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将CAI和通胀得分映射为离散的周期状态(4象限),结合政策维度和长期债务周期进行定位。
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将CAI和通胀得分映射为离散的周期状态(4象限),结合政策维度和长期债务周期进行定位。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
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 | layer2_cycle_positioning |
| description | 将CAI和通胀得分映射为离散的周期状态(4象限),结合政策维度和长期债务周期进行定位。 |
| owner_group | 专家4组(宏观方向) |
| domain | macro |
| status | draft |
说明:本层采用混合模式:
根据 Layer 1 的 CAI/FCI 输出,将中美经济定位到美林时钟4象限,结合政策维度和长期债务周期,为 Layer 5 资产配置提供周期定位。
| 数据项 | 来源 | 字段名 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 中国CAI z-score | Layer 1 | china_cai.z_score | |
| 中国通胀得分 z-score | Layer 1 | china_inflation.z_score | |
| 美国CAI z-score | Layer 1 | us_cai.z_score | |
| 美国通胀得分 z-score | Layer 1 | us_inflation.z_score |
| 数据项 | 来源 | 用途 |
|---|---|---|
| 货币政策信号 | 央行公告 | 政策维度评估 |
| 财政政策信号 | 财政部公告 | 政策维度评估 |
| 地产政策信号 | 住建部/央行 | 政策维度评估 |
| 监管事件 | 监管部门 | 政策维度评估 |
| 联邦债务/GDP | 财政部 | 美国长期债务周期 |
| 中国宏观杠杆率 | BIS | 中国长期债务周期 |
根据中国CAI和通胀得分,定位到4象限之一:
| 象限 | 条件 | CAI | 通胀 | 含义 |
|---|---|---|---|---|
| 复苏 | CAI > 0, 通胀下行/中性 | 正值 | ≤ 0 | 经济回升、通胀温和 |
| 过热 | CAI > 0, 通胀上行 | 正值 | > 0 | 经济强劲、通胀上行 |
| 滞胀 | CAI < 0, 通胀上行 | 负值 | > 0 | 经济疲弱、通胀高企 |
| 衰退 | CAI < 0, 通胀下行/中性 | 负值 | ≤ 0 | 经济衰退、通胀下行 |
同上,根据美国CAI和通胀得分定位。
| 政策维度 | 权重 | 评分规则 |
|---|---|---|
| 货币政策 | 0.40 | DR007 vs 政策利率、MLF/LPR调整、降准等 |
| 财政政策 | 0.30 | 专项债发行进度、财政赤字率、特别国债 |
| 地产政策 | 0.25 | 限购/限贷/首付/利率政策松紧 |
| 监管事件 | 0.05 | 资本市场政策、行业监管方向 |
评分:
综合得分 = Σ(各维度得分 × 权重)
| 政策综合得分 | 调节规则 |
|---|---|
| > +0.5 | 4象限受益资产信号强度+1档 |
| < -0.5 | 4象限受益资产信号强度-1档 |
| ±0.5之间 | 不做幅度调节 |
| 周期位置 | 美国特征 | 中国特征 |
|---|---|---|
| 早期/上行 | 债务/GDP比率较低,利率低位 | 宏观杠杆率上升初期 |
| 中段/稳定 | 债务/GDP比率中等 | 宏观杠杆率稳定 |
| 末端/下行 | 债务/GDP比率>120%,利率高位 | 宏观杠杆率高企,信用收缩 |
| 特殊 | 利差倒挂持续6个月+ | 社融同比<8% |
| 规则 | 处理方式 |
|---|---|
| 全球周期优先 | 中美分歧时,以美国周期定大方向 |
| 恐慌状态直接下调 | 全球风险触发恐慌时,下调至观望/看空 |
| 中美严重分化 | 仅输出结构性信号,不输出全面看涨/看空 |
| 象限 | 受益资产 | 受损资产 |
|---|---|---|
| 复苏 | 权益、信用债、周期股 | 长久期国债、黄金 |
| 过热 | 大宗商品、上游资源、通胀保值债 | 长久期国债、成长股 |
| 滞胀 | 黄金、短债、必选消费 | 权益、信用债、长久期国债 |
| 衰退 | 长久期国债、利率债、高股息 | 权益、大宗商品、周期股 |
| 周期 | 调节建议 |
|---|---|
| 美国末端 | 提高黄金/商品权重+10-20%,降低长期名义债券权重-10% |
| 中国下行 | 降低长期名义债券权重-10%,提高高股息/红利资产权重+5-10% |
{
"layer_name": "layer2",
"timestamp": "2026-05-15T00:00:00",
"analysis_result": {
"china_quadrant": {
"quadrant": "recovery",
"quadrant_cn": "复苏",
"cai_score": 0.3,
"inflation_score": -0.2,
"direction": "bullish",
"beneficial_assets": ["权益", "信用债", "周期股"],
"harmful_assets": ["长久期国债", "黄金"]
},
"china_quadrant_adjusted": {
"quadrant": "recovery",
"signal_strength": "增强",
"policy_adjustment": "+1",
"policy_score": 0.7
},
"us_quadrant": {
"quadrant": "overheating",
"quadrant_cn": "过热",
"cai_score": 1.1,
"inflation_score": 0.9,
"direction": "bullish",
"beneficial_assets": ["大宗商品", "上游资源"],
"harmful_assets": ["长久期国债", "成长股"]
},
"policy_score": 0.7,
"debt_cycle": {
"us": "middle",
"cn": "downward"
},
"cycle_consistency": {
"consistency": "分化",
"final_direction": "neutral",
"adjustment_note": "中美周期分化,以美国周期定大方向(分化严重,降为中性)",
"debt_cycle_adjustment": "中国长期债务周期下行:降低长期名义债券权重-10%"
}
},
"direction": "neutral",
"confidence": 0.75,
"reasoning": "中国复苏+政策增强 vs 美国过热,中美分化严重,最终方向降为中性"
}