forecast-sector-relative-return-from-yield-spread

<essential_principles>

殖利率利差（Yield Spread）作為領先指標：

spread_t = short_yield_t - long_yield_t
         = US02Y_t - US10Y_t

spread 越高：短端相對更高（曲線更倒掛/更緊） spread 越低（或從負回到 0、轉正）：曲線「回正/變陡」

此 spread 被認為領先反映：

經濟週期預期（倒掛 → 衰退預期）
風險偏好轉換（曲線變陡 → 風險偏好回升）

相對強弱比率（Ratio）：

ratio_t = risk_asset_t / defensive_asset_t
        = QQQ_t / XLV_t

ratio 上升：成長股（Nasdaq）相對更強 ratio 下降：防禦股（Healthcare）相對更強（XLV 跑贏）

預測目標為「未來 H 個月的對數相對報酬」：

future_rel_return = log(ratio(t+H) / ratio(t))

正值 → Nasdaq 跑贏，負值 → XLV 跑贏

圖表的時間對齊邏輯：

把 spread 往前平移 lead_months 個月
目標是檢查：spread(t) 是否能解釋 ratio(t + H)

工程化寫法：

X = spread(t)
Y = future_rel_return(t, H) = log(ratio(t+H) / ratio(t))

然後做相關性/迴歸/交叉相關掃描來找「最佳領先期」。

避免直接用 ratio 水平做迴歸（有趨勢/非平穩問題），改用對數報酬。

需回答三件事：

是否真的存在穩定領先關係？
- 掃描多個 lead（6, 12, 18, 24, 30 個月）
- 看哪個 lead 下 corr(spread, future_rel_return) 最穩、顯著
- 跨子樣本驗證（前半段 vs 後半段）
目前情境對應的預測方向
- 最近 spread 水準、變化率
- 模型預測 E[future_rel_return]
- 分位數區間（如 80% 信心區間）
把預測翻譯成直覺語句
- 由 future_rel_return 轉回百分比：exp(future_rel_return) - 1
- 「未來 24 個月 XLV 相對 QQQ 勝率 X%、中位數報酬 Y%」

頻率選擇：週頻（weekly）降低雜訊，建議 1wk
平滑視窗：可選 13 週或 26 週移動平均
回測長度：至少涵蓋 1-2 次完整景氣循環（如 2007-present）

殖利率來源：FRED（DGS2, DGS10）資產價格來源：Yahoo Finance（QQQ, XLV）

</essential_principles>

數據整合：取得殖利率（FRED）與資產價格（yfinance）
利差計算：計算 spread = short_yield - long_yield
相對報酬計算：計算 future_rel_return = log(ratio(t+H) / ratio(t))
領先關係驗證：掃描多個 lead 找最佳相關性與穩定性
情境預測：基於當前 spread 產出未來相對報酬預測區間
輸出報告：驗證結論、預測方向、風險提示

輸出：領先關係驗證、當前預測、區間估計、歷史類比、風險提示。

<quick_start>

最快的方式：執行預設情境分析

bash

cd skills/forecast-sector-relative-return-from-yield-spread
pip install pandas numpy yfinance matplotlib statsmodels requests  # 首次使用
python scripts/spread_forecaster.py --quick

完整分析（含領先掃描與穩定性驗證）

bash

python scripts/spread_forecaster.py \
  --risk-ticker QQQ \
  --defensive-ticker XLV \
  --lead-months 24 \
  --lookback-years 12 \
  --output result.json

生成視覺化圖表

bash

python scripts/spread_plotter.py --quick --output-dir ../../output

輸出範例：

json

{
  "skill": "forecast_sector_relative_return_from_yield_spread",
  "signal_name": "US02Y_minus_US10Y_leads_QQQ_over_XLV",
  "lead_months": 24,
  "current_spread": -0.35,
  "model": {
    "type": "lagged_regression",
    "alpha": 0.02,
    "beta": -0.45,
    "corr_x_y": -0.32
  },
  "forecast": {
    "future_24m_relative_return_pct": -0.077,
    "interval_pct_80": [-0.22, 0.04],
    "interpretation": "若此關係維持，未來24個月QQQ相對XLV期望報酬為-7.7%，XLV較可能跑贏。"
  }
}

</quick_start>

快速分析 - 使用預設參數（QQQ/XLV, 24 個月領先）計算當前預測
完整分析 - 自訂參數進行領先關係驗證與情境預測
領先掃描 - 掃描多個領先期（6-30 個月）找最佳相關性
視覺化圖表 - 生成利差與相對報酬對齊圖
穩定性驗證 - 檢查領先關係在不同子樣本的一致性
方法論學習 - 了解領先關係邏輯與計算方式

請選擇或直接提供分析參數。

路由後，閱讀對應文件並執行。

<directory_structure>

forecast-sector-relative-return-from-yield-spread/
├── 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
│   └── data-research.md               # 數據源研究與替代方案
├── references/
│   ├── methodology.md                 # 方法論與計算邏輯
│   ├── input-schema.md                # 完整輸入參數定義
│   └── data-sources.md                # 數據來源與獲取方式
├── templates/
│   ├── output-json.md                 # JSON 輸出模板
│   └── output-markdown.md             # Markdown 報告模板
├── scripts/
│   ├── spread_forecaster.py           # 主計算腳本
│   └── spread_plotter.py              # 視覺化圖表腳本
└── examples/
    └── sample-output.json             # 範例輸出

</directory_structure>

<reference_index>

方法論: references/methodology.md

領先落後關係定義
相對報酬計算
迴歸模型設定
區間估計方法
穩定性驗證

資料來源: references/data-sources.md

殖利率代理（FRED DGS2/DGS10）
資產價格代理（QQQ/XLV）
數據對齊原則

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	完整情境分析	需要自訂參數驗證領先關係與預測
data-research.md	數據源研究	了解如何獲取或替代殖利率/資產數據
</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
spread_forecaster.py	`--quick`	快速分析 QQQ/XLV, 24m lead
spread_forecaster.py	`--lead-months 12 --lookback-years 15`	自訂領先期與回測長度
spread_forecaster.py	`--lead-scan --scan-range 6,12,18,24,30`	領先期掃描
spread_plotter.py	`--quick --output-dir ../../output`	快速生成基本版圖表
spread_plotter.py	`--comprehensive --start-date 2007-01-01`	完整版圖表（含領先對齊）
</scripts_index>

<input_schema_summary>

核心參數

參數	類型	預設值	說明
risk_ticker	string	QQQ	代表成長股的標的
defensive_ticker	string	XLV	代表防禦股的標的
short_tenor	string	2Y	短端殖利率期限
long_tenor	string	10Y	長端殖利率期限
lead_months	int	24	領先期（月）
lookback_years	int	12	回測/估計歷史年數

進階參數

參數	類型	預設值	說明
freq	string	weekly	資料頻率（daily/weekly/monthly）
smoothing_window	int	13	平滑視窗（週數）
return_horizon_months	int	24	預測的相對報酬視窗
model_type	string	lagged_regression	模型類型
confidence_level	float	0.80	區間估計信心水準

完整參數定義見 references/input-schema.md。

</input_schema_summary>

<output_schema_summary>

json

{
  "skill": "forecast_sector_relative_return_from_yield_spread",
  "inputs": {
    "risk_ticker": "QQQ",
    "defensive_ticker": "XLV",
    "lead_months": 24,
    "lookback_years": 12
  },
  "signal_name": "US02Y_minus_US10Y_leads_QQQ_over_XLV",
  "lead_months": 24,
  "current_spread": -0.35,
  "model": {
    "type": "lagged_regression",
    "alpha": 0.02,
    "beta": -0.45,
    "fit_quality": {
      "corr_x_y": -0.32,
      "r_squared": 0.10,
      "notes": "負 beta 意味歷史上倒掛/緊縮的 spread 對應未來 QQQ 相對走弱"
    }
  },
  "forecast": {
    "future_24m_relative_return_log": -0.08,
    "future_24m_relative_return_pct": -0.077,
    "interval_pct_80": [-0.22, 0.04],
    "interpretation": "若此關係維持，未來24個月QQQ相對XLV期望報酬為-7.7%，XLV較可能跑贏；但區間仍含正值，需搭配其他條件確認。"
  },
  "diagnostics": {
    "lead_scan": {
      "best_lead_months": 24,
      "correlation_by_lead": {"6": -0.15, "12": -0.22, "18": -0.28, "24": -0.32, "30": -0.30}
    },
    "stability_checks": {
      "first_half_corr": -0.30,
      "second_half_corr": -0.34,
      "consistency": "medium-high"
    }
  },
  "summary": "殖利率利差（2Y-10Y）對 QQQ/XLV 相對報酬有約 24 個月的領先性...",
  "notes": [
    "領先關係反映的是『歷史統計規律』，不保證未來成立。",
    "當前 spread 水準與變化率皆需考慮。",
    "建議搭配：景氣指標、估值分位、資金流向做交叉驗證。"
  ]
}

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

<success_criteria> 執行成功時應產出：

當前殖利率利差水準
領先關係相關性與迴歸係數
未來相對報酬預測（點估計與區間）
領先期掃描結果（若執行）
穩定性驗證（子樣本一致性）
結果輸出為指定格式（JSON 或 Markdown）
視覺化圖表輸出（若需要）
風險提示與後續研究建議 </success_criteria>

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