# Macro Asset Allocation

> 宏观大类资产配置建议生成技能。当用户要求生成资产配置报告、大类资产配置建议、投资组合配置、股债商品配置策略时使用。包括"生成资产配置建议"、"当前适合配置什么资产"、"股债商品怎么配"、"宏观视角资产配置"、"投资组合配置建议"等表述。本技能结合最新宏观经济数据、政策预判、市场环境，运用美林时钟/宏观象限等分析框架，自动生成股票、债券、商品、外汇等大类资产配置建议，标注配置逻辑、权重建议与风险点，输出面向专业投资机构的 Markdown 格式资产配置报告。

- Skill: `aliyun/macro-asset-allocation` (Agent Skill)
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- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/aliyun/macro-asset-allocation/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- Author: aliyun (https://skillmd.com/u/aliyun)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/aliyun/macro-asset-allocation

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# 宏观大类资产配置技能

## 概述

本技能模拟宏观策略研究员的大类资产配置视角，结合最新宏观经济数据、政策预判与市场环境，运用**美林时钟**或**宏观象限**分析框架，自动生成股票、债券、商品、外汇及现金等大类资产的配置建议。报告旨在为专业投资机构提供具有逻辑支撑的配置方向、权重建议与风险提示。

## 数据获取策略

### 核心数据源：gildata-aidata

所有宏观经济数据、资金流向、指数行情及市场观点均优先通过 `gildata-aidata` 服务获取。

| 数据需求 | 推荐工具 | 说明 |
|---------|---------|------|
| **宏观经济指标** | `MacroIndustryEDB` | **核心工具**。查询 GDP、CPI、PPI、PMI、社融、M2、工业增加值等，用于判定经济周期象限（复苏/过热/滞胀/衰退）。 |
| **指数行情** | `IndexRangeQuotation` | 获取沪深 300、中债综合、南华商品指数等近期涨跌幅，评估资产表现。 |
| **资金流向** | `HSGTTradeStats`, `StockMarketCapitalFlow` | 获取北向资金、两融余额等，辅助判断股市资金面情绪。 |
| **宏观分析观点** | `MacroeconomicAnalysisViewpoints` | 获取研报中对宏观经济的分析观点，辅助交叉验证。 |
| **海外宏观** | `MacroIndustryEDB` (国际宏观) | 获取美欧主要经济体数据，辅助全球宏观联动分析。 |
| **政策与舆情** | `PolicyMeetingsList`, `MacroNewslist` | 获取重大会议决议与宏观舆情。 |

### 数据获取优先级

1.  **周期判定数据**：优先 `gildata-aidata MacroIndustryEDB`（获取增长与通胀数据）。
2.  **资产表现数据**：优先 `gildata-aidata IndexRangeQuotation`。
3.  **资金与情绪**：优先 `gildata-aidata HSGTTradeStats`。
4.  **补充信息**：`web_search` 仅用于补充海外突发政策细节或特定商品现货价格。

## 执行流程

### 第一阶段：宏观象限判定与周期定位

1. **核心宏观数据抓取**
   - **工具**：`gildata-aidata MacroIndustryEDB`
   - **查询示例**：
     ```
     调用 gildata-aidata MacroIndustryEDB
     query: "GDP 同比 CPI 同比 PPI 同比 PMI 社融存量增速 M2 增速"
     time_range: "最近 6 个月"
     ```
   - **增长维度**：GDP 增速趋势、PMI 荣枯线位置、社融/M2 增速变化。
   - **通胀维度**：CPI（核心/整体）趋势、PPI 趋势。
   - **流动性维度**：DR007、SHIBOR、央行公开市场操作净投放。

2. **美林时钟定位**
   根据增长与通胀的边际变化方向，判定当前经济周期位置：
   - **复苏期**（增长↑ 通胀↓）：企业盈利改善，流动性宽裕。**股票 > 债券 > 商品 > 现金**。
   - **过热期**（增长↑ 通胀↑）：央行收紧流动性，抗通胀为主。**商品 > 股票 > 现金/债券**。
   - **滞胀期**（增长↓ 通胀↑）：企业盈利恶化，通胀高企。**现金 > 商品/债券 > 股票**。
   - **衰退期**（增长↓ 通胀↓）：央行放松流动性，债券牛市开启。**债券 > 现金 > 股票 > 商品**。

### 第二阶段：大类资产深度分析

3. **权益类资产（股票）**
   - **估值与盈利**：全 A 或主要指数（沪深 300、创业板指）的 PE/PB 分位数，盈利增速预期（EPS）。
   - **资金面**：北向资金流向、两融余额变化、新发基金规模。
   - **风格研判**：大盘 vs 小盘，成长 vs 价值，结合宏观环境（如复苏期偏成长，滞胀期偏价值）。

4. **固定收益类资产（债券）**
   - **利率环境**：10Y 国债收益率走势及分位数，中美利差。
   - **信用风险**：信用利差变化，违约事件监测。
   - **配置建议**：久期策略（长/短）、杠杆策略、信用下沉与否。

5. **商品与另类资产**
   - **工业金属**：受全球制造业 PMI 及国内基建/地产投资驱动。
   - **贵金属（黄金）**：受实际利率（美债收益率 - 通胀预期）及避险情绪驱动。
   - **原油**：受供需格局（OPEC+ 减产、全球经济预期）及地缘政治影响。
   - **外汇**：美元指数走势，人民币汇率（在岸/离岸）预期。

### 第三阶段：配置策略生成

6. **战术资产配置（TAA）建议**
   - 结合当前周期位置，给出超配/标配/低配建议。
   - 考虑极端风险情景下的对冲策略（如尾部风险对冲）。

7. **权重建议与逻辑支撑**
   - 给出建议的资产权重区间（如：股票 40-50%，债券 30-40%，商品 10%，现金 5%）。
   - 详细阐述配置逻辑。

### 第四阶段：资产配置报告生成

8. **生成 Markdown 格式报告**

   使用以下模板结构生成最终报告：

```markdown
# 宏观大类资产配置建议报告

> 报告日期：YYYY-MM-DD
> 核心观点：[一句话总结，如：经济弱复苏，建议超配股票，标配债券]
> 宏观象限：[复苏 / 过热 / 滞胀 / 衰退]

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## 一、宏观经济周期定位

### 1.1 核心宏观数据监控
| 指标类别 | 指标名称 | 最新值 | 趋势 | 信号 |
|---------|---------|-------|------|------|
| 增长 | GDP/PMI | | | |
| 通胀 | CPI/PPI | | | |
| 信用 | 社融/M2 | | | |

### 1.2 周期象限判定
- **当前位置**：[如：衰退向复苏过渡期]
- **判定依据**：（详细分析增长与通胀的组合特征...）

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## 二、大类资产分析与建议

### 2.1 权益资产（股票）
- **配置评级**：[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**：（盈利预期、估值分位、资金流向、政策催化...）
- **风格建议**：（大盘/小盘，成长/价值，红利/科技...）

### 2.2 固定收益（债券）
- **配置评级**：[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**：（利率趋势、货币政策、信用环境...）
- **策略建议**：（久期长短、信用资质要求...）

### 2.3 商品与实物资产
- **配置评级**：[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**：（供需格局、通胀预期、地缘风险...）
- **细分品种**：（黄金、原油、铜等...）

### 2.4 现金与外汇
- **配置评级**：[超配 / 标配 / 低配]
- **核心逻辑**：（流动性充裕度、汇率预期...）

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## 三、资产配置组合建议

### 3.1 建议权重
| 资产类别 | 建议权重 | 评级 | 备注 |
|---------|---------|------|------|
| 股票 | | | |
| 债券 | | | |
| 商品 | | | |
| 现金 | | | |

### 3.2 策略逻辑与风险提示
- **核心逻辑**：（总结为何这样配置...）
- **潜在风险**：（如：通胀超预期反弹、海外衰退拖累出口、政策收紧不及预期等...）
- **动态调整触发条件**：（若出现什么信号，需调整配置...）

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## 四、后续关注重点
- **关键数据**：（未来需跟踪的宏观指标...）
- **重大事件**：（重要会议、央行决议等...）

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*免责声明：本报告基于公开数据与宏观分析框架生成，仅供参考，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。*
```

## 注意事项

- **gildata-aidata 优先**：所有国内宏观数据、资金流向、行情数据优先使用 `gildata-aidata` 服务。
- **逻辑严密**：资产配置建议必须基于宏观数据推导，严禁无依据的主观预测。
- **动态视角**：强调“边际变化”而非绝对水平（如关注 PMI 是回升还是回落，而非仅仅是高于 50）。
- **风险提示**：必须包含对配置策略可能失效的风险提示（如黑天鹅事件）。
- **专业表达**：使用专业术语（如“股债性价比”、“期限利差”、“信用下沉”、“实际利率”等）。

## 示例调用

用户输入："当前宏观环境下适合怎么配置资产？"

技能执行：
1. 获取宏观数据：gildata-aidata MacroIndustryEDB (查询 GDP, CPI, PPI, PMI, 社融等)
2. 获取指数行情：gildata-aidata IndexRangeQuotation (查询沪深 300, 国债指数表现)
3. 获取资金流向：gildata-aidata HSGTTradeStats (查询北向资金)
4. 获取宏观观点：gildata-aidata MacroeconomicAnalysisViewpoints
5. 判定周期象限：基于数据判断处于美林时钟哪个阶段
6. 撰写报告：按模板生成 Markdown 格式资产配置报告
7. 输出报告：直接在对话中显示完整报告内容

## 输出要求

- 报告使用标准 Markdown 格式
- 必须包含美林时钟/宏观象限判定
- 必须给出各大类资产的评级（超配/标配/低配）及建议权重
- 报告长度控制在 2000-3000 字
- 语言专业、客观，适合机构投资者资产配置参考

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## 技能更新日志

**2026-05-11 更新**：
- **核心数据源变更**：全面接入 `gildata-aidata` 服务。
- **工具映射明确**：新增 `MacroIndustryEDB`（宏观周期判定）、`IndexRangeQuotation`（资产表现）、`HSGTTradeStats`（资金面）等工具映射。
- **流程优化**：明确先获取 Gildata 宏观数据判定周期，再结合资金和行情数据生成配置建议的逻辑流。