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description: 酒田戰法 K 線型態分析，識別 80 種反轉與延續信號
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# 酒田戰法 (Sakata Strategy)
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專業 K 線型態分析 Skill，結合自動化型態偵測與 **AI 智能分析**。
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## 使用方式
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用戶請求：`/sakata [TICKER]` 或 `分析 [TICKER] 的 K 線型態`
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## ⚙️ Step 1: 執行型態偵測腳本
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```bash
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cd .agent/skills/sakata/scripts
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docker run -v $(pwd)/output:/app/output sakata-skill python sakata_analyzer.py --ticker [TICKER] --days 120
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> 首次使用需建置 Docker：`docker build -t sakata-skill .`
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腳本輸出：
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- `output/[TICKER]_sakata.png` - K 線圖表
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- `output/[TICKER]_sakata.md` - 原始偵測報告
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## 🧠 Step 2: AI 智能分析 (核心)
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讀取腳本輸出後，Agent 必須進行以下 **深度分析**：
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### 2.1 型態品質評估
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針對偵測到的每個型態，評估其可靠性：
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#### 型態品質評估
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| 型態 | 日期 | 原始強度 | AI 評估 | 調整理由 |
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|------|------|---------|---------|---------|
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| 晨星 | 01/25 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 成交量放大 2.5x 確認 |
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| 吊人 | 01/28 | ⭐⭐ | ⭐ | 趨勢不明確，信號減弱 |
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評估因素：
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- **成交量確認**: 型態伴隨成交量放大更可靠
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- **趨勢背景**: 反轉型態需要明確先前趨勢
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- **位置**: 頂部/底部出現的反轉型態更有效
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- **型態清晰度**: 標準型態 vs 變體
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### 2.2 多型態衝突分析
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當多個信號衝突時，Agent 需判斷主導方向：
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#### 信號衝突分析
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**衝突**: 01/26 空頭吞噬 vs 01/28 錘子
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**AI 判斷**: 偏向看多
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**理由**:
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1. 錘子為更近期信號
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2. 錘子出現在支撐位附近
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3. RSI 已進入超賣區，增加反彈機率
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### 2.3 趨勢整合分析
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結合均線、趨勢、支撐壓力進行綜合判斷：
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#### 趨勢整合分析
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**當前位置**:
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- 股價 $145.20
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- MA20: $142.50 (股價在上方 ✅)
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- MA50: $138.80 (股價在上方 ✅)
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**支撐/壓力**:
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- 近期支撐: $140.00 (前低)
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- 近期壓力: $150.00 (前高)
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**趨勢判斷**: 短期上升趨勢，中期盤整
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### 2.4 交易情境模擬
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提供不同情境下的操作建議：
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#### 情境分析
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**情境 A: 積極多頭** (信心高)
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- 現價進場，停損 $138
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- 目標: $155 → $165
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**情境 B: 保守觀望** (信心中)
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- 等待回測 $142 (MA20) 再進場
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- 或等待突破 $150 確認
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**情境 C: 空頭防禦** (風險意識)
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- 若跌破 $140，可能轉空
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- 避免追高
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## 📝 Step 3: 輸出綜合報告
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Agent 整合所有分析，產出最終報告：
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# [TICKER] 酒田戰法智能分析報告
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**分析時間**: YYYY-MM-DD HH:MM
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**分析師**: AI Agent
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## 📊 核心結論
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> **主要研判: [看多/看空/中性]**
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> 基於 [X] 個多頭信號、[Y] 個空頭信號的綜合分析，
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> 目前偏向 [方向]，信心度 [高/中/低]。
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## 🎯 交易建議
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| 項目 | 建議 | 說明 |
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| 操作方向 | 買入/賣出/觀望 | ... |
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| 建議進場 | $XX.XX | 理由 |
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| 停損價位 | $XX.XX | 基於 ATR/支撐 |
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| 第一目標 | $XX.XX | 壓力/型態目標 |
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| 第二目標 | $XX.XX | 延伸目標 |
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## 📈 型態分析摘要
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[列出重要型態及其解讀]
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## ⚠️ 風險提示
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[AI 識別的主要風險因素]
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## 📉 K 線圖表
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## 📚 型態參考文檔
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當需要解釋特定型態時，參考：
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- [patterns/single_candle.md](patterns/single_candle.md) - 單根型態
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- [patterns/double_candle.md](patterns/double_candle.md) - 雙根型態
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|
- [patterns/triple_candle.md](patterns/triple_candle.md) - 三根型態
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- [patterns/complex_patterns.md](patterns/complex_patterns.md) - 複雜型態
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## 🔧 技術組件
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.agent/skills/sakata/
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├── SKILL.md # 本指令檔
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├── patterns/ # 型態定義文檔
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├── scripts/
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│ ├── Dockerfile # Docker 環境 (TA-Lib)
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│ ├── sakata_analyzer.py # 型態偵測主程式
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│ └── ...
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└── output/ # 輸出目錄
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## ⚠️ 重要提醒
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1. 腳本輸出只是**原始數據**，Agent 必須進行 Step 2 的智能分析
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2. 不要只列出型態，要**解讀其意義**
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3. 多個信號時要**判斷優先級**，不是簡單加總
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4. 最終建議需考慮**風險報酬比**
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