congress-stock-tracker
by @goatdeesign
国会山股神线索追踪工具。追踪美国国会议员最新股票交易动态，识别被多位议员集中买入的重仓标的，结合议员所在委员会和近期立法/监管动态，分析交易背后可能的政策事件催化剂，并检测大额交易、密集交易、跨党派共识等异常信号。当用户询问以下问题时使用本技能：(1) 国会议员最近买了什么股票 (2) 哪些股票被议员重仓买入 (...
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name: congress-stock-tracker description: 国会山股神线索追踪工具。追踪美国国会议员最新股票交易动态，识别被多位议员集中买入的重仓标的，结合议员所在委员会和近期立法/监管动态，分析交易背后可能的政策事件催化剂，并检测大额交易、密集交易、跨党派共识等异常信号。当用户询问以下问题时使用本技能：(1) 国会议员最近买了什么股票 (2) 哪些股票被议员重仓买入 (3) 议员交易背后有什么政策线索 (4) 国会山股神/佩洛西等议员的持仓动态 (5) 分析国会交易异常信号
🏛️ 国会山股神线索追踪
追踪美国国会议员股票交易，挖掘重仓标的，分析政策线索。
工作流程
用户提问 → 判断查询类型 → 获取交易数据 → 分析处理 → 生成报告
1. 判断查询类型： - 全景扫描（"最近议员们买了什么"）→ 获取全量数据 + 重仓分析 - 定向追踪（"佩洛西最近的交易"）→ 按议员/标的筛选 - 异常猎手（"有什么异常交易"）→ 异常检测模式 - 深度分析（"为什么这么多人买 NVDA"）→ 事件关联分析
2. 获取数据：运行 scripts/fetch_trades.py
3. 分析数据：结合 references/ 中的知识进行深度解读
4. 生成报告：按模板输出结构化表格 + 分析解读
数据获取
运行数据抓取脚本获取最新交易记录：
# 基础用法：获取最近30天数据并执行分析
python scripts/fetch_trades.py --days 30 --analyze筛选特定议员
python scripts/fetch_trades.py --politician "Pelosi" --analyze筛选特定股票
python scripts/fetch_trades.py --ticker NVDA --analyze筛选大额交易（>$100K）
python scripts/fetch_trades.py --min-amount 100000 --analyze仅看参议院
python scripts/fetch_trades.py --chamber senate --analyze保存结果到文件
python scripts/fetch_trades.py --analyze --output trades.json
python scripts/fetch_trades.py --output trades.csv
脚本输出 JSON 格式，包含：
trades：筛选后的交易记录列表concentration：重仓标的排行（--analyze 模式）anomalies：异常交易信号（--analyze 模式）meta：查询元数据数据源优先级：Capitol Trades → Quiver Quantitative API → 参议院官方披露
分析流程
重仓标的分析
拿到数据后，对被多位议员买入的标的进行深度分析：
1. 读取 references/committee_industry_map.md，查找买入议员所在委员会
2. 判断标的行业是否在委员会管辖范围内（高关联 = 更强信号）
3. 搜索近期相关立法、听证会、监管动态（使用联网搜索）
4. 按 references/analysis_framework.md 中的信号强度评估体系打分
5. 生成事件假设和展望
异常交易检测
脚本自动检测三类异常：
事件关联分析
读取 references/committee_industry_map.md 获取委员会-行业映射，结合以下信息源进行关联：
详细分析模板和评估框架见 references/analysis_framework.md。
输出要求
每次输出必须包含：
1. 交易总览表格：议员、标的、买/卖、金额、日期、党派 2. 重仓排行：被最多议员买入的标的排名 3. 深度分析：Top 3-5 标的的事件关联解读 4. 异常警报：检测到的异常交易信号 5. ⚖️ 免责声明：必须提醒用户数据存在披露延迟（最长45天），分析仅供参考不构成投资建议
完整报告模板见 references/analysis_framework.md 的"输出报告结构"章节。