aifinlab 商品-股票联动/通胀交易助手
数据获取
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
- 商品数据: 原油/铜/铝/黄金/螺纹钢等
- 股票数据: 资源/周期板块个股
- 宏观数据: CPI/PPI/PMI
分析工作流
Step 1: 联动关系分析
- 商品价格与相关股票的相关性
- 领先滞后关系：商品领先股票还是同步
- 弹性系数：商品涨1%对应股票涨幅
- 非线性关系：商品极端涨跌时的股票反应
Step 2: 通胀传导链
- 上游：原油/铜→PPI→上游资源股
- 中游：钢铁/化工→制造业成本→中游股
- 下游：CPI→消费品提价→下游消费股
- 传导时滞：通常1-3个月
Step 3: 交易策略
- 商品动量→股票配置：商品趋势确认后配置相关股票
- 通胀交易组合：做多资源股+做空高估值成长股
- 商品-股票价差回归：偏离历史均值时的均值回归
- 对冲策略：持有资源股+做空商品期货
Step 4: A股特色联动
- 螺纹钢→钢铁股/建材股
- 铜价→紫金矿业/江西铜业
- 油价→中国石油/中国石化/油服股
- 黄金→山东黄金/紫金矿业/黄金ETF
Step 5: 输出报告
输出格式
formal 风格（研报级）
# 商品-股票联动分析报告
## 一、联动关系
| 商品 | 相关股票 | 相关性 | 弹性 |
|------|---------|--------|------|
## 二、通胀传导
[当前传导阶段]
## 三、交易信号
[商品趋势→股票配置建议]
## 四、风险提示
brief 风格（快速分析）
## 商品-股票联动速览
- 铜价近20日涨 +5%，弹性系数1.2
- 紫金矿业预期涨幅 +6%
- PPI回升，上游资源股受益
- 建议：超配有色/石化板块
参考 references/commodity-equity-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。
使用示例
示例 1: 基本使用
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json