债券相对价值分析

解决什么问题

个券分析容易只看票息和表面 YTM，但真实的超额利差里往往混杂了利率期限溢价、发行人信用溢价，以及流动性或技术面带来的残差。只看总量很难判断一只是真便宜还是有隐性风险。

工作方式

这个 Skill 的核心是让 MCP 工具负责计算，由模型负责分解和判断，最终输出贵/贱/合理结论。它遵循以下链路：

• 定价与基础指标：调用 bond_price，根据 ISIN / RIC / CUSIP 获取收益率、久期、凸性、DV01 和 Z-spread。
• 利差分解：

- 通过 interest_rate_curve 获取国债或掉期曲线，计算 G-spread。
- 通过 credit_curve 提取同发行人类型和国家的信用利差。
- 残差 = G-spread - 信用利差，揭示流动性与技术面驱动的超额部分。

• 情景压力测试：使用 yieldbook_scenario 模拟 -100bp 到 +100bp 的平行移动，获取价格变动和 P&L。
• 历史定位：可选调用 tscc_historical_pricing_summaries，评估当前利差在历史分布中的分位数。

输出与适用边界

最终报告包含利差分解表、情景损益表，以及明确的配置建议（超配/低配/中性）。如果残差异常，建议结合 fixed_income_risk_analytics（OAS、关键利率久期）做更深度的风险归因，尤其是含有权债券。

需要注意的是，情景测试基于平行移动假设，无法完全覆盖收益率曲线形态变化；历史分位数也受限于数据窗口。该技能建议用于辅助研究，而非自动化交易执行。