macro-asset-allocation
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Generuje raport z rekomendacjami alokacji aktywów w Markdown: na podstawie danych makro, polityki i rynku oraz zegara Merrill Lynch dobiera akcje, obligacje, towary i waluty z wagami i ryzykami.
- Autor
- aliyun ↗
- Repozytorium
- qwen-dianjin ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 17.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 17.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Generuje raport z rekomendacjami alokacji aktywów w Markdown: na podstawie danych makro, polityki i rynku oraz zegara Merrill Lynch dobiera akcje, obligacje, towary i waluty z wagami i ryzykami.
Wyzwalacze z opisu
Oryginalny opis (EN)
宏观大类资产配置建议生成技能。当用户要求生成资产配置报告、大类资产配置建议、投资组合配置、股债商品配置策略时使用。包括"生成资产配置建议"、"当前适合配置什么资产"、"股债商品怎么配"、"宏观视角资产配置"、"投资组合配置建议"等表述。本技能结合最新宏观经济数据、政策预判、市场环境,运用美林时钟/宏观象限等分析框架,自动生成股票、债券、商品、外汇等大类资产配置建议,标注配置逻辑、权重建议与风险点,输出面向专业投资机构的 Markdown 格式资产配置报告。
Jak działa
- 概述
- 数据获取策略
- 执行流程
- 注意事项
- 示例调用
- 输出要求
- 技能更新日志
Podgląd SKILL.md
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name: macro-asset-allocation
description: 宏观大类资产配置建议生成技能。当用户要求生成资产配置报告、大类资产配置建议、投资组合配置、股债商品配置策略时使用。包括"生成资产配置建议"、"当前适合配置什么资产"、"股债商品怎么配"、"宏观视角资产配置"、"投资组合配置建议"等表述。本技能结合最新宏观经济数据、政策预判、市场环境,运用美林时钟/宏观象限等分析框架,自动生成股票、债券、商品、外汇等大类资产配置建议,标注配置逻辑、权重建议与风险点,输出面向专业投资机构的 Markdown 格式资产配置报告。
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# 宏观大类资产配置技能
## 概述
本技能模拟宏观策略研究员的大类资产配置视角,结合最新宏观经济数据、政策预判与市场环境,运用**美林时钟**或**宏观象限**分析框架,自动生成股票、债券、商品、外汇及现金等大类资产的配置建议。报告旨在为专业投资机构提供具有逻辑支撑的配置方向、权重建议与风险提示。
## 数据获取策略
### 核心数据源:gildata-aidata
所有宏观经济数据、资金流向、指数行情及市场观点均优先通过 `gildata-aidata` 服务获取。
| 数据需求 | 推荐工具 | 说明 |
|---------|---------|------|
| **宏观经济指标** | `MacroIndustryEDB` | **核心工具**。查询 GDP、CPI、PPI、PMI、社融、M2、工业增加值等,用于判定经济周期象限(复苏/过热/滞胀/衰退)。 |
| **指数行情** | `IndexRangeQuotation` | 获取沪深 300、中债综合、南华商品指数等近期涨跌幅,评估资产表现。 |
| **资金流向** | `HSGTTradeStats`, `StockMarketCapitalFlow` | 获取北向资金、两融余额等,辅助判断股市资金面情绪。 |
| **宏观分析观点** | `MacroeconomicAnalysisViewpoints` | 获取研报中对宏观经济的分析观点,辅助交叉验证。 |
| **海外宏观** | `MacroIndustryEDB` (国际宏观) | 获取美欧主要经济体数据,辅助全球宏观联动分析。 |
| **政策与舆情** | `PolicyMeetingsList`, `MacroNewslist` | 获取重大会议决议与宏观舆情。 |
### 数据获取优先级
1. **周期判定数据**:优先 `gildata-aidata MacroIndustryEDB`(获取增长与通胀数据)。
2. **资产表现数据**:优先 `gildata-aidata IndexRangeQuotation`。
3. **资金与情绪**:优先 `gildata-aidata HSGTTradeStats`。
4. **补充信息**:`web_search` 仅用于补充海外突发政策细节或特定商品现货价格。
## 执行流程
### 第一阶段:宏观象限判定与周期定位
1. **核心宏观数据抓取**
- **工具**:`gildata-aidata MacroIndustryEDB`
- **查询示例**:
```
调用 gildata-aidata MacroIndustryEDB
query: "GDP 同比 CPI 同比 PPI 同比 PMI 社融存量增速 M2 增速"
time_range: "最近 6 个月"
```
- **增长维度**:GDP 增速趋势、PMI 荣枯线位置、社融/M2 增速变化。
- **通胀维度**:CPI(核心/整体)趋势、PPI 趋势。
- **流动性维度**:DR007、SHIBOR、央行公开市场操作净投放。
2. **美林时钟定位**
根据增长与通胀的边际变化方向,判定当前经济周期位置:
- **复苏期**(增长↑ 通胀↓):企业盈利改善,流动性宽裕。**股票 > 债券 > 商品 > 现金**。
- **过热期**(增长↑ 通胀↑):央行收紧流动性,抗通胀为主。**商品 > 股票 > 现金/债券**。
- **滞胀期**(增长↓ 通胀↑):企业盈利恶化,通胀高企。**现金 > 商品/债券 > 股票**。
- **衰退期**(增长↓ 通胀↓):央行放松流动性,债券牛市开启。**债券 > 现金 > 股票 > 商品**。
### 第二阶段:大类资产深度分析
3. **权益类资产(股票)**
- **估值与盈利**:全 A 或主要指数(沪深 300、创业板指)的 PE/PB 分位数,盈利增速预期(EPS)。
- **资金面**:北向资金流向、两融余额变化、新发基金规模。
- **风格研判**:大盘 vs 小盘,成长 vs 价值,结合宏观环境(如复苏期偏成长,滞胀期偏价值)。
4. **固定收益类资产(债券)**
- **利率环境**:10Y 国债收益率走势及分位数,中美利差。
- **信用风险**:信用利差变化,违约事件监测。
- **配置建议**:久期策略(长/短)、杠杆策略、信用下沉与否。
5. **商品与另类资产**
- **工业金属**:受全球制造业 PMI 及国内基建/地产投资驱动。
- **贵金属(黄金)**:受实际利率(美债收益率 - 通胀预期)及避险情绪驱动。
- **原油**:受供需格局(OPEC+ 减产、全球经济预期)及地缘政治影响。
- **外汇**:美元指数走势,人民币汇率(在岸/离岸)预期。
### 第三阶段:配置策略生成
6. **战术资产配置(TAA)建议**
- 结合当前周期位置,给出超配/标配/低配建议。
- 考虑极端风险情景下的对冲策略(如尾部风险对冲)。
7. **权重建议与逻辑支撑**
- 给出建议的资产权重区间(如:股票 40-50%,债券 30-40%,商品 10%,现金 5%)。
- 详细阐述配置逻辑。
### 第四阶段:资产配置报告生成
8. **生成 Markdown 格式报告**
使用以下模板结构生成最终报告:
```markdown
# 宏观大类资产配置建议报告
> 报告日期:YYYY-MM-DD
> 核心观点:[一句话总结,如:经济弱复苏,建议超配股票,标配债券]
> 宏观象限:[复苏 / 过热 / 滞胀 / 衰退]
---
## 一、宏观经济周期定位
### 1.1 核心宏观数据监控
| 指标类别 | 指标名称 | 最新值 | 趋势 | 信号 |
|---------|---------|-------|------|------|
| 增长 | GDP/PMI | | | |
| 通胀 | CPI/PPI | | | |
| 信用 | 社融/M2 | | | |
### 1.2 周期象限判定
- **当前位置**:[如:衰退向复苏过渡期]
- **判定依据**:(详细分析增长与通胀的组合特征...)
---
## 二、大类资产分析与建议
### 2.1 权益资产(股票)
- **配置评级**:[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**:(盈利预期、估值分位、资金流向、政策催化...)
- **风格建议**:(大盘/小盘,成长/价值,红利/科技...)
### 2.2 固定收益(债券)
- **配置评级**:[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**:(利率趋势、货币政策、信用环境...)
- **策略建议**:(久期长短、信用资质要求...)
### 2.3 商品与实物资产
- **配置评级**:[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**:(供需格局、通胀预期、地缘风险...)
- **细分品种**:(黄金、原油、铜等...)
### 2.4 现金与外汇
- **配置评级**:[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**:(流动性充裕度、汇率预期...)
---
## 三、资产配置组合建议
### 3.1 建议权重
| 资产类别 | 建议权重 | 评级 | 备注 |
|---------|---------|------|------|
| 股票 | | | |
| 债券 | | | |
| 商品 | | | |
| 现金 | | | |
### 3.2 策略逻辑与风险提示
- **核心逻辑**:(总结为何这样配置...)
- **潜在风险**:(如:通胀超预期反弹、海外衰退拖累出口、政策收紧不及预期等...)
- **动态调整触发条件**:(若出现什么信号,需调整配置...)
---
## 四、后续关注重点
- **关键数据**:(未来需跟踪的宏观指标...)
- **重大事件**:(重要会议、央行决议等...)
---
*免责声明:本报告基于公开数据与宏观分析框架生成,仅供参考,不构成投资建议。市场有风险,投资需谨慎。*
```
## 注意事项
- **gildata-aidata 优先**:所有国内宏观数据、资金流向、行情数据优先使用 `gildata-aidata` 服务。
- **逻辑严密**:资产配置建议必须基于宏观数据推导,严禁无依据的主观预测。
- **动态视角**:强调“边际变化”而非绝对水平(如关注 PMI 是回升还是回落,而非仅仅是高于 50)。
- **风险提示**:必须包含对配置策略可能失效的风险提示(如黑天鹅事件)。
- **专业表达**:使用专业术语(如“股债性价比”、“期限利差”、“信用下沉”、“实际利率”等)。
## 示例调用
用户输入:"当前宏观环境下适合怎么配置资产?"
技能执行:
1. 获取宏观数据:gildata-aidata MacroIndustryEDB (查询 GDP, CPI, PPI, PMI, 社融等)
2. 获取指数行情:gildata-aidata IndexRangeQuotation (查询沪深 300, 国债指数表现)
3. 获取资金流向:gildata-aidata HSGTTradeStats (查询北向资金)
4. 获取宏观观点:gildata-aidata MacroeconomicAnalysisViewpoints
5. 判定周期象限:基于数据判断处于美林时钟哪个阶段
6. 撰写报告:按模板生成 Markdown 格式资产配置报告
7. 输出报告:直接在对话中显示完整报告内容
## 输出要求
- 报告使用标准 Markdown 格式
- 必须包含美林时钟/宏观象限判定
- 必须给出各大类资产的评级(超配/标配/低配)及建议权重
- 报告长度控制在 2000-3000 字
- 语言专业、客观,适合机构投资者资产配置参考
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## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**:
- **核心数据源变更**:全面接入 `gildata-aidata` 服务。
- **工具映射明确**:新增 `MacroIndustryEDB`(宏观周期判定)、`IndexRangeQuotation`(资产表现)、`HSGTTradeStats`(资金面)等工具映射。
- **流程优化**:明确先获取 Gildata 宏观数据判定周期,再结合资金和行情数据生成配置建议的逻辑流。
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie macro-asset-allocation.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki ab84b398ea69 (skrót SHA-256 całej paczki)
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