| name | policy-flash-briefing |
| description | 证券策略研究员政策快评技能。当发生重大政策发布、突发监管消息、宏观数据超预期、盘中市场剧烈异动时触发。本技能自动抓取事件核心要素，进行即时解读，生成策略应对建议与受影响板块梳理，强调“预期差”与“交易指导”。 |
证券策略研究员政策/事件快评 (Policy & Event Flash Briefing)
概述
本技能专为**“交易型策略研究”设计，旨在对突发政策、重大宏观数据、盘中剧烈异动进行分钟级/小时级的快速响应。与深度研报不同，本技能聚焦于“市场即时反应”与“预期差交易”**，为交易员提供直接的决策辅助。
核心逻辑：
- 定性：是什么性质的政策/事件？（货币、财政、监管、产业？）
- 定量/预期：力度如何？是否超预期？（符合预期=利好兑现，超预期=新主线）
- 传导：利好谁？利空谁？情绪影响还是实质影响？
- 应对：怎么操作？（追高、低吸、观望、对冲？）
所有数据查询必须使用 gildata-aidata 服务。
适用场景
- 突发政策：央行降息/降准、证监会新政（如限制做空、鼓励分红）、财政部发债、重要会议通稿（政治局会议、国常会）。
- 数据异动：CPI/PPI、社融、PMI 大幅超预期或不及预期。
- 盘中急跌/急涨：无明确消息面的市场恐慌或狂热，需排查原因并给出应对。
- 行业监管：针对特定行业（如互联网、医药、教育、房地产）的突发新规。
数据采集指引 (gildata-aidata 工具映射)
所有数据必须通过 gildata-aidata 服务获取，具体工具调用如下：
宏观数据查询
finx gildata-aidata MacroIndustryEDB --body '{"indicatorCode": "指标代码", "startDate": "开始日期", "endDate": "结束日期"}'
查询中国宏观、行业经济、国际宏观等经济指标数据（如 M1、M2、社融、CPI、PPI、PMI 等），用于验证宏观数据是否超预期。
政策与舆情获取
finx gildata-aidata PolicyMeetingsList --body '{"limit": 5}'
查询国内经济金融领域政策会议动态及内容，解析政策逻辑。
finx gildata-aidata OfficialSpeechEventList --body '{"limit": 5}'
查询国内外重要官员讲话及活动信息。
finx gildata-aidata LawsRegulations --body '{"keyword": "关键词"}'
查询法律法规信息，支持按类型、关键词筛选，用于核实监管政策。
finx gildata-aidata MacroNewslist --body '{"limit": 5}'
查询宏观舆情，支持按区域、情感类型筛选经济预测及事件。
finx gildata-aidata MacroeconomicAnalysisViewpoints --body '{"limit": 5}'
获取研报中对 GDP、CPI、PMI、政策等宏观维度的分析观点。
市场背景与行情
finx gildata-aidata IndexLiveQuote --body '{"indexCode": "指数代码"}'
获取 A 股指数实时行情，判断盘中异动时的市场状态。
finx gildata-aidata StockMarketTradeStats --body '{"tradeDate": "交易日期"}'
获取沪深北市场成交量、成交额、成交笔数等交易统计数据，分析量能配合情况。
行业/板块表现
finx gildata-aidata SectorRank --body '{"sectorType": "行业板块", "tradeDate": "交易日期"}'
获取板块列表并按涨跌幅、换手率等指标排序，识别政策发布后的领涨/领跌板块。
finx gildata-aidata SectorFundFlowRank --body '{"sectorType": "行业板块", "tradeDate": "交易日期"}'
按资金流向指标对板块进行排序，分析主力资金是否介入相关板块。
finx gildata-aidata IndustryAnalysisViewpoints --body '{"industry": "行业名称", "limit": 5}'
获取研报中对行业趋势、竞争格局、政策等的分析观点。
资金流向与情绪
finx gildata-aidata HSGTTradeStats --body '{"tradeDate": "交易日期"}'
获取沪深港通市场交易统计，判断外资对政策的态度。
finx gildata-aidata MarketLimitUpDownCount --body '{"tradeDate": "交易日期"}'
获取沪深京市场实时上涨、下跌、涨停、跌停家数统计，判断市场情绪。
执行流程
第一阶段：事件捕获与要素提取
- 确认事实：通过
PolicyMeetingsList / LawsRegulations 确认事件的真实性、发布时间、发布机构。
- 提取核心：一句话概括政策核心内容（如：“央行宣布下调 LPR 15bp"）。
- 识别预期：通过
MacroIndustryEDB 对比历史数据或市场预期，判断是否超预期。
第二阶段：逻辑推演与影响分析
- 预期差分析：
- 超预期利好：可能引爆新主线，开盘可能抢筹。
- 符合预期：利好兑现，警惕冲高回落。
- 不及预期/利空：情绪杀跌，寻找错杀机会或止损。
- 传导路径梳理：
- 利用
SectorRank 和 SectorFundFlowRank 观察盘面反应。
- 直接受益：逻辑最硬的板块。
- 情绪受益：高弹性品种（如微盘股、券商）。
- 受损板块：明确受压制的领域。
- 资金博弈预判：结合
HSGTTradeStats 和 MarketLimitUpDownCount 判断机构、游资、外资态度。
第三阶段：策略生成
- 输出报告：生成标准化的 Markdown 快评报告，注明数据来源。
标准报告模板 (Markdown)
# ⚡ 策略快评 | [事件名称]：[一句话核心结论]
> **数据来源**: gildata-aidata 专业金融数据服务
> **发布时间**：YYYY-MM-DD HH:MM
> **事件性质**：[货币政策 / 财政政策 / 行业监管 / 宏观数据 / 市场异动]
> **超预期程度**：[🔥 大幅超预期 / 🟡 符合预期 / ❄️ 不及预期 / 利空]
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## 一、 事件摘要
* **核心内容**：[简述政策/事件核心]
* **市场背景**：[基于 IndexLiveQuote 和 StockMarketTradeStats 描述发布时的市场环境]
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## 二、 核心解读与预期差分析
**1. 政策意图与力度**
* [分析政策背后的意图，结合 MacroIndustryEDB 数据]
**2. 预期差研判 (关键)**
* **[超预期/符合/不及]**：市场此前预期为 [X]，实际结果为 [Y]。
* **交易含义**：[分析交易层面的影响]
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## 三、 市场影响与板块梳理
| 影响方向 | 涉及板块/领域 | 核心逻辑 | 持续性预判 |
|----------|--------------|----------|------------|
| 🔥 **直接利好** | [板块 A]、[板块 B] | [逻辑] | [短/中/长] |
| 📉 **直接利空** | [板块 C] | [逻辑] | [短/中/长] |
| 🟡 **情绪提振** | [板块 D] | [逻辑] | [短] |
**资金博弈推演**：
* **机构**：[结合 SectorFundFlowRank 数据分析机构动向]
* **游资**：[结合 MarketLimitUpDownCount 数据分析游资情绪]
* **外资**：[结合 HSGTTradeStats 分析北向资金流向]
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## 四、 策略应对建议 (Actionable Insights)
**1. 短线交易 (T+0 / T+1)**
* **操作建议**：[具体操作策略]
* **关注标的**：[代表性方向]
* **风险提示**：[风险提示]
**2. 中线配置**
* **操作建议**：[中线配置思路]
**3. 风控提示**
* [风控建议]
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注意事项
- 数据源唯一性: 所有宏观数据、政策信息、市场行情、板块表现必须通过
gildata-aidata 服务获取，确保数据权威性。
- 速度优先: 在信息不全时，先给出初步判断，后续可更新。
- 预期差是核心: 不要只复述新闻，必须指出“市场没想到什么”或“市场想错了什么”。
- 区分情绪与实质: 明确区分是“情绪面炒作”（如概念题材）还是“基本面改善”（如业绩预期上调）。
- 客观中立: 避免过度乐观或悲观，基于数据和历史规律说话。
- 免责声明: 必须包含风险提示，强调非投资建议。
- 工具调用规范: 调用
gildata-aidata 工具时，日期格式需符合 API 要求，指标代码需准确。
