宏观经济监测

要解决什么问题

跟踪中国宏观数据时，指标分散在统计局、央行、海关等渠道，发布节奏不一，还有 1～2 个月的滞后。手工拼 PMI、CPI/PPI、M2、社融、进出口、工业增加值、固投、社零，再算趋势和联动关系，既费时又容易漏项。这个技能把固定九项核心指标的抓取、汇总和报告生成做成一条流水线。

技能如何工作

数据经 akshare 对接国家统计局、中国人民银行、海关总署等公开接口，本地用 JSON 缓存（24h TTL） 减少重复请求。在此基础上会：

• 按频率输出 日报（核心指标一览）、周报（趋势与预警）、月报（深度解读 + Plotly 交互图表的 HTML）
• 计算趋势方向、历史分位，以及基于经验规则的交叉信号（如 PMI 与 PPI 同向走弱等）
• 终端侧以 Markdown 展示；月报可在浏览器中查看带缩放/悬停/导出的图表

数值处理依赖 pandas / numpy，图表由 plotly 生成，报告由纯 Python 拼 HTML。

边界与注意点

• 仅覆盖中国宏观，不含美股、外汇、加密货币等非中国宏观主题
• 不做预测与量化模型，交叉信号仅供参考，不构成投资建议
• 不支持自定义指标，九项列表固定；接口异常或当月未发布时可能出现「暂无数据」，工具会有限次重试
• 月报 HTML 中的 Plotly 通常需联网加载 CDN；数据频率以月度为主，勿与实时行情终端对标