持仓股跟踪器

问题从哪来

个人持仓最怕两件事：信息散落在公告、卖方研报、行业媒体和行情里，你很难每天对齐「这条消息到底是在验证还是削弱我的逻辑」；以及股价异动时，往往只能事后猜原因。这个技能把投资逻辑（Thesis）当成主索引，而不是单纯盯 K 线或新闻标题。

它怎么工作

1. 写逻辑：用自然语言描述每只标的的短/中/长期假设，可落到 thesis.md 与 portfolio.json。
2. 日常跟踪：对 AI 说「跟踪持仓」后，按固定流程采集——巨潮/港交所公告（WebFetch）、AKShare 新闻、行业信源定点搜索（industry_sources 查表）、IMA 浑水（可降级 WebSearch）、实时行情与竞品公告交叉；再做时效筛（7 天增量 / 8–30 天已知事实）。
3. 双层标注：每条增量同时标注对 Thesis 的 (+/-/0)，以及相对市场共识是 超预期 / 符合预期 / 低于预期 / 未定价 / 已定价。
4. 异动溯源：单日涨跌幅超过阈值（默认 5%）时，输出五维度溯源，而不是只列新闻标题。
5. 深度与审查：「深度分析持仓」做逻辑逐段验证、竞品横截面、估值分位与预期差全景；「审查投资逻辑」做假设挑战、反方论点、失效路径与隐藏风险（估值陷阱、时间成本等）。

报告有强制模板：顶部横截面快照，再逐标的章节，并更新 coverage/{标的}/log.md。

边界与注意

• 依赖 Python 3.8+（akshare、pandas）、外网与 WebSearch；浑水需 IMA 知识库，否则自动降级，质量会受影响。
• 搜行业不搜公司：浑水侧宜用英文 ticker 或行业词（如钾肥、Potash），中文公司名常无结果。
• 技能不替你做买卖决策，只提供结构化审视；共识预期需结合研报与搜索，仍有滞后与误判空间。