Utilizzare gli spread della curva dei rendimenti dei titoli del Tesoro USA (ad esempio, 2 anni-10 anni) per stabilire una “relazione principale”, stimando la direzione e l’entità della performance relativa dei titoli in crescita (Nasdaq 100) rispetto ai titoli difensivi (sanità/XLV) nel prossimo periodo.
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Fonte: fatfingererr/macro-skills.
| 1, "快速", "quick", "分析" | 執行 python scripts/spreadforecaster.py --quick | | 2, "完整", "full", "自訂" | 閱讀 workflows/analyze.md 並執行 | | 3, "掃描", "scan", "領先" | 閱讀 workflows/analyze.md 並聚焦 leadscan | | 4, "圖表", "chart", "視覺化" | 執行 python scripts/plotbloombergstyle.py --quick --output output/ | | 5, "驗證", "穩定", "stability" | 閱讀 workflows/analyze.md 並聚焦穩定性驗證 |
| 6, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 references/methodology.md | | 提供參數 (如 ticker, lead) | 閱讀 workflows/analyze.md 並使用參數執行 |
| 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 |
Utilizzare gli spread della curva dei rendimenti dei titoli del Tesoro USA (ad esempio, 2 anni-10 anni) per stabilire una “relazione principale”, stimando la direzione e l’entità della performance relativa dei titoli in crescita (Nasdaq 100) rispetto ai titoli difensivi (sanità/XLV) nel prossimo periodo. 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 forecast-sector-relative-return-from-yield-spread 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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