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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.

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.

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절차

실행 순서

  1. 1

    commercialNet + nonCommercialNet + smallSpecNet 합 = 0 (시장 균형).

  2. 2

    dateRef 화요일 (CFTC 표준).

  3. 3

    regime enum 5 종 (extreme_short/short/neutral/long/extreme_long).

  4. 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

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python limited·
Server limited·
MCP limited·
Web AI limited·
Pyodide limited·