A股分红/股息分析。当用户说"分红"、"股息"、"高股息"、"dividend"、"分红率"、"XX分红怎么样"、"高分红股推荐"、"红利策略"、"现金分红"、"股息率排名"时触发。分析个股分红历史和可持续性,或筛选高股息标的,评估红利投资策略。通过 cn-stock-data 获取财务数据和行情,结合 web 搜索获取分红方案和历史记录。支持机构红利研究风格(formal)和个人分红笔记风格(brief)。
Scanned 9/7/2026
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name: a-share-dividend
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### 数据源
```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
# 个股财务指标(盈利/现金流 — 分红可持续性基础)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
# 个股行情(计算当前股息率)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
# K线(股价走势 vs 除权日)
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [2年前日期]
```
补充 web 搜索(分红数据 cn-stock-data 不直接提供):
- 历史分红方案(每股派息、除权除息日)
- 分红频率(年度/半年度/特别分红)
- 分红公告
- 行业分红对比数据
### Workflow (5 steps):
**Step 1: 确定分析模式**
- **个股分红分析**:"XX分红怎么样" → 分析单只股票的分红历史和可持续性
- **高股息筛选**:"高分红股推荐" → 全市场筛选高股息标的
- **红利策略评估**:"红利策略怎么样" → 评估红利因子的市场表现
**Step 2: 数据获取**
**个股模式**:
1. cn-stock-data finance 获取财务数据(净利润、现金流、EPS)
2. cn-stock-data quote 获取当前股价和市值
3. Web 搜索:近 5 年分红方案
构建分红历史表:
| 年度 | 每股派息(元) | 分红总额(亿) | 分红率(%) | 股息率(%) | 除权日 |
|------|------------|------------|---------|---------|--------|
**筛选模式**:
1. Web 搜索高股息率排名(最新数据)
2. cn-stock-data 获取 Top 标的的财务数据验证
**Step 3: 分红质量分析**
**可持续性评估**(核心):
- 分红率(派息/净利润):30%-70% 为健康区间
- 经营现金流覆盖度:经营现金流 / 分红总额 > 1.5 为安全
- 连续分红年数:连续 5 年+ 为稳定
- 利润稳定性:净利润波动率,波动越小分红越可持续
- 负债率:高负债公司分红可能不可持续
**分红意愿评估**:
- 大股东持股比例(高→分红意愿强,因为大股东自己收到分红)
- 国企 vs 民企(国企分红政策更稳定,有考核要求)
- 公司章程中的分红政策(部分公司有明确分红承诺)
**Step 4: 估值与收益分析**
- 当前股息率 vs 历史股息率区间
- 股息率 vs 10 年国债收益率(溢价=有吸引力)
- 股息率 vs 行业平均
- 全收益分析:分红收益 + 资本利得
**Step 5: 输出**
### 风格说明
| 维度 | formal(机构红利研究) | brief(个人分红笔记) |
|------|---------------------|---------------------|
| 篇幅 | 3-5 页 | 1 页 |
| 分红历史 | 近 5-10 年完整表格 | 近 3 年关键数据 |
| 可持续性 | 多维度详细评估 | 核心 2-3 项判断 |
| 行业对比 | 同行分红对比表 | 一句话行业对比 |
| 策略评估 | 红利因子历史表现分析 | 当前适合性判断 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |
### 关键规则
1. **股息率是动态的**:股价下跌会提高股息率,不要仅因高股息率就判断为好标的 — 需排除"价值陷阱"
2. **分红率 vs 股息率**:分红率 = 分红/利润(公司视角),股息率 = 分红/股价(投资者视角),两个都要看
3. **现金流优先于利润**:分红需要真金白银,经营现金流比账面利润更能反映分红能力
4. **关注特别分红**:一次性特别分红不可持续,分析时应剔除
5. **税后收益**:A 股分红需缴纳个人所得税(持股>1年免税,1月-1年10%,<1月20%)
6. **政策推动**:近年监管鼓励上市公司分红,国企分红率提升是确定趋势
## 使用示例
### 示例 1: 基本使用
```python
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
```
### 示例 2: 命令行使用
```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```
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