Utilizzando il rapporto di negoziazione degli ETF inversi con leva (corti) rispetto agli ETF lunghi con leva (lunghi) come proxy della propensione al rischio al dettaglio per valutare il successivo rischio di ribasso di SPX.
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Fonte: fatfingererr/macro-skills.
以美元成交量比率作為散戶做空配置代理 槓桿 ETF 交易以短線散戶為主，反向群組（SPXU/SDS/SH）的美元成交量占比越低，代表散戶避險/看空參與度越低，市場越自滿（complacency）。公式：shortalloc = invdollarvol / (invdollarvol + longdollarvol)。
分位數標準化 將做空配置比率以滾動分位數標準化（預設回看 260 週 ≈ 5 年），轉為 01 的分位數。分位數 ≤ 5% 為「極低做空配置」觸發條件，代表自滿程度極高。
事件研究與前瞻風險評估 找出歷史上做空配置極低的事件日期，計算每次事件後的前瞻報酬、最大回撤、波動率。彙總命中率（如 63 天內最大回撤 ≤ -8% 的比例）與中位數風險，作為當前風險分布的參考。
Utilizzando il rapporto di negoziazione degli ETF inversi con leva (corti) rispetto agli ETF lunghi con leva (lunghi) come proxy della propensione al rischio al dettaglio per valutare il successivo rischio di ribasso di SPX. Fonte: fatfingererr/macro-skills.
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Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill analyze-retail-inverse-etf-allocation Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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