Cycle Monitor · 经济周期与资产配置 · 课堂演示

周期研判与配置指标 → 周期判断 → 五维确认 → 配置决策卡

指标按课件的周期链组织(库存 / 资金 / 朱格拉 / 房地产 / 美国对照),标注领先、同步、滞后。已自带12项国家统计局公开数据,同时支持公开接口(akshare、FRED);上传可补充更早或更新数据,同月以上传值为准。研判分两层:确定性的规则初判与大模型研判,并排对照。

大模型:kimi-k2.6
课堂推演与课件对应;数值和趋势均为教学假设
直接打开配置决策卡

勾选指标

Step 01 · Indicator catalog
预设:
领先同步滞后 自动抓取内置已补充 / 已上传派生需上传

补充 CSV / Excel 数据(支持 Wind)

已自带12项统计局数据,无需上传即可使用。可补充更早或更新的数据;同一指标重复上传会合并,同月以本次上传值为准,无需先清除。

列名含以下关键词时自动归入目录对应指标:

  • 「产成品存货」→ 工业企业产成品存货同比(库存周期的库存轴,规则引擎判阶段所需)
  • 「营业收入」→ 营收累计同比(需求轴,优先于 PMI / 工业增加值)
  • 「新订单」「产成品库存」→ PMI 分项,两者齐备时自动派生「新订单 − 产成品库存」
  • 「利润」「周转天数」「产能利用率」「设备工器具」「制造业…投资」
  • 「销售面积」「新开工」「房地产开发投资」

未匹配的列进入「用户上传」分组,照样可画图。若库存类上传的是水平值(亿元),会按同期计算同比。 下载列名模板 ·

抓数据

Step 02 · Fetch & cache

内置指标直接读取自带的统计局数据,上传按月份合并且同月优先。联网指标先读本地缓存(1 天内有效)→ 在线抓取 → 过期缓存 → 课件数据。抓不到就标为不可用,不补数。

画趋势

Step 03 · Small multiples

每图一个指标、一条纵轴。统计量基于全样本:方向 = 近 3 个月均值 vs 前 3 个月均值(稳健 z,|z|≤0.2 为走平);拐点 = 3 个月均值的最近局部极值。

区间:
排序:

领先 k 个月平移

把领先序列向右平移 k 个月,与目标序列叠在同一纵轴上看是否同步。% 与 pp 视为同一单位直接叠加;单位不同(如指数 vs %)时两条线都换成近 10 年 z 值。

相关系数随 k 的变化 (近 10 年月度,corr(领先 t−k, 目标 t))

周期研判

Step 04 · Rule engine vs LLM

同一组指标、同一套框架:左边是透明的确定性规则,右边是大模型的综合研判。

规则初判 规则:过渡 / 倾向 大模型研判
规则引擎计算中…

把研判带入配置分析

先确认增长、通胀、信用、政策、估值五维,再补充驱动因素、资金期限与风险承受,生成四层账户和决策卡。

仅供教学演示,不构成投资建议。规则初判是课件框架的机械翻译,大模型研判依赖输入数据与模型能力,两者都可能出错;数据口径与时点差异见第 2 步。