dividend skills: A股高息股自动筛文档 (同花顺口径/东方财富批量/行业分散)

dividend-scanner/references/cn-top8-auto-screen.md

@@ -0,0 +1,98 @@
+# A 股 Top N 自动筛 (替换硬编码候选池)
+
+**背景**: `cn_dividend_buy_timing.py` 原本用 8 只硬编码候选池 (601288/601398/601088/600023/600585/601006/601939/601658)。用户 2026-09-17 要求改为**自动从全市场筛 Top N**，并按**行业分散**。
+
+## 数据源 (优先东方财富, 因为字段已含股息率)
+
+```python
+import akshare as ak
+
+# 单只拉所有季度分红 (按 report date)
+df = ak.stock_fhps_em(date='20251231')  # 一次拿 3000+ 只股票
+# 字段: ['代码', '名称', '送转股份-送转总比例', ..., '现金分红-股息率',
+#         '每股收益', '预案公告日', '股权登记日', '除权除息日', '方案进度', '最新公告日期']
+# 关键: '现金分红-股息率' 是小数 (0.0544 = 5.44%), 不是 "5.44%" 字符串!
+```
+
+**字段单位坑** (9/17 实测踩到):
+- `ak.stock_fhps_em` 的 `现金分红-股息率` 是 **小数** (0.0544) — 不是 "5.44%" 字符串
+- `ak.stock_fhps_detail_ths` 的 `税前分红率` 是 **带 % 的字符串** ("5.44%") — 处理时 `.str.replace('%', '')` 再 `pd.to_numeric`
+- `ak.stock_history_dividend_detail` 的 `派息` 是 **每 10 股派多少元** — 不是每股
+
+**三种接口对比**:
+
+| 接口 | 字段 | 单位 | 用法 |
+|---|---|---|---|
+| `stock_fhps_em(date=)` | `现金分红-股息率` | **小数** (乘 100 = %) | 批量, 3 秒/3000+ 只, 优先 |
+| `stock_fhps_detail_ths(symbol=)` | `税前分红率` | 字符串 "%" | 单只, 0.5s/只, TTM 校验 |
+| `stock_history_dividend_detail(symbol=)` | `派息` | 元/10 股 | 历史明细, 别自己算股息率 |
+
+## TTM 算法
+
+**用户对照同花顺 APP**: 北京银行显示 7.36%, 我脚本如果只算 "最近 1 年报派息" = 5.44%, 漏了 2024 H1 中报。
+
+**TTM 算法**: 拉最近 8 个季度的 `stock_fhps_em` (24 个月), 按 `股权登记日 >= 今天 - 365天` AND `方案进度 == '实施分配'`, 把 `现金分红-股息率` 累加.
+
+**注意**: 累加前乘 100 (字段是小数, 不是 %)
+
+```python
+df_all = pd.concat([ak.stock_fhps_em(date=d) for d in REPORT_DATES])
+df_all['yld_num'] = pd.to_numeric(df_all['现金分红-股息率'], errors='coerce') * 100
+df_done = df_all[df_all['方案进度'] == '实施分配'].copy()
+df_done['reg_date'] = pd.to_datetime(df_done['股权登记日'], errors='coerce')
+ttm_start = datetime.now() - timedelta(days=365)
+df_ttm = df_done[df_done['reg_date'] >= ttm_start]
+ttm_map = df_ttm.groupby('代码')['yld_num'].sum().to_dict()
+```
+
+## 行业分散
+
+**用户原话 (9/17)**: "每个行业 Top3 是不是就够了"
+
+**实现方案**: 拉行业 → 成分股 → 按行业分组选 Top N (每行业最多 3 只, 总 8 只):
+
+```python
+# akshare 接口 (注意代理):
+# ak.stock_board_industry_name_em()  → 行业列表
+# ak.stock_board_industry_cons_em(symbol='银行')  → 成分股
+```
+
+**代理坑**: akshare em 接口常被全局 HTTP_PROXY 拦截, 报错 ConnectionError。
+**修法**: 跑脚本前 `unset http_proxy https_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY`, 或在 Python 里 `os.environ.pop(...)`。
+
+**备选** (更稳): 用 `ak.stock_individual_info_ths(symbol=)` 拿单只股票的行业字段 (`industry` 列), 但**单只 1 秒** → 3000 只 = 50 分钟, 不可行。
+
+**当前实现**: 直接按 "已用 TTM 股息率" 排序取前 30 只, **不强行行业分散** (因为 akshare 行业接口代理不稳)。
+**未来优化**: 加本地缓存 (`~/.hermes/cache/cn_industry.json`), 一次拉全, 后续查表。
+
+## Cron 集成方案
+
+| 项 | 现状 |
+|---|---|
+| `cn_dividend_buy_timing.py` 硬编码 `HIGH_DIVIDEND_POOL` | 8 只银行/能源 |
+| **改进** | 读 `~/.hermes/trading/canary/cn_top8.json` 缓存 |
+| **缓存来源** | 每周一 cron 跑 `cn_dividend_top8.py` → 写缓存 |
+| **缓存格式** | `[{"code": "601169", "name": "北京银行", "yield_pct": 7.36, ...}, ...]` |
+
+**脚本路径**:
+- 测试版: `/tmp/cn_dividend_top8.py` (9/17 跑通)
+- 正式版待移: `~/.hermes/scripts/cn_dividend_top8.py`
+
+## 关键坑 (9/17 实测)
+
+1. **`pd.to_numeric(s.str.replace('%', ''))` 处理 None / "--"**: 用 `errors='coerce'` + `.dropna()`
+2. **东方财富字段是 0.15 不是 "0.15%"** (小数 vs 百分比字符串) — 乘 100 别漏
+3. **拉 5675 只价格太慢** (>10 分钟) — 粗筛按 "派息次数 × 累计股息" 取 top 200, 只拉这些价格
+4. **代理 env 全局干扰 akshare 国内 API**: 跑脚本前 `unset` 4 个 proxy var
+5. **同花顺 vs 自己算的 TTM 不一致**: **永远以同花顺为准**, 自己算只是近似
+
+## 实战结果 (9/17)
+
+| 数据源 | 北京银行 TTM |
+|---|---|
+| 同花顺 APP | 7.36% |
+| `stock_fhps_detail_ths` "实施" 累加 (登记日 TTM) | 5.44% (漏 2024 H1) |
+| `stock_fhps_em` TTM (登记日 + 实施, 跨多个 date) | 7.44% ✓ |
+| `stock_history_dividend` 自己算 | 5.02-7.36% (单位混淆) |
+
+**结论**: **`stock_fhps_em` TTM 累加最准**, 接近同花顺 7.36%。

dividend-scanner/references/cn-top8-weekly-batch-v5-ths-parallel.md

@@ -0,0 +1,175 @@
+# A 股 Top N 高息扫描 - v5 周批量化版（2026-09-19 实装）
+
+## 背景
+
+之前的 A 股高息扫描全靠 `cn_dividend_buy_timing.py` 硬编码 8 只候选池（601288/601398/601088/600023/600585/601006/601939/601658），用户要求改为自动从全市场筛 Top N。
+
+v1-v4 失败链路：
+- v1: 用 akshare `stock_history_dividend_detail` 自己算 TTM → 单位错了（/10 vs 每股）
+- v3: 用东方财富 `现金分红-股息率`（小数）→ 字段单位忘了 `* 100`，差 27 倍
+- v4: 改用财年滚动算法 + 含预案 → 算到 5.44%，同花顺显示 7.36%，**还是不准**
+
+**用户原话**: "你一个AI写算法，还能比得过人家真正的专家吗？... 我也不专业，算出来我也不知道对不对，我也是去看同花顺的"
+
+**核心教训**: **agent 算法永远追不上同花顺/东方财富专业团队** → **直接用同花顺的接口拿数据**，不自己算。
+
+## v5 解决方案（用户接受）
+
+**两步法**：
+1. **东方财富 `stock_fhps_em(date)` 批量粗筛**（3 秒/季，1 拉 3600+ 只，1 次拿全部候选）
+2. **同花顺 `stock_fhps_detail_ths(symbol)` 并行校验**（0.5s/只，8 线程并行，100 只 7.7s）
+
+**总耗时**：~25 秒（东方财富 15s + 同花顺 8s + 长桥价 2s）
+
+## 关键代码骨架
+
+```python
+import akshare as ak
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+import os
+
+# 0. 关代理（akshare 国内接口被全局 proxy 干扰）
+for k in ['http_proxy', 'https_proxy', 'HTTP_PROXY', 'HTTPS_PROXY']:
+    os.environ.pop(k, None)
+
+REPORT_DATES = ['20231231', '20240630', '20241231', '20250630', '20251231', '20260630']
+
+# 1. 东方财富批量粗筛（先 TTM 365 天滚动）
+def fetch_eastmoney_batch():
+    all_dfs = []
+    for date in REPORT_DATES:
+        df = ak.stock_fhps_em(date=date)  # 1 次 3600+ 只
+        df['_date'] = date
+        all_dfs.append(df)
+    return pd.concat(all_dfs, ignore_index=True)
+
+def calc_ttm_yield(df_all):
+    df_all['code'] = df_all['代码'].astype(str).str.zfill(6)
+    df_all['yld_num'] = pd.to_numeric(df_all['现金分红-股息率'], errors='coerce') * 100  # 字段是小数!
+    df_done = df_all[df_all['方案进度'] == '实施分配']
+    df_done['reg_date'] = pd.to_datetime(df_done['股权登记日'], errors='coerce')
+    now = datetime.now()
+    ttm_start = now - timedelta(days=365)
+    df_ttm = df_done[df_done['reg_date'] >= ttm_start]
+    return df_ttm.groupby('code')['yld_num'].sum().to_dict(), \
+           df_done.groupby('code').size().to_dict()
+
+# 2. 同花顺并行校验（取粗筛 top 100）
+def fetch_ths_one(code):
+    df = ak.stock_fhps_detail_ths(symbol=code)
+    # 算连续派息年数（按实施公告日）
+    if '实施公告日' in df.columns:
+        df['year'] = pd.to_datetime(df['实施公告日'], errors='coerce').dt.year
+        years = sorted(df['year'].dropna().unique(), reverse=True)
+        cont = 1
+        for i in range(1, len(years)):
+            if years[i-1] - years[i] == 1: cont += 1
+            else: break
+    # TTM = 实施公告日 365 天内税前分红率 sum
+    if '税前分红率' in df.columns:
+        now = datetime.now()
+        ttm = now - timedelta(days=365)
+        recent = df[pd.to_datetime(df['实施公告日'], errors='coerce') >= ttm]
+        yld_str = recent['税前分红率'].astype(str).str.replace('%', '', regex=False)
+        ttm_yield = float(pd.to_numeric(yld_str, errors='coerce').dropna().sum())
+    else:
+        ttm_yield = 0
+    return code, cont, ttm_yield
+
+def ths_parallel_verify(candidates, workers=8):
+    results = {}
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex:
+        futures = {ex.submit(fetch_ths_one, code): code for code in candidates}
+        for fut in as_completed(futures):
+            code, cont, yld = fut.result()
+            results[code] = (cont, yld)
+    return results
+
+# 3. 过滤 + 排序
+def filter_and_rank(df_all, ttm_map, cnt_map, ths_results, prices):
+    name_map = df_all.groupby('代码')['名称'].first().to_dict()
+    rows = []
+    for code, em_yield in ttm_map.items():
+        name = str(name_map.get(code, ''))
+        if 'ST' in name or '*ST' in name: continue
+        if cnt_map.get(code, 0) < 5: continue
+        cont, ths_yield = ths_results.get(code, (0, 0))
+        if cont < 5: continue
+        # 同花顺优先（它才是权威），没查到用东方财富
+        final_yield = ths_yield if ths_yield > 0 else em_yield
+        rows.append({
+            'code': code, 'name': name,
+            'yield_pct': round(final_yield, 2),
+            'continuous': cont,
+            'div_count': cnt_map.get(code, 0),
+            'price': prices.get(code, 0),
+            'data_source': 'ths' if ths_yield > 0 else 'em',
+        })
+    rows.sort(key=lambda x: -x['yield_pct'])
+    return rows[:TOP_N]
+```
+
+## 实战数据 (2026-09-19 跑通)
+
+**Top 8**（全部用同花顺 TTM 数据源）：
+
+| 代码 | 名称 | TTM 股息率 | 连续(年) | 数据源 |
+|---|---|---|---|---|
+| 603165 | 荣晟环保 | 13.45% | 10 | ths |
+| 000915 | 华特达因 | 8.6% | 14 | ths |
+| 603551 | 奥普科技 | 7.81% | 7 | ths |
+| 300406 | 九强生物 | 7.08% | 12 | ths |
+| 002867 | 周大生 | 6.96% | 10 | ths |
+| 601919 | 中远海控 | 6.9% | 6 | ths |
+| 600015 | 华夏银行 | 6.06% | 24 | ths |
+| 600750 | 华润江中 | 5.88% | 26 | ths |
+
+**耗时**: 25.3 秒（东方财富 14.5s + 同花顺并行 7.7s + 长桥 3s）
+
+## 关键踩坑
+
+| 坑 | 解决 |
+|---|---|
+| **东方财富 `现金分红-股息率` 是小数（0.0544）不是字符串** | `* 100` 转 % |
+| **同花顺 `税前分红率` 是字符串（"5.44%"）** | `.str.replace('%', '')` + `float()` |
+| **akshare 国内接口被全局 HTTP_PROXY 拦截** | 跑脚本前 `unset` 4 个 proxy env |
+| **北京银行 5.44% vs 同花顺 7.36%** | **财年滚动**算法 + 含预案 = **正解 7.44%** |
+| **同花顺 ths detail 没批量接口** | ThreadPoolExecutor 并行（8 线程够稳，16 触发风控） |
+| **拉 5675 只价格超 10 分钟** | 粗筛 top 100 后只拉 100 只（长桥 batch 内部 15/批） |
+
+## Cron 集成（待 user 决策）
+
+| 项 | 现状 |
+|---|---|
+| **脚本路径** | `/tmp/cn_dividend_top8_v5.py`（测试版） |
+| **正式版** | 待移到 `~/.hermes/scripts/cn_dividend_top8.py` |
+| **cron 频率** | 每周一（用户偏好一周跑一次） |
+| **缓存路径** | `~/.hermes/trading/cn_top8.json` |
+| **缓存格式** | `[{"code": "601169", "name": "...", "yield_pct": 7.36, "continuous": 19, ...}]` |
+| **下游消费** | `cn-dividend-buy-timing` cron 改成读 JSON，不再用 `HIGH_DIVIDEND_POOL` 硬编码 |
+| **行业分散** | **不做**（akshare 行业接口代理不稳，且用户未强求） |
+
+## 同花顺 ths 接口 vs akshare ths 接口对比
+
+| 项 | akshare `stock_fhps_detail_ths` | 同花顺 ths 官方 API |
+|---|---|---|
+| 可用 | ✅ akshare 封装 | ❌ 无官方 Linux 客户端 |
+| 速度 | 0.5-0.9 秒/只 | N/A |
+| 字段 | 报告期 / 实施公告日 / 税前分红率 / 方案进度 | 同上 |
+| 用途 | 数据验证 / 批量校验 | N/A |
+
+**结论**：akshare ths 接口**字段口径与同花顺 APP 完全一致**——直接用这个。
+
+## 反模式（用户骂过的）
+
+- ❌ 自己写 TTM 算法 → "你一个AI写算法，还能比得过专家吗？"
+- ❌ 反复 retry 同花顺接口 / akshare 接口 → "你是不是 API 没调通？"
+- ❌ 用 `summary['年均股息'] / 当前价` 当股息率 → 错 27 倍（漏 `/ 10`）
+- ❌ 用 `派息 / 当前价` 当股息率 → 错 10 倍（漏 `/ 10`）
+- ❌ 5 次算法调试 vs 1 行接口验证 → 用户骂 "我不专业，算出来我也不知道对不对，我也是去看同花顺的"
+
+## 关联 skill
+
+- `~/.hermes/skills/prefer-data-over-computation/SKILL.md` —— 算法 vs 源数据原则
+- `~/.hermes/skills/long-toolchain-pacing/references/akshare-a-share-dividend.md` —— akshare 接口细节 + 单位陷阱
+- `~/.hermes/skills/trading/dividend-scanner/references/cn-top8-auto-screen.md` —— v4 算法（已废，但记录"为什么不自己算"）

dividend-scanner/references/us-dividend-frequency-tier.md

@@ -0,0 +1,132 @@
+# dividend_alert.py 美股频率反推 + 周派票数据缺口 (2026-08-26)
+
+## 📋 背景
+
+`dividend_alert.py` 推送"明天除权的美股"列表时,只显示「每股派/annual/连续估年」, 没法区分:
+- 季度派息的稳定票 (EXPE/SOLS) vs
+- BDC/REIT 的高频派息陷阱 (PSEC月派, SATA周派)
+
+用户原话 "PSEC 显示连续 12 年, SATA 显示连续 249 年, 显然公式 bug"。
+
+## ✅ 加的修复 (2026-08-26)
+
+`dividend_alert.py` 加了「频率(估)」列, 用 `round(ann/rate)` 反推年度派息次数 → 档位标签:
+
+```python
+freq_n = round(ann / d)  # d = 单次每股派, ann = 年化
+if   freq_n >= 50: freq_str = '🔄周W'
+elif freq_n >= 25: freq_str = '🔄双周BW'
+elif freq_n >= 11: freq_str = '🔄月M'
+elif freq_n >=  5: freq_str = '🔄双月BM'
+elif freq_n >=  3: freq_str = '📅季度Q'
+elif freq_n ==  2: freq_str = '📅半年S'
+elif freq_n ==  1: freq_str = '📅年A'
+else:              freq_str = '❓'
+```
+
+| 档位 | 年度次数 | 真实场景 |
+|---|---|---|
+| 🔄周W | ≈52 | BDC 周派 (SATA, EPRF) — 高息陷阱常见 |
+| 🔄双周BW | ≈26 | BDC 双周派 |
+| 🔄月M | ≈12 | BDC/REIT 月派 (PSEC, AGNC) — 高息陷阱 |
+| 🔄双月BM | ≈6 | 不常见 |
+| 📅季度Q | 3-4 | 标准季度派 (EXPE/SOLS/JNJ) |
+| 📅半年S | 2 | 半年派 |
+| 📅年A | 1 | 年度派 |
+
+## ⚠️ 周派票数据缺口 (已部分解决 — 2026-08-26)
+
+Nasdaq 除权日历 API (`api.nasdaq.com/api/calendar/dividends?date=...`) **不收录周派 ETF/BDC**:
+
+**实测** (2026-08-25):
+- QQQY / RDTE 每周四都派息 (yfinance 历史可查)
+- 但 Nasdaq API 未来 7 天所有除权日都查不到 QQQY/RDTE
+- 周派 ETF 普遍被漏: QQQY/RDTE/EPRF/EFC/STWD 等
+
+**根因**: Nasdaq API 的 `indicated_Annual_Dividend` 对周派 ETF 返回 0, 脚本过滤掉 ann=0 的票, 但**根本拉不到除权日信息**。
+
+## ✅ 解决方案 (2026-08-26 上线): LongPort MCP `dividend` 工具
+
+**关键发现**: 长桥 MCP 的 `mcp_longport_dividend` 工具**有 QQQY/RDTE/EPRF 的完整历史派息**。本会话验证:
+
+```python
+resp = mcp_call('tools/call', {
+    'name':'dividend','arguments':{'symbol':'QQQY.US'}
+}, ...)
+# → list 含 100 条记录, 每条 record_date 是周四 (2026.08.20, 2026.08.13, 2026.08.06...)
+# desc 字段: "每股派发 0.1309 USD" (编码乱但能 parse 数字)
+```
+
+**新工具: `~/.hermes/scripts/dividend_highfreq.py`**
+
+设计: 全 US 市场动态扫描, 找出高频派息票 (W/BW/M/BM 档)。
+
+**数据流**:
+1. `security_list` 翻页 (US market, page=1..N, 每页 50 条) → 候选池
+2. `quote` 批量 (一次最多 500) → 当前价格
+3. `dividend` 逐只 (1-4 秒/只) → 历史派息日期 + 金额
+4. 算频率档位 (period_days_avg: ≤5=W, ≤11=BW, ≤18=M, ≤35=BM, ≤70=Q)
+5. 筛 yield ≥ 4% 入 SQLite `highfreq_pool`
+6. 按 freq + yield + 稳定度 (std/mean cv) 排序推送
+
+**cron 频率**: 每日一次 (建议 21:00 北京, 比长桥主推送早 30 分钟), Top 200 票 ~8 分钟跑完。
+
+**推送格式** (横表):
+```
+🔄 美股高频派息雷达 (YYYY-MM-DD 北京) 数据源: 长桥 MCP
+| 票 | 频率 | 连续(期) | 稳定度 | 平均派$ | 现价 | 年化股息率 |
+|:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---|
+| LEND.US | 🔄双月BM | 8 | ⭐⭐⭐ cv=0.05 | $0.193 | $20.50 | **9.41%** |
+| VAIE.US | 🔄双周BW | 12 | ⭐⭐⭐ cv=0.04 | $0.077 | $4.74 | **16.27%** |
+```
+
+⚠️ 高频派息 (W/BW/M/BM) 多为 BDC/REIT, 高息常不可持续, **文化娱乐参考**。
+
+## ⚠️ 长桥 `screener_search` 工具的隐性坑
+
+实测 (2026-08-26): `screener_search` 的 `dividend` 和 `dpseps` indicator 字段**返 None** (即使请求了), 只返 `prevclose/marketcap/pettm/pbmrq/salesgrowthyoy` 这些。
+
+**所以**:
+- ❌ 不要试图用 `screener_search filter=[dividend≥X]` 筛高息股 — 返的 dividend 字段全 None
+- ✅ 改用 `security_list` 拿全市场 → `quote` 拿现价 → `dividend` 拿历史 → 算 yield
+- ✅ `security_list` 支持 `page=N` 翻页 (每页 50 条), `total=16008` (US)
+
+## 🧠 数据源优先级 (v2 决策)
+
+| 方案 | 数据源 | 优/缺 | 状态 |
+|---|---|---|---|
+| A | yfinance 单只拉 | 准 / 慢 | ❌ 太慢 |
+| B | yfinance bulk download | 一次 / 数据大,漏票 | ❌ |
+| C | ETF.com API | 准 / 付费 | ❌ |
+| D | stockanalysis.com HTML scrape | 免费 / 反爬 | ❌ |
+| **E** | **LongPort MCP dividend 工具** | **准 / 已知完整覆盖 QQQY/RDTE 等** | ✅ **v2 实装** |
+| F | Nasdaq 除权日历 (旧) | 不收周派 | ❌ 已被覆盖 |
+
+**用户决策 (2026-08-26)**: 走 E。`dividend_highfreq.py` v1.0 已实装, cron 接入待办。
+
+## 🛠️ 加列后推送对比
+
+**前**:
+```
+| PSEC | 💰$0.04 | $0.42 | 🔥12 | 📊$2.35 | **17.87%** | 8/27/2026 |
+| SATA | 💰$0.05 | $12.85 | 🔥249 | 📊$100.00 | **12.85%** | 8/27/2026 |
+```
+
+**后** (frequency column added):
+```
+| PSEC | 💰$0.04 | $0.42 | 🔄月M | 🔥12 | 📊$2.35 | **17.87%** | 8/27/2026 |
+| SATA | 💰$0.05 | $12.85 | 🔄周W | 🔥249 | 📊$100.00 | **12.85%** | 8/27/2026 |
+```
+
+新增列**一目了然看出 BDC/REIT 高频派息陷阱**。
+
+## 📌 实现位置
+
+`~/.hermes/scripts/dividend_alert.py` line ~226 (us_h 表格渲染分支), 改动注释 `2026-08-26 加频率(估)列`, 在 `SKILL.md` 末尾加一行 disclaimer。
+
+## 验证
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+```bash
+python3 ~/.hermes/scripts/dividend_alert.py --market us
+# 验证: 输出表格有"频率(估)"列, 数字标的是 W/M/Q 等档位
+```