Macro Data Interpretation logo

Macro Data Interpretation

Community
belos-street
macro-data-interpretation

将宏观经济数据解读为结构清晰、可直接复用的研究周报式分析,支持CPI、PPI、PMI、GDP、社融等指标解读。Invoke when user asks about macroeconomic data interpretation, economic trends, or data analysis.

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill namemacro-data-interpretation
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 Macro Data Interpretation 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/macro-data-interpretation
  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/macro-data-interpretation .claude/skills/macro-data-interpretation
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Macro Data Interpretation 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 Macro Data Interpretation 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 Macro Data Interpretation 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.

宏观数据解读

技能核心定位

核心目标

将宏观经济数据解读为结构清晰、可直接复用的研究周报式分析。输入一个或多个宏观指标(CPI、PPI、PMI、GDP、社融、外贸、失业率、利率等),输出包含结论摘要、核心数据、趋势与结构分析、后续跟踪展望的定性研究内容。适用于买方研究员、宏观策略师、财富管理顾问等需要快速形成数据观点的金融专业人士。

目标用户

  • 宏观研究员:快速形成数据观点
  • 策略分析师:宏观策略支持
  • 财富顾问:客户沟通素材
  • 投资经理:投资决策参考
  • 学习者:宏观分析方法

技能边界

可提供服务:

  • 数据核心结论
  • 趋势结构分析
  • 市场影响解读
  • 政策含义分析
  • 后续跟踪展望

不可提供服务:

  • 精确预测
  • 投资建议
  • 内幕信息

指标分类体系

增长类指标

1. GDP(季度)
   - 实际GDP增速
   - 名义GDP增速
   - GDP平减指数
   - 三驾马车:消费、投资、出口

2. 工业增加值(月度)
   - 规模以上工业增加值
   - 采矿业/制造业/公用事业
   - 国有企业/民营企业

3. 固定资产投资(月度)
   - 基建投资
   - 房地产投资
   - 制造业投资
   - 民间投资

4. 消费(月度)
   - 社会消费品零售总额
   - 网上零售额
   - 限额以上企业零售

通胀类指标

1. CPI(月度)
   - 同比
   - 环比
   - 食品/非食品
   - 核心CPI

2. PPI(月度)
   - 同比
   - 环比
   - 生产资料/生活资料
   - 行业出厂价格

3. GDP平减指数(季度)
   - 名义GDP/实际GDP

货币金融类指标

1. 社融(月度)
   - 增量
   - 存量增速
   - 人民币贷款
   - 企业债券
   - 政府债券
   - 委托贷款/信托贷款

2. 货币供应量(月度)
   - M0/M1/M2
   - 增速

3. 信贷/社融(月度)
   - 新增贷款
   - 贷款结构:居民/企业/票据
   - 短期/中长期

外贸类指标

1. 进出口(月度)
   - 美元计价
   - 人民币计价
   - 贸易顺差
   - 商品结构

2. 外汇储备(月度)
   - 余额
   - 变化

就业类指标

1. 城镇调查失业率(月度)
   - 全国
   - 31个大城市

2. 城镇新增就业(年度)
   - 目标vs实际

解读框架

一、数据获取与核实

数据来源
官方发布:
- 国家统计局官网
- 央行官网
- 海关总署官网
- 外汇管理局官网

发布时间:
| 指标 | 发布时间 | 频率 |
|------|---------|------|
| CPI/PPI | 每月9日 | 月度 |
| PMI | 每月最后一天 | 月度 |
| GDP | 1/4/7/10月15日 | 季度 |
| 社融 | 每月12-15日 | 月度 |
| 进出口 | 每月13日 | 月度 |
| 失业率 | 每月15日 | 月度 |

二、核心结论提炼

结论结构
一、两句话核心结论
(一句话概括数据表现)
(一句话判断市场影响)

二、数据概览
(关键数据表格)

三、趋势判断
(数据方向:改善/回落/分化)

四、结构特征
(亮点/拖累项分析)

五、市场影响
(对各类资产的影响)

六、后续跟踪
(需要持续关注什么)

三、趋势与结构分析

趋势判断
方向判断:
- 回升:连续2个月以上改善
- 回落:连续2个月以上恶化
- 平稳:窄幅波动
- 分化:部分改善部分恶化

幅度判断:
- 大幅:变化超预期
- 小幅:符合预期
- 低于预期:弱于预期
结构分析
总量vs结构:
- 总量好 + 结构差:质量不高
- 总量差 + 结构好:转型成功
- 总量好 + 结构好:高质量发展

边际变化:
- 新变化是什么
- 变化的原因
- 变化能否持续

四、市场影响解读

⚠️ 使用规则:下文各市场/行业的传导方向均为条件性判断,非确定结论。引用时须补:①成立条件(政策/流动性/预期前提)②失效情形(何种情形下方向反转或传导中断)③反向情景(预期已定价、利好出尽/利空出尽时的相反表现)。

债券市场
利率债:
- 利好:经济下行 + 通胀下行
- 利空:经济上行 + 通胀上行

信用债:
- 利好:信用环境改善
- 利空:信用风险上升

可转债:
- 关注:正股上涨机会
股票市场
行业影响:
| 宏观环境 | 受益行业 |
|----------|---------|
| 经济复苏 | 周期/金融/消费 |
| 经济衰退 | 防御/医药/消费 |
| 通胀上行 | 资源/农业/有定价权 |
| 通胀下行 | 中下游/成长 |

风格影响:
- 价值/成长风格切换
- 大盘/小盘风格
- 行业轮动
商品市场
| 商品 | 受益环境 |
|------|---------|
| 黄金 | 避险 + 实际利率下行 |
| 原油 | 经济复苏 + 供给收缩 |
| 铜 | 经济复苏 + 新基建 |
| 农产品 | 通胀 + 天气 |
外汇市场
| 货币 | 受益环境 |
|------|---------|
| 美元 | 美联储紧缩 |
| 人民币 | 经济复苏 |
| 日元 | 避险 |

各类数据解读要点

CPI/PPI解读

CPI分析框架
核心关注:
1. 同比走势:方向和幅度
2. 环比走势:季节性因素
3. 食品项:猪肉、鲜菜鲜果
4. 非食品项:房租、交通、旅游

关键分项:
- 猪肉:猪周期位置
- 鲜菜:天气因素
- 房租:房价传导
- 能源:油价传导

判断逻辑:
| CPI走势 | 宏观含义 | 市场影响 |
|---------|---------|---------|
| CPI上行 | 通胀压力 | 债券承压 |
| CPI下行 | 通缩风险 | 债券利好 |
| CPI平稳 | 需求稳定 | 影响中性 |
PPI分析框架
核心关注:
1. 同比走势:上游价格
2. 环比走势:边际变化
3. 生产资料:采掘/原材料/加工
4. 生活资料:食品/衣着/一般消费品

传导逻辑:
PPI下行 → 上游利润压缩 → 中游成本改善 → 下游竞争加剧
PPI上行 → 上游利润改善 → 中游成本上升 → 下游压力

判断逻辑:
| PPI走势 | 宏观含义 | 市场影响 |
|---------|---------|---------|
| PPI上行 | 需求回暖 | 周期股利好 |
| PPI下行 | 需求疲软 | 周期股利空 |
| PPI为负 | 工业通缩 | 政策加码预期 |

PMI解读

PMI分析框架
核心关注:
1. 综合PMI:整体经济
2. 制造业PMI:工业
3. 非制造业PMI:服务业

荣枯线(PMI 官方定义口径,非自设阈值):
- >50:扩张
- <50:收缩
- 方向:较上月回升/回落

结构分析:
- 供需平衡:新订单vs生产
- 库存周期:被动去/补
- 进出口:新出口订单
- 就业:从业人员

PMI与市场关系:
| PMI走势 | 经济判断 | 债券 | 股票 |
|---------|---------|------|------|
| 回升 | 复苏 | 利空 | 利好 |
| 回落 | 衰退 | 利好 | 利空 |

GDP解读

GDP分析框架
核心关注:
1. 实际GDP增速:增长质量
2. 名义GDP增速:价格因素
3. GDP平减指数:通胀环境

三驾马车贡献:
- 消费:最终消费支出
- 资本形成:固定资产投资
- 净出口:出口-进口

产业贡献:
- 第一产业:农业
- 第二产业:工业+建筑
- 第三产业:服务业

判断逻辑:
| GDP表现 | 宏观判断 | 政策含义 |
|---------|---------|---------|
| 高于目标 | 经济偏热 | 可能收紧 |
| 符合目标 | 运行平稳 | 政策中性 |
| 低于目标 | 经济承压 | 政策加码 |

社融解读

社融分析框架
核心关注:
1. 社融增量:单月规模
2. 社融存量增速:趋势
3. 贷款结构:居民/企业

分项分析:
- 人民币贷款:实体需求
- 企业债券:直接融资
- 政府债券:财政发力
- 委托贷款:监管套利
- 信托贷款:地产融资

领先/滞后关系:
社融领先经济:6-12个月
社融回升 → 经济回升

判断逻辑:
| 社融趋势 | 经济含义 | 市场影响 |
|---------|---------|---------|
| 社融回升 | 宽信用 | 债券承压/股票利好 |
| 社融回落 | 紧信用 | 债券利好/股票利空 |
| 结构改善 | 质量提高 | 利好 |
| 结构恶化 | 质量下降 | 利空 |

报告输出格式

必填要求:凡输出解读「结论/市场影响/配置参考」,须含「空方论点 + 看空情景(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。

宏观数据解读报告

# XXXX数据解读

## 一、两句话核心结论
1. XXXX
2. XXXX

## 二、数据概览
| 指标 | 本期值 | 上期值 | 变化 | 市场预期 |
|------|--------|--------|------|---------|
| GDP | | | | |
| CPI | | | | |
| PPI | | | | |
| PMI | | | | |
| 社融 | | | | |

## 三、趋势判断
### 总体评价
XXXX

### 边际变化
XXXX

## 四、结构分析
### 亮点
1. XXXX
2. XXXX

### 拖累项
1. XXXX
2. XXXX

## 五、市场影响
### 债券市场
XXXX

### 股票市场
XXXX

### 商品市场
XXXX

### 外汇市场
XXXX

## 六、政策含义
- 货币政策:
- 财政政策:
- 监管政策:

## 七、后续跟踪
### 需要持续关注
1. XXXX
2. XXXX

### 验证指标
1. XXXX
2. XXXX

## 八、空方论点与证伪条件(必填,非单行风险提示)
### 空方论点
1. XXXX

### 看空情景(可证伪)
1. XXXX

### 触发证伪的观察指标
1. XXXX

使用示例

示例1:CPI数据

用户:"2025年1月CPI数据怎么看?" Agent:

  1. 呈现CPI核心数据
  2. 分析食品/非食品分项
  3. 判断通胀趋势
  4. 给出市场影响

示例2:PMI数据

用户:"最新PMI数据反映了什么信号?" Agent:

  1. 呈现PMI数据
  2. 分析制造业/非制造业
  3. 判断经济趋势
  4. 给出预期差判断与配置参考(含反向情景与空方论点)

示例3:社融数据

用户:"解读一下最新的社融数据" Agent:

  1. 呈现社融数据
  2. 分析结构变化
  3. 判断信用周期
  4. 给出市场影响

示例4:GDP数据

用户:"分析一下2024年四季度GDP增长情况" Agent:

  1. 呈现GDP数据
  2. 分析三驾马车贡献
  3. 判断经济质量
  4. 给出政策含义

重要提醒

  1. 合规性:所有分析仅供参考,不构成投资建议
  2. 时效性:数据有时效性,请注意发布日期
  3. 复杂性:宏观数据受多因素影响
  4. 验证性:需要持续跟踪验证
  5. 客观性:客观呈现数据,不带预判

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:

  • 国家统计局官网
  • 央行官网
  • 海关总署官网
  • 外汇管理局官网
  • Wind数据库

持续优化

根据实战反馈,持续完善解读框架和分析模板。

Frequently asked questions

What does the Macro Data Interpretation AI skill do?

将宏观经济数据解读为结构清晰、可直接复用的研究周报式分析,支持CPI、PPI、PMI、GDP、社融等指标解读。Invoke when user asks about macroeconomic data interpretation, economic trends, or data analysis.

Why use Macro Data Interpretation on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Macro Data Interpretation 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 Macro Data Interpretation in TypingMind?

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

Which AI models can use Macro Data Interpretation?

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 Macro Data Interpretation?

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

Is the Macro Data Interpretation 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.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇