← 返回
未分类

yoyo-stock-analysis v3.3

股票深度分析技能。当用户提出以下意图时触发:分析股票、诊断股票、分析某只股票好不好、要不要买、该不该卖、 股票估值、个股分析、技术分析、基本面分析、芒格框架分析、股票推荐、入仓价止损位、操作建议。
股票深度分析技能。当用户提出以下意图时触发:分析股票、诊断股票、分析某只股票好不好、要不要买、该不该卖、 股票估值、个股分析、技术分析、基本面分析、芒格框架分析、股票推荐、入仓价止损位、操作建议。
yoyo
未分类 community v1.0.6 7 版本 99549.5 Key: 无需
★ 1
Stars
📥 201
下载
💾 22
安装
7
版本
#latest

概述

股票深度分析(yoyo-stock-analysis)v3.3

> 本技能从 技术面 × 基本面 × 估值面 三个维度综合评估一只股票,最终给出入仓价和止损位的操作建议。

>

> 分析顺序:技术面(先看位置)→ 基本面(验证质量)→ 估值面(判断贵贱)→ 综合评级

>

> 数据来源:直接URL抓取(新浪K线API + 腾讯证券API),联网搜索兜底。NeoData subprocess 已确认不通(2026-04-18 全量测试均返回401)。东方财富接口已实测不可用,详见踩坑记录。


v3.1 → v3.2 优化说明(2026-04-28)

优化项v3.1v3.2
--------------------
数据源东方财富 data.eastmoney.com(已失效)新浪K线API + 腾讯证券API(实测可用)
采集模式模式A/B未区分模式A:搜索+抓取,模式B:仅URL
GBK乱码未处理新增编码检测
诊断卡报告开头显示「数据采集模式:模式A/B」

v3.2 → v3.3 优化说明(2026-04-28)

优化项v3.2v3.3
--------------------
东方财富仍列为推荐实测全部失败,已移除推荐
数据源未更新新增新浪+腾讯+网易三路可用
腾腾爸六要素引用但未展开完整六要素模板(风险收益比+入仓价+止损位+止盈+当前判断+建仓信号)
芒格分析六大思维模型已完整确认完整保留

工作流程 v3.1(精简3步)

⚡ 环境自适应检测(执行数据采集前必做)

> 目的: 避免在 web_search 不可用的环境中浪费时间发起注定失败的调用。

  1. 测试 web_search: 用一句简单查询(如"上证指数今日收盘")测试 web_search 是否可用
  2. 检测结果:
    • ✅ 可用 → 执行「模式A:搜索+抓取并行」
    • ❌ 报错 "No API key" → 切换「模式B:直接URL抓取」
  3. 模式B(直接URL抓取)说明: 跳过所有 web_search 调用,仅使用 web_fetch 直接抓取金融网站页面/API

模式A vs 模式B 对照:

模式技术面基本面机构/资金
--------------------------------
模式Aweb_search + web_fetchweb_search + web_fetchweb_search × 2
模式B新浪K线API(web_fetch)东方财富个股页(web_fetch)东方财富个股页(web_fetch)

第一步:确定分析范围与上下文

输入: 股票名称或代码(必填)

优先级判断(当多只股票同时出现时):

  1. 明确代码 → 直接锁定分析
  2. 明确名称无代码 → 搜索确认后锁定
  3. 多只股票同时出现 → 按提及顺序/相关性逐一分析

特别处理(腾势爸/费曼学习法相关):

当用户提到「腾腾爸」「费曼」「书中案例」「费曼学习法」时,在芒格分析之外,增加腾腾爸择股六维度对照表(见附录D),提取《一本书看透A股》PDF第二章的核心框架对照分析。

风格选择:

  • 需要快速决策 → 先输出「简版200字」
  • 需要深度了解 → 直接输出「详版全维度」
  • 用户未明确 → 默认「详版全维度」分析(含芒格六大思维模型、腾腾爸六维度、操作建议六要素、费曼一句话总结)

第二步:数据批量采集(并行执行)

> 环境自适应: 若 web_search 可用则执行模式A;若不可用则执行模式B。

>

> 并行原则: 所有维度同时发起,互不等待。网络超时统一设为 15s。

【模式A:web_search + web_fetch 并行】

技术面 × 4路并行

# web_search 并行(任意顺序)
web_search:{股票名称}{代码} 今日收盘价 涨跌幅 成交量
web_search:{股票名称}{代码} 技术分析 均线 KDJ MACD 支撑位 压力位
web_search:{股票名称}{代码} 近3月涨跌幅 近1年涨跌幅
web_search:{股票名称}{代码} 北向资金流向 主力资金净流入

# web_fetch 精准URL(任意顺序)
web_fetch:https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/CN_MarketData.getKLineData?symbol={sina_sym}&scale=240&ma=5,20&datalen=30  (新浪K线API)
web_fetch:https://web.ifzq.gtimg.cn/appstock/app/fqkline/get?_var=kline_dayqfq&param={sz_code},day,,,320,qfq  (腾讯证券K线)

基本面 × 2路并行

web_search:{股票名称}{代码} {最新年份}年报 营收 归母净利润 EPS ROE
web_search:{股票名称}{代码} 股价 {最新年份}年报 毛利率 净利率 负债率

机构评级 × 2路并行

web_search:{股票名称}{代码} 机构评级 目标价 评级研报
web_search:{股票名称}{代码} 融资余额 融券余额 北向资金持股

【模式B:直接URL抓取(web_search 不可用时的降级方案)】

新浪财经K线API(技术面首选)

web_fetch:https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/CN_MarketData.getKLineData?symbol={sina_sym}&scale=240&ma=5,20&datalen=30

返回:收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量、MA5、MA20

腾讯证券K线API(技术面备用)

web_fetch:https://web.ifzq.gtimg.cn/appstock/app/fqkline/get?_var=kline_dayqfq&param={sz_code},day,,,320,qfq

返回:320日前复权K线数据

网易财经(基本面备用)

web_fetch:https://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code={shsz}&annual&fields=TCLOSE;TUR;TVOL;TOPEN;HIGH;LOW

返回:历史财务数据


第三步:三维验证(技术/基本面/估值)

> 核心理念: 不能只看单一维度!三条线相互验证,任何一条给出强烈信号时都需要三思。

>

> 验证顺序: 技术面(先看位置)→ 基本面(验证质量)→ 估值面(判断贵贱)

验证权重(正常市场环境):

  • 技术面:权重 30%(当前价格位置、趋势、量价配合)
  • 基本面:权重 40%(ROE、利润增速、管理层)
  • 估值面:权重 30%(PE/PB分位、PEG、股息率)

极端行情下的权重调整:

  • 大盘系统性下跌(沪深300单日跌超3%)→ 技术面权重降至20%,基本面权重升至50%
  • 行业政策利好 / 行业政策利空 → 行业基本面权重额外+10%

芒格六大思维模型(分析框架)

> 适用场景: 个股深度分析、价值投资视角诊断

>

> 核心思想: 问自己六个问题,如果任何一个回答是强烈否定,那这家公司就不适合买。

1. 逆向思维(这家公司为什么会失败?)

分析维度:

  • 最坏情境:假设行业遭遇监管打击 / 产品替代 / 需求崩塌,这家公司能活多久?
  • 历史教训:过去10年是否有重大危机?当时股价跌了多少?管理层如何应对?
  • 竞争失败:主要竞争对手是谁?如果竞争对手发动价格战,公司的护城河能守住吗?

费曼输出格式:

> 如果这家公司明天倒闭,最可能的原因是______。过去这类风险是否真实发生过?如果发生过,公司是怎么活下来的?

2. 多元思维(这家公司赚的是什么钱?)

分析维度:

  • 主营构成:各业务线毛利率分别是多少?哪条线贡献了大部分利润?
  • 盈利质量:经营性现金流 vs 净利润(理想>1,不健康<0.5需警惕)
  • 周期判断:强周期股(股价波动大、PE低时反而贵)vs 弱周期股(稳定溢价)

费曼输出格式:

> 这家公司本质上是"____"生意。(例:一台印钞机/辛苦的制造业/高杠杆的金融)它的利润来源主要靠______,而非______。

3. 长期思维(这家公司10年后还在吗?)

分析维度:

  • 行业空间:行业规模有多大?未来5年预期增速是多少?
  • 份额变化:公司在行业中的份额是在扩大还是在缩小?
  • 生命周期:行业处于导入期/成长期/成熟期/衰退期?

费曼输出格式:

> 5-10年后,这家公司可能比今天大____倍(或小____倍),因为______。目前看到的最大威胁是______。

4. 心理周期(当前市场在恐慌还是在贪婪?)

分析维度:

  • 估值历史分位:当前PE/PB处于近5年/近10年的什么位置?(<20%低估,>80%高估)
  • 市场情绪:机构评级一边倒买入/卖出?还是分歧很大?
  • 媒体情绪:主流财经媒体近期对这只股票的态度是盲目吹捧还是选择性忽视?

费曼输出格式:

> 目前市场对这只股票的情绪是____(极度恐慌/轻度恐慌/中性/轻度贪婪/极度贪婪)。从____可以看出。例如____。

5. 能力圈(我能理解这家公司吗?)

分析维度:

  • 商业模式:一句话说清楚这家公司怎么赚钱(说不清=超出能力圈)
  • 技术壁垒:核心技术是什么?竞争对手能否轻易复制?
  • 运营风险:最依赖的关键资源是什么?供应商/客户集中度如何?

费曼输出格式:

> 这家公司的商业模式是"____"。我能回答"它为什么赚钱"和"它能持续赚钱吗",但我无法准确预测____。

6. 激励机制(管理层是否和股东利益一致?)

分析维度:

  • 股权激励:高管薪酬是否和股价/利润挂钩?(常见雷区:固定高薪+无激励)
  • 分红态度:历史分红率是否稳定?(>30%的稳定分红说明管理层认可股东回报)
  • 大股东行为:大股东近期是否有减持计划?(大宗减持=负面信号)

费曼输出格式:

> 管理层和股东利益____(一致/基本一致/分离),证据是____。最大的担忧是______。


附加:腾腾爸择股六维度映射

> 触发条件: 用户明确提到「腾腾爸」「费曼学习法」「书中案例」「第二章」时启用。

>

> 腾腾爸核心框架来源: 腾腾爸《投资大白话》择股六标准(腾腾爸将巴菲特选股哲学中国化、实用化)

腾腾爸六维度与芒格模型高度互补,可作为「费曼学习法」的实战对照:

腾腾爸维度核心判断问题对应芒格模型数据获取方式
------------------------------------------------
①规模适度大市值>200亿?行业前三?能力圈直接取值市值+排名
②持续盈利5年+盈利记录?利润稳定无巨幅波动?逆向思维年报EPS历年数据
③高ROE+低负债ROE>15%且低负债?(负债率<60%)多元思维年报ROE+资产负债率
④靠谱管理层埋头苦干?无以公谋私历史?激励机制大股东背景/高管变动/分红历史
⑤业务简单能一句话解释商业模式?能力圈主营构成表
⑥价格匹配价值PE历史分位<50%?PEG<1?股息率高于定存?估值方法PE历史百分位/PEG/股息率

腾腾爸「优质股」判断三红线(触碰则一票否决):

  1. ROE 连续3年 < 10%
  2. 净利润 连续2年 下滑超20%(非一次性损益)
  3. 经营活动现金流 连续3年 < 净利润之和

腾腾爸输出模板(简版):

腾腾爸维度评分数据/判断依据
-----------------------------
规模⭐×N市值____亿,行业____名
盈利⭐×N连续____年盈利,近3年利润____
ROE⭐×N近3年ROE均值____%,负债率____%
管理层⭐×N分红率____%,高管薪酬结构____
业务⭐×N一句话:____
估值⭐×NPE历史分位____%,PEG____,股息率____%
腾腾爸综合⭐×N结论:____

估值方法

> 估值是艺术,不是精密科学。 任何单一估值方法都可能出错,芒格用多种方法相互验证。

A. 历史百分位法(首选,适合稳定盈利股)

数据获取: 新浪K线API + 网易财经获取历史PE/PB。

当前分位 = (当前值 - 历史最低值) / (历史最高值 - 历史最低值) × 100%

腾腾爸改良版(适合稳健股):

分位区间腾腾爸判断操作建议
-----------------------------
< 20%极度低估,送钱行情可考虑重仓(>20%仓位)
20%-40%偏低估,值得买入正常建仓(10%-15%仓位)
40%-60%合理偏低谨慎建仓(5%-10%仓位)
60%-80%偏高估不建议新建仓,可持有
> 80%极度高估考虑减仓或清仓

> 注意: 强周期股(券商/煤炭/钢铁)用PB分位更准确,PE分位容易失真。

B. 归母净利润法(适合稳定增长股)

合理市值 = 平均归母净利润 × 合理PE倍数
合理PE = 1 / 无风险利率(当前约3-4%,对应PE=25-33倍)

腾腾爸三段估值法:

低估线 = 归母净利润 × 15倍PE
合理线 = 归母净利润 × 20倍PE
高估线 = 归母净利润 × 30倍PE

C. PEG估值法(适合成长股)

PEG = PE / 年化利润增速
PEG区间判断
--------------
< 0.7成长被低估,性价比高
0.7-1.2合理区间,与增速匹配
> 1.5成长预期过高,有泡沫风险

D. 股息率法(适合稳健价值股)

预期收益率 = 股息率 + 增长率
股息率腾腾爸判断
-------------------
> 5%优质稳健,适合保守投资者
3%-5%正常偏低,可接受
< 3%需要高增长来弥补
< 1%除非高成长,否则性价比低

> 腾腾爸重要补充: 对于ROE>15%且稳定高分红的公司,股息率> 5%就是极度低估信号,因为这种公司通常股价长期上涨。


操作建议

> 费曼核心原则: 操作建议要说清楚"买了之后跌了怎么办,涨了怎么办",而不是只给一个模糊方向。

腾腾爸操作建议六要素

> 来源: 腾腾爸《投资大白话》第二章「找到合适买点」,腾腾爸将巴菲特"用合理价格买优质股"具体化为六个可量化要素。

六要素内容数据来源
-----------------------
①风险收益比预期最大亏损 vs 预期最大盈利止损位 vs 目标价
②入仓价(保守/激进)保守:合理偏低估价格;激进:合理价格PE历史分位法
③止损位价格跌破此位,无条件离场ATR(14)计算或固定8%
④止盈参考达到此价位重新评估是否持有腾腾爸三段估值高估线
⑤当前价格划算吗明确说明当前价格处于什么区间分位法 + 基本面对照
⑥建仓信号什么情况下触发建仓/加仓技术面 + 估值面共振

止损公式(腾腾爸改良版)

参考止损幅度 = max(2 × ATR(14) / 当前股价, 8%)
止损位 = 当前股价 × (1 - 参考止损幅度)

> 注意: ATR(14)计算方法见附录B。最低止损幅度8%是腾腾爸的硬性底线。

建仓信号判定表

信号类型触发条件仓位建议
---------------------------
强烈买入估值<20%分位 + 技术面企稳(MA5上穿MA20)+ 出现建仓信号K线初始15%-20%
谨慎买入估值<40%分位 + 主力开始净流入初始10%-15%
观望估值40%-60%分位 + 趋势不明建仓3%-5%观察仓
不划算(等)估值>60%分位 或 技术面破位零持仓,持续观察
卖出信号止损位触发 或 极度高估(>80%分位)清仓或降至5%以下

腾腾爸补仓策略

首次建仓后,股价每下跌8%,补同等仓位
补仓上限:单只股票总仓位不超过25%(沪深300类ETF除外)
补仓触发次数:最多补3次(4次买入 = 初始+3次补仓)

> 腾腾爸提醒: 补仓是为了降低持仓成本,不是为了摊平亏损。如果基本面恶化,补仓反而是错误的。


输出模板

简版(200字快速决策版)

## {股票名称}({代码}) — 简版分析 {日期}

**当前态势:** {描述当前价格、近期趋势、所在位置}

**三维判断:**
- 技术面:{支撑位/压力位/趋势判断}(权重30%)
- 基本面:{ROE/利润/分红综合评价}(权重40%)
- 估值面:{PE分位/PEG/股息率综合评价}(权重30%)

**综合评级:{A/B/C/D}**
- 评级依据:{一句话说明核心逻辑}

**腾腾爸六维度评分:{N}/6**
- 亮点:{1-2个最突出优势}
- 隐忧:{1-2个最大风险}

**操作建议:**
- 入仓区间:{保守价} - {激进价}
- 止损位:{止损价}(-X%)
- 风险收益比:{1:N}
- 当前是否划算:{划算/等回调/不划算}
- 建仓信号:{有/无,等待XX信号}

⚠️ {一句话风险提示}

详版(全维度芒格框架版)

## {股票名称}({代码}) — 详版深度分析 {日期}

### 一、技术面诊断(权重30%)

#### 1. 价格位置
- 当前股价:{X}元({涨跌幅})
- 均线系统:MA5={} MA20={} MA60={} MA120={}
- 位置判断:{近3月/1年高点还是低点,百分比位置}

#### 2. 趋势判断
- 短期趋势(MA5):{上穿/下穿} MA20 → {看多/看空}
- 中期趋势(MA20):{多头排列/空头排列/震荡}
- 长期趋势(MA60):{多头排列/空头排列/震荡}

#### 3. 量价配合
- 近期成交量:{放量/缩量}(较均值{X}%)
- 量价信号:{量增价涨/量缩价跌等}

#### 4. 主力资金
- 近5日主力净流向:{X}亿({净流入/净流出})
- 北向资金:{X}亿({增/减})

**技术面小结:{强势/中性/弱势}(权重30%)**

---

### 二、基本面诊断(权重40%)

#### 1. 财务质量
- ROE({年份}):{X}% {高于/低于}行业均值{X}%
- 净利润({年份}):{X}亿 {同比}{X}%
- 毛利率/净利率:{X}% / {X}%
- 资产负债率:{X}% {高于/低于}安全线60%

#### 2. 盈利质量
- 经营性现金流:{X}亿 vs 净利润{X}亿 → {健康/需警惕}
- 分红率:{X}% {稳定/波动}(腾腾爸关注:>30%说明管理层认可股东回报)

#### 3. 机构评级
- 综合评分:{X}分(打败{X}%的股票)
- 近期机构评级:{全买入/多数买入/分歧/卖出}
- 近3月目标价均值:{X}元 {上涨空间X%}

**基本面小结:{优质/良好/一般/较差}(权重40%)**

---

### 三、估值诊断(权重30%)

#### 1. PE/PB分析
- 当前PE(TTM):{X}倍 {高于/低于}行业中位数{X}倍
- 当前PB:{X}倍 {高于/低于}行业中位数{X}倍
- 历史分位:PE近5年{X}%分位 {低估/合理/高估}

#### 2. PEG分析
- 预期增速:{X}%
- PEG = {X} / {X} = {X} → {低估/合理/高估}

#### 3. 股息率分析
- 股息率:{X}% {高于/低于}10年期国债{X}%
- 股息率判断:{送钱行情/可接受/偏低}

**估值小结:{低估/合理/高估}(权重30%)**

---

### 四、综合评级

| 维度 | 权重 | 评分 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 技术面 | 30% | {X}/10 | {描述} |
| 基本面 | 40% | {X}/10 | {描述} |
| 估值面 | 30% | {X}/10 | {描述} |
| **加权综合** | 100% | **{X}/10** | **{A/B/C/D}** |

---

### 五、腾腾爸六维度对照

| 维度 | 评分 | 数据/判断依据 |
|------|------|------------|
| 规模 | ⭐×N | 市值____亿,行业____名 |
| 盈利 | ⭐×N | 连续____年盈利,近3年利润____ |
| ROE | ⭐×N | 近3年ROE均值____%,负债率____% |
| 管理层 | ⭐×N | 分红率____%,高管薪酬结构____ |
| 业务 | ⭐×N | 一句话:____ |
| 估值 | ⭐×N | PE历史分位____%,PEG____,股息率____% |
| **腾腾爸综合** | **⭐×N** | 结论:____ |

---

### 六、操作建议

| 六要素 | 内容 |
|--------|------|
| **①风险收益比** | 预期亏损-X% vs 预期盈利+Y% → 1:N |
| **②入仓价(保守)** | {X}元以下(PE<X倍,历史分位<X%) |
| **③入仓价(激进)** | {X}元以下(当前价-{X}%) |
| **④止损位** | {X}元(-X%),触发条件:{具体描述} |
| **⑤止盈参考** | {X}元(高估线附近),达到后重新评估 |
| **⑥当前划算吗** | {划算/等回调/不划算},理由:____ |
| **⑦建仓信号** | {有/无},等待:____信号出现后建仓 |

**腾腾爸补仓计划(若建仓后下跌):**
- 首次:{X}元买Y%仓位
- 第一次补仓:跌破{X}元(-8%),补Y%仓位
- 第二次补仓:跌破{X}元(-16%),补Y%仓位
- 总上限:{X}%(不超总账户25%)

---

### 七、主要风险

1. **{最大风险}**:{描述},触发条件:{描述}
2. **{次要风险}**:{描述}
3. **{市场风险}**:{描述}

### 八、费曼一句话总结

> {用最简单的比喻/故事/类比总结这只股票的核心逻辑}
> (例:如果这家公司是一个饭店,它是一家____的饭店,靠____赚钱,风险在于____,值不值现在这个价?)

---

*本报告由 yoyo-stock-analysis v3.2 分析生成。数据来源:{来源列表}。分析日期:{日期}。*
*⚠️ 本分析仅供参考,不构成投资建议。股市有风险,投资需谨慎。*

数据源推荐(优先级排序)

> 最新实测推荐(2026-04 实测验证):

> - 新浪财经K线API:免费、稳定、JSON格式,含MA均线数据 → 技术面首选

> - 东方财富个股页(data.eastmoney.com/stockdata):财务、机构评级、EPS历史、融资融券 → 基本面/机构首选

> - 东方财富:行情、资金流、研报 → 兜底备选

技术面数据源

优先级数据源URL格式返回内容
----------------------------------
①推荐新浪财经K线API(JSON)https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/CN_MarketData.getKLineData?symbol={sina_sym}&scale=240&ma=5,20&datalen=30收盘/开/高/低/量 + MA5/MA20 + MA60/120(叠加ma参数)
②备选搜狐证券K线https://q.stock.sohu.com/cn/{shsz_code}.shtmlK线图 + 均线
③兜底东方财富诊股https://data.eastmoney.com/stockdata/{code}.html技术形态描述

> 参数说明: symbol格式——沪市sh前缀(如sh601088),深市sz前缀(如sz000858)。ma参数可多值叠加。

基本面数据源

优先级数据源URL格式返回内容
----------------------------------
①推荐东方财富个股页https://data.eastmoney.com/stockdata/{code}.html综合评分、EPS历史、机构评级、主营构成、融资融券、涨跌幅
②备选东方财富年报公告https://data.eastmoney.com/interface/GetReportData?name=F10_FinancialAnalysis&stockcode={code}财务指标
③兜底新浪财经个股页https://finance.sina.com.cn/realstock/company/{shsz_code}/nc.shtml简版财务数据

资金面数据源

优先级数据源URL格式返回内容
----------------------------------
①推荐东方财富个股页https://data.eastmoney.com/stockdata/{code}.html主力净流向、融资融券余额、机构持仓
②备选东方财富资金流https://data.eastmoney.com/zjlx/{code}.html主力/散户净流向
③兜底腾讯自选股https://stockapp.finance.qq.com/cgi/cgi-bin/mkms/get_MKMSInfo?stockcode={code}&type=instHold机构持仓变化

估值数据源

优先级数据源URL格式返回内容
----------------------------------
①推荐东方财富估值分析https://data.eastmoney.com/stockdata/{code}.htmlvaluation.htmlPE/PB历史分位、行业对比
②备选东方财富估值分析https://emweb.securities.eastmoney.com/PC_10 NEW/ValuationAnalysis/Index?type=web&code=SH{code}综合估值指标
③兜底理杏仁(需注册)https://www.lic逆.com历史PE/PB精确分位

踩坑记录

> 记录经过实战验证的踩坑经验,避免重复踩坑。

场景结果原因解决方案
---------------------------
NeoData subprocess❌ 全线不通401认证问题(2026-04-18全量测试均失败)不再使用,改用联网搜索或直接URL抓取
东方财富 data.eastmoney.com/stockdata⚠️ JS动态渲染PC端页面JS动态渲染,web_fetch抓不到数据改用新浪/腾讯API
东方财富 emweb.securities.eastmoney.com⚠️ 返回"无F10资料"PC端接口需要登录session不再使用
新浪财经 K线API✅ 强烈推荐免费/稳定/JSON格式,含MA数据首选技术面数据源
腾讯证券 K线API✅ 可用web.ifzq.gtimg.cn 提供JSONK线数据备用
Bing 中文搜索❌ 不可用中文关键词返回大量广告/新闻污染结果不用于数据采集
雪球❌ 需要登录API需要Cookie用于兜底行情数据
知乎❌ 不可用反爬虫机制强,频繁触发WAF不用于数据采集

附录 A:常见股票代码格式转换

> 不同数据源对股票代码格式要求不同,出发前必须转换。

来源/用途格式示例
---------------------
新浪APIsh / sz 前缀sh601088 / sz000858
搜狐证券sh / sz 前缀sh601088 / sz000858
腾讯自选股0/1 前缀0601088 / 0000858
东方财富个股页纯数字601088 / 000858
THS代码(ths_code)纯数字601088 / 000858
东方财富SH/SZ 前缀SH601088 / SZ000858
理杏仁6位纯数字601088 / 000858
雪球XSHG / XSHE 前缀XSHG601088 / XSHE000858

自动转换函数(幂运算思路):

shsz_code = input_code.lstrip('0')  # 去掉前导0(沪市6位代码去掉1个0,深市去掉2个0)
if shsz_code.startswith('6'):
    sina_sym = 'sh' + shsz_code     # 沪市
    ths_code = shsz_code             # 东方财富用纯数字(如 600036 / 300750)
    tencent_code = '0' + shsz_code  # 腾讯前加0
    eastmoney_code = 'SH' + shsz_code
else:
    sina_sym = 'sz' + shsz_code     # 深市
    ths_code = shsz_code
    tencent_code = '1' + shsz_code[-6:]  # 深市取后6位
    eastmoney_code = 'SZ' + shsz_code[-6:]

附录 B:止损公式详解与ATR计算

止损公式(腾腾爸改良版)

参考止损幅度 = max(2 × ATR(14) / 当前股价, 8%)
止损位 = 当前股价 × (1 - 参考止损幅度)

参数说明:

  • ATR(14):14日平均真实波幅(Average True Range)
  • 最低止损8%是腾腾爸硬性底线(防止频繁止损)

ATR计算方法

数据来源: 新浪财经K线API(取最近20日数据)

真实波幅(True Range)计算公式:

TR(i) = max(
    当日最高价 - 当日最低价,
    |当日最高价 - 前一日收盘价|,
    |当日最低价 - 前一日收盘价|
)

ATR(14) = 近14日TR的简单移动平均

Python计算示例:

import json, urllib.request

# Step 1: 获取K线数据(无均线版本,取20日)
url = "https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/CN_MarketData.getKLineData?symbol=sh601088&scale=240&ma=no&datalen=20"
data = json.loads(urllib.request.urlopen(url).read())

# Step 2: 计算True Range(前推15个,取14个TR)
tr_list = []
for i in range(1, min(16, len(data))):
    high = float(data[i]['high'])
    low = float(data[i]['low'])
    prev_close = float(data[i-1]['close'])
    tr = max(high - low, abs(high - prev_close), abs(low - prev_close))
    tr_list.append(tr)

# Step 3: ATR(14) = 14日TR均值
atr = sum(tr_list) / len(tr_list)
print(f"ATR(14) = {atr:.2f}元")

# Step 4: 代入止损公式
current_price = 46.78  # 示例:中国神华2026-04-27收盘价
stop_loss_pct = max(2 * atr / current_price, 0.08)
stop_loss_price = current_price * (1 - stop_loss_pct)
print(f"参考止损幅度 = {stop_loss_pct:.1%}")
print(f"止损位 = {stop_loss_price:.2f}元")

示例输出(中国神华46.78元):

ATR(14) = 1.35元
参考止损幅度 = max(5.8%, 8%) = 8.0%
止损位 = 46.78 × (1-8%) = 43.04元

硬性上限:任何情况下止损幅度不超过 -25%。


附录 C:部分数据可用时的分析策略

> 适用场景: 网络问题、反爬限制、API不可用等导致无法获取完整数据。

>

> 核心原则: 不因数据缺失而放弃分析,也不因数据缺失而盲目乐观。诚实标注置信度,保守给出结论。

数据完整度评估表

数据获取情况分析重点置信度结论限制
---------------------------------------
三维数据全部获取全维度深度分析可输出完整六要素
技术面+基本面(无估值)技术+基本双验证,估值部分标注[不可得]中高操作建议需保守
技术面+估值面(无基本面)以技术+估值为主,标注基本面缺失风险需补充基本面才可操作
有K线+无其他纯技术面分析,结论置信度中低中低不给建仓信号,等待基本面数据
实时数据全无基于历史数据做趋势判断不输出操作建议,仅输出「趋势观察」
成功获取2个维度满足「三维验证」最低要求降级为「谨慎推荐」

降级分析时的写作规则

报告开头标注(必须):

⚠️ 数据受限说明:本次分析缺少以下数据:[具体指标列表],
  以下结论置信度为{低/中/中高},请结合其他信息综合判断。

缺失数据项处理:

  • 标注为「[不可得]」,不猜测具体数值
  • 可根据已知数据推断时,用「[推断]」标注,并说明推断依据

操作建议降级规则:

完整度可输出内容不可输出内容
-------------------------------
高置信度六要素完整操作建议 + 建仓信号
中置信度入仓区间 + 止损位(保守)具体仓位比例
低置信度趋势判断 + 关注事项操作建议

常见数据缺失的替代方案

缺失数据替代方案替代置信度
-----------------------------
实时PE用最新年报EPS反推:PE = 当前价 / 年报EPS中(时效性差)
实时ROE用最新年报ROE中(季度波动未知)
主力资金流向看融资余额变化(近5日数据可从东方财富个股页获取)中低
历史PE分位用PB分位替代(对强周期股PB更准确)
北向资金机构持仓变化(从个股页获取)

附录D:腾腾爸择股六维度完整定义

> 来源: 腾腾爸《投资大白话》第二章「寻找极品的姿色与应具备的财务标准」

腾腾爸六维度详解

①规模适度大

> "太小了不行,太小了没有规模效应。但太大了也不行,太大了就可能触碰天花板。"

  • 优选:市值200亿-10000亿之间的行业龙头
  • 禁区:市值<50亿(缺乏规模护城河)

②持续盈利

> "不能今年赚明年亏。利润曲线要平稳,像一条缓缓上涨的直线。"

  • 优选:连续5年盈利,且净利润无连续2年下滑
  • 禁区:净利润连续2年下滑超20%

③高ROE+低负债

> "ROE是股民的命根子,负债率是股民的生死线。"

  • 优选:ROE连续5年>15%,资产负债率<60%
  • 腾腾爸红线:ROE连续3年<10%,一票否决

④靠谱管理层

> "埋头苦干型>吹牛型>以公谋私型"

  • 观察:大股东是否减持、股权激励方案、高管薪酬结构
  • 腾腾爸加分项:历史分红率>30%(管理层认可股东回报)

⑤业务简单

> "好的公司应该像一本书,最好的投资应该能用一句话说清楚。"

  • 腾腾爸测试:能否用一句话描述商业逻辑
  • 禁区:业务超过3个不相关板块

⑥价格匹配价值

> "用合理的价格买优秀的公司,而不是用低估的价格买一般的公司。"

  • 优选:PE历史分位<50%,PEG<1
  • 腾腾爸三段法:低估线=15倍PE,合理线=20倍PE,高估线=30倍PE

腾腾爸「极品股」判定标准

同时满足以下条件,为腾腾爸眼中的「极品」:

  1. ROE连续5年 > 15%
  2. 净利润连续5年正增长
  3. 资产负债率 < 60%
  4. 分红率 > 30%
  5. 主营业务占比 > 80%
  6. 市值 > 200亿
  7. PE历史分位 < 50%

注意事项

  1. 数据永远是旧的: 你看到的数据最多是上一季度末,重大变化可能随时发生。
  2. 操作前必须验证代码: 一次代码错误可能让你买错股票(A股/港股/美股代码可能重合)。
  3. 沪深300类ETF不适用本分析框架: 对于指数基金,无需芒格框架,只需判断估值高低。
  4. 单只股票仓位上限: 腾腾爸建议单只股票不超过总仓位25%(行业ETF可放宽至30%)。
  5. 熊市和牛市权重不同: 大盘系统性下跌时基本面权重降低;大盘系统性上涨时技术面权重降低。
  6. 强周期股用PB不用PE: 煤炭/钢铁/券商等强周期行业,PE在周期底部会失真(利润低导致PE极高),用PB更准确。
  7. 年报才是金矿: 深度分析时,有条件应下载完整年报PDF,重点看「经营情况讨论与分析」章节。
  8. 本分析仅供参考,不构成投资建议。

版本历史

共 7 个版本

  • v1.0.6 输出从简版200字改为详版全维度 当前
    2026-04-28 23:59 安全 安全
  • v1.0.5 数据源优先顺序(v3.3): 新浪财经K线API(技术面) 腾讯证券API(K线备用) 网易财经(基本面/财务) 联网搜索兜底
    2026-04-28 23:27 安全 安全
  • v1.0.4 替换所有同花顺→东方财富,彻底解决 GBK 乱码
    2026-04-28 21:48 安全 安全
  • v1.0.3 1️⃣ 模式诊断卡 ✅ 报告开头显示「数据采集模式:模式A/B」 2️⃣ 新浪K线提取模板 ✅ 新增快速提取Python代码模板 3️⃣ 同花顺估值页乱码 ✅ 改用东方财富估值API或雪球兜底 4️⃣ PE历史分位 ✅ 新增雪球财经API(含PE分位) 5️⃣ 主力资金流 ✅ 新增东方财富资金流接口
    2026-04-28 14:17 安全 安全
  • v1.0.2 Initial release
    2026-04-28 12:23 安全 安全
  • v1.0.1 Initial release
    2026-04-19 11:32 安全 安全
  • v1.0.0 Initial release
    2026-04-13 15:59 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

安全,无风险
查看报告

腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
查看报告

🔗 相关推荐

ai-intelligence

self-improving agent

pskoett
捕获经验教训、错误及修正内容,以实现持续改进。适用于以下场景:(1)命令或操作意外失败;(2)用户纠正Claude(如“不,那不对……”“实际上……”);(3)用户请求的功能不存在;(4)外部API或工具出现故障;(5)Claude发现自身
★ 4,071 📥 804,806
security-compliance

Skill Vetter

spclaudehome
AI智能体技能安全预审工具。安装ClawdHub、GitHub等来源技能前,检查风险信号、权限范围及可疑模式。
★ 1,223 📥 267,323
developer-tools

Github

steipete
使用 `gh` CLI 与 GitHub 交互,通过 `gh issue`、`gh pr`、`gh run` 和 `gh api` 管理议题、PR、CI 运行及高级查询。
★ 672 📥 324,946