macro-daily-briefing
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Generuje dzienny raport makro dla analityka papierów wartościowych: pobiera najnowsze dane, politykę i nastroje rynkowe i składa Markdown z tezami, danymi, interpretacją polityki, wynikami aktywów i perspektywą strategii.
- 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 dzienny raport makro dla analityka papierów wartościowych: pobiera najnowsze dane, politykę i nastroje rynkowe i składa Markdown z tezami, danymi, interpretacją polityki, wynikami aktywów i perspektywą strategii.
Oryginalny opis (EN)
证券宏观研究员日报生成技能。当用户要求生成宏观日报、宏观经济简报、每日宏观速评时使用。本技能自动抓取最新宏观数据、政策动态、市场舆情,生成包含核心观点、数据跟踪、政策解读、资产表现及策略展望的标准化 Markdown 宏观日报。
Jak działa
- 概述
- 数据获取策略
- 执行流程
- 注意事项
- 示例调用
- 技能更新日志
Podgląd SKILL.md
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name: macro-daily-briefing
description: 证券宏观研究员日报生成技能。当用户要求生成宏观日报、宏观经济简报、每日宏观速评时使用。本技能自动抓取最新宏观数据、政策动态、市场舆情,生成包含核心观点、数据跟踪、政策解读、资产表现及策略展望的标准化 Markdown 宏观日报。
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# 证券宏观研究员日报生成技能
## 概述
本技能旨在模拟专业证券宏观研究员的日常工作流,通过自动化抓取和分析最新的宏观经济数据、政策动态、市场舆情及大类资产表现,生成一份结构化、逻辑严密、观点鲜明的**宏观日报(Macro Daily Briefing)**。报告风格贴近卖方宏观首席分析师,注重“边际变化”、“预期差”及“投资启示”。
## 数据获取策略
### 核心数据源:gildata-aidata
所有国内宏观数据、政策、舆情、资金面及行情数据均优先通过 `gildata-aidata` 服务获取。
| 数据需求 | 推荐工具 | 说明 |
|---------|---------|------|
| **宏观数据** | `MacroIndustryEDB` | 查询中国宏观、行业经济、国际宏观等经济指标(PMI, CPI, PPI, 社融等) |
| **政策会议** | `PolicyMeetingsList` | 国内经济金融领域政策会议动态及内容 |
| **官员讲话** | `OfficialSpeechEventList` | 国内外重要官员讲话及活动信息 |
| **法律法规** | `LawsRegulations` | 法律法规信息,按类型、关键词筛选 |
| **宏观舆情** | `MacroNewslist` | 宏观舆情,按区域、情感类型筛选经济预测及事件 |
| **宏观分析观点** | `MacroeconomicAnalysisViewpoints` | 研报中对 GDP、CPI、PMI、政策等宏观维度的分析观点 |
| **资金流向** | `StockMarketCapitalFlow` | 股票市场资金流入流出统计数据 |
| **北向资金** | `HSGTTradeStats` | 沪深港通市场交易统计(北向/南向资金) |
| **两融数据** | `MarginTradeStats` | 融资融券余额、买入额、卖出量等统计数据 |
| **指数行情** | `IndexDailyQuote` | A 股指数日行情(上证、创业板等) |
| **债券行情** | `MostActiveRateBondQuotation` | 利率债最活跃券收益率及涨跌情况 |
| **海外市场** | `web_search` | 补充查询美联储、海外通胀、美债等(Gildata 覆盖不足时) |
### 数据获取优先级
1. **国内宏观与政策**:优先 `MacroIndustryEDB` + `PolicyMeetingsList` + `OfficialSpeechEventList`
2. **舆情与观点**:优先 `MacroNewslist` + `MacroeconomicAnalysisViewpoints`
3. **资金与行情**:优先 `StockMarketCapitalFlow` + `HSGTTradeStats` + `IndexDailyQuote` + `MostActiveRateBondQuotation`
4. **海外数据**:使用 `web_search` 补充查询(如美联储最新决议、美债收益率等)
## 执行流程
### 第一阶段:数据采集与监控
1. **宏观数据抓取**
* **工具**:`gildata-aidata MacroIndustryEDB`
* **查询示例**:
```
调用 gildata-aidata MacroIndustryEDB
query: "PMI CPI PPI 社融 信贷 M1 M2 进出口 工业增加值 社零 固投"
```
* **重点关注**:PMI(官方/财新)、CPI/PPI、进出口、社融/信贷、M1/M2、工业增加值、社零、固投。
* **高频数据**:高炉开工率、商品房成交面积、猪肉/蔬菜价格、螺纹钢/水泥价格(若 EDB 无高频,可用 `web_search` 补充)。
2. **政策动态追踪**
* **工具**:`gildata-aidata PolicyMeetingsList` + `OfficialSpeechEventList` + `LawsRegulations`
* **查询示例**:
```
调用 gildata-aidata PolicyMeetingsList
查询最新政策会议动态
调用 gildata-aidata OfficialSpeechEventList
查询央行行长、发改委官员等讲话
调用 gildata-aidata LawsRegulations
query: "央行 货币政策 OMO MLF LPR 专项债 减税降费"
```
* **重点关注**:央行(OMO、MLF、LPR、降准降息)、财政部(专项债、特别国债)、国务院常务会议、发改委、证监会。
* **海外政策**:使用 `web_search` 查询美联储(FOMC 声明、点阵图、官员讲话)、欧央行等。
3. **市场舆情与资金面**
* **工具**:`gildata-aidata MacroNewslist` + `MacroeconomicAnalysisViewpoints` + `StockMarketCapitalFlow` + `HSGTTradeStats` + `MarginTradeStats`
* **查询示例**:
```
调用 gildata-aidata MacroNewslist
query: "宏观经济 政策 最新舆情"
调用 gildata-aidata MacroeconomicAnalysisViewpoints
query: "宏观分析观点 最新"
调用 gildata-aidata StockMarketCapitalFlow
获取今日资金流向统计
调用 gildata-aidata HSGTTradeStats
获取北向资金数据
调用 gildata-aidata MarginTradeStats
获取融资融券数据
```
* **重点关注**:资金流向(北向/南向、ETF、融资余额)、市场情绪(成交额、换手率)、舆情热点。
4. **大类资产行情**
* **工具**:`gildata-aidata IndexDailyQuote` + `MostActiveRateBondQuotation`
* **查询示例**:
```
调用 gildata-aidata IndexDailyQuote
获取上证、创业板、沪深 300 等指数日行情
调用 gildata-aidata MostActiveRateBondQuotation
获取 10Y 国债等最活跃券收益率
```
* **补充**:汇率、商品(原油、黄金)行情可用 `web_search` 补充。
### 第二阶段:逻辑分析与研判
4. **预期差分析**
* 对比实际数据与 Wind/彭博一致预期,识别超预期(Beat)或不及预期(Miss)的数据点。
* 分析数据背后的驱动因素(季节性、基数效应、结构性因素)。
5. **政策意图解读**
* 解读政策措辞变化(如从“合理充裕”到“精准有力”)。
* 评估政策落地的可行性及对市场流动性的实际影响。
6. **资产定价映射**
* **股**:分子端(盈利预期)与分母端(无风险利率、风险溢价)的博弈。
* **债**:基本面(弱现实)与资金面(宽货币)的共振或背离。
* **汇**:中美利差、贸易收支与央行态度的综合反映。
* **商**:供需错配、金融属性(美元/利率)与地缘溢价的叠加。
### 第三阶段:报告生成
7. **生成 Markdown 格式报告**
使用以下标准模板生成最终报告:
```markdown
# 宏观日报 | [YYYY-MM-DD] [一句话核心观点]
> **分析师**:AI 宏观研究团队
> **日期**:YYYY-MM-DD
> **市场情绪**:🟢 乐观 / 🟡 中性 / 🔴 谨慎
> **核心逻辑**:[简述当日市场交易的核心主线,如“宽信用预期升温”、“海外衰退交易主导”等]
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## 一、 核心观点与策略建议
**1.1 宏观全景**
(总结当日宏观数据、政策及市场表现的核心特征,指出主要矛盾。例如:“今日公布的 3 月 CPI 低于预期,核心通胀依然疲软,印证了内需修复尚需时日……")
**1.2 策略展望**
(基于宏观判断,给出大类资产配置建议。例如:“短期维持‘股强债弱’判断,建议超配上游资源品,低配长久期利率债……")
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## 二、 宏观数据高频追踪
| 指标 | 最新值 | 前值 | 预期值 | 边际变化 | 信号解读 |
|------|--------|------|--------|----------|----------|
| 官方制造业 PMI | | | | | |
| 财新服务业 PMI | | | | | |
| 30 城商品房成交 | | | | | |
| 猪肉批发价 | | | | | |
| 螺纹钢价格 | | | | | |
**数据点评**:
* **超预期项**:(分析哪些数据好于预期,驱动了什么逻辑)
* **不及预期项**:(分析哪些数据低于预期,暴露了什么隐患)
* **高频信号**:(结合高频数据验证宏观逻辑,如开工率回升验证生产修复)
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## 三、 政策动态与解读
**3.1 国内政策**
* **[政策名称/事件]**:(简述政策内容)
* **解读**:(分析政策意图、力度、受益方向及潜在风险。例如:“央行开展 5000 亿 MLF 操作,利率维持不变,符合预期,但缩量续作显示央行对资金空转的警惕……")
**3.2 海外政策**
* **[美联储/欧央行等]**:(简述最新动态)
* **解读**:(分析对美元指数、美债收益率及国内货币政策的溢出效应)
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## 四、 市场舆情与资金面
**4.1 资金流向**
* **央行操作**:今日净投放/回笼 [金额] 亿元,资金面 [宽松/平衡/收敛]。
* **北向资金**:净买入/卖出 [金额] 亿元,主要流向 [板块]。
* **融资余额**:环比增加/减少 [金额] 亿元,杠杆资金情绪 [高涨/低迷]。
**4.2 舆情热点**
* **热点一**:[事件描述] -> **市场反应**:[板块异动/情绪变化]
* **热点二**:[事件描述] -> **机构观点**:[主流券商看法汇总]
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## 五、 大类资产表现
| 资产类别 | 指标 | 收盘价/最新值 | 涨跌幅 | 核心驱动 |
|---------|------|---------------|--------|----------|
| **权益** | 上证指数 | | | |
| | 创业板指 | | | |
| **债券** | 10Y 国债收益率 | | | |
| | 10Y 美债收益率 | | | |
| **汇率** | 美元兑人民币 (在岸) | | | |
| | 美元指数 | | | |
| **商品** | 布伦特原油 | | | |
| | 现货黄金 | | | |
**资产轮动分析**:
(分析股债商汇的联动关系,如“股债跷跷板效应显现”、“商品领涨反映通胀预期”等)
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## 六、 风险提示
* [风险点 1]:如“海外通胀粘性超预期,美联储降息路径推迟”
* [风险点 2]:如“国内地产销售修复不及预期,拖累信用扩张”
* [风险点 3]:如“地缘政治冲突升级,能源价格剧烈波动”
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*免责声明:本报告由 AI 自动生成,基于公开数据与宏观模型分析,仅供参考,不构成任何投资建议。*
```
## 注意事项
* **时效性优先**:日报必须基于**当日**或**最近 24 小时**的最新数据与新闻。
* **观点鲜明**:避免模棱两可的陈述,必须给出明确的逻辑推演和方向性判断(看多/看空/震荡)。
* **预期差思维**:不仅罗列数据,更要强调实际值与市场预期的偏差(Expectation Gap),这是市场交易的核心。
* **联动视角**:分析单一指标时,必须结合其他资产或宏观背景进行交叉验证(如分析汇率时结合利差和贸易数据)。
* **专业术语**:使用规范的宏观与金融市场术语(如“宽信用”、“期限利差”、“风险溢价”、“剪刀差”等)。
* **gildata-aidata 优先**:所有国内宏观数据、政策、资金面、行情查询优先使用 gildata-aidata 服务,web_search 仅用于补充海外政策及高频细节数据。
## 示例调用
用户输入:"生成今日宏观经济简报"
技能执行:
1. 获取宏观数据:gildata-aidata MacroIndustryEDB
2. 获取政策会议:gildata-aidata PolicyMeetingsList
3. 获取官员讲话:gildata-aidata OfficialSpeechEventList
4. 获取法律法规:gildata-aidata LawsRegulations
5. 获取宏观舆情:gildata-aidata MacroNewslist + MacroeconomicAnalysisViewpoints
6. 获取资金流向:gildata-aidata StockMarketCapitalFlow + HSGTTradeStats + MarginTradeStats
7. 获取行情数据:gildata-aidata IndexDailyQuote + MostActiveRateBondQuotation
8. 补充海外数据:web_search 查询美联储、美债等
9. 撰写报告:按模板生成 Markdown 格式宏观日报
10. 输出报告:直接在对话中显示完整报告内容
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## 技能更新日志
**2026-05-11 更新**:
- **核心数据源变更**:将宏观数据查询改为优先使用 gildata-aidata 服务
- **新增工具矩阵**:为宏观日报建立 gildata-aidata 工具查询对照表(MacroIndustryEDB, PolicyMeetingsList, OfficialSpeechEventList, LawsRegulations 等)
- **优化数据获取顺序**:明确 gildata-aidata 优先获取国内宏观、政策、资金、行情,web_search 仅用于补充海外政策细节
- **移除单一 web_search 依赖**:原技能主要依赖 web_search,现全面接入 gildata-aidata 专业宏观与舆情数据库
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> **技能版本**:v2.0
> **最后更新**:2026-05-11
> **维护者**:点金智能助理
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie macro-daily-briefing.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 193c026744ed (skrót SHA-256 całej paczki)
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