📊 股票简化分析法 (Stock Simplified Analysis Method)

一个专业、系统化的股票分析工具，使用AI执行"股票简化分析法"七步分析框架，生成机构级股票分析报告，支持15种专业可视化图表，并支持复杂HTML图表结构与Mermaid渲染。新版本已符合 Claude Code Skill 规范。

✨ 特性

• 🎯 七步系统化分析: 从业务阶段到估值的完整分析框架
• 🤖 AI驱动: 基于Gemini AI的智能分析能力
• 🔗 Tushare MCP支持: 可接入实时/结构化数据源
• 🧠 Subagent架构: 7个专业化分析Agent协作完成全流程分析
• 📊 15种专业图表: 雷达图、矩阵图、热力图等可视化
• 🌏 完美中文支持: 自动检测字体，跨平台兼容
• 🖥️ 无GUI环境支持: 可在服务器/Docker环境中运行
• 📄 多格式支持: 支持PDF、HTML、URL等多种数据源
• 🔄 自动重试: 内置API限流处理机制
• 📝 Markdown报告: 生成格式精美的分析报告
• 🧩 复杂HTML图表: 支持多图表布局、Mermaid流程/决策树渲染
• ✅ 完整测试: 7/7测试通过，代码质量保证

🔍 分析框架

本工具基于"股票简化分析法"，包含七个分析步骤：

1. 业务增长周期分析 - 确定公司所处的发展阶段
2. 业务分析 - 深入理解商业模式
3. 护城河分析 - 评估竞争优势
4. 长期潜力分析 - 分析增长驱动力
5. 关键指标分析 - 评估财务健康状况
6. 风险分析 - 识别执行风险
7. 估值分析 - 提供估值框架

📦 安装

环境要求

• Python 3.9 或更高版本
• Gemini API密钥（从 Google AI Studio 获取）

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/yanglaiyang/stock-analysis-skill.git
cd stock-analysis-skill

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 设置API密钥

Linux/Mac:

export GEMINI_API_KEY='your_api_key_here'

Windows (PowerShell):

$env:GEMINI_API_KEY='your_api_key_here'

或使用 --api-key 参数直接传入。

🚀 使用方法

作为 Claude Skill 使用

本项目包含 Claude Skill 规范文件：

• .claude/skills/stock-analysis/SKILL.md
• .claude/skills/stock-analysis/reference.md
• .claude/skills/stock-analysis/examples.md

当作为 Skill 使用时，直接按以下格式调用：

股票分析：公司名, 代码

示例：

股票分析：新华人寿, 601336.SH

注意：完整在线分析需要环境变量 GEMINI_API_KEY 或 GOOGLE_API_KEY。

基本用法

分析一只股票：

python src/stock_analyzer.py -c "平安银行, 000001.SZ"

保存报告

python src/stock_analyzer.py -c "宁德时代, 300750" -o report.md

添加参考链接

python src/stock_analyzer.py -c "贵州茅台, 600519" \
  -l "https://example.com/report1.pdf,https://example.com/report2.pdf"

上传券商研报

python src/stock_analyzer.py -c "比亚迪, 002594" -f research_report.pdf

组合使用

python src/stock_analyzer.py -c "腾讯控股, 00700.HK" \
  -l "https://example.com/financials.pdf" \
  -f report1.pdf report2.pdf \
  -o tencent_analysis.md \
  --retries 3

命令行参数

📝 报告示例

生成的报告包含以下部分：

• 执行摘要 - 快速了解核心发现
• 业务阶段分析 - 判断公司发展阶段
• 业务模式分析 - 深入了解商业模式
• 护城河分析 - 评估竞争优势
• 长期增长潜力 - 分析增长驱动力
• 关键指标健康检查 - 财务健康度评估
• 执行风险评估 - 识别主要风险
• 估值框架分析 - 提供估值视角
• 数据来源附录 - 完整的数据来源

📊 可视化案例（新华人寿 601336.SH）

以下为实际运行生成的展示级案例，用于直观展示报告结构与图表效果（仅展示格式与能力，不构成投资建议）。

主要结论（示例）

• 业务阶段：经营杠杆期（业绩稳定、盈利能力较强）
• 核心业务：寿险为主，健康险/意外险为补充
• 护城河：中等强度（品牌与牌照优势，客户转换成本中等）
• 增长前景：中等（依赖产品创新与渠道效率提升）
• 风险提示：政策、利率与资本市场波动带来的不确定性

关键图表

🛠️ 开发

项目结构

stock-analysis-skill/
├── src/
│   ├── stock_analyzer.py        # 主程序
│   ├── chart_generator.py       # 图表生成器（已优化）
│   ├── font_config.py           # 字体配置模块（新增）
│   ├── chart_generator_v2.py    # 图表增强补丁（新增）
│   └── test_chart_optimization.py # 测试脚本（新增）
├── tests/
│   └── test_analyzer.py         # 单元测试
├── docs/
│   └── analysis_framework.md    # 分析框架文档
├── requirements.txt             # 依赖列表
├── README.md                    # 本文件
├── CHART_OPTIMIZATION_SUMMARY.md # 图表优化说明（新增）
└── skill.json                   # Skill配置文件

运行测试

图表优化测试:

python src/test_chart_optimization.py

单元测试:

python tests/test_analyzer.py

📊 图表系统

支持的图表类型

本工具支持 15 种专业可视化图表：

图表优化 (v2.1.0)

主要改进:

• ✨ 中文字体自动检测和配置
• ✨ 跨平台字体支持（macOS/Windows/Linux）
• ✨ 无GUI环境支持（服务器/Docker）
• 🐛 修复中文显示乱码问题
• 🐛 修复PDF生成中文问题
• ♻️ 添加数据验证和错误处理
• ♻️ 添加类型提示

详细的优化说明请参考 CHART_OPTIMIZATION_SUMMARY.md

Linux 字体安装

如果在Linux系统下图表中文显示为方块：

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install fonts-wqy-microhei fonts-noto-cjk

# CentOS/RHEL
sudo yum install wqy-microhei-fonts

📚 分析框架详解

完整的分析框架说明请参考 docs/analysis_framework.md

🤝 贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

⚠️ 免责声明

本工具生成的报告由AI根据公开文件生成，仅为基于"股票简化分析法"框架的研究分析，不构成任何投资建议。投资有风险，决策需谨慎。

🔗 相关资源

• Gemini API 文档
• Google AI Studio
• Tushare 数据平台

📮 联系方式

• 邮箱: [email protected]
• 微信: yangbruant
• GitHub Issues: 提交问题

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