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P1/P2: 為所有 53 個 SKILL.md 補明確 slug frontmatter，解決 importer slug 衝突 P3: 新增 .mcp.json，補 .paperclip.yaml envInputs P4: agent-skill-mapping.md 補摘要版說明 P5: 修正文檔統計數字（53 skills，非 62） P6: 清除 mcp-plan.md 敏感資訊與機器相依路徑 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: 配對交易篩選器
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slug: pair-trade-screener
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description: 統計套利技能，執行共整合檢定、計算利差 Z 值，產出市場中性配對交易的進出場建議，約 1100 行的量化套利技能
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metadata:
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sources:
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- kind: github-file
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repo: tradermonty/claude-trading-skills
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path: skills/pair-trade-screener/SKILL.md
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usage: referenced
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# 配對交易篩選器
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量化統計套利工具，為回測工程師提供配對交易策略的研究與回測基礎。
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## 統計方法論
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### 共整合檢定（Cointegration Test）
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- Engle-Granger 兩步驟法
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- Johansen 共整合檢定
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- 確認長期均值回歸關係
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### 利差分析
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- 計算標準化利差（Z-Score）
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- 利差的歷史分布
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- 均值回歸速度（Half-Life）
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### 進出場訊號
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- 進場：Z-Score > ±2（標準差）
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- 離場：Z-Score 回歸至 0
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- 止損：Z-Score > ±3
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## 篩選範圍
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- 同板塊股票配對（最高共整合可能性）
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- ETF 配對（例：XLK vs QQQ）
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- 跨市場配對（台積電 vs 英特爾）
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## 輸出格式
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- 候選配對清單（含共整合 p 值、Half-Life）
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- 當前各配對的 Z-Score
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- 建議做多/做空方向
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- 歷史套利機會統計
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## 需要的 MCP 工具
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- `yfinance`：歷史價格數據
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- 需要 Python 環境（scipy、statsmodels）
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## 使用時機
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回測工程師開發市場中性策略；量化策略師尋找低相關性的附加收益來源
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