atlas-macro-narrative

核心使命

基於美元、美債、日圓、匯率、商品、地緣政治六大維度，推導外資流出台灣的機率與資金可能流向，為投資決策提供宏觀脈絡。

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一、六大輸入維度

1. 美元利率（Fed Policy）

• 觀察指標：聯邦基金利率、Fed點陣圖、鮑威爾談話
• 關鍵閾值：
  • 升息週期：資金回流美國，新興市場承壓
  • 降息週期：資金外溢，但需區分「預防式降息」（軟著陸）vs「恐慌式降息」（衰退）
• 與台股關係：
  • 2022-2023：激進升息，台股跌22%（2022）
  • 2024：維持高利率，但台股漲28%（AI結構性因素戰勝宏觀）

2. 美債收益率（US Treasury Yields）

• 觀察指標：10Y/2Y利差、實質收益率
• 關鍵閾值：
  • 10Y-2Y倒掛（<0）：衰退預警，歷史上每次倒掛後12-18個月出現衰退
  • 10Y突破4.5%：資產估值壓縮，科技股承壓
• 與台股關係：
  • 美債收益率上升 → 全球資產折現率上升 → 高估值科技股受壓
  • 但AI資本支出超預期時，可抵銷此壓力（2024年實例）

3. 日圓利率（BOJ Policy）

• 觀察指標：日本央行政策利率、日圓匯率、Carry Trade規模
• 關鍵閾值：
  • BOJ加息：Carry Trade unwind風險
  • USD/JPY跌破145：強制平倉壓力
  • USD/JPY跌破140：系統性風險（2024年8月日經跌12.4%）
• 與台股關係：
  • 日圓急升 → 全球流動性收緊 → 台股外資流出
  • 規模：1.5-2兆美元的Carry Trade，台灣是主要投資標的之一

4. 匯率（Currency Markets）

• 觀察指標：USD/TWD、DXY美元指數、新台幣波動
• 關鍵閾值：
  • 新台幣單日貶值>1%：外資撤離信號
  • DXY突破105：全球美元流動性緊張
• 與台股關係：
  • 新台幣貶值通常伴隨外資賣超
  • 但2024年新台幣貶值6.24%，台股仍漲28%（AI因素）

5. 商品價格（Commodities）

• 觀察指標：黃金、原油、銅
• 關鍵閾值：
  • 黃金大漲+油價大漲：系統性避險（地緣政治+通脹）
  • 黃金跌+油價大漲：能源危機（資金湧入能源股，非避險）
  • 銅價上漲：全球經濟擴張，科技需求強勁
• 與台股關係：
  • 油價>100美元：能源股受益，但通脹壓力壓縮估值
  • 黃金與科技股呈現負相關（資金輪動）

6. 地緣政治（Geopolitics）

• 觀察指標：戰爭類型、地點、能源出口國vs工業國
• 關鍵閾值：
  • 中東戰爭（伊朗、沙烏地）：油價暴漲，能源股受益
  • 歐洲戰爭（俄烏）：黃金大漲，傳統避險
  • 台海緊張：台股特有風險，外資減持
• 與台股關係：
  • 2022俄烏：台股跌22%
  • 2024以哈：台股短暫回調後續漲
  • 2026美伊：台股劇震但快速反彈（AI基本面支撐）

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二、推導框架：外資出逃機率模型

核心邏輯

外資是否出逃台灣，取決於全球流動性環境與台灣相對吸引力的對比：

外資出逃機率 = f(全球流動性緊縮壓力, 台灣結構性吸引力, 地緣政治風險)

情境矩陣

全球流動性	台灣結構性吸引力	地緣政治	外資出逃機率	歷史案例
緊縮（美元升息+日圓升息）	弱（無產業趨勢）	高	90%+	2022年（俄烏+升息）
緊縮	強（AI超級週期）	中	30-50%	2024年（外資賣超但台股漲28%）
寬鬆（Fed降息）	強	低	<10%	2023年（AI啟動+降息預期）
緊縮	弱	高（台海）	95%+	假設情境

關鍵推導規則

規則1：Carry Trade Unwind 風險

IF BOJ加息 AND USD/JPY < 145 AND VIX > 30:
    外資出逃機率 = 80%+
    資金流向 = 回流日本（被迫平倉）
    台股影響 = 系統性賣壓（不分產業）

規則2：AI結構性因素戰勝宏觀

IF 台積電營收YoY > 40% AND AI資本支出預期上調:
    外資出逃影響 = 被內資承接（投信+ETF）
    台股表現 = 續漲（即使外資淨賣出）
    歷史驗證 = 2024年外資賣超6951億，台股漲28%

規則3：戰爭類型決定資金流向

IF 中東戰爭 AND 油價漲幅 > 20%:
    黃金表現 = 可能不漲（資金湧入能源期貨）
    受益板塊 = 能源、航運、替代能源
    受損板塊 = 高估值科技（利率預期上升）
    
IF 歐洲戰爭 AND 黃金漲幅 > 10%:
    避險模式 = 傳統避險（黃金、美元、債券）
    受益板塊 = 黃金、防禦性金融、高股息
    受損板塊 = 週期性產業、出口導向

規則4：美債收益率倒掛

IF 10Y-2Y利差 < 0（倒掛）:
    衰退機率 = 70%（12-18個月內）
    台股策略 = 減持週期股，增持防禦股
    注意：倒掛後台股未必立即下跌（2022年7月倒掛，台股10月才大跌）

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三、資金流向推導

當外資出逃時，資金去哪裡？

出逃原因	資金流向	台灣受益板塊	台灣受損板塊
Carry Trade unwind	回流日本	無（全面承壓）	科技股、金融股
美元升息	回流美國	無（全面承壓）	高估值科技
地緣政治（中東）	能源/黃金	能源股、航運	AI科技股
地緣政治（台海）	美元/債券	內需、高股息	半導體、出口
產業輪動（AI→傳產）	傳產/金融	金融、高股息	AI供應鏈

當外資不逃或回流時

流入原因	資金來源	台灣受益板塊
Fed降息	全球流動性寬鬆	科技股、成長股
AI資本支出爆發	主動型基金	AI供應鏈、半導體
日圓貶值	Carry Trade重建	高股息（套利資金）
地緣政治避險	歐洲資金	黃金、國防

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四、與回撤機制的整合

宏觀風險等級映射

宏觀風險等級	觸發條件	回撤行動
綠色（正常）	無上述風險信號	維持正常倉位（22%單檔上限）
黃色（警戒）	單一風險信號（如USD/JPY跌破150）	降低單檔上限至15%，增加現金至15%
橙色（危險）	雙重風險信號（日元升息+美債倒掛）	降低單檔上限至10%，增加現金至30%
紅色（緊急）	系統性風險（Carry Trade unwind+台海緊張）	強制減半或清倉，現金50%+

結構性機會豁免

IF 宏觀風險 = 橙色 
   AND 台積電營收YoY > 50%
   AND AI資本支出預期上調:
    豁免條件 = 核心AI持倉（台積電、鴻海、廣達）不觸發回撤
    理由 = 結構性趨勢戰勝宏觀逆風（2024年實證）

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五、使用方式

在Atlas系統中的整合點

1. MacroIngestor (internal/narrative/ingestor.go)

   • 每日讀取六大維度數據
   • 計算外資出逃機率
   • 輸出 MacroRiskLevel（綠/黃/橙/紅）

2. DrawdownGuard (internal/risk/macro_aware_drawdown.go)

   • 接收 MacroRiskLevel
   • 調整回撤閾值（風險高時提前觸發）
   • 結構性機會豁免邏輯

3. NarrativeEngine (internal/narrative/knowledge_base.go)

   • 動態模板選擇（基於戰爭類型、利率環境）
   • 輸出 CapitalFlowInference

決策流程

每日開盤前:
1. MacroIngestor讀取數據 → 計算外資出逃機率
2. 若機率 > 70%:
   a. 檢查是否有結構性豁免條件（AI營收超預期）
   b. 若無豁免：調降倉位上限，增加現金保留
3. NarrativeEngine推導資金流向 → 調整板塊配置
4. DrawdownGuard根據宏觀風險等級調整回撤閾值

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六、歷史驗證清單

日期	事件	宏觀信號	系統應推導	實際結果	驗證
2022/2	俄烏戰爭	歐洲戰爭+油價暴漲+黃金大漲	外資出逃90%	台股跌22%	✅
2024/8/5	日圓Carry Trade unwind	BOJ加息+日圓急升+VIX飆升	外資出逃80%	日經跌12.4%，台股短暫回調	✅
2024全年	外資大賣超	美元高利率+地緣政治	外資出逃50%（被內資承接）	台股漲28%	✅
2025/4	川普關稅威脅	貿易戰風險+美元強勢	外資出逃70%	台股單日跌9.7%	✅
2026/3	美伊戰爭	中東戰爭+油價破百	能源股受益，科技股承壓	能源股漲停，台積電短暫回調	✅

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七、持續優化方向

1. 量化模型：將六大維度輸入機器學習模型，預測外資淨買賣超
2. 高頻數據：整合外資期貨淨部位（領先現貨1-3天）
3. 情緒指標：VIX、CNN恐懼貪婪指數、散戶情緒
4. 產業關聯：建立「AI資本支出→台積電營收→台股指數」的領先指標

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八、Rolling Calibration Framework（壓力指數自動校準）

觸發情境：

• 收到「Taiwan Stress Index 漏報」、「stress index 都是 0」、「平穩日沒訊號」等問題回報
• 收到「為什麼 ChangePct=0」、「怎麼處理 macro factor 平穩日」等問題
• 需要新增 macro factor（例如：人民幣、銅、費城半導體指數）
• 需要修改 baseline window、target median、validation 比例等校準參數
• 需要在 TaiwanStressIndex 上新增/修改任何校準邏輯

必讀文件：docs/macro-calibration.md

核心概念速查

• Hybrid Signal：max(|level_z|, |change_pct|)，解 DXY/JPY/Oil/Gold 平穩日訊號消失問題
• 五層：Baseline → Scale → Regime → Validation → Maturity-Gated Scheduler
• Maturity Gating：BackgroundCalibrationScheduler.RunDaily 在 BURN_IN 模式 log skip 不執行
• 校準預設關閉：calibration_enabled = false（AGENTS.md 規範），啟用前需 30 日 staging 驗證

修改校準邏輯的必守規則

1. 新 factor 走 map：在 BaselineConfig（map）加入新 key，不要加 struct 欄位
2. 新參數走 ParametersConfig：所有校準閾值一律 config.GetParametersConfig() 取得
3. 新 scheduler 走 BackgroundTaskManager：不要在 narrative 模組內啟 goroutine
4. 改計算公式前先看偏差備註：docs/macro-calibration.md 第五節記錄了 5 項 vs 原計畫的設計偏差（Mean/Count 替代 Baseline、map 替代 8 欄位、z-score 替代百分比等）
5. Validation 退化不可靜默吞：必須 log warning + 保留舊 config，不可自動降級

修改前的 7 步 Pre-Change Protocol

修改任何 internal/narrative/calibration_*.go 前：

1. 執行 gitnexus impact 看 calibration_baseline.go/calibration_regime.go 的 blast radius
2. 確認 TaiwanStressIndex 的呼叫者清單（risk/portfolio/monitoring）
3. 確認 ParametersConfig 是否需新增欄位（若是，需同步更新 parameters.go、parameters_defaults.go、configs/parameters.json 三個檔案）
4. 確認是否影響既有 *_test.go（76 packages test pass 為 baseline）
5. 若改 baseline 演算法：先看 docs/macro-calibration.md 第二節「關鍵設計」了解為何選擇 z-score / map / Mean-Count
6. 若改 Maturity Gating：先確認 internal/scheduler/auto_calibration_test.go 涵蓋 BURN_IN skip 行為
7. 改完後跑 go build ./... && go test ./internal/narrative/... ./internal/scheduler/... && gofmt -l . && staticcheck ./...

九、5 層框架與心法庫整合

本技能定義的 6 大輸入維度（Fed / US10Y / BOJ / 匯率 / 商品 / 地緣）現在被收斂為 strategy_techniques 的 5 層框架（L1~L5）：

本技能 6 維度	收斂至 strategy_techniques	用途
Fed 利率路徑 + DXY + US10Y	L1 全球流動性	心法觸發條件
外資買賣超 + 法人動向	L2 外資行為	心法觸發條件
半導體 + 油 + 金	L3 產業催化	心法觸發條件
USD_TWD + 融資	L4 匯率籌碼	心法觸發條件
地緣風險	L5 地緣政治	心法觸發條件

整合路徑：

• 6 維度 → narrative/templates.go 的 25+ 模板 → strategy_techniques.StrategyFrame.Themes 欄位
• 外資出逃機率 → strategy_techniques L2 心法的 Attribution 歸因依據
• 與回撤機制整合 → strategy_techniques L1~L5 各層心法的 Regimes 標籤

4 核心短線指標：外資現貨 / TSM ADR / NVDA / DXY（詳見 atlas-taiwan-leading-indicators）

心法庫詳見：atlas-strategy-techniques skill

• 關於 runtime event flow，請參見 .claude/skills/atlas-pre-change-protocol/ 與 internal/monitoring/wave9_runtime.go。

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技能版本: 1.2
最後更新: 2026-06-11
適用對象: Atlas-Go AI Agent