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description	分析增长、通胀、利率、信用、汇率、地产、海外环境对A股的影响。
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宏观环境分析 Skill

Skill ID

a_share.macro_environment.v1

功能定位

分析增长、通胀、利率、信用、汇率、地产、海外环境对A股的影响。

适用场景

月度策略会、季度配置、市场大幅波动后。

必填输入

as_of_date: 分析截止日期，必须使用当时已公开可得数据。
object_type: stock / industry / portfolio / market / theme / factor。
object_id: 股票代码、行业名称、组合ID、主题名称或因子名称。
investment_horizon: intraday / 1w / 1m / 3m_6m / 1y_3y。
benchmark: 沪深300、中证500、中证1000、行业指数或自定义基准。
data_bundle: 已加载的数据清单、来源、时间戳和质量评分。

可选输入

portfolio_context: 当前持仓、成本、权重、产品约束。
risk_budget: 单票、行业、风格、流动性和回撤约束。
previous_thesis: 历史投资假设、上次评级、上次目标价。
manual_notes: 研究员补充信息或人工调研纪要。

依赖 Skill

无硬依赖；但仍需遵守统一协议和数据质量要求。

通用执行流程

校验输入参数，确认 as_of_date、对象、投资期限、基准、股票池和组合约束。
检查依赖数据是否齐全，并调用或引用数据质量审计结果。
按本 Skill 的专业框架进行分析，不跳步，不省略反证。
对所有关键判断打分：事实强度、影响程度、可验证性、时效性、组合相关性。
生成结构化 JSON、Markdown 报告和审计日志。
给出下游建议：进入哪个 workflow、是否需要人工复核、何时再次更新。

本 Skill 专业步骤

分析PMI、工业增加值、社零、投资、出口。
分析CPI、PPI、商品价格和利润传导。
分析社融、信用扩张、利率曲线和资金面。
分析人民币汇率、美债、全球风险偏好。
输出宏观状态、权益友好度和风险场景。

判断与打分框架

fact_strength: 事实强度，公告/财报/交易所数据最高，二手新闻和传闻最低。
impact_score: 对盈利、估值、现金流、风险偏好、组合风险的影响程度。
time_sensitivity: 信息有效期和是否需要盘中处理。
verification_score: 是否可被其他数据源交叉验证。
portfolio_relevance: 对当前组合、候选池、禁投池的影响程度。

标准输出

同时输出两种形态：

result.json：供下游 Agent / workflow 读取；
report.md：供投研人员阅读。

result.json 至少包含：

{
  "skill_id": "a_share.macro_environment.v1",
  "run_id": "test_run_0001",
  "as_of_date": "2026-05-22",
  "object_type": "market",
  "object_id": "A股市场",
  "conclusion": "待生成，禁止作为投资建议直接执行",
  "confidence": 0.0,
  "evidence": [],
  "counter_evidence": [],
  "risks": [],
  "action_suggestion": "research_only",
  "required_followups": [],
  "human_review_required": true,
  "data_quality_score": 0.0,
  "audit_trail": []
}

报告结构

# 宏观环境分析报告

## 1. 一句话结论
## 2. 核心证据
## 3. 关键数据与图表建议
## 4. 正方观点
## 5. 反方观点
## 6. 风险与证伪条件
## 7. 对估值/盈利/组合/交易的影响
## 8. 后续跟踪指标
## 9. 人工复核事项
## 10. 审计日志

强制约束

不得把传闻、新闻标题、管理层口头表述当成确定事实；所有关键结论必须标注证据来源与时间戳。
不得使用未来函数：财务数据、公告、研报、价格、指数成分必须以 as_of_date 当时已公开可得为准。
不得绕过人工复核直接给出实盘下单指令；涉及买入、卖出、加仓、减仓、禁投、强制平仓的结论必须输出 human_review_required: true。
数据缺失、数据冲突、来源不可靠时，必须降低置信度，并列出不可验证项。
对 ST、*ST、停牌、退市整理、重大违法、财务造假、流动性不足标的，必须优先触发风险检查。
报告中必须同时给出正方观点、反方观点、证伪条件和后续跟踪指标。

下游流转

若输出影响投资评级、仓位或禁投状态，必须传递给 investment_memo、portfolio_risk_monitor 和 compliance_check。
若发现数据异常，必须回流给 data_quality_audit 或 data_conflict_resolution。
若发现投资假设变化，必须回流给 thesis_review。

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宏观环境分析 Skill

Skill ID

a_share.macro_environment.v1

功能定位

分析增长、通胀、利率、信用、汇率、地产、海外环境对A股的影响。

适用场景

月度策略会、季度配置、市场大幅波动后。

必填输入

as_of_date: 分析截止日期，必须使用当时已公开可得数据。
object_type: stock / industry / portfolio / market / theme / factor。
object_id: 股票代码、行业名称、组合ID、主题名称或因子名称。
investment_horizon: intraday / 1w / 1m / 3m_6m / 1y_3y。
benchmark: 沪深300、中证500、中证1000、行业指数或自定义基准。
data_bundle: 已加载的数据清单、来源、时间戳和质量评分。

可选输入

portfolio_context: 当前持仓、成本、权重、产品约束。
risk_budget: 单票、行业、风格、流动性和回撤约束。
previous_thesis: 历史投资假设、上次评级、上次目标价。
manual_notes: 研究员补充信息或人工调研纪要。

依赖 Skill

无硬依赖；但仍需遵守统一协议和数据质量要求。

通用执行流程

校验输入参数，确认 as_of_date、对象、投资期限、基准、股票池和组合约束。
检查依赖数据是否齐全，并调用或引用数据质量审计结果。
按本 Skill 的专业框架进行分析，不跳步，不省略反证。
对所有关键判断打分：事实强度、影响程度、可验证性、时效性、组合相关性。
生成结构化 JSON、Markdown 报告和审计日志。
给出下游建议：进入哪个 workflow、是否需要人工复核、何时再次更新。

本 Skill 专业步骤

分析PMI、工业增加值、社零、投资、出口。
分析CPI、PPI、商品价格和利润传导。
分析社融、信用扩张、利率曲线和资金面。
分析人民币汇率、美债、全球风险偏好。
输出宏观状态、权益友好度和风险场景。

判断与打分框架

fact_strength: 事实强度，公告/财报/交易所数据最高，二手新闻和传闻最低。
impact_score: 对盈利、估值、现金流、风险偏好、组合风险的影响程度。
time_sensitivity: 信息有效期和是否需要盘中处理。
verification_score: 是否可被其他数据源交叉验证。
portfolio_relevance: 对当前组合、候选池、禁投池的影响程度。

标准输出

同时输出两种形态：

result.json：供下游 Agent / workflow 读取；
report.md：供投研人员阅读。

result.json 至少包含：

{
  "skill_id": "a_share.macro_environment.v1",
  "run_id": "test_run_0001",
  "as_of_date": "2026-05-22",
  "object_type": "market",
  "object_id": "A股市场",
  "conclusion": "待生成，禁止作为投资建议直接执行",
  "confidence": 0.0,
  "evidence": [],
  "counter_evidence": [],
  "risks": [],
  "action_suggestion": "research_only",
  "required_followups": [],
  "human_review_required": true,
  "data_quality_score": 0.0,
  "audit_trail": []
}

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## 1. 一句话结论
## 2. 核心证据
## 3. 关键数据与图表建议
## 4. 正方观点
## 5. 反方观点
## 6. 风险与证伪条件
## 7. 对估值/盈利/组合/交易的影响
## 8. 后续跟踪指标
## 9. 人工复核事项
## 10. 审计日志

强制约束

不得把传闻、新闻标题、管理层口头表述当成确定事实；所有关键结论必须标注证据来源与时间戳。
不得使用未来函数：财务数据、公告、研报、价格、指数成分必须以 as_of_date 当时已公开可得为准。
不得绕过人工复核直接给出实盘下单指令；涉及买入、卖出、加仓、减仓、禁投、强制平仓的结论必须输出 human_review_required: true。
数据缺失、数据冲突、来源不可靠时，必须降低置信度，并列出不可验证项。
对 ST、*ST、停牌、退市整理、重大违法、财务造假、流动性不足标的，必须优先触发风险检查。
报告中必须同时给出正方观点、反方观点、证伪条件和后续跟踪指标。

下游流转

若输出影响投资评级、仓位或禁投状态，必须传递给 investment_memo、portfolio_risk_monitor 和 compliance_check。
若发现数据异常，必须回流给 data_quality_audit 或 data_conflict_resolution。
若发现投资假设变化，必须回流给 thesis_review。