27,610
  3. 當前情境風險：若真的發生黑天鵝事件，根據歷史模式： - 短期（60天）：可能先看到 +40~50% 的負值收縮（Fed 緊急干預） - 中長期：若 Fed 啟動新一輪 QE，可能看到 -100% 以上的負值擴張

  重要警告：這是純粹的「形狀複製」假設推演，不是預測。 WUDSHO 的變動主要受利率環境與 Fed 持有期限結構驅動，形狀相似 ≠ 事件會重演。

qualityScore: overall: 70 badge: 白銀 evaluatedAt: "2026-01-26"

metrics: problemFit: 80 correctness: 75 dataGovernance: 70 robustness: 65 maintainability: 70 usability: 60

metricDetails: problemFit: score: 80 strengths: - 清晰的「形狀比對 + 交叉驗證」雙層架構 - 反證優先的分析框架 - 明確區分「像」和「會發生」 improvements: - 可增加更多歷史基準窗口 - 可增加即時 vs 延遲資料的處理說明

correctness:
  score: 75
  strengths:
    - 使用多種形狀比對方法（corr、DTW、features）
    - 交叉驗證指標有明確來源
    - methodology.md 有完整公式
  improvements:
    - DTW 參數敏感度需說明
    - 形狀特徵提取可更細緻

dataGovernance:
  score: 70
  strengths:
    - 使用 FRED 免費公開資料
    - 資料來源有明確文檔
    - 有 fallback 機制
  improvements:
    - 缺少資料延遲的具體說明
    - 可增加資料品質檢查

robustness:
  score: 65
  strengths:
    - 多指標交叉驗證
    - 有明確的錯誤處理
    - 降級輸出機制
  improvements:
    - 缺少 failure-modes.md
    - 極端情況處理需加強

maintainability:
  score: 70
  strengths:
    - 參數定義完整
    - 模組化腳本結構
    - manifest.json 版本控制
  improvements:
    - 可增加自動化測試
    - 可增加 CI/CD 配置

usability:
  score: 60
  strengths:
    - FAQ 解答核心概念
    - testQuestions 有 expectedResult
  improvements:
    - 可增加更多視覺化選項
    - 可增加 historical-episodes 深度分析

details: | 任務適配度（80/100） - 「形狀比對 + 交叉驗證」架構清晰 - 待改進：增加更多基準窗口

**正確性（75/100）**
- 多種比對方法
- 待改進：DTW 參數敏感度

**資料治理（70/100）**
- FRED 公開資料
- 待改進：資料延遲說明

**穩健性（65/100）**
- 多指標交叉驗證
- 待改進：failure-modes.md

**可維護性（70/100）**
- 參數完整
- 待改進：自動化測試

**輸出可用性（60/100）**
- FAQ 完整
- 待改進：視覺化選項

upgradeNotes: targetBadge: 黃金 requirements: - metric: usability currentScore: 60 targetScore: 75 suggestion: 增加視覺化選項與歷史對照深度分析 - metric: robustness currentScore: 65 targetScore: 80 suggestion: 增加 failure-modes.md 與極端情況處理

bestPractices:

• title: 形狀相似 ≠ 事件預測 description: 高相似度只說明「像」，不說明「會發生」，必須搭配壓力驗證
• title: 使用多種比對方法 description: 單一相似度指標可能誤判，使用 corr + DTW + 形狀特徵交叉驗證
• title: 理解指標機制 description: WUDSHO 變動可能來自利率效果，不一定是金融壓力
• title: 反證優先 description: 先思考「什麼會推翻這個假說」，而非只找支持證據

pitfalls:

• title: 過度解讀圖形類比 description: 社群常見「這條線複製 XXX」論述缺乏量化驗證 consequence: 產生不必要的恐慌或錯誤的交易決策
• title: 忽略利率效果 description: WUDSHO 變動最常見的原因是利率環境變化 consequence: 把正常的會計效果誤判為金融壓力
• title: 缺乏壓力驗證 description: 只看形狀不看交叉驗證指標 consequence: 假陽性警報過多
• title: 把條件分布當預測 description: 歷史事件後續統計是「條件分布」不是「一定會發生」 consequence: 錯誤的確定性判斷

faq:

• question: 什麼是 WUDSHO？ answer: | WUDSHO 是 FRED 上的「Fed 持有證券未攤銷折價」(Unamortized Discounts)。 當 Fed 以低於面值的價格購買債券時，差額計為「未攤銷折價」。

  變動成因：

  • 利率上升期：市價下跌 → 購入折價增加 → WUDSHO 上升
  • 利率下降期：市價上升 → 購入溢價增加 → WUDSHO 下降
  • 會計攤銷：折價隨時間攤銷

• question: 為什麼形狀相似不代表會發生同樣事件？ answer: | 形狀相似可能來自多種原因：

  1. 利率週期相似（最常見）
  2. 持有債券久期結構調整
  3. 會計攤銷時程
  4. 真正的金融壓力（需交叉驗證）

  只有當「形狀相似」+「壓力指標同步惡化」時， 才應該提高對金融壓力的警覺。

• question: 什麼是 DTW（動態時間校正）？ answer: | DTW (Dynamic Time Warping) 是一種測量兩個時間序列相似度的方法， 允許序列在時間軸上「拉伸」或「壓縮」來找到最佳對齊。

  優點：捕捉「快一點/慢一點但形狀相似」的情況 缺點：對參數敏感，需要配合其他方法交叉驗證

• question: 壓力驗證指標有哪些？ answer: | 本技能使用的交叉驗證指標：

  指標	來源	壓力訊號
  IG 信用利差	BAMLC0A0CM	走寬 (z > 1.5)
  高收益債利差	BAMLH0A0HYM2	走寬 (z > 1.5)
  VIX 波動率	VIXCLS	上升 (z > 1.5)
  殖利率曲線	DGS10-DGS2	倒掛加深
  Fed 資產負債表	WALCL	異常變動

about: repository: https://github.com/fatfingererr/macro-skills branch: main additionalInfo: | ## 設計理念

本技能針對社群常見的「圖形類比敘事」提供量化驗證框架：
1. 把「肉眼類比」轉成可量化的形狀比對
2. 用交叉驗證指標檢驗是否真的是金融壓力
3. 輸出反證分析，避免過度解讀

## 數據來源

**FRED（免費，無需 API key）**
- WUDSHO: 未攤銷折價
- BAMLC0A0CM: IG 信用利差
- BAMLH0A0HYM2: 高收益債利差
- VIXCLS: VIX
- DGS10, DGS2: 國債殖利率

## 參考文獻

- Fed H.4.1 報表說明
- 動態時間校正 (DTW) 演算法
- 信用利差與金融壓力的實證研究