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name: macro-economic-analysis
description: Convert macroeconomic evidence into asset-pricing implications across growth, inflation, policy, rates, dollar, credit, liquidity, and risk appetite.

Macro Economic Analysis Skill

这个 skill 用于把宏观经济分析转成可执行的资产定价判断。

它不是宏观背景介绍，也不是经济学教材式综述。它服务于一个核心问题：

> 当前宏观状态是否正在改变目标资产的盈利路径、贴现率、风险溢价、流动性、仓位或催化剂时间表？

Use When

• 研究对象是指数、宏观敏感资产、周期股、资源品、银行、地产、出口链、黄金、美债、美元或高估值成长股。
• 单票研究中，价格波动明显由利率、通胀、增长、政策、美元、信用、资金流或风险偏好解释。
• 财报或公司事件本身不足以解释价格，必须判断市场在交易 `growth scare`、`reflation`、`policy pivot`、`liquidity easing/tightening` 或 `risk-off/risk-on`。
• 用户明确要求宏观、利率、经济周期、央行、财政、流动性或市场风险偏好分析。

如果研究对象是具体商品、商品期货曲线、库存、供需平衡或成本曲线，先使用 `skills/commodity-cycle-analysis/SKILL.md`。只有当商品冲击传导到通胀、利率、财政、外部账户、美元、信用或风险偏好时，才升级为本 macro skill 或叠加 `macro` overlay。

Required Inputs

• `asset_or_ticker`
• `market_scope`
• `research_question`
• `research_cutoff_date`
• `thesis_horizon`
• `current_market_pricing`

例如收益率曲线、Fed funds futures、美元、信用利差、指数走势、行业相对强弱、估值倍数。

• `macro_sources`

至少覆盖官方数据、央行/财政/国际组织材料、市场定价数据，以及机构或 practitioner 观点中的两类。

Macro Regime Map

先用以下维度判断当前 regime。不要机械打分，要写清楚哪些变量真正影响本次研究对象。

1. Growth

关注：

• GDP、工业生产、PMI、零售、消费、就业、收入、企业投资、库存周期。
• 需求是加速、减速、韧性还是断裂。
• 增长变化是 broad-based，还是只集中在少数行业或 capex 主题。

核心问题：

• 增长变化影响的是收入 beta、盈利弹性、信用质量，还是风险偏好？

2. Inflation

关注：

• CPI、PCE、PPI、工资、租金、商品、能源、进口价格、通胀预期。
• 通胀是需求拉动、供给冲击、工资粘性，还是政策/关税/汇率传导。

核心问题：

• 通胀变化是否改变央行反应函数、实际利率、利润率或估值倍数？

3. Policy

关注：

• 央行政策路径、forward guidance、财政脉冲、税收、产业政策、监管政策、贸易政策。
• 市场预期路径与政策制定者反应函数是否偏离。

核心问题：

• 政策是提供 liquidity cushion，还是制造 discount-rate / margin / demand shock？

4. Liquidity And Financial Conditions

关注：

• 实际利率、收益率曲线、期限溢价、美元流动性、QT/QE、准备金、TGA、回购市场、信用利差、银行信贷、融资成本。
• 金融条件内部是否分裂，例如利率收紧但信用利差和股票估值仍宽松。

核心问题：

• 当前融资环境会放大还是压制风险资产估值、企业融资、回购、并购和 capex？

5. Credit

关注：

• 投资级与高收益利差、违约率、贷款标准、银行放贷、私募信用、再融资墙、杠杆水平。

核心问题：

• 信用条件是否正在改变企业生存性、投资能力、估值下限或尾部风险？

6. FX And Rates

关注：

• 美元指数、实际利率、名义利率、曲线形态、期限溢价、跨币种套保成本、资本流向。

核心问题：

• 汇率和利率通过收入换算、进口成本、资金流、估值贴现或外债压力传导到资产了吗？

7. Risk Appetite And Positioning

关注：

• VIX、信用利差、股债相关性、市场宽度、资金流、CTA/vol-control、期权偏度、拥挤度、主题集中度。

核心问题：

• 价格变化来自基本面 revision，还是来自仓位、杠杆、流动性和风险预算变化？

8. Market Pricing

这是必须单独写的一层。

关注：

• 市场已经 price in 什么。
• 数据或政策相对预期是 surprise 还是 confirmation。
• 当前价格隐含的是 soft landing、recession、reflation、stagflation、AI productivity boom，还是 liquidity rally。

核心问题：

• 哪个宏观变量的边际变化最可能触发重定价？

Transmission Chains

宏观结论必须落到至少一条传导链。常用链条：

• `growth -> revenue beta -> operating leverage -> earnings revision -> multiple`
• `inflation -> policy path -> real rates -> duration multiple -> equity valuation`
• `inflation -> input cost -> gross margin -> pricing power test`
• `policy -> liquidity -> risk appetite -> positioning -> valuation`
• `rates -> mortgage/credit demand -> housing/banks/consumer`
• `dollar -> translation/import cost/EM liquidity -> earnings and flows`
• `credit spread -> financing access -> default risk -> equity risk premium`
• `commodity shock -> inflation + margins + fiscal/external balance`
• `fiscal impulse -> nominal demand -> sector revenue -> rates/term premium offset`

If no credible transmission chain exists, macro should stay as context and not enter the core thesis.

如果传导链的第一变量是具体商品供需、库存、期货曲线或成本曲线，先运行 `commodity-cycle-analysis`，再把结论压缩成 macro transmission input。

Gold And Precious-Metals Transmission

When the object is gold, silver, precious-metals ETFs or gold miners, do not stop at broad labels such as `risk-off`, `real rates` or `weak dollar`. If the price move is large or poorly explained by the usual variables, consider the `gold-residual-regime-lens` as a macro-specific sub-lens.

Record:

• `gold_residual_lens`: `not_used`, `qualitative_only`, `recomputed`, or `calculation_gap`
• `factor_stack`: dollar, real-rate / purchasing-power, inflation / commodity, crisis-optionality proxies
• `residual_state`: `explained`, `mild_divergence`, `large_divergence`, `mean_reverting`, `new_plateau_candidate`, or `source_gap`
• `dominant_macro_chain`
• `market_pricing`
• `must_refresh_if`

Use `templates/gold-residual-regime-check.csv` for compact cases. Treat residual state as an input to macro regime and top/bottom risk, not as an independent buy/sell signal.

Data Release Triage

当用户问单次宏观数据发布，例如 CPI、PPI、PCE、NFP、ISM、retail sales 或 GDP 时，先运行 `macro-data-release-triage`，再决定是否升级为完整 `macro-regime-analysis`。

最低流程：

1. 确认官方发布时间、数据期和修正项。 2. 比较 headline 与 consensus / market pricing，判断 surprise 是确认还是反转。 3. 从 headline 拆到核心子项，定位问题来自 level、change、revision、breadth 还是 composition。 4. 区分一次性噪音与可持续传导，例如能源、食品、工资、租金、运费、库存、信贷或利润率。 5. 做历史类比，但必须写出相似点、不同点和政策环境差异。 6. 推演数据继续恶化或转好的上游条件。 7. 映射到资产传导链、市场已计价路径、`stale_after` 和 `must_refresh_if`。

输出字段：

• `release_context`
• `headline_surprise`
• `component_problem`
• `historical_analogue`
• `upstream_conditions`
• `market_pricing`
• `asset_transmission`
• `what_is_already_priced`
• `must_refresh_if`

相关方法卡：`memory/methodologies/macro-data-release-triage.md`。

Output Requirements

For a standalone macro note, output:

• `macro_regime`
• `dominant_macro_variable`
• `market_pricing`
• `transmission_chain`
• `asset_impact`
• `what_is_already_priced`
• `what_would_change_the_view`
• `stale_after`
• `must_refresh_if`

For an equity research package, add these fields to `case notes` or memo:

• `macro_weight`

one of `none`, `context`, `secondary`, `primary`

• `macro_overlay_basis`
• `dominant_macro_chain`
• `macro_mismatch_risk`
• `macro_refresh_triggers`

For gold or precious-metals work where the residual lens is used, also add:

• `gold_residual_lens`
• `residual_state`
• `calculation_status`

Practical Checks

• Do not ask whether the economy is good or bad. Ask whether the macro path is changing relative to market expectations.
• Do not ask whether rate cuts are bullish or bearish. Ask whether cuts mean liquidity support, growth scare, or disinflation relief.
• Do not ask whether CPI is high or low. Ask whether the print changes the policy path, real rates, margins, or infl