track-agri-hedge-fund-positioning

📁 fatfingererr/macro-skills 📅 Feb 7, 2026
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安装命令
npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill track-agri-hedge-fund-positioning

Agent 安装分布

opencode 3
gemini-cli 3
replit 3
openclaw 3
antigravity 2
codebuddy 2

Skill 文档

<essential_principles>

CFTC Commitments of Traders 報告是追蹤對沖基金農產品部位的核心資料:

  • 截止日:每週二收盤
  • 發布日:每週五下午 3:30 ET
  • 交易者分類:非商業(投機/基金)、商業(避險)、非報告

資金流 = 本週淨部位 – 上週淨部位(以合約口數計)

使用 CFTC 原生分組(commodity_subgroup_name):

群組 CFTC 分組名稱 包含商品
Grains GRAINS Corn, Wheat (SRW/HRW/HRS), Oats
Oilseeds OILSEED and PRODUCTS Soybeans, Soybean Oil/Meal, Canola
Meats LIVESTOCK/MEAT PRODUCTS Live Cattle, Lean Hogs, Feeder
Softs FOODSTUFFS/SOFTS Coffee, Sugar, Cocoa, OJ
Fiber FIBER Cotton
Dairy DAIRY PRODUCTS Milk, Butter, Cheese

Total Flow = Grains + Oilseeds + Meats + Softs + Fiber + Dairy

火力衡量基金是否還有加碼空間:

net_pos_percentile = rank(current_net_pos, past_N_weeks)
firepower = 1 - net_pos_percentile
  • 高火力(>0.6):部位處於歷史低檔,仍有大量買進空間
  • 低火力(<0.3):部位已接近歷史高檔,擁擠風險高

整合三個風險偏好指標:

指標 訊號解讀
美元 (DXY) 走弱(負報酬)= 利於商品
原油 (WTI) 走強(正報酬)= 風險偏好上升
金屬 走強(正報酬)= 循環需求樂觀

macro_tailwind_score = (DXYå¼± + WTIå¼· + Metalså¼·) / 3

COT 只到週二,週三~週五需用代理證據:

  1. 價格動能:農產品/代理指數 Wed-Fri 累積報酬
  2. 未平倉變化:OI 擴張 = 新倉(非純換手)
  3. 宏觀共振:與 USD↓、油價↑、金屬↑ 同時性

</essential_principles>

  1. 取得資料:COT 週報、宏觀指標(DXY/WTI/金屬)、基本面觸發(出口/USDA)
  2. 計算流量:淨部位週變化,分組彙總(Grains/Oilseeds/Meats/Softs/Total)
  3. 量化火力:用歷史分位數估算基金加碼空間
  4. 整合訊號:判斷「基金回來買」+ 「宏觀順風」+ 「基本面支持」
  5. 產出敘事:將圖表標註(如 Strong Corn Demand)轉為可重複的規則

輸出:週流量時序、最新狀態、火力分數、宏觀評分、可交易註解。

<quick_start>

快速開始:分析最新 COT 資料

cd .claude/skills/track-agri-hedge-fund-positioning/scripts
pip install pandas numpy requests yfinance pyarrow  # 首次使用
python analyze_positioning.py --start 2023-01-01

輸出範例(真實資料):

{
  "skill": "track-agri-hedge-fund-positioning",
  "as_of": "2026-01-20",
  "data_source": "CFTC Socrata API (real data)",
  "summary": {
    "call": "Funds continue selling",
    "all_signals": ["Funds continue selling", "Extreme short - watch for reversal", "Macro mood bullish"],
    "confidence": 0.90
  },
  "latest_metrics": {
    "flow_total_contracts": -24559,
    "flow_by_group_contracts": {"grains": -31279, "oilseeds": 11517, "meats": 18972, "softs": -23887, "fiber": 1607, "dairy": -1489},
    "buying_firepower": {"total": 0.86, "grains": 0.58, "oilseeds": 0.62, "meats": 0.31, "softs": 0.99, "fiber": 0.58, "dairy": 0.99},
    "macro_tailwind_score": 0.67
  }
}

視覺化圖表:

python visualize_flows.py --weeks 52
# 輸出:output/agri_fund_positioning_YYYY-MM-DD.png

</quick_start>

  1. 快速檢查 – 查看最新一週的基金部位變化與狀態
  2. 完整分析 – 指定日期範圍的資金流向分析與回測
  3. 視覺化圖表 – 生成分組柱狀圖與火力時序圖
  4. 監控模式 – 設定週度更新與訊號警報
  5. 方法論學習 – 了解 COT 分析與火力計算邏輯

請選擇或直接提供分析參數。

所有腳本使用 CFTC Socrata API 取得真實資料,無模擬數據。

<reference_index> 參考文件 (references/)

文件 內容
methodology.md COT 分析方法論、火力計算、訊號邏輯
data-sources.md CFTC COT、FRED、Yahoo Finance 資料來源
input-schema.md 完整輸入參數定義
contracts-map.md 期貨合約與商品群組對照表
macro-indicators.md 宏觀指標定義與代理序列
</reference_index>

<workflows_index>

Workflow Purpose 使用時機
analyze.md 完整資金流向分析 需要深度分析時
visualize.md 生成視覺化圖表 需要重建新聞圖表時
monitor.md 週度監控與警報 每週五 COT 更新後
cross-check.md 宏觀與基本面交叉驗證 驗證敘事一致性時
</workflows_index>

<templates_index>

Template Purpose
output-json.md JSON 輸出結構定義
output-markdown.md Markdown 報告模板
annotations.md 圖表標註規則對照表
</templates_index>

<scripts_index>

Script Command Purpose
fetch_cot_data.py --start 2023-01-01 --summary 從 CFTC Socrata API 抓取 COT
fetch_macro_data.py --start 2025-01-01 --summary 抓取宏觀指標(Yahoo/FRED)
analyze_positioning.py --start 2023-01-01 主分析腳本(自動抓取+計算)
visualize_flows.py --weeks 52 生成 Bloomberg 風格視覺化圖表
</scripts_index>

<input_schema_summary>

必要參數

參數 類型 說明
date_start string 起始日期 (YYYY-MM-DD)
date_end string 結束日期 (YYYY-MM-DD)
cot_report string COT 類型 (legacy/disaggregated)
trader_group string 交易者分類 (noncommercial)
contracts_map object 合約→群組對照表

選用參數

參數 類型 預設值 說明
position_metric string net 部位衡量 (net/long/short)
lookback_weeks_firepower int 156 火力計算視窗(週)
macro_indicators object {…} 宏觀指標設定
fundamental_inputs object {…} 基本面資料設定
event_window_days int 3 Wed-Fri 事件視窗
output_mode string both 輸出格式 (markdown/json)

完整參數定義見 references/input-schema.md。

</input_schema_summary>

<output_schema_summary>

{
  "skill": "track-agri-hedge-fund-positioning",
  "as_of": "2026-01-21",
  "summary": {
    "call": "Funds back & buying",
    "confidence": 0.72,
    "why": ["COT 週部位由負轉正", "分組同步改善", "宏觀順風"],
    "risks": ["COT 只到週二", "USDA 報告可能反轉"]
  },
  "latest_metrics": {
    "cot_week_end": "2026-01-21",
    "flow_total_contracts": 58,
    "flow_by_group_contracts": {
      "grains": 35, "oilseeds": 25, "meats": 5, "softs": 0
    },
    "buying_firepower": {
      "total": 0.63, "grains": 0.58, "oilseeds": 0.67
    },
    "macro_tailwind_score": 0.67
  },
  "annotations": [
    {"label": "macro_mood_bullish", "rule_hit": true, "evidence": ["USD down", "crude up"]}
  ]
}

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

<success_criteria> 執行成功時應產出:

  • 週流量時序(Grains/Oilseeds/Meats/Softs/Fiber/Dairy/Total)
  • 最新一週的流量與淨部位
  • 各群組的火力分數(buying_firepower)
  • 宏觀順風評分(macro_tailwind_score)
  • 可交易呼叫(call)與信心水準
  • 圖表標註(annotations)與規則觸發
  • 風險提示與下一步建議
  • Bloomberg 風格視覺化圖表(output/agri_fund_positioning_YYYY-MM-DD.png) </success_criteria>