A 股财报分析

重要：数据时效性

训练数据中的财务数据已过期。 每次执行时必须：

1. 通过 cn-stock-data 获取最新财务指标
2. 通过 web 搜索确认最新财报发布日期和内容
3. 如果搜索不到最新财报，明确告知用户"未找到最新XX季/年报"，不要用旧数据编造

数据源

必需数据（通过 cn-stock-data）

bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 财务指标（adata 43 字段）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

# 近 6 个月日线行情（分析股价走势 vs 业绩）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [6个月前日期]

# 近 30 日资金流向
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" fund_flow --code [CODE] --days 30

# 实时行情（当前估值水平）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]

补充数据（通过 web 搜索）

• 搜索 "公司名] 年份] 季度]报 业绩" 获取财报公告
• 搜索 "公司名] 业绩 分析师 预期" 获取市场一致预期
• 搜索 "公司名] 管理层 业绩说明会" 获取管理层点评

Workflow

详见 references/workflow.md 的 5 阶段分步指引。

Phase 1: 数据收集

• 运行 cn-stock-data 获取财务/行情/资金流数据
• Web 搜索财报公告原文、业绩预告、分析师点评
• 确认数据完整性，缺失部分标注"数据暂缺"

Phase 2: 核心分析

参见 references/financial-metrics.md 的指标解读规则。

• 营收分析：规模、增速（YoY/QoQ）、收入结构变化
• 盈利分析：净利润、扣非净利润、毛利率、净利率变化趋势
• 现金流：经营性现金流 vs 净利润匹配度
• 资产质量：应收账款周转、存货周转、资产负债率
• 估值水平：PE/PB 当前分位 vs 历史区间

Phase 3: 综合判断

• 业绩超预期/符合预期/低于预期
• 核心亮点（2-3个）
• 核心风险（2-3个）
• 估值合理性

Phase 4: 报告生成

根据用户风格要求选择模板，参见 references/report-structure.md。

• formal: 完整 .docx 报告（8-12 页）
• brief: Markdown 笔记（1-2 页）

Phase 5: QC 验证

• 所有财务数字必须与 cn-stock-data 返回一致
• 同比/环比计算必须手动复核
• 不允许出现"预计"、"大约"等模糊表述（除引用分析师观点外）
• 检查报告日期是否正确

风格说明

| 维度 | formal（券商业绩点评） | brief（个人分析笔记） | |------|---------------------|---------------------| | 篇幅 | 8-12 页 .docx | 1-2 页 Markdown | | 标题 | "公司名YYYY年QX]业绩点评" | "XX QX] 财报笔记" | | 结构 | 投资要点→财务分析→估值→风险→附表 | 关键数字→亮点→风险→个人判断 | | 图表 | 4-6 个（营收趋势、利润趋势、ROE、PE Band） | 关键数据表 1 个 | | 引用 | 必须标注数据来源 | 可省略 | | 免责声明 | 需要 | 不需要 | | 投资评级 | 不给（避免合规风险） | 可给个人判断 |

使用示例

示例 1: 基本使用

python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

bash
python scripts/run_skill.py --input data.json