技能介绍

监控分散的投顾调仓信号

在基金投顾的实际运营中，全平台有大量投顾策略在进行调仓操作。这些调仓数据分散在不同的接口和平台中，运营和投研人员很难快速掌握哪些基金被多个投顾一致加仓或减仓，哪些策略进行了大幅仓位调整。手动拉取数据、清洗、聚合不仅耗时，而且容易遗漏关键信号，导致无法及时跟进市场共识或风险变化。

实时聚合与结构化输出

为了解决上述问题，投顾调仓 技能通过自动化流程实时抓取并聚合全平台投顾的调仓数据，生成结构化的日报卡片。

核心工作流分为四步：

时间推算与数据拉取：首先获取查询时的实时时间，动态推算统计日（优先拉取当天，若为空则回退至前一天）。随后调用 getTouguCompareBasicInfo 获取全平台策略列表，并结合 getTouguCompareAdjustDateList 和 tcHistory 拉取目标日期的调仓明细。
平台信息补齐：利用 platform 字段将策略列表与调仓详情进行 Join，确保每条调仓记录都能明确归属到具体的平台。
Python 三层聚合：通过 exec 执行 Python 脚本（scripts/aggregate.py）进行严格计算。首先按 fundCode 分组，统计加仓与减仓共识 TOP5；接着筛选出仓位变化绝对值 ≥ 10 的大幅调仓记录，并从策略和明细两个维度输出。
五层卡片渲染：最终输出五层 Markdown 表格卡片，依次展示加仓共识、减仓共识、大幅调仓策略、大幅调仓明细以及统计概览，直接推送到指定的群聊或单聊。

适用边界与注意事项

该技能专注于投顾调仓数据的运营监控与信号聚合，不构成任何投资建议。在数据过滤上，仅展示仓位变化 ≥ 10% 的显著调整，微调（±0.01% 量级）会被直接过滤以避免噪音干扰。所有数值计算均依赖 Python 执行，杜绝人工心算带来的误差。此外，由于数据高度依赖底层 API 的实时返回值，若查询当时全网无调仓记录，技能会直接返回简洁的无数据提示。