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2026-02-27 15:15:49 +08:00
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7 changed files with 2014 additions and 3 deletions
@@ -0,0 +1,370 @@
+"""
+宏观周期分析 - UI界面模块
+展示康波周期 + 美林投资时钟 + 中国政策分析的综合结果
+"""
+
+import streamlit as st
+import time
+from datetime import datetime
+from macro_cycle_engine import MacroCycleEngine
+from macro_cycle_pdf import MacroCyclePDFGenerator, generate_macro_cycle_markdown
+
+
+def display_macro_cycle():
+    """显示宏观周期分析主界面"""
+    st.markdown("""
+    <div style="background: linear-gradient(135deg, #0f0c29 0%, #302b63 50%, #24243e 100%); 
+                padding: 2rem; border-radius: 15px; margin-bottom: 1.5rem;
+                box-shadow: 0 8px 32px rgba(0,0,0,0.3);">
+        <h1 style="color: #fff; margin: 0; font-size: 2rem;">
+            🧭 宏观周期分析
+        </h1>
+        <p style="color: rgba(255,255,255,0.8); margin: 0.5rem 0 0 0; font-size: 1.1rem;">
+            康波周期 × 美林投资时钟 × 中国政策分析 — AI驱动的宏观经济周期研判
+        </p>
+    </div>
+    """, unsafe_allow_html=True)
+
+    # 标签页
+    tab1, tab2 = st.tabs(["📊 周期分析", "📚 理论介绍"])
+
+    with tab1:
+        display_analysis_tab()
+
+    with tab2:
+        display_theory_tab()
+
+
+def display_analysis_tab():
+    """显示分析标签页"""
+    # 简介
+    st.markdown("""
+    > **分析说明**：本模块基于视频[康波周期理论](https://www.bilibili.com/video/BV1QNcEzREzY)（50-60年长周期）和视频[美林投资时钟](https://www.bilibili.com/video/BV1Zuf5BUEhH)（3-5年中短周期），
+    > 结合中国政策环境（第三维度），由4位AI分析师协同研判当前宏观经济所处的周期位置，并给出资产配置建议。
+    """)
+
+    st.markdown("""
+    **🤖 AI分析师团队：**
+    - 🌊 **康波周期分析师** — 60年长周期战略定位（回升→繁荣→衰退→萧条）
+    - ⏰ **美林时钟分析师** — 3-5年中短周期战术定位（复苏→过热→滞胀→衰退）
+    - 🏛️ **中国政策分析师** — 政策第三维度（货币/财政/产业/房地产）
+    - 👔 **首席宏观策略师** — 三维综合研判，最终资产配置建议
+    """)
+
+    st.markdown("---")
+
+    # 操作按钮
+    col1, col2 = st.columns([2, 2])
+
+    with col1:
+        analyze_button = st.button("🚀 开始宏观周期分析", type="primary", key="macro_analyze")
+
+    with col2:
+        if st.button("🔄 清除结果", key="macro_clear"):
+            if 'macro_cycle_result' in st.session_state:
+                del st.session_state.macro_cycle_result
+            st.success("已清除分析结果")
+            st.rerun()
+
+    st.markdown("---")
+
+    # 开始分析
+    if analyze_button:
+        if 'macro_cycle_result' in st.session_state:
+            del st.session_state.macro_cycle_result
+
+        run_macro_cycle_analysis()
+
+    # 显示结果
+    if 'macro_cycle_result' in st.session_state:
+        result = st.session_state.macro_cycle_result
+        if result.get("success"):
+            display_analysis_results(result)
+        else:
+            st.error(f"❌ 分析失败: {result.get('error', '未知错误')}")
+
+
+def run_macro_cycle_analysis():
+    """运行宏观周期分析"""
+    import config
+    model = config.DEFAULT_MODEL_NAME
+
+    progress_bar = st.progress(0)
+    status_text = st.empty()
+
+    def progress_callback(pct, text):
+        progress_bar.progress(pct)
+        status_text.text(text)
+
+    try:
+        engine = MacroCycleEngine(model=model)
+        result = engine.run_full_analysis(progress_callback=progress_callback)
+
+        if result.get("success"):
+            st.session_state.macro_cycle_result = result
+            time.sleep(1)
+            status_text.empty()
+            progress_bar.empty()
+            st.rerun()
+        else:
+            st.error(f"❌ 分析失败: {result.get('error', '未知错误')}")
+
+    except Exception as e:
+        st.error(f"❌ 分析过程出错: {str(e)}")
+        import traceback
+        st.code(traceback.format_exc())
+    finally:
+        progress_bar.empty()
+        status_text.empty()
+
+
+def display_analysis_results(result):
+    """显示分析结果"""
+    agents = result.get("agents_analysis", {})
+    timestamp = result.get("timestamp", "")
+
+    st.success(f"✅ 分析完成于 {timestamp}")
+
+    # 数据采集状态
+    data_errors = result.get("data_errors", [])
+    if data_errors:
+        with st.expander("⚠️ 部分数据采集失败（不影响分析）"):
+            for err in data_errors:
+                st.warning(f"• {err}")
+
+    # 四个分析师报告
+    report_tabs = st.tabs([
+        "👔 综合策略",
+        "🌊 康波周期",
+        "⏰ 美林时钟",
+        "🏛️ 政策分析"
+    ])
+
+    # Tab 1: 首席宏观策略师（综合）
+    with report_tabs[0]:
+        chief = agents.get("chief", {})
+        if chief:
+            st.markdown("""
+            <div style="background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); 
+                        padding: 1.2rem; border-radius: 12px; margin-bottom: 1rem;
+                        color: white;">
+                <h3 style="margin: 0; color: white;">👔 首席宏观策略师 — 综合研判</h3>
+                <p style="margin: 0.3rem 0 0 0; opacity: 0.9; font-size: 0.95rem;">
+                    整合康波周期 + 美林投资时钟 + 中国政策三维分析，给出最终投资策略
+                </p>
+            </div>
+            """, unsafe_allow_html=True)
+            st.markdown(chief.get("analysis", "暂无分析结果"))
+        else:
+            st.info("暂无综合策略分析结果")
+
+    # Tab 2: 康波周期分析师
+    with report_tabs[1]:
+        kondratieff = agents.get("kondratieff", {})
+        if kondratieff:
+            st.markdown("""
+            <div style="background: linear-gradient(135deg, #0575E6 0%, #021B79 100%); 
+                        padding: 1.2rem; border-radius: 12px; margin-bottom: 1rem;
+                        color: white;">
+                <h3 style="margin: 0; color: white;">🌊 康波周期分析师 — 60年长周期定位</h3>
+                <p style="margin: 0.3rem 0 0 0; opacity: 0.9; font-size: 0.95rem;">
+                    基于康德拉季耶夫长波理论，判断当前处于第五轮信息技术康波的哪个阶段
+                </p>
+            </div>
+            """, unsafe_allow_html=True)
+            st.markdown(kondratieff.get("analysis", "暂无分析结果"))
+        else:
+            st.info("暂无康波周期分析结果")
+
+    # Tab 3: 美林时钟分析师
+    with report_tabs[2]:
+        merrill = agents.get("merrill", {})
+        if merrill:
+            st.markdown("""
+            <div style="background: linear-gradient(135deg, #f5af19 0%, #f12711 100%); 
+                        padding: 1.2rem; border-radius: 12px; margin-bottom: 1rem;
+                        color: white;">
+                <h3 style="margin: 0; color: white;">⏰ 美林投资时钟分析师 — 中短周期定位</h3>
+                <p style="margin: 0.3rem 0 0 0; opacity: 0.9; font-size: 0.95rem;">
+                    基于经济增长+通胀+政策三维度，判断当前处于美林时钟的哪个象限
+                </p>
+            </div>
+            """, unsafe_allow_html=True)
+            st.markdown(merrill.get("analysis", "暂无分析结果"))
+        else:
+            st.info("暂无美林时钟分析结果")
+
+    # Tab 4: 中国政策分析师
+    with report_tabs[3]:
+        policy = agents.get("policy", {})
+        if policy:
+            st.markdown("""
+            <div style="background: linear-gradient(135deg, #e53935 0%, #b71c1c 100%); 
+                        padding: 1.2rem; border-radius: 12px; margin-bottom: 1rem;
+                        color: white;">
+                <h3 style="margin: 0; color: white;">🏛️ 中国政策分析师 — 政策第三维度</h3>
+                <p style="margin: 0.3rem 0 0 0; opacity: 0.9; font-size: 0.95rem;">
+                    深度分析货币政策、财政政策、产业政策、房地产政策对周期和投资的影响
+                </p>
+            </div>
+            """, unsafe_allow_html=True)
+            st.markdown(policy.get("analysis", "暂无分析结果"))
+        else:
+            st.info("暂无政策分析结果")
+
+    # 导出报告
+    st.markdown("---")
+    display_pdf_export_section(result)
+
+
+def display_pdf_export_section(result):
+    """显示PDF/Markdown导出部分"""
+    st.subheader("📄 导出报告")
+
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns([2, 1, 1, 1])
+
+    with col1:
+        st.write("将宏观周期分析报告导出为PDF或Markdown文件，方便保存和分享")
+
+    with col2:
+        if st.button("📥 生成PDF报告", type="primary", width='content', key="macro_pdf_gen"):
+            with st.spinner("正在生成PDF报告..."):
+                try:
+                    generator = MacroCyclePDFGenerator()
+                    pdf_path = generator.generate_pdf(result)
+
+                    with open(pdf_path, "rb") as f:
+                        pdf_bytes = f.read()
+
+                    st.session_state.macro_pdf_data = pdf_bytes
+                    ts = result.get('timestamp', datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')).replace(':', '').replace(' ', '_')
+                    st.session_state.macro_pdf_filename = f"宏观周期报告_{ts}.pdf"
+
+                    st.success("✅ PDF报告生成成功！")
+                    st.rerun()
+
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"❌ PDF生成失败: {str(e)}")
+
+    with col3:
+        if st.button("📝 生成Markdown", type="secondary", width='content', key="macro_md_gen"):
+            with st.spinner("正在生成Markdown报告..."):
+                try:
+                    markdown_content = generate_macro_cycle_markdown(result)
+
+                    st.session_state.macro_md_data = markdown_content
+                    ts = result.get('timestamp', datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')).replace(':', '').replace(' ', '_')
+                    st.session_state.macro_md_filename = f"宏观周期报告_{ts}.md"
+
+                    st.success("✅ Markdown报告生成成功！")
+                    st.rerun()
+
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"❌ Markdown生成失败: {str(e)}")
+
+    with col4:
+        if 'macro_pdf_data' in st.session_state:
+            st.download_button(
+                label="💾 下载PDF",
+                data=st.session_state.macro_pdf_data,
+                file_name=st.session_state.macro_pdf_filename,
+                mime="application/pdf",
+                width='content',
+                key="macro_pdf_dl"
+            )
+
+        if 'macro_md_data' in st.session_state:
+            st.download_button(
+                label="💾 下载Markdown",
+                data=st.session_state.macro_md_data,
+                file_name=st.session_state.macro_md_filename,
+                mime="text/markdown",
+                width='content',
+                key="macro_md_dl"
+            )
+
+def display_theory_tab():
+    """显示理论介绍标签页"""
+    st.markdown("""
+    ## 📖 两大周期理论简介
+
+    ---
+
+    ### 🌊 康德拉季耶夫长波（康波周期）
+
+    **创始人**：苏联经济学家尼古拉·康德拉季耶夫（1920s）  
+    **中国推广者**：周金涛（"周期天王"，中信建投首席经济学家）
+
+    **核心思想**：资本主义经济存在约 **50-60年** 的超长周期，由重大技术革命驱动。
+
+    **四个阶段**：
+
+    | 阶段 | 持续时间 | 特征 | 最优资产 |
+    |------|---------|------|---------|
+    | 🌱 **回升期** | ~15年 | 新技术商业化，经济从底部爬起 | 股票、新兴产业 |
+    | ☀️ **繁荣期** | ~15年 | 技术全面铺开，高速增长 | 几乎所有资产 |
+    | 🍂 **衰退期** | ~10年 | 泡沫破裂，增速放缓 | 大宗商品→现金 |
+    | ❄️ **萧条期** | ~10年 | 全面收缩，资产便宜 | 现金→布局未来 |
+
+    **历史五轮康波**：
+    1. **1780s-1840s**：蒸汽机革命
+    2. **1840s-1890s**：铁路与钢铁
+    3. **1890s-1940s**：电力与化工
+    4. **1940s-1990s**：汽车与计算机
+    5. **1990s-2050s?**：信息技术革命（当前）
+
+    > *"人生发财靠康波。每个人的财富积累，一定不要以为是你多有本事，财富积累完全来源于经济周期运动的时间给你的机会。"* — 周金涛
+
+    ---
+
+    ### ⏰ 美林投资时钟
+
+    **创始人**：美林证券分析师（2004年）  
+    **核心指标**：经济增长 × 通货膨胀
+
+    **四个象限**：
+
+    | 象限 | 经济 | 通胀 | 最优资产 | 典型特征 |
+    |------|------|------|---------|---------|
+    | 🟢 **复苏期** | ↑ | ↓ | **股票** | 盈利改善，利率低 |
+    | 🔴 **过热期** | ↑ | ↑ | **大宗商品** | 需求旺盛，加息 |
+    | 🟡 **滞胀期** | ↓ | ↑ | **现金** | 成本上升，利润缩水 |
+    | 🔵 **衰退期** | ↓ | ↓ | **债券** | 降息，避险需求 |
+
+    **中国化改造**：
+    - 增加 **政策方向** 作为第三维度
+    - 缩短时钟转动周期（中国约1-3年一轮，美国3-5年）
+    - 增加 **房地产** 作为第五类资产
+    - 重视 **政策友好型** 资产
+
+    ---
+
+    ### 🤝 两大理论的结合使用
+
+    | 维度 | 康波周期 | 美林时钟 |
+    |------|---------|---------|
+    | **时间尺度** | 50-60年 | 3-5年 |
+    | **驱动力** | 技术革命（供给侧） | 增长+通胀（需求侧） |
+    | **用途** | 人生战略决策 | 投资组合调整 |
+    | **比喻** | 🔭 望远镜 | 🔬 显微镜 |
+    | **角色** | 罗盘（大方向） | 航海图（风浪变化） |
+
+    **结合方法**：
+    - 康波定 **战略方向**（进攻/防守）
+    - 美林定 **战术节奏**（具体配什么）
+    - 政策作为 **催化剂**（加速/扭曲周期）
+
+    > *"双指针一致时信心更强，矛盾时要谨慎。"*
+
+    ---
+
+    ### ⚠️ 免责声明
+
+    本分析仅供学习研究参考，不构成任何投资建议。周期理论是认知框架而非精确预测工具。
+    投资有风险，入市需谨慎。
+    """)
+
+
+# 主入口
+if __name__ == "__main__":
+    display_macro_cycle()