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Bond Yield Analysis

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系统化债券市场利率走势分析框架,支持交易/策略/配置三种视角,生成利率走势判断与债券交易/配置策略。Invoke when user asks about bond market analysis, interest rate trends, or fixed income allocation.

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill namebond-yield-analysis
Stars
57
Forks
9
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by belos-street on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Bond Yield Analysis AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/bond-yield-analysis
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent.git /tmp/stock-analytics-agent
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/stock-analytics-agent/.agents/skills/bond-yield-analysis .claude/skills/bond-yield-analysis
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Bond Yield Analysis in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Bond Yield Analysis on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Bond Yield Analysis is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

基债券利率走势研判

技能核心定位

核心目标

系统化债券市场利率走势分析框架,支持交易(1-2周)、策略(1-6个月)、配置(6个月-2年)三种投资视角自适应切换,覆盖宏观基本面、流动性、供需、曲线结构、技术情绪五大维度,结合量化评分与压力测试,生成利率走势判断与债券交易/配置策略。

目标用户

  • 债券投资者:判断利率走势和债券配置
  • 交易员:寻找短期交易机会
  • 策略分析师:制定中期债券策略
  • 配置型投资者:长期债券配置
  • 财富顾问:客户债券配置建议

技能边界

可提供服务:

  • 利率走势判断
  • 债券配置建议
  • 曲线形态分析
  • 久期策略建议
  • 利差策略分析
  • 量化评分输出

不可提供服务:

  • 具体买卖指令
  • 承诺收益
  • 预测利率精确点位
  • 内幕信息

分析框架

一、宏观基本面分析

经济周期定位
1. 增长周期
   - GDP增速趋势
   - PMI荣枯线
   - 工业增加值
   - 固定资产投资

2. 通胀周期
   - CPI同比
   - PPI同比
   - 核心CPI
   - 通胀预期

3. 周期定位矩阵
| 经济/通胀 | 低通胀 | 高通胀 |
|----------|-------|-------|
| 复苏 | 宽松 | 收益率上行 |
| 扩张 | 紧缩 | 收益率上行 |
| 衰退 | 宽松 | 收益率下行 |
| 滞胀 | 紧缩 | 收益率震荡 |
宏观指标评分
指标权重:
- GDP产出缺口:25%
- CPI偏离目标:20%
- 就业数据:15%
- 社融增速:20%
- 出口增速:10%
- 其他:10%

评分标准:
- 利好债券:+1分
- 中性:0分
- 利空债券:-1分

二、货币政策分析

货币政策框架
目标:
- 稳增长
- 控通胀
- 防风险
- 促就业

工具:
- 公开市场操作
- MLF/LPR利率
- 存款准备金率
- 结构性货币政策

传导机制:
- 政策利率 → 市场利率
- 流动性 → 债券收益率
货币政策前瞻
关注信号:
1. 央行表态(鹰/鸽)
2. 政策例会纪要
3. 流动性投放
4. 监管态度

前瞻判断:
- 宽松周期:债券多头
- 紧缩周期:债券空头
- 中性周期:区间操作

三、流动性分析

银行间流动性
核心指标:
- 资金利率(DR007/R007)
- 央行公开市场操作
- 缴准因素
- 财政存款

流动性评估(对照 DR007 **自身**历史区间,不设一刀切绝对线):
| 指标 | 宽松 | 适度 | 紧张 |
|------|------|------|------|
| DR007 | 处于自身历史区间低位 | 处于自身历史区间中位 | 处于自身历史区间高位 |
| 流动性分层 | 不明显 | 存在 | 明显 |

> 校准注释:DR007 分档 = 对照自身近 10 年**月频**序列分位(<20% 分位偏低 / >80% 分位偏高),标注窗口+算法+数据基准日;政策利率中枢变动时须重新校准区间并记录调整原因。
广义流动性
社融-M2增速差:
- 正缺口:银行间流动性紧张
- 负缺口:银行间流动性宽松

信用派生:
- 社融增速回升:实体融资需求回暖
- 社融增速回落:实体融资需求疲软

四、供需分析

债券供给
利率债供给:
- 国债:全年发行计划
- 地方政府债:额度和进度
- 政金债:项目配套融资

信用债供给:
- 城投债:监管政策和发行意愿
- 产业债:企业融资需求
- 金融债:银行资本补充

供给冲击:
- 供给放量 → 收益率上行
- 供给收缩 → 收益率下行
债券需求
配置需求:
- 保险资金:负债端久期匹配
- 银行自营:风险资本占用
- 境外机构:汇率对冲后收益

交易需求:
- 广义基金:净值化转型
- 证券公司:自营交易
- 境外投资者:全球配置

需求结构:
- 交易盘主导:波动加大
- 配置盘主导:收益率稳定

五、曲线结构分析

曲线形态
基本形态:
- 正向化(正常):短低长高
- 扁平化:长短端利差收窄
- 陡峭化:长短端利差扩大
- 倒挂:短高长低

曲线解读:
| 形态 | 经济含义 | 债券信号 |
|------|---------|---------|
| 牛陡 | 衰退+货币宽松 | 短端下更多 → 利差走阔 |
| 牛平 | 复苏初期/滞胀 | 长端下更多 → 利差收窄 |
| 熊陡 | 复苏/过热 | 长端上更多 → 利差走阔 |
| 熊平 | 滞胀/紧缩 | 短端上更多 → 利差收窄 |
期限利差策略
利差历史分位(口径:近 10 年**月频**序列分位,标注数据基准日;跨期对比须同一基准日):
- <20%分位:利差偏低,期限利差可能走扩
- >80%分位:利差偏高,期限利差可能收窄

策略建议:
- 期限利差低位:做陡曲线(买入长端)
- 期限利差高位:做平曲线(买入短端)
- 期限利差中位:观望

六、技术情绪分析

技术面指标
均线系统:
- 10日均线:短期趋势
- 30日均线:中期趋势
- 120日均线:长期趋势

乖离率:
- 价格偏离均线程度
- 超买/超卖信号

支撑阻力:
- 前高/前低
- 整数关口
- 成交密集区
市场情绪
情绪指标:
- 债券借贷量
- 国债期货持仓
- 基差/IRR
- 中美利差

情绪解读:
- 极端乐观:警惕反转
- 极端悲观:可能修复
- 中性:趋势延续

七、量化评分系统

综合评分
评分维度:
1. 宏观基本面:-2~+2
2. 货币政策:-2~+2
3. 流动性:-2~+2
4. 供需:-2~+2
5. 曲线结构:-2~+2
6. 技术面:-2~+2

总分:-12~+12

评分结论(配置参考,非买卖指令):
| 总分 | 利率判断 | 配置参考 |
|------|---------|---------|
| >=6 | 明确下行 | 偏多方向参考:长久期敞口 |
| 3~5 | 小幅下行 | 久期适度拉长参考 |
| -2~2 | 震荡 | 区间思路,久期中性 |
| -5~-3 | 小幅上行 | 久期适度缩短参考 |
| <=-6 | 明确上行 | 偏空方向参考:降低久期与敞口 |

策略建议

校准注释:下文久期档位、仓位比例、配置比例均为示例档位,非跨主体一刀切阈值;须按自身风险预算、负债端久期与账户约束校准,调整须标注原因与基准日。

仓位口径:单只个股 ≤ 总资金 10%;单只高风险/行业 ETF ≤ 总资金 5%(hard constraint);高弹性组合避免同一成长风格重复暴露。三者是不同层级约束(个股上限 / 高风险ETF上限 / 组合风格去重),非同一口径,须分别校验。本节仓位/配置比例为债券账户内部档位,与上述约束并行适用,不相互替代。

交易视角(1-2周)

短线策略
目标:获取资本利得
适合情况:
- 利率突破关键位置
- 消息面冲击
- 技术面信号

操作建议:
- 顺势而为
- 止损设置
- 快进快出
指标
久期建议:
- 0-3年:货币替代
- 3-5年:稳健操作
- 7-10年:交易盘
- 10年+:趋势交易

仓位建议:
- 强信号:30-50%
- 中信号:20-30%
- 弱信号:10-20%

策略视角(1-6个月)

中期策略
目标:稳定息票+适度资本利得
适合情况:
- 利率方向明确
- 通胀可控
- 政策友好

操作建议:
- 阶梯配置
- 适度加久期
- 波段操作
指标
久期建议:
- 债券型基金:3-5年
- 混合型基金:5-7年
- 积极型:7-10年

配置建议:
- 利率债为主
- 信用债精选
- 杠杆适度

配置视角(6个月-2年)

长期配置
目标:稳定收益+久期匹配
适合情况:
- 低利率环境
- 负债端久期长
- 收益稳定需求

操作建议:
- 持有至到期
- 免疫策略
- 再投资规划
指标
目标久期:
- 保险资金:匹配负债端
- 养老金:5-7年
- 银行自营:1-3年

配置比例:
- 利率债:50-70%
- 信用债:30-50%
- 货基/短债:0-20%

报告输出格式

必填要求:凡输出利率「判断/策略/配置参考」,须含「空方论点 + 反向情景(可证伪)+ 触发证伪的观察指标」三段,不得以单行风险提示替代。 口径:结论统一输出「预期差方向 + 正反双方论点 + 配置参考」;配置参考为分析参考,非买卖指令。

债券利率分析报告

# 债券利率走势分析报告

## 一、基本面判断
### 经济周期
- 增长阶段:
- 通胀水平:
- 周期定位:

### 宏观评分
| 指标 | 数值 | 方向 | 得分 |
|------|------|------|------|
| GDP增速 | | | |
| CPI | | | |
| PMI | | | |
| 社融 | | | |
| 总分 | | | |

## 二、货币政策
- 当前基调:
- 政策工具:
- 预期:

## 三、流动性
- 资金利率:
- 央行操作:
- 评估结论:

## 四、供需结构
- 供给压力:
- 需求动力:
- 评估结论:

## 五、曲线形态
- 当前形态:
- 期限利差:
- 历史分位:

## 六、综合评分
| 维度 | 得分 | 权重 |
|------|------|------|
| 宏观基本面 | | 25% |
| 货币政策 | | 20% |
| 流动性 | | 15% |
| 供需 | | 15% |
| 曲线结构 | | 15% |
| 技术面 | | 10% |
| **总分** | | 100% |

## 七、策略建议
| 视角 | 久期建议 | 仓位建议 | 品种选择 |
|------|---------|---------|---------|
| 交易 | | | |
| 策略 | | | |
| 配置 | | | |

## 八、空方论点与证伪条件(必填,非单行风险提示)
(结论无论偏多偏空,均须呈现反方论点与证伪条件)

### 空方论点(与结论方向相反的一方)
1. XXXX

### 反向情景(可证伪)
1. XXXX(如:通胀/增长/供给超预期、资金面收紧、预期已定价/利好出尽)

### 触发证伪的观察指标
1. XXXX(如:资金利率、通胀与增长数据、供给进度、央行操作与表态)

## 九、跟踪要点
- 每月跟踪:
- 每周跟踪:
- 每日跟踪:

使用示例

示例1:短线交易

用户:"今天债市怎么看?国债期货有没有短线机会?" Agent:

  1. 分析技术面信号
  2. 判断短期情绪
  3. 给出短线建议

示例2:中策略

用户:"未来利率走势如何?现在应该拉长还是缩短久期?" Agent:

  1. 综合宏观、货币、供需分析
  2. 给出量化评分
  3. 建议久期策略

示例3:配置策略

用户:"今年债市配置方向怎么看?有没有系统性机会?" Agent:

  1. 判断利率趋势
  2. 分析曲线结构
  3. 给出配置建议

示例4:曲线交易

用户:"当前曲线形态如何?适合做陡还是做平?" Agent:

  1. 分析期限利差
  2. 判断曲线形态
  3. 给出利差策略

重要提醒

  1. 合规性:所有分析仅供参考,不构成投资建议
  2. 风险提示:债券投资有风险,利率波动可能导致亏损
  3. 动态调整:根据市场变化及时调整策略
  4. 风险预算:控制久期和仓位
  5. 多元分散:不过度集中

数据获取与口径

  • 获取方式:优先本地 CLI bun run main.ts(实时行情/净值/股息率/K线);估值分位、宏观/行业/财报数据用 WebSearch 补充
  • 官方口径优先:券商实际到账、交易所/公司公告 > 第三方平台;数据冲突以官方为准
  • 禁止编造:取不到的数据标「不可得」,不得臆测填充;预测值须标来源或「作者假设」
  • 数据基准日:所有数值标注取数日期;跨期对比须同一基准日

数据来源清单:

  • 央行公开数据
  • 统计局数据
  • Wind数据库
  • 中债估值
  • 国债期货行情

持续优化

根据市场实战反馈,持续完善量化评分模型和策略框架。

Frequently asked questions

What does the Bond Yield Analysis AI skill do?

系统化债券市场利率走势分析框架,支持交易/策略/配置三种视角,生成利率走势判断与债券交易/配置策略。Invoke when user asks about bond market analysis, interest rate trends, or fixed income allocation.

Why use Bond Yield Analysis on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Bond Yield Analysis is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Bond Yield Analysis in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/bond-yield-analysis. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Bond Yield Analysis?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Bond Yield Analysis?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Bond Yield Analysis with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Bond Yield Analysis AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by belos-street under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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