红利股息率大全 · 望京博格版

> 作者：望京博格 ｜ 数据来源：Wind（需在 AI 平台配置 Wind MCP）

一次跑出两张榜单图：

两张图顶部都有一张摘要卡：榜单平均股息率 / 10年期国债 / 差值（pp）。

硬规则：没有 ETF 跟踪的指数一律剔除。 剔除后不够 15 只，就按实际数量出图，标题写 TOP N，绝不拿无 ETF 的指数硬凑。

第 0 步：前置检查（不可跳过）

Wind MCP

本 Skill 的数据全部来自 Wind，必须在 AI 平台的 MCP 配置里接好下面三个服务（缺一个就跑不通）：

配置入口：AI 平台的「连接器 / MCP」页添加服务并完成授权。工具不在可用列表里就先 ToolSearch 载入 schema，别凭记忆拼参数。

先确认日期

date +"%Y-%m-%d %A"

取最近一个已收盘交易日（周末回退到上周五），后面所有数据都以这个日期为准，图注写同一天。

第 1 步：取 10 年期国债收益率

query_economic_indicator_data(question="中国国债10年期到期收益率", observation=3)

用返回里最后一个交易日的值，单位 %，保留 4 位小数。

> 坑：中债国债到期收益率:10年 (S0059749) 很多账号无权限，报「受限指标已剔除」。
> 这时改用 M1001654 中国:国债到期收益率:10年（中证指数公司口径），能取到就用它。
> 两个都取不到再找用户确认，不要自己编一个数。

第 2 步：取 ETF 明细（两次调用，并行发）

股息率榜的"跟踪ETF"和"费率"都从这一步来。A股和港股要分两次查，分类字段不一样。

# A股
search_funds(question="筛选名称包含红利或股息的股票型ETF，返回Wind代码、证券简称、跟踪指数名称、管理费率、托管费率、最新资产净值")

# 港股
search_funds(question="筛选名称包含红利、高股息、股息的港股通或QDII股票型ETF，返回Wind代码、证券简称、跟踪指数名称、管理费率、托管费率、最新资产净值")

两次都原样存盘：etf_a.json / etf_hk.json。不要手工抄数。

港股那一次如果只回来 20 来行，再补一发放宽版，把漏掉的补上：

search_funds(question="筛选名称包含高股息、股息、分红、央企红利、国企红利、价值、低波的港股及跨境股票型ETF，返回Wind代码、证券简称、跟踪指数名称、管理费率、托管费率、最新资产净值")

筛选规则（脚本自动做，知道就行）：
- 只留场内 ETF，01xxxx.OF 的联接基金一律剔除（联接基金不是跟踪标的 ETF）
- 综合费率 = 管理费率 + 托管费率，取最低；费率打平时取规模最大的那只
- 同一个指数的不同币种版本（如 港股通高股息(HKD) 与 港股通高股息CNY）算同一个指数，跨版本取最低费率

第 3 步：取指数股息率（按池子查，不靠"筛选"）

不要用「筛选红利指数按股息率排序」这类写法——Wind 会把全收益/净收益/人民币/美元各种版本全吐出来，还混进港股通指数，没法直接用。

正确做法：从 references/index-pool.json 的候选池出发，按指数名批量取数。

get_index_fundamentals(question="查询以下指数的Wind代码、证券简称和股息率TTM：中证红利、上证红利、深证红利、红利低波、红利低波100、沪深300红利、300红利低波、800红利低波、A500红利低波、中证央企红利、中证国企红利、上证国企红利、诚通央企红利、中证红利质量、中证红利价值、中证智选高股息策略、标普中国A股大盘红利低波50、标普中国A股红利机会")

get_index_fundamentals(question="查询中证港股通高股息投资指数、标普港股通低波红利指数、恒生港股通红利低波动指数、恒生港股通红利指数、恒生港股通中国央企红利指数、国新港股通央企红利指数、港股通央企红利指数、恒生港股通中国内地企业红利指数、国证港股通红利低波指数、中证港股通高股息精选指数的Wind代码、证券简称、股息率TTM")

一次 15-20 个名字比较合适，太多会糊。结果存 yield_a.json / yield_hk.json。

指标优先取 股息率TTM，缺失才退回 最新股息率。取到 null 的指数直接跳过并在日志里列出来，不要拿别的口径顶替。

补 ETF 跟踪关系（可选，池子里没有的新指数才需要）

get_index_basicinfo(question="查询XXX指数的Wind代码、证券简称、成份数量、被跟踪的基金列表与数量")

返回里有「跟踪该指数的基金数量」和基金清单，能确认到底有没有 ETF、是哪几只。

第 4 步：组装两张榜的数据

# A股
python scripts/build_raw.py --market A \
  --yield yield_a.json --etf etf_a.json \
  --bond 1.6474 --top 15 --out raw_a.json

# 港股（税后口径）
python scripts/build_raw.py --market HK \
  --yield yield_hk.json --etf etf_hk.json \
  --bond 1.6474 --tax-rate 0.20 --top 15 --out raw_hk.json

脚本会打印「候选 N 只 / 取前 M 名 / 平均股息率 / 国债 / 差值」，以及被跳过的指数。

• --etf 不传就用 index-pool.json 里的快照费率（能跑，但费率可能过期，正式出图一定传当天的）
• 港股少于 15 只时会打 ⚠，这时标题改成 TOP N，别硬撑
• 差值 = 平均股息率 − 国债，单位 pp（百分点），带正负号

第 5 步：出图

# 图1
python scripts/draw_ranking.py --input raw_a.json --out 图1_A股红利指数股息率.png \
  --title "A股红利指数：谁给的钱最多" \
  --subtitle "15只红利指数平均股息率4.56%，比十年期国债高出2.91个百分点" \
  --insight "智选高股息5.92%排第一，但跟踪它的ETF只有26亿。" \
  --min-height 1440

# 图2
python scripts/draw_ranking.py --input raw_hk.json --out 图2_港股红利指数股息率.png \
  --title "港股红利：扣完税还剩多少" \
  --subtitle "名义5.57%，税后4.46%，仍比十年期国债高2.81个百分点" \
  --insight "能买到ETF的港股红利指数只有10只，名义股息率全在5.3%以上。"

副标题和看点里的数字必须来自脚本打印的真实值，现算现写，不许凭印象。

第 6 步：交付前自检（逐条打勾）

1. 排序：按股息率降序，第 1 名和脚本打印的第一行对得上
2. ETF 必存在：每个上榜指数都能在 etf_*.json 里找到对应跟踪 ETF，找不到的已剔除
3. 费率是最低：抽查 2-3 行，确认是同指数里管理费+托管费最便宜的那只（不是规模最大的）
4. 港股税后：税后 = 名义 × (1 − 20%)，抽查一行手算对得上
5. 差值：平均股息率 − 国债，和摘要卡上的数字一致；注意是 pp 不是 %
6. 数量：港股不足 15 只时标题写 TOP N，正文说明原因
7. 日期一致：股息率、国债、ETF 规模、图注，四处用的都是同一个交易日
8. 脚注：保留口径说明 + 「数据来源：Wind」+ 不构成投资建议

数据口径（固定，不许改写）

最新股息率     = Wind 股息率TTM（成分股加权），单位 %
税后股息率(港) = 名义股息率 × (1 − 20%)        20% = 内地个人投资者港股通红利税率
ETF 综合费率   = 管理费率 + 托管费率
差值(pp)       = 榜单平均股息率 − 10年期国债到期收益率

为什么税后是直接乘 0.8，而不是逐个成分股算：指数股息率本身就是成分股股息率的加权平均。在统一税率下，Σ(股息率ᵢ × 权重ᵢ × 0.8) = 0.8 × Σ(股息率ᵢ × 权重ᵢ)，两者数学上完全等价。只有税率不一致时（H股 20%、红筹 20%+、部分注册地另有税负）才会出现差异，差异通常在 0.1pp 以内。图注要写清这句话，别让人以为是拍脑袋抹掉两成。

常见坑

1. 别用「筛选」直接查红利指数：返回里 全收益/净收益/人民币/美元/CPR 版本会刷屏，同一个指数能出现 6-8 个代码，直接排序必然错
2. 别把 h 开头的全收益代码当价格指数：h00922.CSI 是中证红利全收益，000922.CSI 才是指数本体
3. 联接基金不是 ETF：01xxxx.OF 的 ETF 联接、02xxxx.OF 的场外指数基金全部剔除，它们费率和场内 ETF 不同
4. 港股红利指数有 ETF 的就那么几只：A股能凑到 15 只以上，港股实际只有 10 只左右，这是市场事实，不是数据缺失
5. 别拿 A股 ETF 当港股标的：港股红利 ETF 属「跨境ETF」，在 ETP一级投资范围分类 里和 A股「股票型ETF」不是一类，要分开查
6. 国债别用错口径：S0059749 无权限时换 M1001654，两个都是中债/中证口径的 10 年期，不是 1 年期或 30 年期
7. 股息率不能跨期混用：今天取的股息率和上周取的国债放在一起算差值，是被抓包的错

复用规则（避免重复取数）

参考

• references/index-pool.json：候选指数池（A股 18 只 + 港股 10 只），含 Wind 代码、ETF 跟踪名、最低费率 ETF 快照；新增指数只改这里
• references/wind-data-guide.md：字段细节、查询话术、权限坑、回归校验基准
• scripts/build_raw.py：ETF 明细 + 股息率 + 国债 → raw.json（含最低费率 ETF 自动挑选）
• scripts/draw_ranking.py：raw.json → 榜单 PNG
• sample/：2026-10-30 的 Wind 原始返回（yield_*.json / etf_*.json），改脚本后先拿它回归

运行环境

• Python 需装 Pillow。本机 python 不在 PATH 时用
  C:\Users\99388\.workbuddy\binaries\python\versions\3.13.12\python.exe
• 中文字体默认走 C:/Windows/Fonts/msyhbd.ttc，缺失就在 draw_ranking.py 的 FONT_CANDIDATES 补路径
• 中间文件（raw_*.json、etf_*.json）放当前工作区，不要写进 Skills 目录

已知边界

• 港股符合"有 ETF 跟踪"的红利指数约 10 只，做不到 TOP15，图上按实际数量呈现并在副标题/看点里说明
• 指数股息率取 Wind 的 股息率TTM，是滚动 12 个月口径，不是预测股息率；和部分平台按"最近一次分红×年化"的算法会有 0.1-0.3pp 差异
• ETF 规模、费率是静态字段，盘中不会变，但月末/季末规模更新后需要重取
• 税后按 20% 单一税率折算；若用户专门问红筹股、REITs 或有跨境双重征税的品种，需要按持仓明细单独算，不能套这个系数