FinData Toolkit — US Market 是一个自包含的数据工具包，为美国市场分析提供实时财务数据与量化计算。所有数据源均免费且无需 API 密钥。
安装
一次性安装依赖：
pip install -r requirements.txt
可用工具
所有脚本位于 scripts/ 目录，需从 skill 根目录运行。
1. 股票数据（scripts/stock_data.py）
通过 yfinance 获取股票基本面、价格历史与财务指标。
| 命令 | 用途 |
|---|---|
| python scripts/stock_data.py AAPL | 基本公司信息 |
| python scripts/stock_data.py AAPL --metrics | 完整财务指标（估值、盈利能力、杠杆、增长、分析师共识） |
| python scripts/stock_data.py AAPL --history --period 1y | OHLCV 价格历史 |
| python scripts/stock_data.py AAPL --financials | 利润表、资产负债表、现金流量表 |
| python scripts/stock_data.py AAPL MSFT GOOGL --screen | 对股票进行价值筛选 |
2. SEC EDGAR（scripts/sec_edgar.py）
获取内幕交易数据（Form 4）、公司文件与 CIK 查询。
| 命令 | 用途 |
|---|---|
| python scripts/sec_edgar.py insider AAPL | 近期内幕交易 |
| python scripts/sec_edgar.py insider AAPL --days 90 | 过去 90 天的内幕交易 |
| python scripts/sec_edgar.py filings AAPL --form-type 10-K | 近期 10-K 文件 |
| python scripts/sec_edgar.py cik AAPL | 查询 CIK 编号 |
3. 财务计算器（scripts/financial_calc.py）
杜邦分解、Altman Z-Score、Beneish M-Score、Piotroski F-Score、盈利质量与营运资本分析。
| 命令 | 用途 |
|---|---|
| python scripts/financial_calc.py AAPL --all | 所有计算 |
| python scripts/financial_calc.py AAPL --dupont | 五因子杜邦分解 |
| python scripts/financial_calc.py AAPL --zscore | Altman Z-Score（破产风险） |
| python scripts/financial_calc.py AAPL --mscore | Beneish M-Score（操纵检测） |
| python scripts/financial_calc.py AAPL --fscore | Piotroski F-Score（财务强度） |
| python scripts/financial_calc.py AAPL --quality | 盈利质量评估 |
| python scripts/financial_calc.py AAPL --working-capital | 营运资本与 CCC 分析 |
4. 投资组合分析（scripts/portfolio_analytics.py）
投资组合风险分析：集中度、相关性聚类、VaR/CVaR、压力测试与健康评分。
| 命令 | 用途 |
|---|---|
| python scripts/portfolio_analytics.py --holdings "AAPL:30,MSFT:25,GOOGL:20,AMZN:15,META:10" | 完整健康评分（0–100） |
| ... --concentration | 集中度分析（HHI、行业） |
| ... --correlation | 相关性聚类与 EDR |
| ... --risk | VaR/CVaR、Sharpe、Sortino、beta |
| ... --stress | 历史压力测试（5 种情景） |
5. 因子筛选器（scripts/factor_screener.py）
多因子股票评分：价值、动量、质量、低波动、规模、成长。
| 命令 | 用途 |
|---|---|
| python scripts/factor_screener.py --universe "AAPL,MSFT,GOOGL,AMZN" --top 5 | 筛选自定义股票池 |
| python scripts/factor_screener.py --sp500-sample --top 10 | 筛选标普 500 样本 |
| ... --factors value,quality | 仅使用特定因子 |
6. 宏观数据（scripts/macro_data.py）
来自 FRED 的美国宏观经济指标。
| 命令 | 用途 |
|---|---|
| python scripts/macro_data.py --dashboard | 完整宏观仪表板 |
| python scripts/macro_data.py --rates | 利率与收益率曲线 |
| python scripts/macro_data.py --inflation | CPI、PCE、盈亏平衡通胀 |
| python scripts/macro_data.py --gdp | GDP 与领先指标 |
| python scripts/macro_data.py --employment | 失业率、非农就业、JOLTS |
| python scripts/macro_data.py --cycle | 商业周期阶段评估 |
数据源
| 数据源 | 数据 | API 密钥 |
|---|---|---|
| Yahoo Finance (yfinance) | 股票报价、财务数据、历史价格 | 不需要 |
| SEC EDGAR | 文件、内幕交易（Form 4） | 不需要 |
| FRED | 宏观指标 | 不需要 |
输出格式
所有脚本将 JSON 输出到 stdout，便于解析。错误输出到 stderr。
配置
可选：编辑 config/data_sources.yaml 以自定义速率限制或为高级数据源添加 API 密钥。