对多资产组合而言，发布前真正需要回答的是：
非农超预期或不及预期，会通过哪些资产传导到组合？
组合的敏感度集中在哪里？
回答这两个问题，需要把宏观数据、利率、汇率、股票放进同一条分析链条：先统一意外值的口径，再测出每类资产的历史敏感度，最后推到情景和组合。
通过 Alice Market，在常用 AI 客户端中接入一个统一的 Wind MCP，即可按需调用这些数据，并完成整条链条的计算。
本次演示的约束从指令开始就写明：不预测非农实际值，一致预期只用数据源口径，区分已披露数据、历史统计与情景推断，不对单日涨跌做单一归因。
一、Alice Market：把 Wind 全域金融能力接入你的 AI
Alice Market（market.windalice.com）通过标准化接入方式，把 Wind 全域金融能力接入用户已有的工具、系统或智能应用。按使用身份，提供三种接入方式：
接入只需三步：选择接入方式，按页面指引生成配置，再把配置添加到自己的工具中。
目前可接入的领域共 11 个：通用金融、股票、基金、债券、期货、期权、指数、宏观经济、企业、财经文档和智能分析。
二、一个 MCP，取齐五类资产数据
本次演示使用第一种方式：在 WorkBuddy 中开启统一的 Wind MCP，再输入一段指令。
接收指令后，AI 通过同一个 Wind MCP 入口，取回宏观、利率、汇率、股票、商品与波动率五类数据：
每一项数据都附有来源和口径：Wind 指标代码、单位、时区，以及 " 已披露、历史统计、情景推断 " 的类型标签。数据缺口、口径替代和未入回归的项目也逐条写明，例如美元指数采用广义贸易加权口径，恒生科技用来代理港股表现，黄金和原油仅作价格展示、不参与回归。这样每个数字都能追溯到来源。
当前市场定价显示，12 月加息概率 78.4%，美债 2 年期收益率 4.59%，10 年期 4.91%。本期一致预期为新增就业 6.5 万人、失业率 4.2%、时薪环比 0.3%；新增就业和失业率前值分别为 2.9 万人和 4.2%，时薪环比前值 0.1% 由月度数据推算。
三、分析链条：从意外值到资产敏感度
整条链条分为四步，每一步的输出都是下一步的输入。
第一步：统一意外值口径。不同月份的非农意外幅度差异很大，直接比较没有意义。AI 先用 " 实际初值减一致预期 " 得到意外值，再除以历史标准差（7.99 万人），得到标准化意外。这样，每一期非农都落在同一把尺子上。
第二步：对齐事件时间。非农在美东时间早上公布，美股、美债、美元当天就能反应；A 股和港股已经收盘，要对齐到下一个交易日。若用当天收盘，等于用非农公布前的价格去解释非农。
第三步：测算历史敏感度。取近 44 期非农（部分资产因行情起点不同，为 30 至 32 期），对 6 项资产（标普 500、美债 2 年、美债 10 年、美元指数、恒生科技、沪深 300）的当日变动与标准化意外逐一回归，得到每单位意外对应的资产变动（β），并给出 t 值、R 和样本量。
第四步：推到情景和组合。用 β 乘以假设的意外幅度（+1 σ、0、 1 σ），得到各资产的情景变动，再按组合权重汇总。
第三步的结果决定了第四步该怎么读：6 类资产的 t 值绝对值介于 0.22 至 1.43，全部小于 2；R 最高仅 6.8%。也就是说，在这组样本里，非农意外对这些资产当日变动没有统计显著的解释力。情景损益因此只能作为方向和量级的参考，不能当作点估计。
四、风险控制：样本、口径与数据缺口
链条越长，前一步的误差越容易被放大。本次分析在五个环节设置了控制：
数据缺口不插值。 2025 年 10 月非农因联邦政府停摆未单独发布，美国劳工统计局将其与 11 月合并。看板在事件表中如实留空，不插值、不平滑，样本量因此是 44 期而非 45 期。
一致预期交代口径。 Wind 经济数据库没有 " 非农一致预期 " 的标准序列，本期与历史预期均为媒体汇总口径。看板明确标注这一点，并提示它与卖方常用的一致预期可能存在 1 至 2 千人的系统性偏差，不用其他数据替代。
数据未对齐就不入回归。 黄金、WTI 原油和 VIX 的时间序列未能与非农发布日对齐，看板将其标为 " 不展示、不入回归 "；组合中的黄金敏感度用经验值假设，并标注 " 未回归 "。
小样本不外推。 2026 年 9 月加息后只有 2 期非农。看板只列出原始观测，明确说明不具备统计意义，不据此判断加息周期内的敏感度是否变化。
计算口径自查。 生成结果前，AI 校验了计算链条，发现并修正了黄金敏感度公式和基点换算两处问题。这些错误一旦传到组合层面，损益会差出一个数量级。
此外，看板中的每一项结论都标注来源：已披露数据、历史统计或情景推断。
五、从情景到组合
链条的最后一步，是把资产层面的敏感度落到组合上。本次演示使用一个 1 亿元的示例组合：美股 30%、美债 30%、A 股 20%、黄金 10%、美元现金 10%。
在美债修正久期 6.5 年的假设下，美债是示例组合对 ± 1 σ 非农意外最大的情景损益贡献项。组合中权益与债券各占一半，但情景损益主要来自久期敞口。
久期和黄金敏感度都是假设，看板把它们做成了可调参数。久期越长，组合的情景损益越大。假设变了，结论会跟着变，这本身也是风险信息。
看板同时给出了组合常态期的 1 日 99% VaR（历史模拟法），作为日常风险水平的参照。上传自己的持仓后，同一条链条会套用到你的组合上。
六、结语
本次分析所需的宏观、利率、汇率、股票等多类数据，均通过同一个 Wind MCP 获取；从意外值、敏感度到情景和组合，整条链条的方法与约束写在一段指令里，由 AI 逐步执行并自查。
这只是 Alice Market 的一种用法。
金融专业人士可以在常用 AI 客户端中一步接入；
开发人员可以按领域生成 MCP 配置，集成到自己的应用；
进阶用户还可以通过 Skill 和 Agent，把万得能力嵌入自定义工作流。
覆盖股票、基金、债券、期货、期权、宏观经济等 11 个领域，用一个统一入口接入 Wind 全域金融能力。
本文使用的指令，可直接复制试用：
使用 Wind MCP，结合我上传的持仓文件，以美国非农就业数据公布为事件，做一份发布前的多资产影响分析，制作可交互 HTML 看板。
要求：取本期一致预期与前值；用近期非农计算标准化意外，对美股、美债、美元、A 股、港股等资产的发布当日变动做回归，给出 β、t 值、R 和样本量；A 股和港股对齐到发布后的下一交易日；推算 +1 σ、0、 1 σ 三种情景下的组合损益与各资产贡献，并给出常态期 1 日 99% VaR 对照。
不预测非农实际值，数据缺口如实标注不插值，区分已披露数据、历史统计与情景推断，所有数据注明来源、口径和时区。
Alice Market 产品地址：
https://market.windalice.com
注：本文为场景演示，持仓为示例组合，操作过程真实，通过支持 MCP 的 AI 客户端调用 Wind 数据完成。文中内容不构成投资建议。
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