oficcejo
371 lines
14 KiB
Python
371 lines
14 KiB
Python
"""
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宏观周期分析 - UI界面模块
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展示康波周期 + 美林投资时钟 + 中国政策分析的综合结果
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"""
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import streamlit as st
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import time
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from datetime import datetime
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from macro_cycle_engine import MacroCycleEngine
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from macro_cycle_pdf import MacroCyclePDFGenerator, generate_macro_cycle_markdown
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||
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||
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||
def display_macro_cycle():
|
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"""显示宏观周期分析主界面"""
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st.markdown("""
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<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);">
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<h1 style="color: #fff; margin: 0; font-size: 2rem;">
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||
🧭 宏观周期分析
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</h1>
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<p style="color: rgba(255,255,255,0.8); margin: 0.5rem 0 0 0; font-size: 1.1rem;">
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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
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</p>
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</div>
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""", unsafe_allow_html=True)
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# 标签页
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tab1, tab2 = st.tabs(["📊 周期分析", "📚 理论介绍"])
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with tab1:
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display_analysis_tab()
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with tab2:
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display_theory_tab()
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def display_analysis_tab():
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"""显示分析标签页"""
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# 简介
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st.markdown("""
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> **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），
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> 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。
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""")
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st.markdown("""
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**🤖 AI分析师团队：**
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- 🌊 **康波周期分析师** — 60年长周期战略定位（回升→繁荣→衰退→萧条）
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- ⏰ **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）
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||
- 🏛️ **中国政策分析师** — 政策第三维度（货币/财政/产业/房地产）
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- 👔 **首席宏观策略师** — 三维综合研判，最终资产配置建议
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""")
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st.markdown("---")
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# 操作按钮
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col1, col2 = st.columns([2, 2])
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with col1:
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analyze_button = st.button("🚀 开始宏观周期分析", type="primary", key="macro_analyze")
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with col2:
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||
if st.button("🔄 清除结果", key="macro_clear"):
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||
if 'macro_cycle_result' in st.session_state:
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||
del st.session_state.macro_cycle_result
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||
st.success("已清除分析结果")
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st.rerun()
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st.markdown("---")
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# 开始分析
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||
if analyze_button:
|
||
if 'macro_cycle_result' in st.session_state:
|
||
del st.session_state.macro_cycle_result
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run_macro_cycle_analysis()
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||
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# 显示结果
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if 'macro_cycle_result' in st.session_state:
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result = st.session_state.macro_cycle_result
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||
if result.get("success"):
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||
display_analysis_results(result)
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||
else:
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st.error(f"❌ 分析失败: {result.get('error', '未知错误')}")
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def run_macro_cycle_analysis():
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"""运行宏观周期分析"""
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import config
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model = config.DEFAULT_MODEL_NAME
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progress_bar = st.progress(0)
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status_text = st.empty()
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def progress_callback(pct, text):
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progress_bar.progress(pct)
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||
status_text.text(text)
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try:
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engine = MacroCycleEngine(model=model)
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||
result = engine.run_full_analysis(progress_callback=progress_callback)
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||
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||
if result.get("success"):
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||
st.session_state.macro_cycle_result = result
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||
time.sleep(1)
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||
status_text.empty()
|
||
progress_bar.empty()
|
||
st.rerun()
|
||
else:
|
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st.error(f"❌ 分析失败: {result.get('error', '未知错误')}")
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except Exception as e:
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st.error(f"❌ 分析过程出错: {str(e)}")
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import traceback
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st.code(traceback.format_exc())
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finally:
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||
progress_bar.empty()
|
||
status_text.empty()
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||
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def display_analysis_results(result):
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||
"""显示分析结果"""
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agents = result.get("agents_analysis", {})
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timestamp = result.get("timestamp", "")
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st.success(f"✅ 分析完成于 {timestamp}")
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# 数据采集状态
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data_errors = result.get("data_errors", [])
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if data_errors:
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with st.expander("⚠️ 部分数据采集失败（不影响分析）"):
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||
for err in data_errors:
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||
st.warning(f"• {err}")
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# 四个分析师报告
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report_tabs = st.tabs([
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"👔 综合策略",
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"🌊 康波周期",
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"⏰ 美林时钟",
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||
"🏛️ 政策分析"
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])
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# Tab 1: 首席宏观策略师（综合）
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with report_tabs[0]:
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chief = agents.get("chief", {})
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if chief:
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st.markdown("""
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||
<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>
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||
<p style="margin: 0.3rem 0 0 0; opacity: 0.9; font-size: 0.95rem;">
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||
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
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||
</p>
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</div>
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""", unsafe_allow_html=True)
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||
st.markdown(chief.get("analysis", "暂无分析结果"))
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else:
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||
st.info("暂无综合策略分析结果")
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||
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# Tab 2: 康波周期分析师
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with report_tabs[1]:
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kondratieff = agents.get("kondratieff", {})
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||
if kondratieff:
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||
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>
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||
<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"))
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||
else:
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||
st.info("暂无康波周期分析结果")
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||
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# Tab 3: 美林时钟分析师
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with report_tabs[2]:
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||
merrill = agents.get("merrill", {})
|
||
if merrill:
|
||
st.markdown("""
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||
<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")
|
||
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||
# Tab 4: 中国政策分析师
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with report_tabs[3]:
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||
policy = agents.get("policy", {})
|
||
if policy:
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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
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st.markdown("---")
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||
display_pdf_export_section(result)
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||
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||
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||
def display_pdf_export_section(result):
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||
"""显示PDF/Markdown导出部分"""
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||
st.subheader("📄 导出报告")
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||
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||
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"""
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||
st.markdown("""
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||
## 📖 两大周期理论简介
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### 🌊 康德拉季耶夫长波（康波周期）
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**创始人**：苏联经济学家尼古拉·康德拉季耶夫（1920s）
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**中国推广者**：周金涛（"周期天王"，中信建投首席经济学家）
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**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。
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**四个阶段**：
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| 阶段 | 持续时间 | 特征 | 最优资产 |
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|------|---------|------|---------|
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| 🌱 **回升期** | ~15年 | 新技术商业化，经济从底部爬起 | 股票、新兴产业 |
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| ☀️ **繁荣期** | ~15年 | 技术全面铺开，高速增长 | 几乎所有资产 |
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| 🍂 **衰退期** | ~10年 | 泡沫破裂，增速放缓 | 大宗商品→现金 |
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| ❄️ **萧条期** | ~10年 | 全面收缩，资产便宜 | 现金→布局未来 |
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**历史五轮康波**：
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1. **1780s-1840s**：蒸汽机革命
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2. **1840s-1890s**：铁路与钢铁
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3. **1890s-1940s**：电力与化工
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4. **1940s-1990s**：汽车与计算机
|
||
5. **1990s-2050s?**：信息技术革命（当前）
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> *"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
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### ⏰ 美林投资时钟
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**创始人**：美林证券分析师（2004年）
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**核心指标**：经济增长 × 通货膨胀
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**四个象限**：
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| 象限 | 经济 | 通胀 | 最优资产 | 典型特征 |
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| 🟢 **复苏期** | ↑ | ↓ | **股票** | 盈利改善，利率低 |
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| 🔴 **过热期** | ↑ | ↑ | **大宗商品** | 需求旺盛，加息 |
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| 🟡 **滞胀期** | ↓ | ↑ | **现金** | 成本上升，利润缩水 |
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| 🔵 **衰退期** | ↓ | ↓ | **债券** | 降息，避险需求 |
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**中国化改造**：
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- 增加 **政策方向** 作为第三维度
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- 缩短时钟转动周期（中国约1-3年一轮，美国3-5年）
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- 增加 **房地产** 作为第五类资产
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- 重视 **政策友好型** 资产
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### 🤝 两大理论的结合使用
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| 维度 | 康波周期 | 美林时钟 |
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|------|---------|---------|
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| **时间尺度** | 50-60年 | 3-5年 |
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| **驱动力** | 技术革命（供给侧） | 增长+通胀（需求侧） |
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| **用途** | 人生战略决策 | 投资组合调整 |
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| **比喻** | 🔭 望远镜 | 🔬 显微镜 |
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| **角色** | 罗盘（大方向） | 航海图（风浪变化） |
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**结合方法**：
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- 康波定 **战略方向**（进攻/防守）
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- 美林定 **战术节奏**（具体配什么）
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- 政策作为 **催化剂**（加速/扭曲周期）
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> *"双指针一致时信心更强，矛盾时要谨慎。"*
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### ⚠️ 免责声明
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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。
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投资有风险，入市需谨慎。
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""")
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# 主入口
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if __name__ == "__main__":
|
||
display_macro_cycle()
|