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并行追踪中美五大维度指标，识别6条传导通道的触发状态，判定中美交互层次。
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SOC 직업 분류 기준
财报分析 Skill v2。用现金流量表和资产负债表交叉验证利润表，按七步链「利润质量/现金流匹配/需求真实性/资本开支/债务与利率敏感性/扩张质量/行业特殊口径」判断公司真实经营质量；输出符合 AI_Renaissance 标准 Signal 的 JSON。触发：财报分析、财务报表、利润质量、现金流验证、合同负债、资本开支、扩张风险、Signal。
产业链中观分析框架。三维度独立展示：产业链景气度、产业链拐点、产业链生命周期。 基于项目数据层注入的财报数据与行业数据，输出可溯源的结构化分析。 System B 仅做个股类型判定（成长/周期/价值/主题/混合），不写交易计划。 触发词：景气度、/景气度。
基于 AkShare 的资金流全景数据契约，一次返回个股基础信息、个股主力资金、相关行业/概念板块资金、大盘主力资金与北向资金概览；真实执行逻辑位于 data_sources/akshare.py。
开发2组仲裁方法论Skill。基于桥水经济机器模型的场景化专家权重体系，支持三种模式：(1)场景设计与权重配置迭代；(2)7专家Signal仲裁执行（含场景自动选择、评分制匹配、共识/分歧标注、贡献追踪）；(3)权重回测校准。当用户讨论仲裁权重、场景选择逻辑、match_signals规则、仓位公式设计、权重校准或标准化推理链时调用。
用"节点叙事"的方式分析一家公司的发展路径——把公司的成长拆解成一系列关键决策节点（创立、转型、并购、融资、控制权变更、产品突破等），逐个节点深挖其交易结构、估值逻辑、对手方动机、买方意图、时代背景与协同效应，最终串联成一条清晰的版图扩张路径，并推演未来格局与风险。任何时候用户说"讲讲 XX 公司""分析一下 XX 公司""研究 XX 公司""XX 公司是怎么发展起来的""XX 公司的并购史""XX 公司的发展历程"——都要用这个 skill。即使用户没明说"按节点分析"或"做深度报告"，只要他们想了解一家公司是如何一步步走到今天的，就用这个 skill。这个 skill 必须配合 web_search 主动联网搜索公司的真实历史信息，绝不允许凭记忆杜撰节点、日期、金额或交易细节。
对个股、指数、ETF 或 OHLCV CSV 运行专家二组“四模型传统技术指标融合”分析。使用本工程的 fusion_traditional_models Python 程序只生成可复核 JSON 结果，再由大模型读取 JSON 并按中文模板生成融合结果解读报告。适用于用户要求测试股票、输出融合信号、解释四模型结果、生成技术面融合结果解读报告的场景。
| name | layer0_tracking |
| description | 并行追踪中美五大维度指标，识别6条传导通道的触发状态，判定中美交互层次。 |
| owner_group | 专家4组（宏观方向） |
| domain | macro |
| status | draft |
scripts/analyzer.py，不需要LLM）说明：本层需要 LLM 进行智能判断，主要用于：
追踪中国与美国两大经济体的宏观状态，识别中美交互通道的触发状态，为后续7层流水线提供输入。
| 数据项 | 来源 | 字段名 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 中国统计局制造业PMI | NBS | nbs_manufacturing_pmi | 月频 |
| 中国财新制造业PMI | Caixin | caixin_manufacturing_pmi | 月频 |
| 中国CPI同比 | NBS | cpi_yoy | 月频 |
| 中国PPI同比 | NBS | ppi_yoy | 月频 |
| 1Y LPR | PBOC | 1y_lpr | 月频 |
| 5Y LPR | PBOC | 5y_lpr | 月频 |
| DR007 | CFETS | dr007 | 日频 |
| 社融存量同比 | PBOC | tsf_yoy | 月频 |
| 10Y国债收益率 | CFETS | cn_10y_yield | 日频 |
| A股ERP | Wind | csi300_erp | 日频 |
| 美国ISM制造业PMI | ISM | us_ism_pmi | 月频 |
| 美国非农就业 | BLS | nonfarm_payrolls | 月频 |
| 美国PCE同比 | BEA | pce_yoy | 月频 |
| 美国核心PCE | BEA | core_pce_yoy | 月频 |
| 美联储政策利率 | Fed | ffr | 日频 |
| SOFR | NY Fed | sofr | 日频 |
| 10Y美债收益率 | Bloomberg | us_10y_yield | 日频 |
| 美元指数DXY | Bloomberg | dxy_index | 日频 |
| USD/CNH | HKMA | usd_cnh | 日频 |
| 数据项 | 来源 | 用途 |
|---|---|---|
| 中国MLF利率 | PBOC | 政策维度评估 |
| 中国降准幅度 | PBOC | 政策维度评估 |
| 美联储总资产 | Fed | 流动性维度 |
| VIX恐慌指数 | Bloomberg | 风险偏好评估 |
| 中美10Y利差 | 自算 | 传导通道1 |
| 美国IG/HY利差 | ICE BofA | 信用风险 |
从 data_sources/ 获取中美两国五大维度的最新数据。
对每个指标计算5年滚动z-score标准化（已由 Layer 0 analyzer 内部处理）。
根据各通道的触发条件，判断通道是否触发及传导强度：
| 通道 | 起点变量 | 中介变量 | 终点资产 | 触发条件 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 中美10Y利差 | 北向资金 | A股核心资产 | 利差变化超过0.5σ |
| 2 | 美元指数DXY | 原油/铜/南华 | A股周期股 | DXY变化超过1.0σ |
| 3 | 美国实际利率 | VIX/美元流动性 | 港股/成长股 | 实际利率变化超过1.0σ |
| 4 | 中国社融脉冲 | 铁矿石/铜价 | 全球周期资产 | 社融脉冲变化超过1.0σ |
| 5 | 全球PMI | 韩国/越南出口 | 中国出口/制造业股 | 全球PMI变化超过0.5σ |
| 6 | 地缘政治事件 | VIX/CNH波动率 | 港股/CNH/半导体 | 地缘事件评分超过阈值 |
| 交互层次 | 判定条件 | 含义 |
|---|---|---|
| 对称交互 | 多个通道活跃 + 中美增长差值小 | 中美处于同一周期阶段共振 |
| 非对称传导 | 部分通道活跃 + 中美增长差值大 | 一方政策变化单向传导 |
| 反馈循环 | 多个通道活跃且相互关联 | 通道间形成闭环 |
| 维度 | 指标 | 上行信号 | 下行信号 |
|---|---|---|---|
| 增长 | PMI、工业增加值 | PMI>50, z-score>0 | PMI<50, z-score<0 |
| 通胀 | CPI、PPI、PCE | 同比上升, z-score>0 | 同比下降, z-score<0 |
| 政策 | LPR、FFR、MLF | 利率下调/降准 | 利率上调/缩表 |
| 流动性 | DR007、SOFR、利差 | 利率下行、利差走阔 | 利率上行、利差收窄 |
| 市场定价 | 国债收益率、ERP | 收益率上行、ERP收窄 | 收益率下行、ERP走阔 |
{
"layer_name": "layer0",
"timestamp": "2026-05-15T00:00:00",
"analysis_result": {
"china_5d_panel": {
"growth": {"raw": 50.2, "z_score": 0.1, "direction": "up"},
"inflation": {"raw": 0.3, "z_score": -1.1, "direction": "down"},
"policy": {"raw": null, "z_score": 0, "direction": "neutral"},
"liquidity": {"raw": 1.8, "z_score": -0.7, "direction": "easy"},
"market_pricing": {"raw": 2.5, "z_score": -1.0, "direction": "low"}
},
"us_5d_panel": {
"growth": {"raw": 52.0, "z_score": 0.4, "direction": "up"},
"inflation": {"raw": 2.5, "z_score": 0.8, "direction": "up"},
"policy": {"raw": 5.25, "z_score": 0, "direction": "tight"},
"liquidity": {"raw": 5.3, "z_score": 1.0, "direction": "tight"},
"market_pricing": {"raw": 4.2, "z_score": 1.7, "direction": "high"}
},
"cross_border_signals": {
"cn_us_10y_spread": {"raw": -1.7, "z_score": -1.7, "direction": "bearish"},
"dxy": {"raw": 105.5, "z_score": 1.3, "direction": "strong"},
"usd_cnh": {"raw": 7.25, "z_score": 0.8, "direction": "weak"}
},
"channel_status": [
{"id": 1, "name": "利差→资本流→A股", "triggered": true, "strength": 0.7, "direction": "negative"},
{"id": 2, "name": "美元→大宗→PPI→周期股", "triggered": true, "strength": 0.6, "direction": "negative"},
{"id": 3, "name": "美联储→风险偏好→港股", "triggered": false, "strength": 0, "direction": "neutral"},
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{"id": 6, "name": "地缘政治→风险溢价", "triggered": false, "strength": 0, "direction": "neutral"}
],
"interaction_level": "asymmetric"
},
"direction": "asymmetric",
"confidence": 0.75,
"reasoning": "中美交互层次: 非对称传导, 活跃通道数: 3, 主要影响: 美元强势+利差收窄对A股形成压力"
}
本层输出将填充顶层 Signal 的 meta.layer_outputs.layer0 字段。