""" 宏观周期分析 - AI智能体模块 包含四位专业分析师：康波周期分析师、美林时钟分析师、中国政策分析师、首席宏观策略师 """ from deepseek_client import DeepSeekClient from typing import Dict, Any import time import config class MacroCycleAgents: """宏观周期AI智能体集合""" def __init__(self, model=None): self.model = model or config.DEFAULT_MODEL_NAME self.deepseek_client = DeepSeekClient(model=self.model) print(f"[宏观周期] AI智能体系统初始化 (模型: {self.model})") def kondratieff_wave_agent(self, macro_data_text: str) -> Dict[str, Any]: """ 康波周期分析师 - 判断当前处于康德拉季耶夫长波的哪个阶段 职责： - 分析当前技术革命阶段（第五轮信息技术康波的位置） - 判断回升/繁荣/衰退/萧条四阶段中的位置 - 分析大宗商品与康波的关系 - 给出战略性资产配置方向 """ print("🌊 康波周期分析师正在分析...") time.sleep(1) prompt = f""" 你是一位资深的康德拉季耶夫长波周期研究专家，拥有深厚的经济史研究功底，深入研究过周金涛先生的"人生发财靠康波"理论。 以下是当前中国的宏观经济数据： {macro_data_text} 请你基于康波周期理论，对当前全球和中国经济进行深度分析： ## 一、康波周期基础判断 ### 1. 历史康波定位 回顾历史五轮康波周期（蒸汽机→铁路钢铁→电力化工→汽车计算机→信息技术），判断： - 当前处于第五轮信息技术康波的哪个具体阶段（回升期/繁荣期/衰退期/萧条期）？ - 给出判断依据和关键特征 - 该阶段大约始于何年，预计持续到何年？ ### 2. 技术革命驱动分析 - 第五轮康波的核心技术（互联网/移动互联网）是否已经进入红利消退期？ - AI人工智能、新能源、生物科技等是否有可能成为第六轮康波的驱动力？ - 新旧技术转换的当前进展如何？ ### 3. 大宗商品与康波 - 当前大宗商品（黄金、原油、铜等）的表现是否符合康波阶段特征？ - 结合数据判断是否处于康波衰退期的大宗商品超级牛市阶段？ ## 二、康波阶段特征验证 对照当前经济数据，验证是否符合你判断的康波阶段特征： - GDP增速趋势是否匹配？ - 通胀水平（CPI/PPI）是否匹配？ - 资产价格（股市、房地产）走势是否匹配？ - 就业与社会情绪是否匹配？ - 政策环境是否匹配？ ## 三、康波视角下的战略建议 ### 1. 当前阶段的核心策略 - 整体应该进攻还是防守？ - 应该积累现金还是配置资产？ ### 2. 战略资产配置方向 给出康波视角的大类资产配置建议： - 股票（配置比例建议及方向） - 债券（配置比例建议） - 大宗商品/黄金（配置比例建议） - 现金（配置比例建议） - 房地产（配置建议） ### 3. 布局下一轮康波 - 如果第六轮康波即将到来，应提前布局哪些方向？ - 需要回避哪些夕阳产业？ ### 4. 对普通人的人生建议 根据周金涛"人生发财靠康波"的理念，当前阶段普通人应该： - 在职业选择上注意什么？ - 在投资理财上注意什么？ - 在消费与储蓄上如何平衡？ ## 四、康波周期仪表盘 请给出一个简洁的康波定位总结： - 🌊 当前康波阶段：[回升期/繁荣期/衰退期/萧条期] - 📍 阶段进度：[初期/中期/末期] - ⏱️ 预计本阶段剩余时间：约X年 - 🎯 核心策略关键词：[如"防守为主，播种未来"] - ⚠️ 信心度：[1-10分] 请给出专业、深入、有数据支撑的分析报告。 """ messages = [ {"role": "system", "content": "你是全球顶尖的康德拉季耶夫长波周期研究专家，深研周金涛的理论体系，擅长将60年长周期框架应用于当前经济形势分析，帮助投资者做出战略性决策。"}, {"role": "user", "content": prompt} ] analysis = self.deepseek_client.call_api(messages, max_tokens=6000) print(" ✓ 康波周期分析师分析完成") return { "agent_name": "康波周期分析师", "agent_icon": "🌊", "agent_role": "判断当前处于康德拉季耶夫长波（50-60年大周期）的哪个阶段，给出战略性资产配置方向", "analysis": analysis, "focus_areas": ["康波定位", "技术革命", "大宗商品超级周期", "战略资产配置"], "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") } def merrill_lynch_clock_agent(self, macro_data_text: str) -> Dict[str, Any]: """ 美林投资时钟分析师 - 判断当前处于美林时钟的哪个象限 职责： - 根据经济增长和通胀两个维度判断象限 - 结合中国特色（政策第三维度） - 给出中短期资产配置建议 """ print("⏰ 美林时钟分析师正在分析...") time.sleep(1) prompt = f""" 你是一位精通美林投资时钟理论的资深资产配置策略师，同时深入了解中国经济的特殊性，能够将经典美林时钟做"中国化改造"。 以下是当前中国的宏观经济数据： {macro_data_text} 请基于美林投资时钟理论，对当前中国的经济周期进行分析： ## 一、经典美林时钟定位 ### 1. 两大核心指标研判 **经济增长维度（↑/→/↓）：** - GDP增速趋势判断（同比、环比、PMI佐证） - 工业增加值/制造业景气度 - 消费、投资、出口三驾马车的状态 - 综合判断：经济增长向上还是向下？ **通货膨胀维度（↑/→/↓）：** - CPI走势分析（核心CPI） - PPI走势分析 - M2/社融与信贷扩张情况 - 综合判断：通胀向上还是向下？ ### 2. 象限定位 根据以上两个维度，判断当前处于美林时钟的哪个象限： - 🟢 复苏期（增长↑ + 通胀↓）→ 配股票 - 🔴 过热期（增长↑ + 通胀↑）→ 配商品 - 🟡 滞胀期（增长↓ + 通胀↑）→ 持现金 - 🔵 衰退期（增长↓ + 通胀↓）→ 配债券 ### 3. 时钟转动方向 - 当前正从哪个象限向哪个象限转动？ - 预计转动速度如何？（中国时钟转动通常比美国快） - 是否存在"跳跃"或"逆转"的可能？ ## 二、中国化美林时钟（三维分析） ### 1. 第三维度：政策方向 这是中国版美林时钟最重要的增量分析： - 货币政策方向（宽松/中性/收紧？）：分析LPR、MLF、准备金率等 - 财政政策方向（积极/稳健/收缩？）：分析专项债、减税降费等 - 产业政策方向：重点扶持哪些领域？ - 房地产政策方向：放松还是收紧？ - 政策的即时效果和滞后效应 ### 2. 中国特色修正 - 中国利率市场化程度对时钟的影响 - 政府干预对时钟转动的扭曲效应 - A股散户占比高对资产定价的影响 - 房地产作为"第五类资产"的配置考量 ## 三、资产配置建议 ### 1. 基于当前象限的配置 给出各大类资产的具体配置比例建议： | 资产类别 | 配置比例 | 理由 | |---------|---------|------| | A股股票 | X% | ... | | 债券/固收 | X% | ... | | 大宗商品/黄金 | X% | ... | | 现金/货币基金 | X% | ... | | 房地产 | X% | ... | ### 2. 板块/行业建议 - 当前象限最受益的行业/板块（3-5个） - 应规避的行业/板块（2-3个） - "政策友好型"重点关注方向 ### 3. 时间框架 - 当前配置建议的有效期约多久？ - 需要密切关注哪些信号来判断时钟转动？ ## 四、美林时钟仪表盘 请给出一个简洁的定位总结： - ⏰ 当前象限：[复苏期/过热期/滞胀期/衰退期] - 📊 经济增长：[↑上行/→持平/↓下行] - 📈 通胀水平：[↑上行/→持平/↓下行] - 🏛️ 政策方向：[宽松/中性/收紧] - 🎯 最优资产：[股票/商品/现金/债券] - ⚠️ 信心度：[1-10分] 请给出专业、数据驱动的分析报告。 """ messages = [ {"role": "system", "content": "你是一位精通美林投资时钟理论的顶级资产配置策略师，擅长将经典框架进行中国化改造，加入政策分析作为第三维度，帮助中国投资者做出精准的中短期资产配置决策。"}, {"role": "user", "content": prompt} ] analysis = self.deepseek_client.call_api(messages, max_tokens=6000) print(" ✓ 美林时钟分析师分析完成") return { "agent_name": "美林时钟分析师", "agent_icon": "⏰", "agent_role": "判断当前处于美林投资时钟的哪个象限（3-5年中短周期），给出资产配置建议", "analysis": analysis, "focus_areas": ["经济增长", "通胀水平", "政策方向", "资产配置"], "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") } def china_policy_agent(self, macro_data_text: str) -> Dict[str, Any]: """ 中国政策分析师 - 分析中国特色政策环境 职责： - 分析当前政策环境 - 评估政策对周期的影响 - 识别政策驱动的投资机会 """ print("🏛️ 中国政策分析师正在分析...") time.sleep(1) prompt = f""" 你是一位资深的中国宏观政策研究专家，深谙中国经济的"有形之手"运作方式，擅长从政策信号中挖掘投资机会。 以下是当前中国的宏观经济数据和新闻： {macro_data_text} 请从政策角度进行深度分析： ## 一、当前政策全景 ### 1. 货币政策分析 - 央行近期操作解读（降准/降息/MLF/逆回购等） - LPR利率走势及未来方向 - M2增速与社融规模分析 - 流动性环境评估：宽松/适度/偏紧？ - 对标历史政策宽松周期，当前处于什么阶段？ ### 2. 财政政策分析 - 专项债发行规模和进度 - 减税降费政策力度 - 基建投资方向和力度 - 财政赤字率水平 - 是否有大规模刺激计划的信号？ ### 3. 产业政策分析 - 当前国家战略重点方向（如AI、新能源、半导体、生物医药等） - "专精特新"等政策支持力度 - 国产替代进展 - 数字经济/新质生产力政策 ### 4. 房地产政策分析 - 限购限贷政策变化 - 房贷利率走势 - 保交楼/房企纾困进展 - 房地产政策的底线和目标 ## 二、政策对周期的影响 ### 1. 政策是"顺周期"还是"逆周期"？ - 当前的政策是在托底经济还是防止过热？ - 政策的主要目标是什么（稳增长/防风险/调结构）？ ### 2. 政策对美林时钟的扭曲效应 - 政策宽松是否可能让时钟"跳跃"？ - 政策刺激是否可能造成"短暂过热"的假象？ - 历史上类似政策环境下市场的表现 ### 3. 政策拐点信号 - 需要关注哪些政策信号来判断下一步方向？ - 最可能的政策转向时间节点 ## 三、政策驱动的投资机会 ### 1. "政策友好型"资产 列出当前最受政策青睐的领域和方向 ### 2. 政策支持的具体行业/板块 给出3-5个受益于当前政策环境的行业 ### 3. 政策风险警示 哪些领域面临政策收紧或监管风险？ ## 四、政策环境仪表盘 请给出简洁总结： - 🏛️ 货币政策：[极宽松/宽松/中性/偏紧/收紧] - 💰 财政政策：[大力刺激/积极/稳健/收缩] - 🏭 产业政策重点：[3-5个关键词] - 🏠 房地产政策：[大力托底/政策松绑/中性/调控] - 🎯 政策核心目标：[一句话概括] - ⚠️ 政策转向风险：[高/中/低] 请给出专业、深入的政策分析报告。 """ messages = [ {"role": "system", "content": "你是一位资深的中国宏观经济政策研究专家，深入了解中国政府的经济调控方式和政策意图，擅长从政策中发现投资机会和风险。"}, {"role": "user", "content": prompt} ] analysis = self.deepseek_client.call_api(messages, max_tokens=5000) print(" ✓ 中国政策分析师分析完成") return { "agent_name": "中国政策分析师", "agent_icon": "🏛️", "agent_role": "分析中国特色政策环境，评估政策对周期的影响，识别政策驱动的投资机会", "analysis": analysis, "focus_areas": ["货币政策", "财政政策", "产业政策", "房地产政策", "政策拐点"], "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") } def chief_macro_strategist_agent(self, kondratieff_report: str, merrill_report: str, policy_report: str, macro_data_text: str) -> Dict[str, Any]: """ 首席宏观策略师 - 综合三位分析师的观点，形成最终策略 职责： - 整合康波、美林时钟、政策三个维度 - 构建"周期仪表盘" - 给出最终的综合建议 """ print("👔 首席宏观策略师正在综合研判...") time.sleep(1) prompt = f""" 你是一位顶级的首席宏观策略师，你需要整合三位分析师的报告，形成最终的综合判断和投资策略。 【康波周期分析师报告】 {kondratieff_report} 【美林时钟分析师报告】 {merrill_report} 【中国政策分析师报告】 {policy_report} 请你综合以上三份报告，进行最终的综合研判： ## 一、周期仪表盘（双指针+政策风向标） 构建一个完整的"周期仪表盘"： ### 康波指针（战略方向） - 当前阶段：[回升期/繁荣期/衰退期/萧条期] - 阶段进度：[初期/中期/末期] - 战略方向：[进攻/稳健/防守/极度防守] ### 美林指针（战术节奏） - 当前象限：[复苏/过热/滞胀/衰退] - 转动方向：向[下一个象限]转动 - 战术方向：[积极做多/获利了结/持币观望/配置债券] ### 政策风向标（中国特色） - 政策方向：[强力宽松/宽松/中性/收紧] - 对周期的影响：[加速/减缓/扭曲/逆转] ### 双指针共振分析 - 两个指针方向是否一致？ - 共振或矛盾意味着什么？ - 综合信号：[强烈看多/偏多/中性/偏空/强烈看空] ## 二、综合资产配置建议 ### 1. 最终配置方案 结合康波（战略）+ 美林（战术）+ 政策（催化），给出最终的资产配置建议： | 资产类别 | 推荐配置 | 康波逻辑 | 美林逻辑 | 政策逻辑 | |---------|---------|---------|---------|---------| | A股/港股 | X% | ... | ... | ... | | 债券/固收 | X% | ... | ... | ... | | 黄金 | X% | ... | ... | ... | | 大宗商品 | X% | ... | ... | ... | | 现金 | X% | ... | ... | ... | | 房地产 | X% | ... | ... | ... | ### 2. 重点板块/方向（3-5个） 结合三个维度共振的最优方向 ### 3. 风险警示 需要高度警惕的风险因素 ## 三、不同人群的具体建议 ### 1. 保守型投资者（风险厌恶） - 资产配置建议 - 核心策略 ### 2. 稳健型投资者（平衡风险收益） - 资产配置建议 - 核心策略 ### 3. 进取型投资者（愿承受风险） - 资产配置建议 - 核心策略 ## 四、核心观点总结 请用简洁有力的语言总结： 1. **一句话定位**：当前经济周期的核心判断 2. **核心策略**：用一句话概括应对策略 3. **最大机会**：当前最值得把握的方向 4. **最大风险**：最需要警惕的风险 5. **时间节点**：下一个重要的周期转折点大约在何时 ## 五、周金涛名言对照 选择一句最契合当前阶段的周金涛名言，并解释为什么这句话适用于当下。 请给出权威、全面、可操作的综合策略报告。 """ messages = [ {"role": "system", "content": "你是一位世界级的首席宏观策略师，擅长将康波长周期、美林投资时钟和中国政策环境三个维度有机结合，为投资者提供既有战略高度又有战术灵活性的综合投资策略。你的判断沉稳、客观、有数据支撑。"}, {"role": "user", "content": prompt} ] analysis = self.deepseek_client.call_api(messages, max_tokens=6000) print(" ✓ 首席宏观策略师综合研判完成") return { "agent_name": "首席宏观策略师", "agent_icon": "👔", "agent_role": "整合康波周期、美林时钟、中国政策三维分析，构建周期仪表盘，给出最终综合策略", "analysis": analysis, "focus_areas": ["周期仪表盘", "综合资产配置", "双指针共振", "分人群建议"], "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") } # 测试 if __name__ == "__main__": print("=" * 60) print("测试宏观周期AI智能体系统") print("=" * 60) agents = MacroCycleAgents() print(f"模型: {agents.model}") print("初始化完成")