trader-screener

trader-screener 是 trader-skill 技能集中的股票筛选器，用于把用户对公司的定性要求（例如“盈利仍在增长、估值不过高”）转化为可计算的规则，并对一组公司逐一检查，展示每个通过项和未通过项对应的实际数值与阈值。

用途：

• 将用户描述转化为筛选规则文件（JSON），支持比较运算符、区间、包含/不包含等操作。
• 对候选公司列表应用规则，输出通过名单、排名得分和未通过原因。
• 可结合价格数据计算市盈率（P/E，仅当 EPS 为正时）和盈利收益率。

主要能力：

• 读取指标数据：支持 trader/metrics.json（由 /trader-analyst 的 facts.py --metrics 生成），也支持任何包含 ticker 列的 JSON 列表或 CSV 文件；CSV 中的数字可包含 $、% 和逗号。
• 可选价格数据：读取 trader/prices.json（格式如 {"prices": {"AAPL": 341.27}}），用于计算价格、市盈率和盈利收益率。
• 规则文件：JSON 格式，可参考 rules.example.json。每条规则包含 metric、op、value；支持 >、>=、<、<=、==、!=、between（区间 [low, high]）、in 和 not in（列表，用于排除特定股票代码或行业）。
• 缺失值处理："missing": "fail" 表示缺少规则所需指标的公司直接判定失败；"skip" 表示跳过该规则并注明。
• 排名：对通过的公司按 rank 中每个指标打分（0 到 1），再按权重取加权平均。
• 输出：通过 --out 写入 trader/shortlist.json，包含通过者、得分及原因，未通过者及原因。

使用方式：

1. 将用户需求转化为规则，写入 trader/rules.json；阈值模糊时询问用户（例如“便宜”对应多少市盈率）。
2. 获取候选公司指标：运行 /trader-analyst 并指定 --metrics trader/metrics.json，或使用用户自己的 CSV 文件；若涉及市盈率则准备 trader/prices.json。
3. 运行筛选命令： python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/screen.py" trader/metrics.json --rules trader/rules.json --prices trader/prices.json --out trader/shortlist.json
4. 退出码 1 表示无公司通过，需说明并展示最接近的未通过项。
5. 报告通过名单及原因、未通过项及未达标数值、数据日期（各公司最新季度末、价格日期），并建议先对头部公司运行 /trader-analyst。

适用场景：

• 根据财务指标快速过滤股票池，得到符合特定增长、盈利和估值条件的候选名单。
• 对已有指标数据或 CSV 进行可复现的规则化筛选。
• 作为教育或研究工具，辅助理解筛选逻辑和结果。

限制：

• 仅使用标准库 Python，不联网；数据需本地提供。
• 不会将通过公司称为“买入”，筛选只是对已报告数字的过滤，不是投资建议。
• 不会填补缺失数字或猜测指标；缺失即缺失。
• 不会自动向 /trader-budget 或任何下单路径发送内容；只有 /trader-broker 在 /trader-risk 通过且用户明确输入 yes 后才可能下单。
• 仅供教育和工具用途，不构成财务建议。