china-stock-analysis

用途

china-stock-analysis 是基于价值投资理论的中国 A 股分析工具，面向低频交易的普通投资者。它使用 akshare 获取公开财务数据，适合在用户请求分析某只 A 股、筛选股票、对比多只或同行业股票、计算估值或内在价值、查看财务健康状况、检测财务异常风险时调用。

环境要求

需安装 Python 依赖：

pip install akshare pandas numpy

执行任何分析前先检查 akshare 是否已安装：

python -c "import akshare; print(akshare.__version__)"

若未安装，提示安装：

pip install akshare

主要模块

Stock Screener（股票筛选器）：筛选符合条件的股票。
Financial Analyzer（财务分析器）：个股深度财务分析。
Industry Comparator（行业对比）：同行业横向对比分析。
Valuation Calculator（估值计算器）：内在价值测算与安全边际计算。

使用方式

股票筛选

先收集筛选条件，可选指标包括估值指标（PE、PB、PS）、盈利能力（ROE、ROA、毛利率、净利率）、成长性（营收增长率、净利润增长率、连续增长年数）、股息（股息率、连续分红年数）与财务安全（资产负债率、流动比率、速动比率）。筛选范围可为全 A 股、沪深 300、中证 500、创业板/科创板或用户自定义列表。执行命令示例：

python scripts/stock_screener.py \
    --scope "hs300" \
    --pe-max 15 \
    --roe-min 15 \
    --debt-ratio-max 60 \
    --dividend-min 2 \
    --output screening_result.json

结果以表格形式呈现（代码、名称、PE、PB、ROE、股息率、评分）。

个股分析

先收集股票代码或名称与分析深度（摘要级/标准级/深度级）。获取数据：

python scripts/data_fetcher.py \
    --code "600519" \
    --data-type all \
    --years 5 \
    --output stock_data.json

运行财务分析：

python scripts/financial_analyzer.py \
    --input stock_data.json \
    --level standard \
    --output analysis_result.json

计算估值：

python scripts/valuation_calculator.py \
    --input stock_data.json \
    --methods dcf,ddm,relative \
    --discount-rate 10 \
    --growth-rate 8 \
    --output valuation_result.json

最后参考 templates/analysis_report.md 生成中文分析报告。标准级报告结构包括：公司概况、财务健康、盈利能力、成长性分析、估值分析、风险提示、投资结论。

行业对比

收集对比标的（可多个股票代码，或行业分类 + 对比数量），获取数据：

python scripts/data_fetcher.py \
    --codes "600519,000858,002304" \
    --data-type comparison \
    --output industry_data.json

或按行业获取：

python scripts/data_fetcher.py \
    --industry "白酒" \
    --top 10 \
    --output industry_data.json

生成对比：

python scripts/financial_analyzer.py \
    --input industry_data.json \
    --mode comparison \
    --output comparison_result.json

结果以对比表呈现（各公司 PE、ROE、毛利率、评分，以及行业均值）。

估值计算

收集估值参数（或使用默认值）。DCF 默认折现率 10%、预测期 5 年、永续增长率 3%；DDM 默认要求回报率 10%，股息增长率使用历史数据推算；相对估值可对比行业均值或历史均值。执行：

python scripts/valuation_calculator.py \
    --code "600519" \
    --methods all \
    --discount-rate 10 \
    --terminal-growth 3 \
    --forecast-years 5 \
    --margin-of-safety 30 \
    --output valuation.json

结果展示各估值方法的内在价值、当前价格、安全边际价格与结论。

财务异常检测

分析过程中自动检测以下信号：应收账款异常（增速 > 营收增速 × 1.5、周转天数大幅增加）、现金流背离（净利润增长但经营现金流下降、现金收入比 < 80%）、存货异常（增速 > 营收增速 × 2、周转天数大幅增加）、毛利率异常（波动 > 行业均值波动 × 2、与同行严重偏离）、关联交易（占比 > 30%）、股东减持（大股东近期减持公告、高管集中减持）。风险等级分为低风险（无明显异常）、中风险（1-2 项轻微异常）、高风险（多项或严重异常）。

A 股特色分析

政策敏感度按行业提供提示，例如房地产（房住不炒政策）、新能源（补贴政策变化）、医药（集采政策影响）、互联网（反垄断、数据安全）。股东结构分析包括控股股东类型（国企/民企/外资）、股权集中度、近期增减持情况、质押比例。

输出格式

所有脚本输出 JSON，便于后续处理，字段包含 code、name、analysis_date、level、summary（score、conclusion、recommendation）、financials、valuation、risks 等；并可生成结构化的中文 Markdown 报告。

错误处理

网络错误时提示检查网络连接、稍后重试（可能接口限流）或尝试更换数据源。股票代码无效时提示检查代码并提供可能的匹配建议。数据不完整（如新上市股票）时说明数据限制并基于可用数据分析。

限制与说明

数据时效性以上市公司最新季报/年报与当日收盘价为准。所有分析仅供参考，不构成投资建议，并始终包含风险提示，尤其是财务异常检测结果。单只股票分析时自动包含行业均值对比。所有分析基于公开财务数据，不涉及内幕信息。估值模型的参数假设对结果影响较大，需向用户说明。A 股市场受政策影响较大，定量分析需结合定性判断。