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description	多资产市场预测分析工具（增强版）。当用户请求预测任意资产（股票、ETF、LOF、QDII、大宗商品、指数、基金等）的涨跌概率时触发。 关键词：预测、涨跌概率、市场分析、即时、近期、中期、长期、上涨下跌、概率表格、投资机会、场外基金、QDII、LOF。 触发示例： - "预测黄金、原油、纳斯达克的涨跌概率" - "分析ETF、QDII、LOF的投资机会" - "给出多资产上涨下跌的概率表格" - "帮我分析各种基金的走势"

Market Predictor V2 - 多资产市场预测分析（增强版）

基于实时数据的多资产市场预测分析工具，输出结构化概率表格和风险提示。

核心特性

• ✅ 全品种覆盖 - ETF、LOF、QDII、场外基金、股票、指数、大宗商品
• ✅ 实时数据 - 搜索过去3小时内的最新市场信息
• ✅ 宏观数据整合 - 自动搜索地缘政治、央行政策、重大事件
• ✅ 四因素分析 - 地缘政治(30%) + 技术面(25%) + 资金流向(25%) + 市场情绪(20%)
• ✅ 概率表格 - 即时/近期/中期/长期四个时间维度
• ✅ 溢价风险检测 - 自动识别LOF/QDII的场内溢价风险

工作流程

Step 1: 确认时间 → Step 2: 识别资产 → Step 3: 批量搜索 → Step 4: 宏观搜索 → Step 5: 数据分析 → Step 6: 概率预测 → Step 7: 风险提示

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Step 1: 确认当前时间

使用 session_status 获取当前日期时间。

输出示例：

当前时间：2026年3月29日 11:26 (北京时间，周日)

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Step 2: 识别用户指定的资产

从用户请求中提取资产列表，按类型分类：

资产类型	识别规则	示例
大宗商品	黄金、原油、白银、铜等	黄金ETF(518880)
跨境ETF	纳斯达克、标普500、恒生科技、日经等	纳斯达克ETF(513100)
行业ETF	半导体、军工、新能源、医疗等	半导体ETF(512480)
宽基ETF	创业板、沪深300、中证500等	创业板ETF(159915)
策略ETF	红利、现金流、SmartBeta等	红利ETF(510880)
LOF	场内交易的开放式基金	原油LOF(161129)
QDII	投资海外市场的基金	原油QDII、港股QDII
场外基金	普通开放式基金	某某混合基金

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Step 3: 批量搜索市场数据

使用 scripts/search_market.py 批量搜索资产数据：

# 设置时间范围（过去3小时）
FROM_TIME=$(python -c "import time; print(int(time.time()) - 10800)")

# 调用搜索脚本
python scripts/search_market.py --date "2026年3月29日" --from-time $FROM_TIME

搜索关键词模板

资产类型	关键词模板	示例
黄金ETF	黄金ETF 518880 {日期}	黄金ETF 518880 2026年3月29日
原油QDII/LOF	原油QDII基金 {日期}	原油QDII基金 2026年3月
纳斯达克ETF	纳斯达克ETF 513100 {日期}	纳斯达克ETF 513100 2026年3月29日
半导体ETF	半导体ETF 512480 {日期}	半导体ETF 512480 2026年3月
行业ETF	{行业名}ETF {代码} {日期}	军工ETF 512660 2026年3月

关键数据提取

从搜索结果中提取：

1. 价格数据：最新价格、涨跌幅、成交量
2. 资金流向：份额变化、净流入/流出、融资融券
3. 重要事件：溢价风险、停牌、分红、政策利好
4. 技术信号：趋势、支撑阻力、换手率

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Step 4: 宏观事件搜索

必须同时搜索宏观事件，这是概率判断的关键输入：

python scripts/search_macro.py --date "2026年3月29日"

必搜宏观主题

主题	关键词	影响
地缘政治	中东冲突、俄乌冲突、霍尔木兹海峡	原油、黄金、避险资产
央行政策	美联储利率、降息预期、点阵图	全球股市、汇率、债券
中美关系	中美经贸、关税、高层互访	港股、中概股、A股
国内政策	两会政策、产业支持、监管变化	A股各板块

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Step 5: 数据分析与溢价检测

资产状态摘要表

将搜索结果整理为结构化表格：

资产	代码	最新价格	涨跌幅	净值	溢价率	关键事件
原油LOF易方达	161129	2.389元	-	1.6368元	+46%	溢价风险，多次停牌
黄金ETF	518880	...	+1.5%	-	-	避险需求
纳斯达克ETF	513100	1.708元	-0.47%	-	-	主力流出

溢价风险判断

LOF/QDII溢价率计算：

溢价率 = (场内价格 - 基金净值) / 基金净值 × 100%

溢价率	风险等级	建议
< 2%	低	正常交易
2-5%	中	谨慎追高
5-10%	高	不建议买入
> 10%	极高	强烈规避

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Step 6: 概率预测表

多因素分析框架

因素	权重	分析要点
地缘政治	30%	冲突升级/缓和、制裁、贸易政策
技术面	25%	趋势方向、支撑阻力、成交量
资金流向	25%	ETF流入/流出、北向资金、融资
市场情绪	20%	恐惧贪婪、新闻情绪、舆情热度

概率判断标准

确定性等级	概率范围	判断条件
高确定性	70%+	强趋势+重大事件确认+多因素共振
中等确定性	55-70%	趋势明确但有扰动+主要因素主导
低确定性	50-55%	方向不明+因素矛盾+等待催化剂

标准输出格式

| 资产 | 即时(1-3天) | 近期(1-2周) | 中期(1-3月) | 长期(6-12月) | 核心逻辑 |
|------|------------|------------|------------|-------------|---------|
| XXX | ↑ 75% / ↓ 25% | ↑ 65% / ↓ 35% | ↑ 55% / ↓ 45% | ↑ 50% / ↓ 50% | 简要说明 |

概率格式：↑ XX% / ↓ YY%（上涨/下跌概率，总和100%）

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Step 7: 风险提示与投资建议

必须包含的内容

1. 关键假设：影响预测的核心前提（2-4条）
2. 敏感性分析：假设变化对结果的影响
3. 数据局限性：数据来源、时效性说明
4. 免责声明：不构成投资建议

投资建议分类

策略方向	适用资产	判断标准
避险配置	黄金、军工	地缘冲突升级+资金流入
政策受益	新能源、电力	政策支持+行业景气+资金流入
估值修复	中概互联、恒生科技	估值底部+催化事件+资金流入
防御稳健	现金流ETF、红利	高股息+低波动
谨慎观望	高溢价LOF/QDII	溢价率>5%
逢低布局	超跌行业ETF	技术面调整+资金流入+中长期看好

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时间范围定义

时间范围	定义	适用场景
即时	1-3天	短线交易、事件驱动
近期	1-2周	波段操作、趋势跟踪
中期	1-3月	中期配置、趋势判断
长期	6-12月	战略配置、价值投资

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示例：黄金+原油+纳斯达克预测

用户输入

"预测黄金、原油、纳斯达克ETF的涨跌概率"

Step 1: 确认时间

当前时间：2026年3月29日 11:26 (北京时间，周日)

Step 2: 资产识别

• 黄金ETF (518880)
• 原油LOF/QDII (161129, 501018, 160723)
• 纳斯达克ETF (513100, 513300)

Step 3: 批量搜索

搜索关键词：

• 黄金ETF 518880 2026年3月29日
• 原油QDII基金 2026年3月
• 纳斯达克ETF 513100 2026年3月29日

Step 4: 宏观搜索

• 地缘政治：中东冲突、俄乌冲突
• 央行政策：美联储利率预期

Step 5: 数据分析

资产状态摘要：

资产	代码	价格	净值	溢价率	关键事件
原油LOF	161129	2.389	1.637	+46%	溢价风险
黄金ETF	518880	...	-	-	避险需求
纳斯达克ETF	513100	1.708	-	-	主力流出

Step 6: 概率预测

资产	即时(1-3天)	近期(1-2周)	中期(1-3月)	长期(6-12月)	核心逻辑
黄金ETF	↑ 70% / ↓ 30%	↑ 65% / ↓ 35%	↑ 60% / ↓ 40%	↑ 55% / ↓ 45%	避险需求+美联储鸽派
原油LOF	↑ 55% / ↓ 45%	↑ 50% / ↓ 50%	↑ 50% / ↓ 50%	↑ 50% / ↓ 50%	地缘冲突+高溢价风险
纳斯达克ETF	↑ 60% / ↓ 40%	↑ 55% / ↓ 45%	↑ 55% / ↓ 45%	↑ 60% / ↓ 40%	AI景气+降息预期

Step 7: 风险提示与建议

风险提示：

• 原油LOF溢价率高达46%，不建议追高
• 黄金价格已创新高，短期可能有回调
• 纳斯达克受美联储政策影响大，需关注点阵图

投资建议：

1. 黄金：适度配置作为避险资产
2. 原油：关注现货或期货，规避高溢价LOF
3. 纳斯达克：逢低布局，长期看好AI趋势

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引用参考

• references/asset-keywords.md - 资产代码与搜索关键词映射
• references/drivers.md - 市场驱动因素分析框架

脚本工具

• scripts/search_market.py - 批量搜索市场数据
• scripts/search_macro.py - 搜索宏观事件