macro-daily-briefing

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。

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：

# 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]
   ：[事件描述] -> ：[主流券商看法汇总]

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| 资产类别 | 指标 | 收盘价/最新值 | 涨跌幅 | 核心驱动 |
|---------|------|---------------|--------|----------|
|  | 上证指数 | | | |
| | 创业板指 | | | |
|  | 10Y 国债收益率 | | | |
| | 10Y 美债收益率 | | | |
|  | 美元兑人民币 (在岸) | | | |
| | 美元指数 | | | |
|  | 布伦特原油 | | | |
| | 现货黄金 | | | |

：
（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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   [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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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