资产配置报告生成

投资组合报告的难处不在排版，而在口径与数据链路：净值是否包含分红、份额怎么从认购金额推算、FED 分位数和目标配置如何与外部模型技能衔接。本技能把从行情抓取到 DOCX 组装的流程串成一条可复现的流水线。

核心能力

• 多源数据统一抓取：以 akshare 替代课程中的聚宽接口，通过 scripts/fetch_market_data.py 一次性拉取基金净值、指数行情、定期报告资产配置、十大重仓股、申万行业映射、沪深300 PE(TTM) 与十年期国债收益率，输出 Excel 与 JSON，并同步计算 FED 分位数写入 data/fed.json。
• 统一业绩口径：份额按 认购金额 / 认购日单位净值 计算；收益序列对齐共同交易日后市值加权；年化波动率使用 日收益标准差 × √252，夏普比率减去无风险利率；最大回撤在净值曲线上逐点扫描。图表绘制区分口径：业绩与回撤使用累计净值，份额与市值使用单位净值，分红现金按留存方式计入组合价值。
• 真实计算目标配置：阶段3调用依赖技能 asset-allocation-model 的 scripts/asset_allocation.py，以客户年龄、风险等级（R1–R5 对应 C1–C5）与 FED 分位数算出目标权益/商品/固收比例；再根据缺口计算增配或减配金额与份额。
• 结构化成稿：报告严格按 references/report_template.md 组装封面、五部分正文与致谢页；宏观展望、行业研判、基金点评等文字由 LLM 依照 references/content_prompts.md 现场撰写；scripts/analyze_portfolio.py 产出 metrics.json 与 5 张图表并嵌入对应章节，scripts/build_report_docx.py 组装 DOCX，需要 PDF 时交由 PDF 文档生成技能转换。

执行流程

1. 收集输入：客户称呼、风险等级、年龄、持仓清单（代码、名称、认购金额、认购日期）与分析截止日。缺失信息时禁止默认假设，必须一次性向用户补齐。
2. 拉取数据：运行 scripts/fetch_market_data.py，数据源全部来自 AKShare 公开接口，无离线缓存兜底。
3. 分析绘图：运行 scripts/analyze_portfolio.py，产出业绩指标与股债配比，并生成净值对比、回撤对比、持仓分布、重仓股分布等图表。
4. 目标配置：调用模型技能脚本得到目标比例，计算缺口、所需资金与增配份额，形成再平衡路径。
5. 成稿校验：按模板填充文字与图表，逐条核对数据是否来自脚本输出，确认风险提示出现在报告末尾。

适用边界与注意点

• 必须安装依赖技能：阶段3强依赖 asset-allocation-model，缺它无法得到目标配置；PDF 输出可选，不需要时可跳过 PDF 文档生成技能。
• Python 环境：核心依赖为 akshare、pandas、matplotlib、openpyxl、python-docx、requests；转 PDF 另需 reportlab、pypdf 与 Node.js + Playwright。
• 接口可能失效：东方财富个股接口若不可用，改用巨潮 stock_profile_cninfo；接口字段变更与踩坑记录见 references/akshare_api.md。
• 数据时效性：基金资产配置来自定期报告，取距分析截止日最近一期；成立时间、清盘、分红等边界情况需按规则处理并在报告中注明。
• 可视化环境：中文图表需配置 matplotlib 中文字体（Windows 使用 Microsoft YaHei），受限环境应预设 MPLCONFIGDIR 到可写目录。
• 合规边界：报告末尾必须声明“本报告仅供参考，不构成投资建议”。所有数值须来自真实抓取或真实计算，不允许编造。