From fatfingererr-macro-skills
把「獲利成長 × 財務狀況(金融環境)」映射成「投資時鐘」,判斷目前落在哪個象限、近期是順時針還是逆時針旋轉、以及相對於上一輪循環的位置差異。
npx claudepluginhub joshuarweaver/cascade-code-general-misc-1 --plugin fatfingererr-macro-skillsThis skill uses the workspace's default tool permissions.
<essential_principles>
Creates new Angular apps using Angular CLI with flags for routing, SSR, SCSS, prefixes, and AI config. Follows best practices for modern TypeScript/Angular development. Use when starting Angular projects.
Generates Angular code and provides architectural guidance for projects, components, services, reactivity with signals, forms, dependency injection, routing, SSR, ARIA accessibility, animations, Tailwind styling, testing, and CLI tooling.
Executes ctx7 CLI to fetch up-to-date library documentation, manage AI coding skills (install/search/generate/remove/suggest), and configure Context7 MCP. Useful for current API refs, skill handling, or agent setup.
<essential_principles>
**四象限模型核心**投資時鐘將市場狀態簡化為四個象限:
金融環境支持(寬鬆)
↑
Q3 │ Q1
修復過渡 │ 理想象限
────────────┼────────────→ 獲利成長
Q4 │ Q2
最差象限 │ 好壞混合
│
金融環境不支持(緊縮)
| 象限 | 獲利 | 金融環境 | 含義 | 配置建議 |
|---|---|---|---|---|
| Q1 理想象限 | ↑ | 支持↑ | 風險資產友善 | 偏多、順風配置 |
| Q2 好壞混合 | ↑ | 不支持↓ | 估值壓力、波動 | 波動管理、估值敏感 |
| Q3 修復過渡 | ↓ | 支持↑ | 寬鬆救市、基本面未回 | 勿誤判為全面牛市 |
| Q4 最差象限 | ↓ | 不支持↓ | 風險資產易受傷 | 風險控管、降槓桿 |
不同來源的投資時鐘圖可能有不同的軸向定義。本 skill 預設:
X 軸:金融環境(Financial Conditions)
Y 軸:獲利成長(Earnings Growth)
若你的圖表定義不同,請在輸入參數中調整 axis_mapping 和 clock_convention。
透過 atan2(y, x) 計算角度,再轉換成 12 小時制:
旋轉方向:
本 skill 使用無需 API key 的資料來源:
https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id={SERIES_ID}
腳本位於 scripts/ 目錄,可直接執行。
</essential_principles>
實作投資時鐘分析:輸出:當前象限、時鐘點位、旋轉摘要、配置建議。
<quick_start>
最快的方式:執行預設分析
cd skills/analyze-investment-clock-rotation
pip install pandas numpy requests # 首次使用
python scripts/investment_clock.py --quick
輸出範例:
{
"as_of": "2026-01-15",
"current_position": {
"clock_hour": 10,
"quadrant": "Q1_ideal",
"earnings_growth": 0.052,
"financial_conditions_zscore": -0.35
},
"interpretation": "理想象限,風險資產相對順風"
}
完整分析:
python scripts/investment_clock.py \
--start 2022-01-01 \
--end 2026-01-19 \
--compare-cycle 2020-01-01 2022-12-31 \
--output result.json
</quick_start>
需要進行什麼操作?請選擇或直接提供分析參數。
| Response | Action | |--------------------------------|----------------------------------------------------| | 1, "快速", "quick", "check" | 執行 `python scripts/investment_clock.py --quick` | | 2, "完整", "分析", "full" | 閱讀 `workflows/analyze.md` 並執行 | | 3, "比較", "循環", "compare" | 閱讀 `workflows/compare-cycle.md` 並執行 | | 4, "視覺化", "chart", "plot" | 閱讀 `workflows/visualize.md` 並執行 | | 5, "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。
<directory_structure>
analyze-investment-clock-rotation/
├── SKILL.md # 本文件(路由器)
├── skill.yaml # 前端展示元數據
├── manifest.json # 技能元數據
├── workflows/
│ ├── analyze.md # 完整分析工作流
│ ├── compare-cycle.md # 循環比較工作流
│ └── visualize.md # 視覺化工作流
├── references/
│ ├── methodology.md # 投資時鐘方法論
│ ├── data-sources.md # FRED 系列代碼與資料來源
│ └── 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/
├── investment_clock.py # 主分析腳本
├── fetch_data.py # 數據抓取工具
└── visualize.py # 視覺化繪圖工具
</directory_structure>
<reference_index>
方法論: references/methodology.md
資料來源: references/data-sources.md
輸入參數: references/input-schema.md
</reference_index>
<workflows_index>
| Workflow | Purpose | 使用時機 |
|---|---|---|
| analyze.md | 完整分析 | 需要詳細象限與旋轉分析 |
| compare-cycle.md | 循環比較 | 比較不同循環的特徵 |
| visualize.md | 生成視覺化圖表 | 需要圖表展示 |
| </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 |
|---|---|---|
| investment_clock.py | --quick | 快速檢查當前位置 |
| investment_clock.py | --start DATE --end DATE | 完整分析 |
| investment_clock.py | --compare-cycle START END | 循環比較 |
| fetch_data.py | --series NFCI,CP | 抓取 FRED 資料 |
| visualize.py | -i result.json -o chart.png | 生成視覺化圖表 |
| </scripts_index> |
<input_schema_summary>
核心參數
| 參數 | 類型 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| market | string | US_EQUITY | 分析標的 |
| start_date | string | 2022-01-01 | 分析起點 |
| end_date | string | today | 分析終點 |
| freq | string | weekly | 頻率(weekly/monthly) |
資料來源參數
| 參數 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
| earnings_series.source | string | fred / api / csv / manual |
| earnings_series.series_id | string | FRED 序列 ID(如 CP) |
| earnings_series.growth_method | string | yoy / qoq_annualized |
| financial_conditions_series.source | string | fred / api / csv |
| financial_conditions_series.series_id | string | NFCI / STLFSI4 |
| financial_conditions_series.transform | string | level / zscore / inverse |
軸向參數
| 參數 | 類型 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| axis_mapping.x | string | financial_conditions | X 軸定義 |
| axis_mapping.y | string | earnings_growth | Y 軸定義 |
| clock_convention.financial_loose_is_left | bool | true | 寬鬆在左側 |
完整參數定義見 references/input-schema.md。
</input_schema_summary>
<output_schema_summary>
{
"skill": "analyze-investment-clock-rotation",
"as_of": "2026-01-19",
"market": "US_EQUITY",
"current_state": {
"clock_hour": 10,
"quadrant": "Q1_ideal",
"quadrant_name": "理想象限",
"x_value": -0.35,
"y_value": 0.052
},
"rotation_summary": {
"from_hour": 2,
"to_hour": 10,
"direction": "clockwise",
"magnitude_degrees": 240
},
"interpretation": "獲利成長為正,金融環境偏支持,屬於風險資產相對順風的象限"
}
完整輸出結構見 templates/output-json.md。
</output_schema_summary>
<success_criteria> 執行成功時應產出:
output/ 目錄)
</success_criteria>