4.6 KiB
4.6 KiB
分析报告存储系统使用说明
📁 文件结构
每次分析完成后,系统会自动创建以下文件结构:
analysis_reports/
├── detailed/ # 详细分析报告 (JSON格式)
│ └── {股票代码}_detailed_{时间戳}.json
├── summaries/ # 简要分析报告 (Markdown格式)
│ └── {股票代码}_summary_{时间戳}.md
├── charts/ # 图表文件 (HTML格式)
│ └── {股票代码}_*.html
├── raw_data/ # 原始数据 (JSON格式)
│ └── {股票代码}_raw_data_{时间戳}.json
└── analysis_index.json # 分析记录索引
🔍 查看分析记录
1. 列出所有分析记录
python3 view_analysis.py list
2. 查看特定股票的最新分析结果
python3 view_analysis.py view <股票代码>
# 例如: python3 view_analysis.py view RVPH
3. 查看特定股票的分析历史
python3 view_analysis.py history <股票代码>
# 例如: python3 view_analysis.py history RVPH
4. 导出所有分析摘要
python3 view_analysis.py export
📊 分析报告格式
简要报告 (Markdown格式)
- 文件名:
{股票代码}_summary_{时间戳}.md - 内容: 包含基本信息、投资建议、各维度评分、关键指标等
- 用途: 快速查看分析结果,便于阅读和分享
详细报告 (JSON格式)
- 文件名:
{股票代码}_detailed_{时间戳}.json - 内容: 完整的分析数据,包括所有计算过程和原始数据
- 用途: 程序化处理、深度分析、数据挖掘
原始数据 (JSON格式)
- 文件名:
{股票代码}_raw_data_{时间戳}.json - 内容: 从API获取的原始数据
- 用途: 数据备份、重新分析、审计
🎯 分析维度说明
1. 估值吸引力 (40%权重)
- PE比率: 市盈率
- PB比率: 市净率
- PS比率: 市销率
- PEG比率: 市盈率相对盈利增长比率
- DCF估值: 内在价值计算
2. 财务健康度 (30%权重)
- 流动比率: 流动资产/流动负债
- 速动比率: (流动资产-存货)/流动负债
- 债务比率: 总负债/总资产
- ROE: 净资产收益率
- ROA: 总资产收益率
3. 成长性 (20%权重)
- 收入增长率: 年收入增长趋势
- 利润增长率: 净利润增长趋势
- 历史增长率: 3年复合增长率
4. 风险控制 (10%权重)
- Beta系数: 相对市场波动性
- 波动率: 价格波动标准差
- 最大回撤: 历史最大跌幅
📈 投资建议等级
| 评分范围 | 投资建议 | 说明 |
|---|---|---|
| 90-100 | 强烈买入 | 优秀投资机会,风险可控 |
| 80-89 | 买入 | 良好投资机会,值得关注 |
| 70-79 | 持有 | 中等投资机会,谨慎考虑 |
| 60-69 | 观望 | 投资价值一般,等待时机 |
| 0-59 | 卖出 | 投资价值较低,建议回避 |
🔧 系统功能
自动存储
- 每次分析完成后自动保存到标准化格式
- 按时间戳组织文件,便于管理
- 自动更新索引文件
历史追踪
- 记录所有分析历史
- 支持按股票代码查看历史
- 支持导出分析摘要
多格式输出
- Markdown格式便于阅读
- JSON格式便于程序处理
- 支持图表可视化
📝 使用示例
分析新股票
# 分析单只股票
python3 main.py AAPL
# 快速筛选
python3 main.py --screen AAPL
# 批量分析
python3 main.py --batch AAPL,MSFT,GOOGL
查看分析结果
# 查看所有分析记录
python3 view_analysis.py list
# 查看AAPL的最新分析
python3 view_analysis.py view AAPL
# 查看AAPL的分析历史
python3 view_analysis.py history AAPL
导出报告
# 导出所有分析摘要
python3 view_analysis.py export
⚠️ 注意事项
- 文件管理: 分析报告会占用磁盘空间,建议定期清理旧文件
- 数据备份: 重要分析结果建议备份到其他位置
- 版本控制: 每次分析都会生成新文件,不会覆盖历史记录
- 权限管理: 确保有足够的文件读写权限
🚀 高级功能
自定义分析报告
可以修改 analysis_storage.py 中的 _generate_markdown_summary 方法来自定义报告格式。
批量导出
可以编写脚本批量导出特定时间段或特定股票的分析报告。
数据分析
可以使用详细报告中的JSON数据进行进一步的数据分析和可视化。
系统已准备就绪! 每次分析完成后,您都可以通过上述命令查看和管理分析报告。