kanchi-dividend-sop

Kanchi 股息 SOP

概述

将 Kanchi 的 5 步方法实现为面向美国股息投资的确定性工作流。 优先考虑安全性和可重复性，而非激进追逐高收益。

适用场景

在用户需要以下内容时使用此技能：

• 适用于美国股票的 Kanchi 风格股息选股。
• 可重复的筛选和回调入场流程，而不是临时挑选股票。
• 明确列出失效条件的一页式承销备忘录。
• 用于监控和税务／账户定位工作流的交接材料包。

前提条件

API 密钥设置

入场信号脚本需要 FMP API 访问权限：

export FMP_API_KEY=your_api_key_here

输入来源

运行工作流前，请准备以下一种输入：

1. skills/value-dividend-screener/scripts/screen_dividend_stocks.py 的输出。
2. skills/dividend-growth-pullback-screener/scripts/screen_dividend_growth_rsi.py 的输出。
3. 用户提供的股票代码列表（券商导出或手动列表）。

预期的 JSON 输入格式

使用 --input 时，请提供以下任一格式的 JSON：

{
  "profile": "balanced",
  "candidates": [
    {"ticker": "JNJ", "bucket": "core"},
    {"ticker": "O", "bucket": "satellite"}
  ]
}

或简化格式：

{
  "tickers": ["JNJ", "PG", "KO"]
}

可选的 value-dividend-screener 和 dividend-growth-pullback-screener 交接数据使用 stocks[].symbol。 build_sop_plan.py --input 和 build_entry_signals.py --input 均可直接接受此格式，以及上述原生的 candidates[].ticker 和 tickers[] 格式。

为确定性生成产物，请将股票代码提供给：

python3 skills/kanchi-dividend-sop/scripts/build_sop_plan.py \
  --tickers "JNJ,PG,KO" \
  --output-dir reports/

用于第 5 步入场时机产物。--yield-floor 为必填项——它是第 1 步的收益率门槛；若未提供，每一行都会安全回退至 STEP1-RECHECK （没有任何一行能在未通过第 1 步的情况下进入 PASS 层级）。请传入 --profile / --safety-bias 以设置 run_context，并传入 --events-json 进行第 4b 步扫描 （未提供时 ⇒ 每一行都视为 SKIPPED，且 TRIGGERED 股票会被限制在 HOLD-REVIEW——绝不会悄悄视为无异常）：

python3 skills/kanchi-dividend-sop/scripts/build_entry_signals.py \
  --tickers "JNJ,PG,KO" \
  --alpha-pp 0.5 \
  --yield-floor 3.0 \
  --profile balanced --safety-bias medium \
  --events-json reports/kanchi_events_2026-05-17.json \
  --output-dir reports/

工作流

1) 筛选前先明确投资要求

首先收集并确定以下参数：

• 目标：当前现金收入还是股息增长。
• 持仓数量上限和单个持仓规模上限。
• 允许的投资工具：仅股票，还是也包括 REIT／BDC／ETF。
• 偏好的账户类型背景：应税账户还是类似 IRA 的账户。

加载 references/default-thresholds.md，并采用基准设置，除非用户另有指定。

2) 构建可投资范围

从偏重质量的范围开始：

• 核心组：长期股息增长型股票（例如 Dividend Aristocrats 风格的优质股票集）。
• 卫星组：高收益板块（公用事业、电信、REIT），单独划入风险组。

收集股票代码时，明确来源优先级：

1. skills/value-dividend-screener/scripts/screen_dividend_stocks.py 的输出（FMP/FINVIZ）。
2. skills/dividend-growth-pullback-screener/scripts/screen_dividend_growth_rsi.py 的输出。
3. API 不可用时，使用用户提供的券商导出或手动股票代码列表。

继续之前，按组返回股票代码列表。

3）应用 Kanchi 第 1 步（收益率筛选并标记陷阱）

主要规则：

• 第 1 步收益率 = 常规远期收益率 = latest_declared_regular dividend × cadence-implied frequency / price（WS-1 dividend_basis.py）。 切勿使用 profile.lastDividend / TTM——它滞后于最新宣布的加息 （缺陷 D5），且会悄然包含特别股息（D4）。
• 仅对常规收益率应用个人资料设定的下限（当前收入型 4.0% / 均衡型 3.0% / 增长优先型 1.5%）。

陷阱与数据新鲜度控制（由 dividend_basis.py 自动生成）：

• special_dividend_flag → 排除特别股息；报告常规收益率与 TTM 收益率。
• variable_policy_flag → FAIL（CALM 风格；不可作为收入基础）。
• cut_flag → FAIL；suspension_flag → FAIL。
• freeze_flag → HOLD-REVIEW（仅当安全状况良好且未受阻时，才在第 8 步综合评估中决定是否适用收入型现金奶牛例外）。
• 数据新鲜度门槛：如果常规收益率处于下限的 ±0.20 个百分点范围内（floor_borderline），且最新宣布的股息未经权威来源确认，则发出 STEP1-RECHECK——绝不可直接判定为 FAIL（这是针对 CFR D5 的修复）。

4）应用 Kanchi 第 2 步（增长与安全性）——按行业分派

安全性判断因行业而异——统一采用 GAAP/FCF 三项指标，会误判银行 （FCF 毫无意义）和受监管公用事业公司（FCF 结构性为负）。 使用 references/sector-step2-modules.md；确定性分派由 scripts/payout_safety.py 执行。

• 始终计算派息率三项指标：GAAP-EPS 派息率、调整后 EPS 派息率、FCF 派息率。安全性结论采用调整后 EPS + FCF （消费品行业），或采用相应行业模块（银行 / 公用事业 / 保险公司）。
• adjusted_eps_source = UNAVAILABLE ⇒ 最高只能判为 HOLD-REVIEW（故障安全； 绝不默默判定为 PASS）。
• GAAP 与调整后 EPS 的差异 > 25% ⇒ 标记为第 4 步的一次性因素。
• 在 4 个季度内完成的并购，推定 GAAP EPS 已失真 ⇒ 强制采用调整后路径，否则判为 HOLD-REVIEW（FITB/Comerica 典型案例）。
• 受监管公用事业公司：FCF 为负不自动判定为 FAIL——应依据 FFO/债务
  • 获准 ROE + 费率审查 + 股权发行风险进行判断。

趋势好坏参半但并未恶化时，应归类为 HOLD-REVIEW，而非直接拒绝。

5）应用 Kanchi 第 3 步（估值），并按美国行业分类

使用 references/valuation-and-one-off-checks.md，并应用 行业特定的估值逻辑：

• 金融业：PER x PBR 可继续作为主要方法。
• REIT：使用 P/FFO 或 P/AFFO，而非普通的 P/E。
• 轻资产行业：结合远期 P/E、P/FCF 和历史区间。

始终报告每个股票代码所采用的估值方法。

6）应用 Kanchi 第 4 步（一次性事件筛选）

拒绝或降级近期利润依赖一次性影响的公司：

• 资产出售收益、诉讼和解、税务影响激增。
• 缺乏销售趋势支撑的利润率激增。
• 反复出现的“一次性/非经常性”调整。

为每项 FAIL 记录一行证据，确保可审计。

6b) 应用 Kanchi 步骤 4b（向前扫描结构性事件）

步骤 4 是回溯检查；步骤 4b 用于捕捉待处理/近期结构性事件（MKC-Unilever 漏检，D3）。对于每个保留下来的候选标的，使用来源层级进行 WebSearch + 发行方 IR/SEC 检查：发行方 IR → SEC 文件（8-K/10-Q/10-K/委托书/S-4）→ 交易所/公司演示文稿 → 可靠通讯社 → 金融门户（仅作次要来源）。将发现记录到经过筛选的事件 JSON 中，并通过 build_entry_signals.py --events-json 传入。

• 只有重大结构性事件才会将判定上限设为 HOLD-REVIEW （交易额 > 市值的 10%、股份发行 > 10–20%、杠杆率增加 0.5 倍 EBITDA、 控制权/上市地/总部变更、平等合并 / RMT / 分拆 / 大规模资产出售、 股息/评级/杠杆政策变更、行业特定的重要性，或滚动 24 个月 M&A > 市值的 15%）。小型附加收购只需作为 CAUTION 提示。
• 悲观上限：对于步骤 5 中状态为 TRIGGERED 的标的，若结果为 FAILED-DEGRADED / SKIPPED / NO_EVENT_FOUND ⇒ HOLD-REVIEW + T1 BLOCKED。WebSearch 不可用（网页应用 / 离线）时也按相同方式处理——绝不静默跳过。CLEAN_CONFIRMED（已核查主要来源）比 NO_EVENT_FOUND（仅完成搜索）更可靠。

7) 应用 Kanchi 步骤 5（按规则逢低买入）

以机械方式设定入场触发条件：

• 收益率触发条件：当前收益率高于 5 年平均收益率 + alpha（默认 +0.5pp）。
• 估值触发条件：达到目标倍数（P/E、P/FFO 或 P/FCF）。

执行模式：

• 拆分订单：40% -> 30% -> 30%。
• 下单前阻断条件：如果候选标的存在任何未解决的 pre_order_blockers[]（来自 WS-1/2/3——可变/削减/暂停、调整后 EPS 不可用、GAAP/调整后数据差异、银行信贷、公用事业 FFO/债务、事件扫描失败/跳过、股息数据过期等），或者 t1_blocked 为 true，则第一笔必须被阻止或缩减为 ≤20% 的试探性仓位——不能按 40% 买入。
• 行业集群风险：当 ≥ SECTOR_CLUSTER_WARN_COUNT 个同行业标的通过筛选时（例如许多小型银行共享同一个宏观贝塔），发出投资组合级别的 CLUSTER-RISK 警告。
• 每次进行未受阻止的加仓前，都必须进行一句话合理性检查：“投资论点是否仍然成立，还是出现了结构性破坏”。

8) 生成标准化输出

始终生成：

1. 包含可执行判定等级的筛选表：CLEAN-PASS、 PASS-CAUTION、CONDITIONAL-PASS、HOLD-REVIEW、STEP1-RECHECK、 FAIL（由 verdict.py 根据步骤 1 + 步骤 2 + 步骤 4b + 阻断条件综合生成）。每行都要包含证据。
2. 一页式股票备忘录（使用 references/stock-note-template.md），其中包含每个代码对应的来源信息区块（价格/股息/派息率/事件来源、 unresolved_blockers、evidence_refs[]）。
3. 限价订单计划，包含拆分仓位规模、阻断条件门槛和失效条件。
4. 顶层 run_context（profile、yield_floor_pct、safety_bias、 universe_source、excluded_asset_types），确保 3% 筛选运行的结果不会被静默用于 4% 筛选运行。

输出

返回和/或生成：

1. Markdown 格式的 SOP 筛选摘要。
2. 基于 references/stock-note-template.md 的承销备忘录集。
3. 可选的计划文件，由 skills/kanchi-dividend-sop/scripts/build_sop_plan.py 生成并存放在 reports/。
4. 可选的步骤 5 入场信号文件，由 skills/kanchi-dividend-sop/scripts/build_entry_signals.py 生成并存放在 reports/。

频率

至少按以下节奏进行：

• 每周（15 分钟）：仅检查股息和业务新闻变化。
• 每月（30 分钟）：重新运行筛选并更新订单价位。
• 每季度（60 分钟）：结合最新文件/财报进行深入安全审查。

多技能交接

先运行此技能，然后移交输出：

1. 移交给 kanchi-dividend-review-monitor，用于每日/每周/每季度异常检测。
2. 移交给 kanchi-dividend-us-tax-accounting，用于账户配置和税务分类规划。

风险防护

• 未完成 Step 4、Step 4b 和安全检查前，不要盲目发出买入建议。
• 在验证股息覆盖质量前，不要将高收益率视为价值。
• Step 1 使用常规预期收益率，绝不使用特殊收益率或包含 TTM 的数据；收益率接近下限且未经确认 ⇒ STEP1-RECHECK，而不是 FAIL。
• 对处于 TRIGGERED 状态的标的，若事件扫描失败或被跳过 ⇒ HOLD-REVIEW，且 T1 受阻。绝不能悄悄跳过 Step 4b。
• 明确列出假设；若缺少 adjusted_eps/数据 ⇒ 安全失败处理为 HOLD-REVIEW，绝不默默判定为 PASS。

资源

• scripts/thresholds.py：所有 SOP 阈值及 SCHEMA_VERSION（下游架构演进防护）的唯一真实来源。
• scripts/dividend_basis.py：WS-1 常规/特殊/浮动/冻结/削减股息 + 数据新鲜度关卡引擎（纯离线）。
• scripts/payout_safety.py：WS-2 按行业划分的 GAAP/调整后/FCF 派息率三项评估 + 已完成合并的关联。
• scripts/event_scanner.py：WS-3 独立的前瞻/近期公司行动扫描器 + 重要性关卡 + 保守上限。
• scripts/verdict.py：WS-5 可执行分级综合判断 + run_context + evidence_ref 辅助工具。
• scripts/build_entry_signals.py：编排器（Step 5 目标 + WS-1/2/3/5 集成）。标志：--yield-floor、--events-json、--profile、--safety-bias、--universe-source。
• scripts/build_sop_plan.py：确定性 SOP 计划框架生成器。
• scripts/tests/test_golden_p0.py：P0 合并关卡 — 针对 CALM/ORI/CMCSA/MKC/CFR/削减股息的端到端冻结判断（通过 scripts/run_all_tests.sh 运行）。
• references/default-thresholds.md：人类可读的阈值对照。
• references/sector-step2-modules.md：按行业划分的 Step 2 安全指标。
• references/valuation-and-one-off-checks.md：Step 3 估值 + Step 4 一次性事项检查。
• references/stock-note-template.md：单页备忘录 + 来源信息区块。

共享 FMP 客户端

FMP 数据访问使用随附生成的 scripts/fmp_client.py。现有 CLI 密钥/环境变量优先级、财务计算和成功输出结构均保持不变。迁移后的路径仅使用稳定端点；稳定请求被拒绝或失败时，不会回退到已弃用的 v3 URL。共享客户端会屏蔽原始密钥和 URL 编码后的密钥回显；遇到格式错误的 JSON 时重试一次；遇到 429 时等待 60 秒后重试一次，若再次触发速率限制则停止。使用 FINVIZ 时仍采用独立客户端。

Python 客户端保留 sleep_seconds、timeout 和 api_calls。现在，Sleep 会设置请求之间的最小间隔；统计会计入重试的 HTTP 响应。行情/简介检索仍按每个请求一个标的进行。