Claude-skill-registry detect-freight-led-inflation-turn
透過美國卡斯貨運指數 (CASS Freight Index) 的週期轉折,偵測美國通膨壓力是否進入放緩或反轉階段。用於判斷「通膨是否正在降溫」,並驗證市場對降息、通膨回落的宏觀敘事是否有實體經濟數據支撐。
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/data/detect-freight-led-inflation-turn" ~/.claude/skills/majiayu000-claude-skill-registry-detect-freight-led-inflation-turn && rm -rf "$T"
skills/data/detect-freight-led-inflation-turn/SKILL.md<essential_principles>
<principle name="cass_freight_index"> **CASS Freight Index 是最權威的貨運指標**CASS Freight Index 由 Cass Information Systems 編制,追蹤北美地區的貨運出貨量與支出:
| 指標 | 說明 | 用途 |
|---|---|---|
| Shipments Index | 出貨量指數 | 衡量實體經濟需求強度 |
| Expenditures Index | 運費支出指數 | 衡量物流成本壓力 |
| Shipments YoY | 出貨量年增率 | 偵測週期轉折(主要分析指標) |
| Expenditures YoY | 支出年增率 | 驗證成本傳導 |
數據來源:MacroMicro (透過 Highcharts 爬取) </principle>
<principle name="freight_leads_inflation"> **貨運量是通膨的領先指標**核心邏輯:
- 貨運量 ≈ 實體經濟需求強度
- 出貨量下降 → 終端需求減弱 → 定價能力下降
- 歷史上 CASS 指標對 CPI 具有約 4-6 個月的領先性
關鍵訊號不是單月變化,而是「週期轉折」:
- 年增率轉負 (turned negative)
- 創週期新低 (new cycle low) </principle>
當偵測到 CASS 週期轉折:
- 結論是「通膨壓力緩解」而非「通縮」
- 屬於 inflation easing / disinflation regime
- 支持市場對降息或政策轉向的預期
這是跨週期關係辨識:「物流需求動能 → 通膨方向」 </principle>
<principle name="multi_indicator"> **多指標交叉驗證**建議同時觀察四個 CASS 指標:
- Shipments YoY(主要):需求端訊號
- Expenditures YoY:成本端訊號
- Shipments Index:絕對水準
- Expenditures Index:運費壓力
當 Shipments 和 Expenditures 同時轉負,訊號更為可靠。 </principle>
</essential_principles>
<objective> 偵測 CASS Freight Index 的週期轉折,判斷通膨是否正在放緩。輸出三層訊號:
- Freight Status: CASS 各指標狀態與週期位置
- Lead Alignment: 與 CPI YoY 的領先對齊分析
- Signal Assessment: 通膨緩解訊號判斷與信心水準 </objective>
<quick_start>
最快的方式:使用 Chrome CDP 抓取數據
Step 1:安裝依賴
pip install requests websocket-client pandas numpy
Step 2:啟動 Chrome 調試模式
# Windows "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" ^ --remote-debugging-port=9222 ^ --remote-allow-origins=* ^ --user-data-dir="%USERPROFILE%\.chrome-debug-profile" ^ "https://www.macromicro.me/charts/46877/cass-freight-index"
Step 3:等待頁面完全載入(圖表顯示),然後執行
cd scripts python fetch_cass_freight.py --cdp
Step 4:執行通膨訊號分析
python freight_inflation_detector.py --quick
Step 5:生成視覺化圖表
python visualize_freight_cpi.py \ --cache cache/cass_freight_cdp.json \ --output ../../output/freight_cpi_$(date +%Y-%m-%d).png \ --start 1995-01-01
輸出範例:
- JSON 分析結果:
{ "signal": "inflation_easing", "confidence": "high", "freight_yoy": -7.46, "cycle_status": "negative", "indicator": "shipments_yoy", "macro_implication": "通膨壓力正在放緩,未來 CPI 下行風險上升" }
- 視覺化圖表:
output/freight_cpi_2026-01-23.png
備選方法(Selenium):
pip install selenium webdriver-manager python scripts/fetch_cass_freight.py --selenium --no-headless
</quick_start>
<intake> 需要進行什麼分析?- 快速檢查 - 查看最新的 CASS 指標與通膨先行訊號
- 完整分析 - 執行完整的週期轉折偵測與領先性分析
- 方法論學習 - 了解 CASS 指標與通膨的領先關係
請選擇或直接提供分析參數。 </intake>
<routing> | Response | Action | |------------------------------|-------------------------------------------------------------| | 1, "快速", "quick", "check" | 執行 `python scripts/freight_inflation_detector.py --quick` | | 2, "完整", "full", "analyze" | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並執行 | | 3, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 `references/methodology.md` | | 提供參數 (如日期範圍) | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並使用參數執行 |路由後,閱讀對應文件並執行。 </routing>
<directory_structure>
detect-freight-led-inflation-turn/ ├── SKILL.md # 本文件(路由器) ├── skill.yaml # 前端展示元數據 ├── manifest.json # 技能元資料 ├── workflows/ │ ├── analyze.md # 完整分析工作流 │ └── quick-check.md # 快速檢查工作流 ├── references/ │ ├── data-sources.md # CASS 數據來源與爬蟲說明 │ ├── methodology.md # 領先性方法論解析 │ └── historical-episodes.md # 歷史案例對照 ├── templates/ │ ├── output-json.md # JSON 輸出模板 │ └── output-markdown.md # Markdown 報告模板 ├── scripts/ │ ├── fetch_cass_freight.py # MacroMicro CASS 爬蟲 │ ├── fetch_via_cdp.py # Chrome CDP 爬蟲模組 │ ├── freight_inflation_detector.py # 主分析腳本 │ └── visualize_freight_cpi.py # CASS vs CPI 領先性視覺化 └── examples/ └── sample_output.json # 範例輸出
</directory_structure>
<reference_index>
方法論: references/methodology.md
- CASS Freight Index 與 CPI 的領先性關係
- 週期轉折偵測邏輯
- 訊號強度評估標準
資料來源: references/data-sources.md
- MacroMicro Highcharts 爬蟲說明
- CASS 四個指標定義
- 快取策略與更新頻率
歷史案例: references/historical-episodes.md
- 2008 金融危機前後
- 2020 疫情期間
- 2022 通膨高峰期
</reference_index>
<workflows_index>
| Workflow | Purpose | 使用時機 |
|---|---|---|
| analyze.md | 完整週期轉折分析 | 需要深度分析時 |
| quick-check.md | 快速檢查訊號 | 日常監控或快速回答 |
| </workflows_index> |
<templates_index>
| Template | Purpose |
|---|---|
| output-json.md | JSON 輸出結構定義 |
| output-markdown.md | Markdown 報告模板 |
| </templates_index> |
<scripts_index>
| Script | Command | Purpose |
|---|---|---|
| fetch_cass_freight.py | | 使用 CDP 爬取(推薦) |
| fetch_cass_freight.py | | 使用 Selenium 爬取(備選) |
| freight_inflation_detector.py | | 快速檢查最新訊號 |
| freight_inflation_detector.py | | 完整分析 |
| visualize_freight_cpi.py | | 繪製 CASS vs CPI 領先圖 |
| </scripts_index> |
視覺化輸出:CASS vs CPI 領先性對比圖
核心特徵(參考 Bloomberg/Refinitiv 風格):
- CASS 6M Forward:將 CASS Freight Index 向前移動 6 個月,直觀展示領先關係
- 雙軸對比:CPI YoY(左軸藍線)vs CASS Shipments YoY(右軸灰線)
- 衰退區間標記:NBER 官方衰退期以淺色陰影標示
- Bloomberg 深色風格:深藍背景、高對比度配色
快速繪圖:
cd scripts python visualize_freight_cpi.py \ --cache cache/cass_freight_cdp.json \ --output ../../output/freight_cpi_YYYY-MM-DD.png \ --start 1995-01-01 \ --lead-months 6
輸出路徑:
output/freight_cpi_YYYY-MM-DD.png(根目錄)
圖表解讀:
- 當 CASS(灰線)先行轉負/創新低,而 CPI(藍線)仍在高位 → 通膨放緩訊號
- 當 CASS 與 CPI 走勢同步 → 領先關係暫時失效,需謹慎解讀
<input_schema>
<parameter name="start_date" required="true"> **Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析起始日期 **Example**: "2010-01-01" </parameter> <parameter name="end_date" required="false" default="today"> **Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析結束日期 </parameter> <parameter name="indicator" required="false" default="shipments_yoy"> **Type**: string **Options**: `shipments_index` | `expenditures_index` | `shipments_yoy` | `expenditures_yoy` **Description**: CASS 指標選擇 - `shipments_yoy`: 出貨量年增率(推薦,主要分析指標) - `expenditures_yoy`: 支出年增率 - `shipments_index`: 出貨量指數 - `expenditures_index`: 支出指數 </parameter> <parameter name="lead_months" required="false" default="6"> **Type**: integer **Description**: 領先 CPI 的月份數 **Range**: 3-12 </parameter> <parameter name="yoy_threshold" required="false" default="0.0"> **Type**: float **Description**: 年增率警戒門檻(如 0 表示轉負) </parameter></input_schema>
<output_schema> 參見
templates/output-json.md 的完整結構定義。
摘要:
{ "signal": "inflation_easing | inflation_rising | neutral", "confidence": "high | medium | low", "freight_yoy": -2.9, "cycle_status": "new_cycle_low | negative | positive", "indicator": "shipments_yoy", "macro_implication": "通膨壓力正在放緩,未來 CPI 下行風險上升", "all_indicators": { "shipments_index": {...}, "expenditures_index": {...}, "shipments_yoy": {...}, "expenditures_yoy": {...} } }
</output_schema>
<success_criteria> 分析成功時應產出:
- CASS 四個指標的最新數值
- 選定指標的 YoY 與週期狀態
- 與 CPI 的領先對齊驗證
- 通膨緩解訊號與信心水準
- CASS vs CPI 領先性對比圖(output/freight_cpi_YYYY-MM-DD.png)
- 可操作的宏觀解讀
- 明確標註資料限制與假設 </success_criteria>