fatfingererr/macro-skills

detect-shanghai-silver-stock-drain

以?

First seen Jan 24, 2026

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$ npx skills add fatfingererr/macro-skills --skill detect-shanghai-silver-stock-drain

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License LICENSE
Default branch master
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Status Active

Package contents

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  • skill md SKILL.md 10,216 B
  • docs SUMMARY.md 195 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 23 installs

SKILL.md

<essential_principles>

<principle name="drainmetricscore"> 庫存耗盡三維度量化

庫存分析的三維框架:

  • 方向(Direction):庫存是上升還是下降
  • 速度(Speed):每週流出量 drain_rate(t) = -Δ1(t)
  • 加速度(Acceleration):流出速度的變化 Δ2(t) = drainrate(t) - drainrate(t-1)

drain_rate > 0Δ2 > 0 時,表示「庫存正在流出,且流出速度在加快」——這是晚期供給訊號的核心特徵。 </principle>

<principle name="zscorestandardization"> Z 分數標準化判斷

使用歷史視窗(建議 3~5 年)計算 Z 分數:

  • zdrain(t) = (drainrate(t) - mean) / std
  • z_accel(t) = (Δ2(t) - mean) / std

門檻判定:

指標 門檻 意義
z_drain ≤ -1.5 流出速度顯著大於常態
z_accel ≥ +1.0 流出正在加速
level_percentile ≤ 0.20 庫存處於歷史低檔

</principle>

<principle name="threestagesignal"> 三段式晚期訊號判定

把推文敘事轉為可執行規則:

條件 描述 單獨成立 組合效果
A. Level 庫存水位 < 20% 歷史分位 WATCH -
B. Speed z_drain ≤ -1.5 WATCH B+C → MEDIUM
C. Acceleration z_accel ≥ +1.0 WATCH A+B+C → HIGH

訊號分級

  • HIGHLATESTAGESUPPLYSIGNAL:A+B+C 同時成立
  • MEDIUMSUPPLYTIGHTENING:(B+C) 或 (A+B) 成立
  • WATCH:任一條件成立
  • NO_SIGNAL:無異常

</principle>

<principle name="data_sources"> 資料來源與口徑

主要數據來源:

  • CEIC Data:上海期貨交易所白銀倉單數據

- URL: https://www.ceicdata.com/zh-hans/china/shanghai-futures-exchange-commodity-futures-stock/cn-warehouse-stock-shanghai-future-exchange-silver - 數據範圍:2012-07-02 至今(約 3,300+ 觀測值) - 更新頻率:每日 - 歷史最高:3,091 噸 (2021-01-12)

重要提醒

  • 這是「交易所可交割/倉單」口徑,不等於全中國社會庫存
  • 單週跳動可能反映倉儲規則變動或搬倉,需平滑處理
  • 使用 Selenium 模擬人類瀏覽器抓取 SVG 圖表,遵循反偵測策略

</principle>

</essential_principles>

<objective> 監控上海白銀庫存(SGE + SHFE)的耗盡狀態:

  1. 數據採集:抓取 SGE/SHFE 週報庫存數據
  2. 三維量化:計算方向、速度、加速度
  3. 標準化判斷:使用 Z 分數判定異常
  4. 訊號生成:輸出晚期供給訊號分級
  5. 市場交叉驗證(選配):COMEX、ETF、現貨溢價

輸出:庫存水位、耗盡速度、加速度、Z 分數、訊號分級、敘事解讀。 </objective>

<quick_start>

最快的方式:檢查上海白銀庫存耗盡狀態

cd skills/detect-shanghai-silver-stock-drain

# 首次使用:安裝依賴
pip install pandas numpy selenium webdriver-manager matplotlib

# 1. 抓取最新數據(5 年歷史,約 200+ 週)
python scripts/fetch_shfe_stock.py --force-update

# 2. 執行快速檢查
python scripts/drain_detector.py --quick

輸出範例:

{
  "as_of": "2026-01-16",
  "signal": "MEDIUM_SUPPLY_TIGHTENING",
  "latest_combined_stock_tonnes": 1133.3,
  "level_percentile": 0.12,
  "z_drain_rate": -2.1,
  "z_acceleration": 1.4
}

完整分析 + 視覺化報告

# 1. 執行完整分析
python scripts/drain_detector.py \
  --start 2020-01-01 \
  --end 2026-01-16 \
  --output result.json

# 2. 生成視覺化報告
python scripts/visualize_drain.py \
  --result result.json \
  --output ../../../output/

</quick_start>

<intake> 需要進行什麼操作?

  1. 快速檢查 - 查看目前上海白銀庫存耗盡狀態與訊號
  2. 完整分析 - 執行完整的歷史庫存分析與趨勢計算
  3. 數據更新 - 抓取最新的 SGE/SHFE 庫存數據
  4. 交叉驗證 - 使用 COMEX、ETF 等指標交叉驗證
  5. 方法論學習 - 了解三維度量化與訊號判定邏輯

請選擇或直接提供分析參數。 </intake>

<routing>

Response Action
1, "快速", "quick", "check" 執行 scripts/drain_detector.py --quick
2, "分析", "analyze", "full" 閱讀 workflows/analyze.md 並執行
3, "更新", "fetch", "data" 閱讀 workflows/fetch-data.md 並執行
4, "驗證", "validate", "cross" 閱讀 workflows/cross-validate.md 並執行
5, "學習", "方法論", "why" 閱讀 references/methodology.md
提供日期參數 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-shanghai-silver-stock-drain/
├── 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                     # 完整庫存分析工作流
│   ├── fetch-data.md                  # 數據抓取工作流
│   └── cross-validate.md              # 交叉驗證工作流
├── references/
│   ├── data-sources.md                # SGE/SHFE 資料來源說明
│   ├── methodology.md                 # 三維度量化方法論
│   └── 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/
    ├── drain_detector.py              # 主偵測腳本
    ├── fetch_sge_stock.py             # SGE 庫存抓取(PDF)
    ├── fetch_shfe_stock.py            # SHFE 庫存抓取
    └── visualize_drain.py             # 視覺化報告生成

</directory_structure>

<reference_index>

方法論: references/methodology.md

  • 三維度量化邏輯(方向、速度、加速度)
  • Z 分數標準化
  • 三段式訊號判定

資料來源: references/data-sources.md

  • SGE 行情周報 PDF 抓取
  • SHFE 倉單/庫存周報抓取
  • Selenium 反偵測策略

輸入參數: references/input-schema.md

  • 完整參數定義
  • 預設值與建議範圍

</reference_index>

<workflows_index>

Workflow Purpose 使用時機
analyze.md 完整庫存分析 需要完整歷史分析時
fetch-data.md 數據抓取 更新 SGE/SHFE 庫存數據
cross-validate.md 交叉驗證訊號 確認供給緊縮訊號真實性時

</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
drain_detector.py --quick 快速檢查耗盡狀態
drain_detector.py --start DATE --end DATE --output FILE 完整歷史分析
fetchsgestock.py --output sge_stock.csv 抓取 SGE 庫存
fetchshfestock.py --output shfe_stock.csv 抓取 SHFE 庫存
visualize_drain.py --result result.json --output DIR 生成視覺化報告

</scripts_index>

<inputschemasummary>

核心參數

參數 類型 預設值 說明
start_date string 3Y 前 分析起始日 (YYYY-MM-DD)
end_date string today 分析結束日 (YYYY-MM-DD)
frequency string weekly 數據頻率 (weekly/daily)
include_sources array ["SGE","SHFE"] 納入的庫存來源
unit string tonnes 單位 (tonnes/kg/troy_oz)

分析參數

參數 類型 預設值 說明
smoothingwindowweeks int 4 平滑視窗(週)
drainthresholdz float -1.5 異常耗盡 Z 分數門檻
accelthresholdz float +1.0 耗盡加速 Z 分數門檻
confirmwithmarkets bool true 是否做市場側交叉驗證

完整參數定義見 references/input-schema.md

</inputschemasummary>

<outputschemasummary>

{
  "skill": "detect_shanghai_silver_stock_drain",
  "as_of": "2026-01-16",
  "unit": "tonnes",
  "sources": ["SGE", "SHFE"],
  "latest_combined_stock": 1133.3,
  "level_percentile": 0.12,
  "recent_4w_avg_drawdown": 58.4,
  "drawdown_acceleration": 9.7,
  "z_scores": {
    "z_drain_rate": -2.1,
    "z_acceleration": 1.4
  },
  "signal": "HIGH_LATE_STAGE_SUPPLY_SIGNAL",
  "narrative": [...],
  "caveats": [...]
}

完整輸出結構見 templates/output-json.md。 </outputschemasummary>

<success_criteria> 執行成功時應產出:

  • 上海合併庫存水位(SGE + SHFE)
  • 庫存水位歷史分位數
  • 近 N 週平均流出速度
  • 流出加速度
  • zdrainrate 與 z_acceleration
  • 訊號分級(HIGH/MEDIUM/WATCH/NO_SIGNAL)
  • 敘事解讀(中文)
  • 數據口徑與限制說明

</success_criteria>