一、為什麼需要 3x3 矩陣？避開單一指標的盲點
在海量的全球股市數據中，投資人最常犯的錯誤是「只看加權指數」或「只看單一均線」。然而，指數的漲跌往往被權值股（如美股的 Mag 7 或台股的台積電）所掩蓋。
為了看清市場整體的「健康程度」，我開發了這套 3x3 分佈矩陣分析引擎：
- 橫向維度（時間）：分為 週 (Week)、月 (Month)、年 (Year) 三種週期。
- 縱向維度（力道）：分為 最高價 (High)、收盤價 (Close)、最低價 (Low) 的報酬位階。
- 分箱統計 (Binning Analysis)：將標的分為 $\pm 10\%$ 的區間。
二、核心邏輯：10% 區間的分佈美學
我將市場中數千檔股票的表現，依照報酬率放入不同的「箱子（Bins）」中。這個視覺化的過程能揭露市場的真實結構：
- 動能集中區：當大部分股票集中在 $+10\%$ 以上的區間時，代表市場具備極強的攻擊力道。
- 背離警訊：如果指數創新高，但 3x3 矩陣顯示大部分中小型股都在 $-10\%$ 的區域，這就是明顯的市場寬度轉弱，代表多頭結構出現裂縫。
- 超跌反彈機會：當週、月、年線全部擠在極度負值的箱子時，往往預示著恐慌性拋售已接近尾聲。
三、全自動化報表：從 Python 到您的收件匣
分析做得再好，如果需要手動執行就輸了。在週末的實作中，我整合了 Resend API，讓系統在 GitHub Actions 跑完六國數據後，自動執行以下流程：
- 圖表生成：利用 Matplotlib 繪製 54 張矩陣分佈圖（6 國 × 9 張）。
- HTML 郵件排版：將圖表嵌入專業的 HTML 郵件模板中，並加上彩色標記的數據表格。
- 直達線圖連結：報表內附帶了直通 WantGoo、TradingView 或 Rakuten 的超連結，看到異常動能標的，點一下就能直接看線圖。
四、結語：用技術賦予投資更高的效率
這套「全球股市六國矩陣監控系統」的誕生，標誌著我個人工作流的重大升級。在週末短短 48 小時內，我從數據抓取的「髒活」起步，完成雲端架構的「苦活」，最後轉化為金融分析的「智活」。
這證明了：在 AI 與雲端工具發達的時代，一個人的技術爆發力，足以取代過去一整個團隊的數據監控工作。
