kanchi-dividend-review-monitor

Kanchi 股息审查监控器

概述

检测异常股息风险信号，并将其转入人工审查队列。 将自动化视为异常检测，而非自动执行交易。

适用场景

在用户需要以下功能时使用此技能：

• 对股息持仓进行每日／每周／每季度异常检测。
• 对 T1-T5 风险触发条件强制加入审查队列。
• 针对投资组合中的股票代码扫描 8-K／治理关键词。
• 在人工决策前，生成确定性的 OK/WARN/REVIEW 输出。

前置条件

提供符合以下规范的标准化输入 JSON：

• references/input-schema.md

如果上游数据不可用，至少提供：

• ticker
• instrument_type
• dividend.latest_regular
• dividend.prior_regular

不可妥协的规则

绝不能仅根据机器触发条件自动卖出。 始终先创建 WARN 或 REVIEW 证据，以供人工确认。

状态机

• OK：无需操作。
• WARN：加入下一检查周期，并暂停可选加仓。
• REVIEW：立即创建人工审查工单，并暂停加仓。

触发阈值和操作请参阅 references/trigger-matrix.md。

监控频率

• 每日：
  • T1 股息削减／暂停。
  • T4 SEC 文件关键词扫描（侧重 8-K）。
• 每周：
  • T3 代理信用压力检查。
• 每季度：
  • T2 覆盖率恶化和 T5 结构性下滑评分。

工作流

1）标准化输入数据集

在一个 JSON 文档中收集每个股票代码的字段：

• 股息数据点（最新常规股息、上一期常规股息、缺失／为零标记）。
• 覆盖率字段（FCF、FFO 或 NII、已支付股息、比率历史）。
• 资产负债表趋势字段（净债务、利息覆盖率、回购／股息）。
• 文件文本片段（尤其是近期 8-K 或同等效力的警报文本）。
• 运营趋势字段（收入 CAGR、利润率趋势、指引趋势）。

字段定义和示例负载请参阅 references/input-schema.md。

2）运行规则引擎

运行：

python3 skills/kanchi-dividend-review-monitor/scripts/build_review_queue.py \
  --input /path/to/monitor_input.json \
  --output-dir reports/

脚本根据 T1-T5 将每个股票代码映射为 OK/WARN/REVIEW。 输出文件将保存到指定目录，并使用带日期的文件名（例如 review_queue_20260227.json 和 .md）。

3）确定优先级并去重

如果触发多个条件：

• 保留所有发现以供审计追踪。
• 将最终状态升级为最高严重级别。
• 将触发原因作为单行证据保存。

4）生成人工审查工单

对于每个 REVIEW 股票代码，包含：

• 触发条件 ID 和证据。
• 疑似失效模式。
• 下一步决策所需的人工检查项。

使用 references/review-ticket-template.md 中的输出格式。

SEC 文件防护措施

实现实时 SEC 抓取器时：

• 添加合规的 User-Agent 字符串（名称 + 电子邮件）。
• 使用缓存并限制请求频率。
• 遵守 SEC 公平访问指南。

输出约定

始终返回：

1. 包含汇总计数和股票代码级发现的队列 JSON。
2. 便于快速分流的 Markdown 仪表板。
3. 需要立即处理的 REVIEW 工单列表。

多技能交接

• 从 kanchi-dividend-sop 获取股票代码范围和基准假设。
• 将 REVIEW 结果反馈给 kanchi-dividend-sop，用于重新承销和审查持仓规模。
• 当风险事件意味着需要决定是否迁移账户时，与 kanchi-dividend-us-tax-accounting 共享账户类型背景信息。

资源

• scripts/build_review_queue.py：用于 T1-T5 的本地规则引擎。
• scripts/tests/test_build_review_queue.py：用于 T1-T5 和报告渲染的单元测试。
• references/trigger-matrix.md：触发条件定义、频率和操作。
• references/input-schema.md：标准化输入架构和示例 JSON。
• references/review-ticket-template.md：标准化人工审查工单布局。