Macro-skills monitor-etf-holdings-drawdown-risk

Name: monitor-etf-holdings-drawdown-risk
Author: fatfingererr

displayName: 監控實物 ETF 持倉下滑風險

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displayName: 監控實物 ETF 持倉下滑風險 emoji: "💸" authorUrl: https://github.com/fatfingererr/macro-skills

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claude-code

featured: false installCount: 0

testQuestions:

question: '檢查 SLV 白銀 ETF 是否存在價格-庫存背離現象' imagePath: images/SLV-divergence-report-2026-01-20.png expectedResult: | SLV 白銀 ETF 背離分析報告
截至日期：2026-01-19
--- 核心結論
┌──────────┬────────────┬──────────┐ │ 指標 │ 數值 │ 判定 │ ├──────────┼────────────┼──────────┤ │ 背離狀態 │ 否 │ ✅ 正常 │ ├──────────┼────────────┼──────────┤ │ 壓力分數 │ 20.0 / 100 │ 低風險 │ ├──────────┼────────────┼──────────┤ │ 壓力等級 │ LOW │ 無需警戒 │ └──────────┴────────────┴──────────┘

詳細數據

最新持倉與價格
- 白銀價格：$93.27 / oz（SI=F 期貨）
- SLV 持倉量：5.17 億盎司（16,073 噸）
- 庫存/價格比值 Z 分數：-3.70（極端偏低）
180 天視窗變化 ┌──────────┬─────────┬──────────┐ │ 指標 │ 變化率 │ 說明 │ ├──────────┼─────────┼──────────┤ │ 價格變化 │ +191.6% │ 大幅上漲 │ ├──────────┼─────────┼──────────┤ │ 庫存變化 │ +14.7% │ 同步增長 │ └──────────┴─────────┴──────────┘ 結論：價格與庫存同向上漲，不存在背離。

歷史對比 ┌──────────────┬───────────────────┐ │ 指標 │ 數值 │ ├──────────────┼───────────────────┤ │ 十年最低庫存 │ 3.07 億盎司 │ ├──────────────┼───────────────────┤ │ 十年最高庫存 │ 6.77 億盎司 │ ├──────────────┼───────────────────┤ │ 當前百分位 │ 56.6%（中間偏上） │ ├──────────────┼───────────────────┤ │ 十年低點？ │ 否 │ └──────────────┴───────────────────┘

解讀

當前 SLV 不存在「價漲庫跌」的背離現象：
1. 白銀價格強勁上漲（180 天內翻倍）
2. SLV 持倉同步增加（+14.7%），顯示資金流入而非流出
3. 庫存水平位於歷史中間區間，並非十年低點
雖然庫存/價格比值 Z 分數為 -3.70（表示相對價格而言庫存偏低），但這主要反映價格上漲速度快於庫存增速，而非實物緊張。

下一步驗證建議
1. 核對 SLV 官方持倉時間序列（避免數據源誤差）
2. 交叉比對 COMEX registered/eligible 庫存變化
3. 檢查白銀期貨曲線是否出現 backwardation
4. 觀察零售銀條/銀幣溢價是否擴大
結果已保存至：slv_divergence_result.json
question: '幫我分析 GLD 黃金 ETF 的持倉變化與金價的關係' imagePath: images/GLD-divergence-report-2026-01-20.png expectedResult: | GLD 黃金 ETF 持倉-價格背離分析結果
分析摘要
┌──────────┬────────────┬────────────────────┐
│ 指標 │ 數值 │ 說明 │ ├──────────┼────────────┼────────────────────┤
│ 分析日期 │ 2026-01-19 │ │ ├──────────┼────────────┼────────────────────┤
│ 背離狀態 │ ❌ 否 │ 價格與持倉同向變動 │ ├──────────┼────────────┼────────────────────┤ │ 壓力分數 │ 20.0/100 │ LOW (低風險) │ └──────────┴────────────┴────────────────────┘ 關鍵指標 ┌──────────────────┬─────────────────────────┬────────────────────────────┐ │ 項目 │ 數值 │ 解讀 │ ├──────────────────┼─────────────────────────┼────────────────────────────┤ │ 180天金價變化 │ +44.6% │ 金價大幅上漲 │ ├──────────────────┼─────────────────────────┼────────────────────────────┤ │ 180天持倉變化 │ +1.4% │ 持倉小幅增加（非下降） │ ├──────────────────┼─────────────────────────┼────────────────────────────┤ │ 當前持倉量 │ 3,490 萬盎司 (1,086 噸) │ │ ├──────────────────┼─────────────────────────┼────────────────────────────┤ │ 持倉歷史百分位 │ 68.6% │ 處於十年中上水位 │ ├──────────────────┼─────────────────────────┼────────────────────────────┤ │ 庫存十年低點 │ 否 │ 遠離歷史低點 │ ├──────────────────┼─────────────────────────┼────────────────────────────┤ │ 庫存/價格 Z 分數 │ -2.33 │ 比值偏低（金價相對持倉高） │ └──────────────────┴─────────────────────────┴────────────────────────────┘ 分析結論

目前 GLD 不存在「價漲庫跌」的背離現象。

雖然過去 180 天金價大漲 44.6%，但 GLD 持倉並未下滑，反而小幅增加 1.4%。這表示：
1. 投資人持續買入黃金 ETF：金價上漲伴隨持倉增加，符合正常市場邏輯
2. 無實物緊張訊號：沒有「價格上漲、但 ETF 被大量贖回」的異常現象
3. 持倉處於健康水位：目前持倉約 3,490 萬盎司，在十年歷史中處於第 68 百分位
圖表說明

上方圖表顯示：
- 藍線 (GC=F)：黃金期貨價格，2024 年底以來大幅上漲
- 紅線 (GLD)：ETF 持倉量，2025 年以來從低點回升
- 兩者走勢大致同向，沒有明顯背離
雙重假設解釋 ┌─────────────────┬────────────────────────────┐ │ 假設 │ 目前狀態 │ ├─────────────────┼────────────────────────────┤ │ 實物緊張假說 │ ⚪ 不適用 - 價格與持倉同向 │ ├─────────────────┼────────────────────────────┤ │ 資金流/贖回假說 │ ⚪ 不適用 - 持倉未下滑 │ └─────────────────┴────────────────────────────┘ 建議後續觀察
1. 核對 COMEX 黃金庫存是否同步穩定
2. 檢查黃金期貨曲線結構（contango vs backwardation）
3. 觀察零售金條/金幣溢價是否擴大
報告檔案位置：
- PNG: images/GLD_divergence_report_20260120.png
- JSON: data/gld_divergence_result.json
數據來源：MacroMicro (財經 M 平方) + Yahoo Finance

qualityScore: overall: 73 badge: 中高級 evaluatedAt: "2026-01-23"

metrics: problemFit: 78 correctness: 76 dataGovernance: 70 robustness: 68 maintainability: 72 usability: 74

metricDetails: problemFit: score: 78 strengths: - 背離偵測邏輯清晰 - 雙重假設驗證框架避免單一偏誤 - 壓力分數計算可量化 improvements: - 可增加更多 ETF 支援（如 PSLV）

correctness:
  score: 76
  strengths:
    - 壓力分數公式明確
    - testQuestions 有詳細 expectedResult
    - 雙假設框架設計合理
  improvements:
    - 可增加 examples/ golden case
    - 十年尺度判斷需更多驗證

dataGovernance:
  score: 70
  strengths:
    - 使用 yfinance 公開數據
    - 說明數據延遲注意事項
  improvements:
    - Selenium 爬蟲依賴網站結構
    - 缺少 data-sources.md 完整文檔
    - 需 fallback 數據來源

robustness:
  score: 68
  strengths:
    - pitfalls 詳列 ETF 贖回誤判風險
    - bestPractices 有十年尺度建議
  improvements:
    - Selenium 選擇器變更風險
    - 缺少 failure-modes.md

maintainability:
  score: 72
  strengths:
    - 參數定義完整
    - 多資料源支援
  improvements:
    - Selenium 爬蟲需定期維護
    - 可增加 manifest.json 版本控制

usability:
  score: 74
  strengths:
    - FAQ 解答背離、雙假設、壓力分數
    - 輸出有壓力等級與驗證建議
  improvements:
    - 可增加 historical-episodes.md
    - 可增加期貨結構交叉驗證視覺化

details: | 任務適配度（78/100） - 背離偵測與雙假設框架設計合理 - 壓力分數可量化 - 待改進：增加更多 ETF 支援

**正確性（76/100）**
- 壓力分數公式明確
- testQuestions 有 expectedResult
- 待改進：增加 examples/ golden case

**資料治理（70/100）**
- 使用公開數據
- 待改進：增加 data-sources.md 與 fallback

**穩健性（68/100）**
- pitfalls 詳列風險
- 待改進：Selenium 穩定性與 failure-modes.md

**可維護性（72/100）**
- 參數定義完整
- 待改進：爬蟲維護與版本控制

**輸出可用性（74/100）**
- FAQ 解答核心概念
- 待改進：增加歷史對照

upgradeNotes: targetBadge: 高級 requirements: - metric: dataGovernance currentScore: 70 targetScore: 80 suggestion: 增加 data-sources.md 與 fallback 來源 - metric: robustness currentScore: 68 targetScore: 80 suggestion: 增加 failure-modes.md 與 Selenium 穩定性

bestPractices:

title: 雙假設驗證避免偏誤 description: 不要直接把「庫存下降」解讀為「實物被搶」，需同時考慮 ETF 贖回可能性
title: 交叉驗證增強可信度 description: 使用 COMEX、期貨結構、零售溢價等多指標交叉驗證
title: 關注十年尺度而非短期波動 description: 十年低點比短期下滑更有意義，避免對正常波動過度反應
title: 注意數據發布延遲 description: ETF 持倉數據可能有 1-2 天延遲，需注意數據時效性

pitfalls:

title: 把 ETF 贖回誤判為實物短缺 description: ETF 持倉下降可能是投資人資金流出，不必然代表實物被「抽走」 consequence: 錯誤的投資決策
title: 忽略期貨結構訊號 description: 若期貨仍為 contango，實物緊張假設較不可信 consequence: 過度解讀背離訊號
title: 選擇器變更導致爬蟲失效 description: ETF 官網改版可能導致 Selenium 爬蟲抓取失敗 consequence: 數據缺失或錯誤

faq:

question: 什麼是價格與庫存背離？ answer: | 當商品價格上漲但對應 ETF 的實物持倉卻下降時，稱為「價格-庫存背離」。這可能意味著：
1. 實物供給緊張（看漲）
2. ETF 投資人資金外流（正常情況）
需要交叉驗證才能判斷哪種解釋更可信。
question: 為什麼需要雙重假設？ answer: | 社群敘事常把「ETF 庫存下降」直接解讀為「銀行搶銀條」，但這忽略了 ETF 贖回機制。雙重假設框架要求：
- 提供支持「實物緊張」的條件
- 提供支持「資金流變化」的條件讓用戶根據實際數據判斷。
question: 壓力分數如何計算？ answer: | 壓力分數 = 100 × min(1.0, 0.6 × 背離嚴重度 + 0.2 × 十年低點加成 + 0.2 × 比值極端加成 )
- 背離嚴重度 = 價格漲幅 × 庫存跌幅
- 十年低點加成 = 1.0 如果庫存處於十年低點
- 比值極端加成 = 1.0 如果庫存/價格比值 Z < -2

about: repository: https://github.com/fatfingererr/macro-skills branch: main additionalInfo: | ## 適用場景

- 監控 SLV、PSLV、GLD 等實物型 ETF
- 驗證社群「實物短缺」敘事
- 評估商品市場供需緊張度

## 數據來源

**ETF 持倉（Selenium 爬蟲）**
- SLV: iShares Silver Trust 官網
- PSLV: Sprott Physical Silver Trust 官網
- GLD: SPDR Gold Shares 官網

**價格數據（yfinance）**
- XAGUSD: 白銀現貨
- XAUUSD: 黃金現貨
- SI=F: 白銀期貨近月

**交叉驗證（公開數據）**
- COMEX 庫存報表
- 期貨曲線結構
- 零售溢價指標