Macro Terminal 是一个宏观研究终端，由三个相互衔接的分析层级，加上一个独立的解读界面构成。第一层为美元流动性的松紧程度打分；第二层把这一流动性读数与另外三个宏观支柱合并，判定当前所处的宏观状态；第三层把宏观状态转化为跨资产的方向性研究立场，每一条都附带明确的证据质量评级。与这三层并行的是核心主题看板——一个只做展示的解读层，它把同一套指标宇宙重新组织成分主题的买方检查清单，但不触碰任何分数。本文完整说明这套方法论：每一层读取什么、如何计算、由哪些阈值决定其输出，以及设计上在哪些地方刻意选择了透明而非表面上的精确。
1. 总览——终端的层级结构
| 层级 | 回答的问题 | 输出 |
|---|---|---|
| 第 1 层——美元流动性指数（DLI） | "当前美元流动性有多紧、有多松？" | DLI 综合分、状态区间、各层级子分数、主要驱动项 |
| 第 2 层——宏观状态 | "流动性与宏观背景共同指向什么样的宏观环境？" | 宏观状态标签、状态向量、观察标签、信心度 |
| 第 3 层——资产映射 | "当前宏观状态对跨资产方向性倾向和证据质量意味着什么？" | 16 张卡片的倾向/信心度矩阵、证据质量、待接入证据缺口 |
| 解读层——核心主题看板 | "买方分析师该如何按主题系统性地逐项检查？" | 分主题的买方检查清单，附逐指标使用说明 |
这三层按顺序流转：DLI 产出一个经过打分的流动性读数；该读数与其他宏观支柱结合，产出宏观状态；宏观状态驱动跨资产映射。核心主题看板把既有的指标序列重新组织成主题化清单，位于打分管线之外——它只增加解读，不改变任何分数或状态输出。
这一分离是整个架构的核心决策。打分与解读被刻意隔开，这样一来，新增读取数据的方式，永远不可能悄悄改变数据本身所说的内容。
2. 第 1 层——美元流动性指数（DLI）
2.1 读取哪些数据
DLI 汇总四个领域的指标：
- 流动性 / 储备（政策）——美联储资产负债表与储备类工具的规模和结构
- 资金 / 流动性管道——短端资金市场压力（SOFR–IORB 利差、常备回购便利使用量）
- 信贷 / 中介——银行信贷标准与信用利差状况
- 市场价格 / 风险——跨资产市场风险信号（VIX、广义美元指数、实际收益率）
2.2 指标层级与权重
计分宇宙包含 10 个有效计分指标，分为四个层级。仅作参考的指标会被追踪和展示，但不带权重。
| 层级 | 名称 | 计分指标 | 层级权重 |
|---|---|---|---|
| A | 政策 / 储备 | 美联储资产负债表（WALCL）、财政部一般账户（TGA）、隔夜逆回购（ON RRP） | ~65% |
| B | 资金 / 流动性管道 | SOFR–IORB 利差、SRF 使用量 | ~10% |
| C | 信贷 / 中介 | 银行现金缓冲、高收益债期权调整利差（HY OAS） | ~5% |
| D | 风险 / 价格 | VIX、广义美元指数、10 年期实际收益率（TIPS） | ~20% |
在 A 层级内部，65% 的层级权重大致均分给三个指标——每个约 0.217。
这一权重结构表达了一个明确的判断：美元流动性首先是一个政策与储备层面的现象。资金压力、信贷状况和市场风险定价同样重要，但被视为确认或放大的通道，而非主要驱动力。D 层级之所以占到 20% 这样一个不低的比重，是因为市场价格信号反应最快，能最早读出压力；C 层级则被刻意压得很小，因为信贷标准类数据发布频率低且滞后。
参考指标（不计分）： 净流动性（= 美联储资产负债表 − TGA − ON RRP）与 M2 货币供应量会被追踪和展示，但在综合分中权重为零。展示它们，是因为分析师本来就期待看到，而且它们有助于解释综合分的变动；把它们排除在计分之外，则是为了避免对已经单独计分的分项重复计数。
2.3 打分机制
第 1 步——稳健 z 分数。 对每个指标，终端计算：
z = (value − median) / (MAD × 1.4826)计算基于 10 年滚动窗口，并对 [−4, +4] 区间做缩尾处理。MAD 即中位数绝对偏差；1.4826 这一因子将 MAD 重新标定，使其在正态假设下与标准差口径一致。
这里用中位数/MAD 取代均值/标准差，是因为宏观序列中存在结构性断点——量化宽松计划、各类工具的推出、危机期间的尖峰。基于均值和标准差的 z 分数，会让 2020 年量级的单次事件永久性地扭曲此后每一个读数的标尺。稳健统计量则把参照系锚定在典型状态上，而不是锚在尾部。±4 的缩尾处理是第二道护栏：极端读数仍然会被记录为极端，但单个指标无法凭借一个无上限的数值主导整个综合分。
第 2 步——方向归一化。 数值上升代表更紧的指标（TGA、ON RRP、VIX、高收益债利差等）直接使用原始 z 分数；数值下降代表更紧的指标（美联储资产负债表、银行现金缓冲）则将其 z 分数取负。归一化之后，对所有指标而言，z 为正一律意味着"更紧"，因此综合分具有唯一且无歧义的符号约定。
第 3 步——综合分。
composite = Σ (z_i × weight_i)对全部 10 个计分指标求和，并在数据缺失的日期重新归一化。重新归一化意味着：某个序列陈旧或缺失时，有效指标数量随之减少，而不是被悄悄当作 0 处理——0 会被错误地读成"中性"，而正确的表述是"未知"。
第 4 步——状态划分。 当前综合分在过去 5 年滚动的综合分历史中排序，落入以下四个区间之一：
| 综合分所处百分位 | 区间 |
|---|---|
| ≤ P20 | 宽松 |
| P20 – P50 | 温和宽松 |
| P50 – P80 | 温和偏紧 |
| ≥ P80 | 偏紧 |
采用滚动历史排序而非固定绝对阈值，是有意为之。过去二十年间，储备规模、资产负债表体量和工具使用量的绝对水平已经变动了几个数量级；固定的分界线用不了几年就会作废。而百分位区间回答的，正是真正被提出的那个问题——"相对于近期经验而言是紧还是松"。
第 5 步——动量。 动量为 composite_today − composite_7d_ago。高于 +0.15 读作恶化，低于 −0.15 读作改善，介于两者之间读作稳定。设置这一死区，是为了让日常的噪声波动不至于生成一个方向性判断。
第 6 步——集中度。 集中度是绝对贡献值排名前三的指标在总绝对贡献中所占的比例。集中度高，意味着信号仅由少数几个指标驱动。这一数值与分数并列发布，而不是被折进分数里，好让读者能够分辨：这是一次广泛的全面收紧，还是单一工具造成的假象。
3. 第 2 层——宏观状态
3.1 四支柱状态向量
宏观状态层评估一个四支柱状态向量。每个支柱汇总一组既定指标，并得到一个方向信号。
| 支柱 | 名称 | 包含指标 |
|---|---|---|
rates_liquidity | 利率与流动性 | 2 年期收益率、10 年–2 年期曲线、期限溢价、银行储备、短期国库券平均利率 |
credit_stress | 信贷压力 | NFCI、高收益债利差、SLOOS 收紧程度、工商业贷款同比、OFR 资金指标 |
inflation_energy | 通胀与能源 | 服务业 CPI 同比、中位数 CPI 年化值、剔除极端值的 PCE 同比、5y5y 盈亏平衡通胀率、原油库存 |
growth_labor | 增长与劳动力 | GDPNow、初请失业金人数、失业率、新屋开工、营建许可 |
3.2 支柱信号阈值
当某支柱的净指标 z 分数越过 pressureZ = 0.75，该支柱被判定为承压（收紧 / 负面信号）；越过 supportZ = −0.75 则判定为支撑（宽松 / 正面信号）。在支柱得分层面，对应阈值为 pressureNet = 2 与 supportNet = −2。
0.75 这一阈值与 ±2 的净分数要求共同划出了一个较宽的中性带。一个支柱必须发生实质性移动，且其成员指标中要有足够多达成一致，才会宣告方向。这是以响应速度换取稳定性：宏观状态标签的设计目标，就是不会因为单次数据发布而翻转。
3.3 新鲜度规则
一个支柱至少需要 3 个新鲜指标才算有效。陈旧阈值按各指标本身的发布频率而定：
| 原始发布频率 | 超过多久视为陈旧 |
|---|---|
| 日频 | 14 天 |
| 周频 | 14 天 |
| 月频 | 45 天 |
| 季频 | 135 天 |
新鲜度是一道准入闸门，而非装饰性标注。当某支柱的新鲜指标不足三个，它会停止参与宏观状态判定，而不是带着一个陈旧读数继续贡献。另一种做法——把旧值直接顺延——只会造出一个看起来很笃定、实际却建立在已不能描述当下的数据之上的宏观状态。
3.4 状态集合
宏观状态由四个支柱信号与状态定义进行匹配确定。各状态按优先级顺序求值，首个命中者胜出。
| 状态 | 名称 | 必需支柱条件 | 排除条件（失效条件） |
|---|---|---|---|
stagflation_risk | 滞胀风险 | inflation_energy = 承压 且 growth_labor = 承压 | — |
growth_scare | 增长担忧 | growth_labor = 承压 且 credit_stress = 承压 | 除非 inflation_energy = 承压 |
goldilocks | 金发姑娘 | inflation_energy = 支撑 且 growth_labor = 支撑 | 除非 credit_stress = 承压 |
reflation_watch | 再通胀观察 | inflation_energy = 承压 | 除非 growth_labor = 承压 |
disinflation | 去通胀 | inflation_energy = 支撑 | 除非 growth_labor = 承压 |
neutral | 中性 | 其他状态均不匹配时的兜底 | — |
有两点设计考量值得展开。第一，这个排序并非随意：双支柱状态先于单支柱状态接受检验，因此一个同时满足滞胀风险与再通胀观察的状态，会归入更具体、也更具后果的那个标签。第二，每个单支柱状态都带有明确的失效条件。当增长承压时，再通胀观察即告失效——因为通胀上行叠加增长恶化，属于滞胀而非再通胀。把失效条件写进定义本身，而不是留给读者自行判断，能让这些标签在逻辑上保持自洽。
neutral 是一个真实的结论，而非错误状态。宏观数据经常并不指向任何特定方向，这套框架会如实说出这一点，而不是硬造一个判断。
3.5 信心度
信心度是独立于状态标签的另一个维度。它回答的是："当前这个分类，究竟有多少证据基础在支撑？"
| 等级 | 最少有效支柱数 | 最少明确支柱数 | 最低新鲜度比例 | 最多反向支柱数 |
|---|---|---|---|---|
high | 3 | 3 | 0.75 | 1（且排除 neutral） |
medium | 2 | 2 | 0.60 | — |
| （low / 未确认） | 低于 medium 阈值 |
high 信心度要求三个有效支柱且三个明确支柱、新鲜度比例不低于 0.75、反向支柱不超过一个；neutral 状态被明确排除在高信心度之外。把信心度与标签分开，意味着终端可以在报出某个宏观状态的同时，报出支撑它的证据其实很薄——而这种组合，是单一的混合置信分数无法表达的。
3.6 观察标签
除了主状态标签，宏观状态输出还会发出观察标签。当领先指标显示增长正在放缓、但尚不足以构成向"增长担忧"的完整状态切换时，系统会发出 soft_patch_watch 标签。
Soft Patch Watch 是一个观察标签，而非主状态。它与当前主状态标签共存，而不取代后者。这套机制让框架能够记录正在浮现的恶化迹象，同时又不过早地对整个环境重新分类——否则只有两种结果：要么状态标签过于急躁地翻转，要么早期预警被静默吞掉、永不浮出水面。
4. 第 3 层——资产映射
4.1 16 张卡片的框架
资产映射把当前宏观状态转化为 16 张资产卡片上的方向性研究观点，按资产类别分组：
| 分组 | 卡片 |
|---|---|
| 利率 | 前端利率、久期、曲线陡峭化 |
| 股票 | 标普 500、成长股 / 纳斯达克 100、小盘周期股 |
| 大宗商品 | 黄金、工业铜、原油、农产品、软商品 |
| 外汇 | 美元、欧元、日元、新兴市场 / 中国 |
| 信贷 | 高收益债 |
每张卡片包含：
- 依据类型（basis type）——
price_macro、market_priced、macro_only或unconfirmed；表明宏观状态转化为该资产方向性观点的可靠程度 - 确认指标——支撑该倾向的实时证据序列
- 待接入指标——已被识别为方法论上有价值、但尚未接入生产数据的缺口
依据类型是整套映射的诚实性控制项。一个行为可由宏观条件与价格动态充分解释的资产（price_macro），不会与宏观关联仅停留在理论层面（macro_only）或尚未确立（unconfirmed）的资产被同等对待。
4.2 倾向与信心度输出
对每一个"宏观状态 × 资产卡片"的交叉点，映射矩阵定义一个倾向（positive / negative / neutral）和一个信心度（high / medium / low）。
实时输出的信心度还会被第 2 层继承而来的证据质量与新鲜度规则封顶。证据薄弱时，即便矩阵条目本身允许，也无法给出高信心度的判断。这一封顶是单向的：证据只能压低信心度，永远无法抬高它。
每张资产卡片会暴露：
matrix视图——"宏观状态 × 资产"的基础倾向条目effective视图——在应用证据质量封顶、中性化覆写和待接入缺口元数据之后，最终展示的观点capReasons——信心度被压到低于矩阵条目时的原因说明evidenceQuality.level——strong、adequate、thin或pending
同时发布 matrix 与 effective 两个视图是有意为之：读者既能看到框架本来会给出什么结论，也能看到当前数据实际允许它说什么，以及两者产生落差的原因。
4.3 证据质量与待接入缺口
证据质量反映的是：一张卡片的确认指标中，有多少处于实时且新鲜的状态，又有多少属于待接入或已陈旧。资产卡片还会追踪待接入缺口——那些已知在方法论上有价值、但尚未接入生产数据的指标。
这些缺口会以结构化元数据的形式呈现在界面上，而不是被悄悄略去。一张缺少重要确认序列的卡片，就应该看起来是不完整的，而不是看起来完整、只是沉默。让缺失可见，读者才有可能对这张卡片做出恰当的折价。
覆盖范围会随着新证据序列的接入而逐步扩展——例如信用脉冲类序列、主要货币的实际有效汇率拆分、金属类持仓数据，以及新兴市场汇率一篮子。每一次新增只会提升其所供给卡片的证据质量，而不改变映射逻辑本身。
4.4 研究立场——非投资组合或交易建议
资产映射的表述描述的是研究立场与证据信心，不提供投资组合、交易或资产配置建议。
"positive""negative"以及方向性倾向，都是研究立场标签，用于描述当前宏观状态在历史上与某一资产类别之间的关系。它们不构成投资推荐、交易信号、仓位规模建议或任何具体投资意见。完整的范围声明见第 6 节。
5. 解读层——核心主题看板
5.1 定位与角色
核心主题看板是一个位于三个打分层之外的纯展示解读层。三层架构回答的是"当前状态如何、对资产意味着什么？"，而核心主题看板回答的是另一个问题：买方分析师该如何按主题系统性地逐项检查？
它把既有的指标序列重新组织成 10 个主题化的买方检查清单，每个清单包含：
- 模块标题，以及说明该主题如何使用的买方操作框架
- 逐指标使用说明，把每个序列放回其主题语境中
- 每个指标的三态槽位状态
核心主题看板不影响打分，不修改宏观状态输出，也不进入任何支柱或信心度计算。它是一个纯粹叠加的界面。正是这一约束，让检查板可以自由扩展：新增一份清单、改写一条使用说明，或者重新分组一个主题，都不会有任何移动已发布分数的风险。
5.2 主题清单
已上线七个主题：
| 主题 | 标题 | 范围 |
|---|---|---|
| 1 | 前端与流动性检查 | 政策利率走廊（EFFR / SOFR / IORB）、短端压力、短期国库券利率、公共债务、美联储资产负债表、储备 / RRP / TGA、降息预期 |
| 2 | 久期与曲线检查 | 2 年期与 10 年期收益率、10 年–2 年期利差、10 年–3 月期利差、期限溢价 |
| 3 | 股票风险检查 | 新屋开工、营建许可、新订单、NFCI、SLOOS 与 HY OAS 对照、银行信贷、高收益债与投资级利差比较 |
| 4 | 增长质量检查 | GDPNow、PCE 价格、CPI 与非农就业对照、平均时薪、初请与续请失业金人数 |
| 5 | 外汇与非美检查 | 广义美元指数、欧元/美元、实际有效汇率、外部部门数据修正 |
| 6 | 通胀与黄金检查 | CPI 整体与核心、服务业 CPI、核心 PCE、剔除极端值的 PCE、中位数 CPI、黄金共振指标 |
| 10 | 系统性压力检查 | OFR 金融压力指数总指标及其分项（信贷 / 资金 / 波动率 / 避险）、VIX、投机性持仓与拥挤度总览 |
另有三个大宗商品主题——能源（7）、金属（8）、农产品 / 软商品 / 畜产品（9）——构成完整的十主题设计，目前尚未上线。它们依赖多维度的持仓数据，只有具备这类数据，每个主题才能承载一个真正的拥挤度读数，而不是仅有单一的表层序列；主题 2 和主题 10 中的持仓槽位同样受制于这一依赖。
5.3 三态槽位语义
核心主题模块中的每一个指标槽位，都恰好处于以下三种状态之一：
| 状态 | 含义 |
|---|---|
| 已上线 | 该序列已在指标注册表中，且数据已落库；实时绘制图表 |
| 等待数据 | 该序列已注册，但尚无数据落库；显示为"等待数据"占位 |
| 待接入 | 该指标尚未接入生产管线；显示为"待接入"并附状态徽标 |
"等待数据"与"待接入"的区分并非表面文章。"等待数据"意味着管道已经存在、序列迟早会填充；"待接入"则意味着这条接线本身还没有搭建。把两者合并，会掩盖哪些缺口属于近期可解、哪些属于结构性问题。
核心主题看板只消费既有的序列接口。它不新建任何数据管道，也不写入自己的序列数据。待接入槽位复用与资产映射证据完全相同的状态分类体系——pending_source、external_dataset_pending、scaffold 等——这样一来，"缺口"这个词在终端的任何位置都表示同一件事。
5.4 本地化
核心主题看板全面支持双语。买方操作框架与逐指标使用说明在中英文两种语言下均已填充完整，任一语言下都不存在占位回退；版面在两种语言下均已通过桌面端与移动端宽度验证。
6. 范围与免责声明
6.1 仅用于展示与研究目的
本终端及其全部输出——DLI 综合分、宏观状态分类、资产倾向指示、证据质量评估，以及核心主题看板的主题化清单——仅用于展示与研究目的。
- DLI 分数与宏观状态标签是对公开宏观数据的量化总结，不是预测。
- 资产映射的倾向与信心度输出，描述的是从历史宏观状态规律中推导出的研究立场。它们不构成投资推荐、交易信号、投资组合建议，也不构成买卖任何证券或资产的要约邀请。
- 核心主题看板的买方操作框架与使用指引，描述的是如何在某个主题框架内解读指标行为。其性质是教育性与分析性的，而非可直接执行的投资建议。
6.2 数据来源与刷新节奏
全部底层数据均来自公开或第三方提供方，包括 FRED / 圣路易斯联储、美国财政部 Fiscal Data API、纽约联储 Markets API、雅虎财经、USDA WASDE、中国人民银行社会融资规模统计等公开来源。数据通过自动化管线每六小时刷新一次。各序列本身的更新频率不同——日频、周频、月频或季频——且可能滞后于其官方发布日期。
6.3 准确性与可靠性
宏观状态与资产回报之间的历史关系，并不能预测未来结果。终端的证据新鲜度追踪与待接入缺口标识，是在透明地反映已知的数据局限，而非掩盖它们。证据质量等级（strong、adequate、thin、pending）是基于数据可得性做出的内部评估，不构成对预测准确性的任何保证。
风险自负。