本技能利用 neodata-financial-search 和 westock-data 两大数据源，
为A股（沪深京三市）和港股提供全方位的股票分析能力。
分析结果以结构化报告形式呈现，包含基本面、技术面、资金面、风险面、驱动事件五大维度。
| 市场 | 格式 | 示例 |
|------|------|------|
| 上交所（沪市）| sh + 6位代码 | sh600519 |
| 深交所（深市）| sz + 6位代码 | sz000001 |
| 北交所 | bj + 6位代码 | bj430047 |
| 港股 | hk + 5位代码 | hk00700 |
若用户只提供公司名，先用 westock-data search <公司名> 确认代码。
westock-data search <公司名或股票代码>
核对：公司全称、上市市场、股票代码、是否存在同名公司。确认唯一性后再分析。
westock-data quote <代码> # 实时行情：价格、涨跌幅、成交量、市值
westock-data profile <代码> # 公司简况：主营业务、行业、成立日期、员工数
同时使用 neodata-financial-search 获取业务详情：
> "XX公司业务概况、市场地位、竞争优势、XX行业格局和竞争地位分析"
> "XX公司最新季度经营情况、核心财务数据和业务亮点"
也可使用 neodata-financial-search 用自然语言询问：
> "XX股票今日行情是多少？"
> "XX公司主营业务是什么？"
westock-data finance <代码> --num 12 # 最近12期财务报表（确保包含最新已披露季度）
westock-data reserve <代码> # 业绩预告
westock-data dividend <代码> # 分红除权历史
> ⚠️ 必须包含最新季度数据：westock-data finance 的 --num 参数需设为12（而非8），以确保返回的数据包含最新已披露的季度财报。如果API返回的数据未包含最新季度（例如最新Q1已披露但API尚未更新），必须通过 WebSearch 补充查询最新季度业绩数据（搜索关键词：<公司名> <代码> 最新季报 YYYYQ1/Q2/Q3/Q4 业绩 营收 净利润），并将补充数据整合到报告的所有相关表格和分析中。报告中的"近N个季度经营情况"表格、盈利能力表格、财务健康度表格、成长性分析、综合评价等所有涉及季度数据的部分，都必须包含最新已披露季度的数据，不能遗漏。
重点关注指标：
以下两张图表属于基本面范畴，必须在"三、基本面分析"报告段落中内嵌展示：
> 这两张图由 gen_charts.py 统一生成（与价格走势图一起），但在报告中分别嵌入到基本面分析和技术面分析各自的段落中。
westock-data kline <代码> --period day --limit 60 # 近60日K线（形态识别主力数据）
westock-data kline <代码> --period week --limit 52 # 近52周K线（大级别趋势）
westock-data technical <代码> --group macd # MACD指标
westock-data technical <代码> --group kdj # KDJ指标
westock-data technical <代码> --group ma # 均线系统
westock-data chip <代码> # 筹码分布（仅A股）
以下图表属于技术面范畴，必须在"四、技术面分析"报告段落中内嵌展示：
> 这张图由 gen_charts.py 统一生成（与基本面两张图一起），但在报告中嵌入到技术面分析段落中。
基于近60日K线数据，逐项检查以下常见看涨形态及看跌形态：
看涨形态（出现任一项即为积极信号）：
| 形态 | 特征 | 确认条件 |
|------|------|----------|
| W底 / 双底 | 两次探底，第二个底不低于第一个底，中间有反弹 | 放量突破颈线确认 |
| 头肩底 | 左肩→头部（最低）→右肩，三个低点 | 放量突破颈线，右肩成交量放大 |
| 圆弧底 | 股价缓慢下滑后缓慢回升，底部呈弧形 | 右侧放量上攻，突破弧顶 |
| V形反转 | 急跌后急涨，底部尖锐 | 反转日成交量暴增2倍以上 |
| 上升三角形 | 水平阻力线 + 上升支撑线 | 放量突破水平阻力位 |
| 上升旗形 | 大涨后窄幅平行下跌通道 | 放量突破通道上轨 |
| 杯柄形态 | 弧形底（杯）+ 小幅回调（柄） | 放量突破杯沿 |
| 突破缺口 | 跳空高开不回补 | 缺口出现后3日不回补，伴随放量 |
看跌形态（出现任一项即为警示信号）：
| 形态 | 特征 | 确认条件 |
|------|------|----------|
| M头 / 双顶 | 两次冲高，第二个顶不创新高 | 跌破颈线，MACD顶背离 |
| 头肩顶 | 左肩→头部（最高）→右肩 | 跌破颈线确认 |
| 圆弧顶 | 缓慢上涨后缓慢回落，顶部呈弧形 | 右侧放量下跌 |
| 下降三角形 | 水平支撑线 + 下降阻力线 | 跌破水平支撑位 |
形态判定原则：
基于K线数据的每日成交量和涨跌幅，判断以下量价信号：
健康信号：
| 模式 | 含义 | 评分 |
|------|------|------|
| 价升量增 | 上涨伴随成交量放大，资金持续流入 | +2 |
| 缩量回调 | 下跌/震荡时成交量萎缩，抛压减轻 | +1 |
| 放量突破阻力位 | 关键阻力位突破日成交量为前5日均量的1.5倍以上 | +3 |
| 底部放量阳线 | 下跌后出现放量长阳，资金抄底 | +2 |
| 地量地价 | 成交量极度萎缩后出现在低位，可能见底 | +1 |
警示信号：
| 模式 | 含义 | 评分 |
|------|------|------|
| 价升量缩 | 上涨但成交量递减，动能减弱 | -2 |
| 放量滞涨 | 成交量放大但股价不涨或微涨，出货嫌疑 | -3 |
| 价跌量增 | 下跌伴随成交量放大，恐慌或主力出逃 | -3 |
| 高位放量长阴 | 高位出现放量大阴线，可能是顶部信号 | -3 |
| 无量空涨 | 连续上涨但成交量低迷，缺乏资金支撑 | -1 |
量价关系判定流程：
整合MACD、KDJ、均线系统的信号：
将上述分析结果汇总，采用积分制评估：
加分项（看涨信号）：
| 项目 | 分值 |
|------|------|
| 出现明确的看涨K线形态（任一） | +3 |
| 无看跌K线形态 | +2 |
| 量价关系健康信号 ≥2个且无警示信号 | +3 |
| MACD金叉或底背离 | +2 |
| KDJ金叉且未超买（<70） | +1 |
| 均线多头排列 | +2 |
| 筹码获利比例 >60% | +1 |
减分项（看跌信号）：
| 项目 | 分值 |
|------|------|
| 出现明确的看跌K线形态（任一） | -4 |
| 量价关系警示信号 ≥2个 | -3 |
| MACD死叉或顶背离 | -2 |
| KDJ死叉或超买（>85） | -2 |
| 均线空头排列 | -2 |
| 筹码上方密集套牢盘 | -2 |
最终建议（总分范围 -15 ~ +14）：
| 总分区间 | 技术面结论 | 操作建议 |
|----------|-----------|----------|
| +8 ~ +14 | 技术面强势看多 | 可考虑逢低介入，止损设在最近支撑位下方3% |
| +3 ~ +7 | 技术面偏多 | 可小仓位试探，等待更多确认信号 |
| -2 ~ +2 | 方向不明/震荡 | 观望为主，等待明确突破信号 |
| -7 ~ -3 | 技术面偏空 | 不建议买入，已持有者关注止损 |
| -15 ~ -8 | 技术面明确看空 | 回避，已持有者考虑减仓或止损 |
重要说明： 技术面评分仅基于图表信号，不构成投资建议。必须结合基本面（盈利能力、估值）和资金面（主力动向）做最终判断。
A股资金流向：
westock-data asfund <代码> # 主力、超大单、大单、中单、散户资金流向
westock-data lhb <代码> # 龙虎榜（仅有龙虎榜数据时）
westock-data blocktrade <代码> # 大宗交易
westock-data margintrade <代码> # 融资融券余额
港股资金流向：
westock-data hkfund <代码> # 港股通资金流向
使用 neodata-financial-search 查询：
> "XX公司最新研报和机构评级是什么？"
> "券商对XX公司的目标价和一致预期EPS是多少？"
或使用 westock-data（若支持）：
westock-data shareholder <代码> # 前十大股东（含机构持仓变化）
关注：
westock-data quote <代码> # 查看是否ST/PT/退市警示
使用 neodata-financial-search 查询：
> "XX公司有哪些风险事件？质押、解禁、诉讼情况如何？"
> "XX公司近期有没有增发或重大资产重组公告？"
风险清单：
本步骤收集近期（近1-3个月）可能影响股价的重大事件和催化剂，在综合评价前为读者提供最新的动态背景。
使用 neodata-financial-search 查询：
> "XX公司最近3个月有哪些重大新闻和公告？"
> "XX公司最近有什么利好消息或利空事件？"
> "XX行业最近有什么政策变化或市场催化事件？"
当 neodata 返回不足时，使用 WebSearch 补充：
> 搜索关键词示例：<公司名> 最新 公告 2025、<公司名> 重大 事件、<行业名> 政策 最新
按以下维度整理近期事件，每条标注日期和影响方向（利好/利空/中性）：
| 类别 | 示例事件 | 影响方向 |
|------|---------|----------|
| 业绩/经营 | 季报/年报超预期/不及预期、月度经营数据、产能扩张/收缩 | 利好/利空 |
| 产品/业务 | 新品发布、业务线调整、战略合作、海外市场突破 | 利好/利空 |
| 政策/监管 | 行业政策利好/收紧、监管调查、补贴变化 | 利好/利空 |
| 资本运作 | 回购、增持、减持、分红、融资、并购 | 利好/利空 |
| 市场情绪 | 明星基金经理持仓变动、社交媒体热议、热门概念关联 | 利好/利空 |
| 宏观/行业 | 汇率波动、原材料价格、行业景气度变化 | 利好/利空 |
对每条驱动事件评估：
以时间线形式呈现，最近事件排最前：
| 日期 | 事件 | 类别 | 影响方向 | 影响级别 | 持续性 |
|------|------|------|----------|----------|--------|
| 2025-05-20 | XX新品全球发布 | 产品/业务 | 🟢 利好 | 重大 | 中长期 |
| 2025-05-10 | Q1财报超预期 | 业绩/经营 | 🟢 利好 | 重大 | 已PRICE IN |
| 2025-04-15 | 大股东小幅减持 | 资本运作 | 🔴 利空 | 轻微 | 一次性 |
时间线后加一段"驱动事件小结"，概括近期的核心催化剂和潜在压力。
完成数据采集后，按以下结构生成分析报告：
## 📊 XX公司（代码）股票分析报告
**分析日期：** YYYY-MM-DD
**市场：** A股/港股
### 一、公司概况（扩展版）
必须包含以下5个子节，不能缩水为简单介绍：
#### 1.1 业务概况
- 公司成立时间、上市时间、总部所在地、主营业务板块划分
- 各业务板块用营收卡片呈现（如：半导体硅片 X亿 占比X%、功率器件 X亿、射频芯片 X亿）
- 每项业务的产品类型、下游应用领域、最新季度增速
#### 1.2 所处行业情况
- 公司所处行业在产业链中的定位（上游/中游/下游）
- 全球/国内市场规模与竞争格局（市场集中度、主要玩家市占率）
- 行业当前周期位置（上行/下行/底部/拐点）及驱动因素
#### 1.3 市场地位
- 公司在行业中的排名与定位（第一梯队/第二梯队等）
- 与同行（2-3家可比公司）的核心差异和竞争优势
- 细分领域中的独特标签（如"唯一实现XX的企业"、"XX领域核心玩家"）
- **同行对比表**：必须拉取行业排名前5公司的关键数据并生成对比表，包含以下字段：
- 排名、公司名、代码、市值（亿元）、2025全年营收（亿元）、2025全年净利润（亿元）、毛利率、PE(TTM)、PB、年内涨跌幅、核心定位
- 对分析标的所在行用醒目的背景色高亮标注
- 对比表下方补充关键指标的文字总结卡片（如"vs同行毛利率"、"vs同行营收规模"）
- **同行对比图**：使用Chart.js生成柱状+折线双轴图，对比各公司的营收（柱状）和市值（折线），数据标签需标注数值。如存在严重离群值（如TCL中环营收290亿远超同行），截断Y轴并标注"超轴"文字和锯齿线提示
#### 1.4 近N个季度经营情况讨论与分析
- 以表格呈现最近4-5个季度（**必须包含最新已披露季度**，不能遗漏）的营收、净利润、毛利率
- 每个季度的经营要点（营收变化驱动因素、利润波动原因、产能/出货量变化）
- 特别标注最新季度的亮点或隐忧（扭亏/放量/减值/季节性等）
- 若最新季度出现重大变化（如扭亏为盈、毛利率显著提升/下降），用醒目的样式（如绿色高亮框）突出展示
#### 1.5 核心竞争力分析
- 列出3-5条核心竞争力，每条需包含：
- 竞争力方向（技术/规模/客户/成本/协同等）
- 具体数据佐证（产能、市占率、增速、客户数量等）
- 可持续性评估（护城河深度、被复制的难度）
### 二、行情概览
- 当前价格、涨跌幅、52周高低点、市值、PE/PB估值
### 三、基本面分析
#### 图表1：营收与净利润双轴图（柱状营收+折线净利润，近9期，必须含最新季度）
#### 图表2：毛利率净利率趋势图（双折线，近9期，必须含最新季度）
#### 盈利能力
#### 成长性
#### 财务健康度
### 四、技术面分析
#### 4.1 趋势与均线
- 整体趋势方向（多头/空头/震荡）、均线排列状态
#### 图表3：60日价格走势+成交量图（成交量柱状+价格折线，近60日）
#### 4.2 K线形态识别
- 是否出现看涨形态（W底、头肩底、圆弧底等）
- 是否出现看跌形态（M头、头肩顶等）
- 形态名称、识别区间、置信度
#### 4.3 量价关系
- 近20日量价配合情况
- 健康信号与警示信号列表
- 量价相关性与关键量价事件
#### 4.4 技术指标
- MACD、KDJ信号汇总
- 金叉/死叉/背离情况
#### 4.5 筹码分布（A股）
- 获利比例、筹码集中度、上方压力情况
#### 4.6 综合技术面评分与建议
- 加分/减分明细表
- 总分与技术面结论
- 操作建议（介入/观望/回避）
### 五、资金面分析
- 主力动向、龙虎榜（如有）、融资情况
### 六、机构观点
- 评级、目标价、一致预期
### 七、风险提示
- 列举主要风险因素
### 八、最新驱动事件
- 事件时间线表格（日期、事件、类别、影响方向、影响级别、持续性）
- 驱动事件小结（近期核心催化剂与潜在压力）
### 九、综合评价
- 投资逻辑摘要（不构成投资建议）
在生成 HTML 报告时，必须包含以下3张图表并嵌入到对应的报告段落中。推荐使用 Python matplotlib 生成 PNG 图片并以 base64 嵌入 HTML，这是唯一在所有环境下（包括 file:// 协议）都能可靠显示的方案。
图表归属（重要）：
| 图表 | 所属报告段落 | 嵌入位置 |
|------|-------------|----------|
| 营收与净利润双轴图 | 三、基本面分析 | 盈利能力小节前 |
| 毛利率净利率趋势图 | 三、基本面分析 | 盈利能力小节前 |
| 60日价格走势+成交量图 | 四、技术面分析 | 趋势与均线小节后 |
方案：matplotlib base64 内嵌（首选，零外部依赖）
# 步骤：先写 gen_charts.py 脚本，用 matplotlib 生成三张图
# 暗色主题：BG='#11131a', FG='#d0d4e0', RED='#ef5350', GREEN='#66bb6a'
# 中文字体：FontProperties(fname='/c/Windows/Fonts/msyh.ttc')
# 三张图：营收净利润双轴、毛利率净利率趋势、60日价格走势+成交量
# 输出到 chart_data.json（三个 base64 字符串）
# 然后写 build_report.py 脚本：
# 1. 读取 chart_data.json
# 2. 替换 HTML 中对应段落的占位符为 <img src="data:image/png;base64,...">
# - 图1、图2 嵌入「三、基本面分析」段落
# - 图3 嵌入「四、技术面分析」段落
# 3. 删除所有 Chart.js CDN 引用和脚本块
图表内容要求：
备选方案：Chart.js + 本地 HTTP 服务器
如果不使用 matplotlib，也可以用 Chart.js，但必须启动本地 HTTP 服务器，因为 file:// 协议会阻止 CDN 加载：
python -m http.server 8899 --directory "<报告目录>" &
preview_url: http://localhost:8899/<URL编码文件名>
> ❌ 绝对禁止：直接使用 file:// 路径调用 preview_url 打开含 CDN 引用的 HTML。浏览器安全策略会阻止外部 JS 加载，图表永远白板。
#11131a，网格线 #1e2130
Microsoft YaHei（/c/Windows/Fonts/msyh.ttc）
axes.unicode_minus: False 避免负号显示异常
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