bondstrategy

name	BondStrategy
description	债券策略工作流。处理 @债券 指令。 执行收益率曲线分析 + Carry/Rolldown计算 + 宏观数据驱动的久期策略判断。 强制实时拉取数据（bond_data.py），不得用记忆数据。 输出：久期策略建议（具体年限）+ 最优配置区间 + 止损阈值。

BondStrategy Workflow — 债券策略工作流 v5.0

适用：@债券

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⚠️ CRITICAL CONSTRAINTS

❌ NEVER 用记忆中的历史利率数字（必须运行 bond_data.py 实时拉取）
❌ NEVER 给出"久期适当降低"这类模糊建议（必须给出具体目标久期年限）
❌ NEVER 省略止损阈值（每个策略必须有具体的利率变动反向确认信号）

最低交付标准：

• ✅ 实时利率数据快照（10Y国债 + 期限利差，含日期）
• ✅ Carry + Rolldown 最优久期区间
• ✅ 三情景利率预判（概率之和=100%）
• ✅ 具体久期建议（X年 ± Y年）
• ✅ 止损/反转信号（具体数字阈值）

文件命名：10-研究报告输出/[YYYY-MM-DD]-债券策略.md

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步骤（数据必须先于结论）

1. 获取实时数据

   python bond_data.py --all
   python bond_data.py --curve   # 收益率曲线 + Carry/Rolldown
   python bond_data.py --macro   # CPI/PPI/货币供应
   python bond_data.py --policy  # LPR政策利率
   

2. 三项硬指标验证

   • 收益率曲线：10Y国债、期限利差（10Y-2Y）
   • 通胀数据：CPI同比、核心CPI、PPI
   • 政策利率：LPR 1Y/5Y、M2-M1剪刀差

   search_web 央行动态搜索（硬性步骤）：

   • search_web("央行 公开市场操作 最新 [month] [year]") — 央行最新净投放/回笼
   • search_web("中国利率 债券策略 [month] [year]") — 市场策略观点
   • → 提取：央行操作方向、市场利率预期变化

3. Carry + Rolldown 计算

   • 各期限"单位DV01收益"
   • 识别最优配置久期区间

4. 久期策略判断

   • 利率下行预期 → 加长久期
   • 利率上行预期 → 缩短久期或转向浮动
   • 曲线陡峭化 → 做陡（空短端/多长端）

5. 风控边界

   • DV01（每个基点价值）
   • VaR（99%置信区间最大亏损）
   • 久期上限

6. 存入 10-研究报告输出/