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确定性中国宏观指标 → 高善文分析框架 → Lean 单向推演管线 → 可证伪交易论点
GAOBO Macro Engine（V4）把中国宏观数据转化为结构化、可验证的推演报告：
- 零 LLM 数学：派生指标、10 年分位、Z-Score 全部由纯 Python 确定性计算，数字不会被模型幻觉污染
- 高善文框架：四模块决策矩阵（部门资产负债表受损 / 流动性陷阱 / 上下游利润分配 / 外部汇率与资本流动约束），由指标状态自动匹配
- Lean 单向推演：数据与数学 → Driver LLM → Validator 校验，单次约 30–60 秒
- 可证伪追踪表：每个情景带指标阈值 + 方向 + 验证时点，可直接当交易论点记分卡
⚠️ 本软件仅用于研究与教育，不构成投资建议。
- 宏观状态 → 资产映射：实际利率、信用脉冲、M1-M2 剪刀差、PPI-CPI 剪刀差、中美利差等 → 利率债 / 信用债 / 权益 / 汇率
- 10 年历史分位：每个数值都给出分位、Z-Score、状态标签（如「信用脉冲 6% 分位，历史极低」），而非裸数字
- 准实时修正（Nowcasting）：月频官方数据滞后 10–45 天，日频代理指标（FDR007、SHIBOR 3M、中美利差）修正到最新交易日；报告必须明确区分「滞后已证实事实」与「最新高频边际」双时点（Validator 强制，缺失即结构失败重试）
- 校验护栏：缺章节 / JSON 不可解析 / 缺双时点表达 → 结构硬失败并自动重试；数值或方向与事实矛盾 → WARN
| 指标 | 含义 |
|---|---|
M1_M2_SCISSORS |
M1 同比 − M2 同比（资金活化 / 流动性陷阱） |
PPI_CPI_SCISSORS |
PPI 同比 − CPI 同比（上下游利润分配与成本挤压） |
REAL_INTEREST_RATE |
LPR 1Y − CPI 同比（实际融资成本） |
CN_US_10Y_SPREAD |
中债 10Y − 美债 10Y（外部汇率与资本流动约束） |
US_10Y_2Y_SPREAD |
美债 10Y − 2Y（美国衰退信号） |
CREDIT_IMPULSE |
12M 滚动新增社融 / 名义 GDP（信用脉冲） |
日频高频代理：FDR007、SHIBOR 3M。每个指标附带 10 年分位、Z-Score、状态标签、as-of、历史极值区间、陈旧度（天）。
Step 1 数据与数学 AkShare / DBnomics → SQLite（macro_time_series / v4_eval.db）
→ IndicatorEngine.compute_all() → 硬核事实块（Markdown）
Step 2 Driver LLM deepseek-v4-pro（降级 deepseek-v4-flash）
框架矩阵匹配高善文四模块 → 情景推演 + 资产映射 + 追踪表
Step 3 Validator 结构硬失败（章节 / JSON / 双时点）+ 自动重试；数值矛盾 → WARN
关键模块：
gaobo/data/store.py— SQLitemacro_time_series读写（v4_eval.db）gaobo/data/indicators.py— 纯 Python 派生指标与统计算子gaobo/engine/framework.py— 高善文框架决策矩阵gaobo/engine/pipeline.py— Lean 三阶段管线 + Validator + 溯源水印gaobo/web/app_v4.py— V4 独立 Web 入口（零 V3 依赖）webui/— Vue3 + Vite 仪表盘（V4 引擎位于隔离的/#/v4路由）
# 方式一：仅启动 V4 引擎（独立服务，默认端口 8001）
.\run_v4.ps1
# 打开 http://127.0.0.1:8001/#/v4
# 方式二：启动全量服务（V4 + V3 遗留兼容，默认端口 8000）
.\run.ps1
# 首次使用：回填 10 年宏观历史（2016–2026）
.\.venv\Scripts\python.exe scripts\init_macro_history.py
# V4 离线评测（27 项确定性测试）
.\.venv\Scripts\python.exe scripts\run_v4_evals.py| 方法 | 端点 | 说明 |
|---|---|---|
POST |
/api/engine/deduce |
触发推演 — {"question": "...", "assets": "..."} → run_id |
GET |
/api/engine/deduce/{run_id} |
运行状态与报告 |
GET |
/api/engine/deduce/{run_id}/stream |
SSE 阶段进度流 |
GET |
/api/engine/runs |
推演历史 |
GET |
/api/engine/indicators |
最新派生指标 + 10 年分位图表数据 |
config.yaml → v4: 段：driver_model / fallback_model / 超时 / global_deadline_seconds / 数据库与报告路径。依赖本地 OpenAI 兼容桥（如 http://127.0.0.1:8788/v1 对接 DeepSeek）。指标缺失时降级为 DATA_MISSING 标注，不中断整条管线。
scripts/run_v4_evals.py— V4 离线套件：store、指标引擎、框架矩阵、Validator（含双时点硬失败）、管线（fake LLM）、独立 app 入口，27 项scripts/run_evals.py— V2 人格套件；scripts/run_sim_evals.py— V3 模拟套件（31 项）；scripts/validate_schemas.py— 数据 Schema 校验
V3.0 多 Agent 圆桌推演系统（24 Agent + 三层记忆 + 异步 Sentinel + Vue3 仪表盘）已迁移至独立仓库：
github.com/linlop911/gaobo-simulation-v3（中英双语 README）
本仓库保留 V3 代码仅为本地兼容运行（.\run.ps1 全量模式），新开发与维护以 V4 为准。
本项目以 PolyForm Noncommercial License 1.0.0（非商业许可）公开发布，全文见 LICENSE。
- ✅ 允许：学习、研究、实验、个人/教育/公益/科研机构使用，自由 fork 与改进
- ❌ 禁止：任何商业用途（商业化产品、SaaS、咨询、公司内部商用等）
- 🔑 商业授权：请通过 GitHub 联系作者 linlop911
- 🔍 溯源：推演报告产物携带 GAOBO Macro Engine 指纹水印，便于识别公开部署与商用副本
- 严格遵守高善文人格约束，拒绝任何涉及非法、虚假、冒充等内容。
- 拒答范围：禁止提供政治敏感、宗教极端、个人隐私、法律咨询等信息。
- 负面结论政策：仅在明确证据下输出负面观点，并标注来源与不确定性。
- 输出必须包含
[V4-文章ID]引用格式，覆盖率≥0.8。 - 严禁生成任何鼓励或实施非法行为的建议；输出必须包含警告声明。
- 向量检索：numpy 全量余弦检索（1264 chunks，非 ANN，无原生依赖）
- 引用覆盖率启发式检查（0.8 阈值）
- 海外 CPI 数据滞后限制（BLS/IMF）
- 模型输出可能存在幻觉，需人工复核
- 仅限学习与研究用途，不构成投资/法律建议
感谢高善文公开文集与开源工具链。欢迎贡献与反馈。