evaluate-exponential-trend-deviation-regimes
✓計算資產價格相對長期指數成長趨勢線的偏離度，衡量當前是否處於歷史極端區間，並可選擇性地進行宏觀因子分析以判斷行情體質。
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指數趨勢線擬合 多數資產在長期（數十年）尺度上遵循指數成長路徑。透過對數價格線性回歸（y = a + bt where y = log(price)）擬合趨勢線，trend = exp(a + bt)。偏離度 = (price / trend - 1) × 100%。
歷史極端對照 透過計算當前偏離度在歷史分布中的分位數，以及與歷史峰值/谷值的比較，提供市場位置的脈絡。使用者可指定特定日期作為參考點，或由系統自動識別歷史極端值。
行情體質判定（選用） 針對特定資產（如黃金、股指），可結合宏觀因子進行行情體質分析。不同資產有不同的體質分類框架，使用者可自定義判定規則與因子權重。
計算資產價格相對長期指數成長趨勢線的偏離度，衡量當前是否處於歷史極端區間，並可選擇性地進行宏觀因子分析以判斷行情體質。 來源：fatfingererr/macro-skills。
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npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill evaluate-exponential-trend-deviation-regimes- 分類
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- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 evaluate-exponential-trend-deviation-regimes？
計算資產價格相對長期指數成長趨勢線的偏離度，衡量當前是否處於歷史極端區間，並可選擇性地進行宏觀因子分析以判斷行情體質。 來源：fatfingererr/macro-skills。
如何安裝 evaluate-exponential-trend-deviation-regimes？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/fatfingererr/macro-skills --skill evaluate-exponential-trend-deviation-regimes 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
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