이 스킬
Macro — CFTC COT Positioning
CFTC Commitments of Traders (COT) 보고서 — 상품/통화/금리 선물 포지셔닝 (commercial vs non-commercial vs small spec) z-score. 시장 sentiment 측정.
이어 가기
절차
실행 순서
- 1
commercialNet + nonCommercialNet + smallSpecNet 합 = 0 (시장 균형).
- 2
dateRef 화요일 (CFTC 표준).
- 3
regime enum 5 종 (extreme_short/short/neutral/long/extreme_long).
- 4
[engines.macro](/skills/engines.macro) — base SKILL
엔진 역할
CFTC COT 주간 보고서 — 선물 시장 포지션 3 그룹 (commercial = hedger / non-commercial = speculator / small spec). non-commercial net long z 가 sentiment 측정 표준.
공개 호출 방식
import dartlab
pos = dartlab.macro("positioning", contract="DXY", weeks=52)
# → dict: longShort · z52 · regime 호출 동작
CFTC 주간 endpoint → contract 별 long/short + net + z-score (52 주 baseline).
대표 반환 형태
dict
contract : str
commercialNet : int
nonCommercialNet : int
smallSpecNet : int
z52_nonCommercial : float
regime : str # extreme_short / short / neutral / long / extreme_long
dateRef : str # 주 단위 (화요일 기준) 기본 검증
- commercialNet + nonCommercialNet + smallSpecNet 합 = 0 (시장 균형).
- dateRef 화요일 (CFTC 표준).
- regime enum 5 종 (extreme_short/short/neutral/long/extreme_long).
관련
- engines.macro — base SKILL
런타임
실행 환경별 호환성
| 환경 | 상태 | 비고 / 제한 |
|---|---|---|
| Local Python | limited | · |
| Server | limited | · |
| MCP | limited | · |
| Web AI | limited | · |
| Pyodide | limited | · |