商品-股票联动/通胀交易助手

数据获取

通过 cn-stock-data skill 获取数据：

• 商品数据: 原油/铜/铝/黄金/螺纹钢等
• 股票数据: 资源/周期板块个股
• 宏观数据: CPI/PPI/PMI

分析工作流

Step 1: 联动关系分析

• 商品价格与相关股票的相关性
• 领先滞后关系：商品领先股票还是同步
• 弹性系数：商品涨1%对应股票涨幅
• 非线性关系：商品极端涨跌时的股票反应

Step 2: 通胀传导链

• 上游：原油/铜→PPI→上游资源股
• 中游：钢铁/化工→制造业成本→中游股
• 下游：CPI→消费品提价→下游消费股
• 传导时滞：通常1-3个月

Step 3: 交易策略

• 商品动量→股票配置：商品趋势确认后配置相关股票
• 通胀交易组合：做多资源股+做空高估值成长股
• 商品-股票价差回归：偏离历史均值时的均值回归
• 对冲策略：持有资源股+做空商品期货

Step 4: A股特色联动

• 螺纹钢→钢铁股/建材股
• 铜价→紫金矿业/江西铜业
• 油价→中国石油/中国石化/油服股
• 黄金→山东黄金/紫金矿业/黄金ETF

Step 5: 输出报告

输出格式

formal 风格（研报级）

# 商品-股票联动分析报告

## 一、联动关系
| 商品 | 相关股票 | 相关性 | 弹性 |
|------|---------|--------|------|

## 二、通胀传导
[当前传导阶段]

## 三、交易信号
[商品趋势→股票配置建议]

## 四、风险提示

brief 风格（快速分析）

## 商品-股票联动速览
- 铜价近20日涨 +5%，弹性系数1.2
- 紫金矿业预期涨幅 +6%
- PPI回升，上游资源股受益
- 建议：超配有色/石化板块

参考 references/commodity-equity-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。

使用示例

示例 1: 基本使用

# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

python scripts/run_skill.py --input data.json