stock-finance-profiler

name	stock-finance-profiler
description	股票基本面分析工具：基于用户提供的三张财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表），计算超过 20 项核心财务指标（涵盖盈利能力、偿债能力、流动性、营运效率、每股指标、现金流和成长能力）并进行详细的杜邦分析。当用户提及财报分析、基本面分析、财务指标计算、杜邦分解、ROE 分析，或使用类似“帮我分析一下这家公司的财报”、“计算一下财务比率”等表述时触发。
license	MIT

股票基本面分析工具（Stock Fundamental Analyzer）

对上市公司财报数据进行全面的基本面分析，覆盖 20+ 核心财务指标 和 杜邦分析（DuPont Analysis）。用户只需提供资产负债表、利润表、现金流量表的关键数据，即可获得结构化的分析报告。

Quick Start

将财报数据保存为 JSON 文件，然后运行分析脚本：

python3 scripts/analyze.py --input financial_data.json

输出 JSON 格式（便于程序处理）：

python3 scripts/analyze.py --input financial_data.json --json

从标准输入读取数据：

cat financial_data.json | python3 scripts/analyze.py --stdin

输入数据格式

输入为 JSON 格式，包含以下部分：

字段	类型	必填	说明
company_name	string	否	公司名称
report_period	string	否	报告期（如 "2025Q4"）
currency	string	否	货币单位（默认 "CNY"）
balance_sheet	object	是	资产负债表数据
income_statement	object	是	利润表数据
cash_flow_statement	object	否	现金流量表数据
market_data	object	否	市场数据（股价、股本等）
prior_year	object	否	上年同期数据（用于计算增长率）

资产负债表（balance_sheet）

字段	说明
total_assets	总资产
total_liabilities	总负债
shareholders_equity	股东权益（净资产）
current_assets	流动资产
current_liabilities	流动负债
inventory	存货
accounts_receivable	应收账款
cash_and_equivalents	货币资金

利润表（income_statement）

字段	说明
revenue	营业收入
cost_of_goods_sold	营业成本
operating_income	营业利润
net_income	净利润
interest_expense	利息费用
depreciation_amortization	折旧摊销
income_tax	所得税费用

现金流量表（cash_flow_statement）

字段	说明
operating_cash_flow	经营活动现金流净额
capital_expenditure	资本支出

市场数据（market_data）

字段	说明
shares_outstanding	总股本（股）
stock_price	当前股价

上年同期数据（prior_year）

字段	说明
revenue	上年营业收入
net_income	上年净利润

分析指标（20+ 项）

盈利能力（6 项）

• ROE（净资产收益率）
• ROA（总资产收益率）
• 毛利率
• 净利率
• 营业利润率
• EBITDA 利润率

偿债能力（4 项）

• 资产负债率
• 权益乘数
• 利息保障倍数（EBIT / 利息费用）
• 产权比率（负债 / 权益）

流动性（3 项）

• 流动比率
• 速动比率
• 现金比率

营运效率（6 项）

• 总资产周转率
• 存货周转率
• 存货周转天数
• 应收账款周转率
• 应收账款周转天数
• 营运资金周转率

每股指标（3 项）

• 每股收益（EPS）
• 每股净资产（BVPS）
• 市盈率（P/E）

现金流指标（3 项）

• 经营现金流比率
• 自由现金流
• 现金流净利润比

成长能力（2 项）

• 营收同比增长率
• 净利润同比增长率

杜邦分析

将 ROE 分解为三因素：

ROE = 净利率 × 总资产周转率 × 权益乘数

输出示例

脚本会输出结构化的分析报告，包含各类指标的数值、参考范围和简要评价。详细用法请参考 scripts/analyze.py --help。

注意事项

• 所有指标基于用户提供的静态财报数据计算，不涉及实时行情获取
• 不同行业的指标参考范围差异较大，报告中的评价仅供参考
• 建议结合行业特点和公司具体情况进行综合判断
• 脚本仅使用 Python 标准库，无需安装额外依赖