diff --git a/SKILL.md b/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..9b1b4c4 --- /dev/null +++ b/SKILL.md @@ -0,0 +1,121 @@ +--- +name: stock-buddy +description: 港股分析助手，提供港股技术面和基本面综合分析，给出买入/卖出操作建议。支持单只股票查询分析、持仓批量分析和持仓管理。当用户提到"港股"、"股票分析"、"持仓分析"、"买入建议"、"卖出建议"、港股代码（如 0700.HK、700）或港股公司名称（如腾讯、阿里、比亚迪）时触发此技能。 +--- + +# 港股分析助手 (Stock Buddy) + +## 概述 + +港股技术面与基本面综合分析工具，输出量化评分和明确操作建议（强烈买入/买入/持有/卖出/强烈卖出）。 + +三大核心场景： +1. **单只股票分析** — 对指定港股进行完整技术面+基本面分析，给出操作建议 +2. **持仓批量分析** — 对用户所有持仓股票批量分析，给出各股操作建议和整体盈亏统计 +3. **持仓管理** — 增删改查持仓记录 + +## 环境准备 + +首次使用时运行安装脚本，确认 Python 依赖就绪： + +```bash +bash {{SKILL_DIR}}/scripts/install_deps.sh +``` + +所需依赖：`yfinance`、`numpy`、`pandas` + +## 核心工作流 + +### 场景一：分析单只股票 + +触发示例："分析腾讯"、"0700.HK 能不能买"、"看看比亚迪怎么样"、"帮我看下 9988" + +**步骤：** + +1. **识别股票代码** + - 用户提供数字代码 → 标准化为 `XXXX.HK` 格式（自动补零） + - 用户提供中文名称 → 查阅 `references/hk_stock_codes.md` 匹配对应代码 + - 无法匹配时 → 询问用户确认具体代码 + +2. **执行分析脚本** + ```bash + python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/analyze_stock.py <代码> --period 6mo + ``` + 可选周期参数：`1mo` / `3mo` / `6mo`（默认）/ `1y` / `2y` / `5y` + + **缓存机制**：脚本内置 10 分钟缓存，同一股票短时间内重复分析不会重复请求 Yahoo Finance。若用户明确要求"刷新数据"或"重新分析"，加 `--no-cache` 参数强制刷新。清除所有缓存：`--clear-cache`。 + +3. **解读并呈现结果** + - 脚本输出 JSON 格式分析数据 + - 按 `references/output_templates.md` 中"单只股票分析报告"模板转化为用户友好的中文报告 + - **结尾必须附上风险免责提示** + +### 场景二：持仓批量分析 + +触发示例："分析我的持仓"、"看看我的股票"、"持仓怎么样了" + +**步骤：** + +1. **检查持仓数据** + ```bash + python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py list + ``` + +2. **持仓为空时** → 引导用户添加持仓（参见场景三的添加操作） + +3. **执行批量分析** + ```bash + python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py analyze + ``` + +4. **解读并呈现结果** + - 按 `references/output_templates.md` 中"持仓批量分析报告"模板呈现 + - 包含每只股票的操作建议和整体盈亏汇总 + - **结尾必须附上风险免责提示** + +### 场景三：持仓管理 + +触发示例："添加腾讯持仓"、"我买了 100 股比亚迪"、"删除阿里持仓" + +| 操作 | 命令 | +|------|------| +| 添加 | `python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py add <代码> --price <买入价> --shares <数量> [--date <日期>] [--note <备注>]` | +| 查看 | `python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py list` | +| 更新 | `python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py update <代码> [--price <价格>] [--shares <数量>] [--note <备注>]` | +| 移除 | `python3 {{SKILL_DIR}}/scripts/portfolio_manager.py remove <代码>` | + +添加持仓时，若用户未提供日期，默认使用当天日期。若用户提供了自然语言信息（如"我上周花 350 买了 100 股腾讯"），提取价格、数量、日期等参数后执行命令。 + +## 分析方法论 + +综合评分体系覆盖技术面（约 60% 权重）和基本面（约 40% 权重），最终评分范围约 -10 到 +10： + +| 评分区间 | 操作建议 | +|----------|----------| +| ≥ 5 | 🟢🟢 强烈买入 | +| 2 ~ 4 | 🟢 买入 | +| -1 ~ 1 | 🟡 持有/观望 | +| -4 ~ -2 | 🔴 卖出 | +| ≤ -5 | 🔴🔴 强烈卖出 | + +详细的技术指标解读与评分标准参见 `references/technical_indicators.md`。 + +## 重要注意事项 + +- 所有分析仅供参考，**不构成投资建议** +- 数据来源为 Yahoo Finance，可能存在延迟或不完整 +- 港股没有涨跌停限制，波动风险更大 +- 每次分析结果末尾**必须**附上风险免责提示 +- 技术分析在市场极端情况下可能失效 +- 建议用户结合宏观经济环境、行业趋势和公司基本面综合判断 + +## 资源文件 + +| 文件 | 用途 | +|------|------| +| `scripts/analyze_stock.py` | 核心分析脚本，获取数据并计算技术指标和基本面评分 | +| `scripts/portfolio_manager.py` | 持仓管理脚本，支持增删改查和批量分析 | +| `scripts/install_deps.sh` | Python 依赖安装脚本 | +| `references/technical_indicators.md` | 技术指标详解和评分标准 | +| `references/hk_stock_codes.md` | 常见港股代码与中文名称映射表 | +| `references/output_templates.md` | 分析报告输出模板 | diff --git a/references/hk_stock_codes.md b/references/hk_stock_codes.md new file mode 100644 index 0000000..edb880b --- /dev/null +++ b/references/hk_stock_codes.md @@ -0,0 +1,79 @@ +# 港股代码格式与查询参考 + +## 代码格式 + +港股代码在 Yahoo Finance 中使用格式: `XXXX.HK` + +- 4位数字 + `.HK` 后缀 +- 例如: `0700.HK` (腾讯控股), `9988.HK` (阿里巴巴) +- 数字不足4位时需补零: `0005.HK` (汇丰), `0001.HK` (长和) + +## 常用中文名称到代码映射 + +搜索时可能遇到用户使用中文名称，以下是常用映射: + +### 互联网/科技 +- 腾讯/腾讯控股 → 0700.HK +- 阿里/阿里巴巴 → 9988.HK +- 美团 → 3690.HK +- 京东 → 9618.HK +- 百度 → 9888.HK +- 小米 → 1810.HK +- 网易 → 9999.HK +- 快手 → 1024.HK +- 哔哩哔哩/B站 → 9626.HK +- 商汤 → 0020.HK +- 金山软件 → 3888.HK + +### 金融 +- 汇丰 → 0005.HK +- 中国平安/平安 → 2318.HK +- 友邦保险/友邦 → 1299.HK +- 港交所/香港交易所 → 0388.HK +- 中银香港 → 2388.HK +- 工商银行 → 1398.HK +- 建设银行 → 0939.HK +- 招商银行 → 3968.HK + +### 消费/零售 +- 安踏 → 2020.HK +- 李宁 → 2331.HK +- 海底捞 → 6862.HK +- 蒙牛 → 2319.HK +- 华润啤酒 → 0291.HK + +### 新能源/汽车 +- 比亚迪 → 1211.HK +- 蔚来 → 9866.HK +- 理想汽车 → 2015.HK +- 小鹏汽车 → 9868.HK + +### 电信/能源 +- 中国移动 → 0941.HK +- 中国联通 → 0762.HK +- 中国电信 → 0728.HK +- 中国石油 → 0857.HK +- 中国海油/中海油 → 0883.HK + +### 地产 +- 长和 → 0001.HK +- 新鸿基地产 → 0016.HK +- 碧桂园 → 2007.HK +- 万科 → 2202.HK + +### 医药/医疗 +- 药明生物 → 2269.HK +- 信达生物 → 1801.HK +- 金斯瑞 → 1548.HK + +### 半导体/硬件 +- 舜宇光学 → 2382.HK +- 中芯国际 → 0981.HK +- 华虹半导体 → 1347.HK + +## 注意事项 + +- 当用户提到中文名称时，自动匹配对应代码 +- 如果无法确定代码，建议用户提供具体的港股代码 +- Yahoo Finance 对部分港股数据可能不完整（特别是小市值股票） +- 港股代码也可能有5位数: 如 10000+ 的港股 diff --git a/references/output_templates.md b/references/output_templates.md new file mode 100644 index 0000000..ec47abc --- /dev/null +++ b/references/output_templates.md @@ -0,0 +1,96 @@ +# 分析报告输出模板 + +## 单只股票分析报告 + +``` +## 📊 {公司名称} ({股票代码}) 分析报告 + +**当前价格**: HK$ {价格} ({涨跌幅}%) +**分析时间**: {时间} +**数据周期**: {周期} + +--- + +### {建议图标} 操作建议: {操作建议} +**综合评分**: {评分}/10 + +#### 核心信号: +{逐条列出关键信号，每条一行，用 - 前缀} + +--- + +### 📈 技术面分析 + +| 指标 | 数值 | 信号 | +|------|------|------| +| 均线趋势 | {均线排列} | {信号} | +| MACD | DIF:{DIF} DEA:{DEA} | {信号} | +| RSI(12) | {RSI值} | {信号} | +| KDJ | K:{K} D:{D} J:{J} | {信号} | +| 布林带 | 上:{上轨} 中:{中轨} 下:{下轨} | {信号} | +| 成交量 | 量比:{量比} | {信号} | + +### 📋 基本面概况 + +| 指标 | 数值 | +|------|------| +| 市盈率(PE) | {PE} | +| 市净率(PB) | {PB} | +| 股息率 | {股息率}% | +| ROE | {ROE}% | +| 收入增长 | {增长}% | +| 市值 | {市值} | +| 52周区间 | {低} - {高} | + +### 💡 分析总结 +{2-3句话的自然语言总结，包含操作建议和风险提示} + +> ⚠️ 以上分析仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。 +``` + +## 持仓批量分析报告 + +``` +## 📊 持仓分析报告 + +**分析时间**: {时间} +**持仓数量**: {数量}只 + +### 💰 总览 + +| 指标 | 数值 | +|------|------| +| 总成本 | HK$ {总成本} | +| 总市值 | HK$ {总市值} | +| 总盈亏 | HK$ {盈亏} ({盈亏比例}%) | + +--- + +### 各持仓分析 + +{对每只股票输出简要分析卡片，格式如下：} + +#### {序号}. {公司名称} ({股票代码}) — {操作建议图标} {操作建议} +- **当前价**: HK$ {当前价} | **买入价**: HK$ {买入价} +- **持仓数量**: {数量}股 | **盈亏**: HK$ {盈亏} ({盈亏比例}%) +- **综合评分**: {评分}/10 +- **关键信号**: {1-2条最重要的信号} + +--- + +### 💡 持仓总结 +{综合所有持仓的建议，明确指出：} +- 建议加仓的股票及理由 +- 建议减仓/卖出的股票及理由 +- 建议继续持有的股票及理由 + +> ⚠️ 以上分析仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。 +``` + +## 模板使用说明 + +- 所有 `{占位符}` 根据脚本返回的 JSON 数据填充 +- 操作建议图标映射：🟢🟢 强烈买入 / 🟢 买入 / 🟡 持有 / 🔴 卖出 / 🔴🔴 强烈卖出 +- 数值保留合理小数位（价格 2-3 位，百分比 2 位） +- 若某项基本面数据为 null/缺失，显示为 "N/A" +- 分析总结部分使用自然语言，避免机械堆砌数据 diff --git a/references/technical_indicators.md b/references/technical_indicators.md new file mode 100644 index 0000000..37bb01b --- /dev/null +++ b/references/technical_indicators.md @@ -0,0 +1,118 @@ +# 港股技术指标参考手册 + +## 支持的技术指标 + +### 1. 移动平均线 (MA) + +| 均线 | 含义 | 用途 | +|------|------|------| +| MA5 | 5日均线（周线） | 短期趋势 | +| MA10 | 10日均线（半月线） | 短期趋势确认 | +| MA20 | 20日均线（月线） | 中短期趋势 | +| MA60 | 60日均线（季线） | 中期趋势 | +| MA120 | 120日均线（半年线） | 中长期趋势 | +| MA250 | 250日均线（年线） | 长期趋势/牛熊分界 | + +**判读方法**: +- 多头排列（短期MA > 长期MA）→ 上升趋势 +- 空头排列（短期MA < 长期MA）→ 下降趋势 +- 价格站上/跌破重要均线 → 趋势转折信号 + +### 2. MACD (指数平滑异同移动平均线) + +**参数**: DIF(12,26), DEA(9), MACD柱状图 + +| 信号 | 条件 | 建议 | +|------|------|------| +| 金叉 | DIF上穿DEA | 买入信号 | +| 死叉 | DIF下穿DEA | 卖出信号 | +| 零轴上方金叉 | DIF>0且金叉 | 强烈买入 | +| 零轴下方死叉 | DIF<0且死叉 | 强烈卖出 | +| 顶背离 | 价格新高但MACD未新高 | 见顶风险 | +| 底背离 | 价格新低但MACD未新低 | 见底信号 | + +### 3. RSI (相对强弱指数) + +**参数**: RSI6（短期）、RSI12（中期）、RSI24（长期） + +| 区间 | 状态 | 建议 | +|------|------|------| +| > 80 | 严重超买 | 强烈卖出信号 | +| 70-80 | 超买 | 注意风险，准备减仓 | +| 30-70 | 正常 | 中性 | +| 20-30 | 超卖 | 关注买入机会 | +| < 20 | 严重超卖 | 强烈买入信号 | + +### 4. KDJ (随机指标) + +**参数**: K(9,3,3), D(3), J=3K-2D + +| 信号 | 条件 | 建议 | +|------|------|------| +| K金叉D | K值上穿D值 | 买入信号 | +| K死叉D | K值下穿D值 | 卖出信号 | +| J > 100 | J值过高 | 超买区域 | +| J < 0 | J值过低 | 超卖区域 | +| 低位金叉 | K<20时金叉 | 强烈买入 | +| 高位死叉 | K>80时死叉 | 强烈卖出 | + +### 5. 布林带 (Bollinger Bands) + +**参数**: 中轨=MA20, 上/下轨=中轨±2倍标准差 + +| 信号 | 条件 | 建议 | +|------|------|------| +| 突破上轨 | 价格 > 上轨 | 超买/强势突破 | +| 突破下轨 | 价格 < 下轨 | 超卖/弱势突破 | +| 带宽收窄 | 上下轨收窄 | 即将变盘 | +| 中轨上方 | 价格在中轨以上 | 偏强运行 | +| 中轨下方 | 价格在中轨以下 | 偏弱运行 | + +### 6. 成交量分析 + +| 信号 | 条件 | 建议 | +|------|------|------| +| 放量上涨 | 量比>2且价涨 | 强势上攻 | +| 放量下跌 | 量比>2且价跌 | 恐慌出逃 | +| 缩量上涨 | 量比<0.5且价涨 | 动力不足 | +| 缩量下跌 | 量比<0.5且价跌 | 抛压减轻 | + +## 综合评分体系 + +最终评分范围约 -10 到 +10，映射为： + +| 评分区间 | 操作建议 | +|----------|----------| +| ≥ 5 | 🟢🟢 强烈买入 | +| 2 ~ 4 | 🟢 买入 | +| -1 ~ 1 | 🟡 持有/观望 | +| -4 ~ -2 | 🔴 卖出 | +| ≤ -5 | 🔴🔴 强烈卖出 | + +## 常见港股代码 + +| 代码 | 名称 | 行业 | +|------|------|------| +| 0700.HK | 腾讯控股 | 互联网 | +| 9988.HK | 阿里巴巴 | 互联网/电商 | +| 3690.HK | 美团 | 互联网/本地生活 | +| 9618.HK | 京东集团 | 电商 | +| 9888.HK | 百度集团 | 搜索/AI | +| 1810.HK | 小米集团 | 消费电子 | +| 0005.HK | 汇丰控股 | 银行 | +| 0941.HK | 中国移动 | 电信 | +| 2318.HK | 中国平安 | 保险 | +| 0388.HK | 香港交易所 | 金融基础设施 | +| 1211.HK | 比亚迪 | 新能源汽车 | +| 2020.HK | 安踏体育 | 体育用品 | +| 9626.HK | 哔哩哔哩 | 视频平台 | +| 1024.HK | 快手 | 短视频 | +| 2382.HK | 舜宇光学 | 光学器件 | + +## 重要提醒 + +- 技术分析仅供参考，不构成投资建议 +- 港股交易时间: 9:30-12:00, 13:00-16:00 (港交所时间) +- 港股没有涨跌停限制，波动可能较大 +- 部分港股流动性不足，需注意成交量 +- 建议结合基本面和市场环境综合判断 diff --git a/scripts/analyze_stock.py b/scripts/analyze_stock.py new file mode 100755 index 0000000..efc6efa --- /dev/null +++ b/scripts/analyze_stock.py @@ -0,0 +1,734 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +港股分析脚本 - 获取港股数据并进行技术面+基本面分析，给出操作建议。 + +用法: + python3 analyze_stock.py <股票代码> [--period <周期>] [--output <输出文件>] + +示例: + python3 analyze_stock.py 0700.HK + python3 analyze_stock.py 0700.HK --period 6mo --output report.json + python3 analyze_stock.py 9988.HK --period 1y + +股票代码格式: 数字.HK (如 0700.HK 腾讯控股, 9988.HK 阿里巴巴) +周期选项: 1mo, 3mo, 6mo, 1y, 2y, 5y (默认 6mo) +""" + +import sys +import json +import argparse +import time +import hashlib +from datetime import datetime, timedelta +from pathlib import Path + +try: + import yfinance as yf +except ImportError: + print("ERROR: yfinance 未安装。请运行: pip3 install yfinance", file=sys.stderr) + sys.exit(1) + +try: + import numpy as np +except ImportError: + print("ERROR: numpy 未安装。请运行: pip3 install numpy", file=sys.stderr) + sys.exit(1) + +try: + import pandas as pd +except ImportError: + print("ERROR: pandas 未安装。请运行: pip3 install pandas", file=sys.stderr) + sys.exit(1) + + +# ───────────────────────────────────────────── +# 缓存与重试机制（解决 Yahoo Finance 限频问题） +# ───────────────────────────────────────────── + +CACHE_DIR = Path.home() / ".stock_buddy_cache" +CACHE_TTL_SECONDS = 600 # 缓存有效期 10 分钟（同一股票短时间内不重复请求） +MAX_RETRIES = 4 # 最大重试次数 +RETRY_BASE_DELAY = 5 # 重试基础延迟（秒），指数退避: 5s, 10s, 20s, 40s + + +def _cache_key(code: str, period: str) -> str: + """生成缓存文件名""" + key = f"{code}_{period}" + return hashlib.md5(key.encode()).hexdigest() + ".json" + + +def _read_cache(code: str, period: str) -> dict | None: + """读取缓存，若未过期则返回缓存数据""" + cache_file = CACHE_DIR / _cache_key(code, period) + if not cache_file.exists(): + return None + try: + with open(cache_file, "r", encoding="utf-8") as f: + cached = json.load(f) + cached_time = datetime.fromisoformat(cached.get("analysis_time", "")) + if (datetime.now() - cached_time).total_seconds() < CACHE_TTL_SECONDS: + cached["_from_cache"] = True + return cached + except (json.JSONDecodeError, ValueError, KeyError): + pass + return None + + +def _write_cache(code: str, period: str, data: dict): + """写入缓存""" + CACHE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + cache_file = CACHE_DIR / _cache_key(code, period) + try: + with open(cache_file, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2, default=str) + except OSError: + pass # 缓存写入失败不影响主流程 + + +def _retry_request(func, *args, max_retries=MAX_RETRIES, **kwargs): + """ + 带指数退避的重试包装器。 + 捕获 Yahoo Finance 限频错误并自动重试。 + """ + last_error = None + for attempt in range(max_retries): + try: + return func(*args, **kwargs) + except Exception as e: + last_error = e + error_msg = str(e).lower() + # 仅对限频/网络类错误重试 + is_rate_limit = any(kw in error_msg for kw in [ + "rate limit", "too many requests", "429", "throttl", + "connection", "timeout", "timed out", + ]) + if not is_rate_limit: + raise # 非限频错误直接抛出 + if attempt < max_retries - 1: + delay = RETRY_BASE_DELAY * (2 ** attempt) # 3s, 6s, 12s + print(f"⏳ 请求被限频，{delay}秒后第{attempt+2}次重试...", file=sys.stderr) + time.sleep(delay) + raise last_error + + +# ───────────────────────────────────────────── +# 技术指标计算 +# ───────────────────────────────────────────── + +def calc_ma(close: pd.Series, windows: list[int] = None) -> dict: + """计算多周期移动平均线""" + if windows is None: + windows = [5, 10, 20, 60, 120, 250] + result = {} + for w in windows: + if len(close) >= w: + ma = close.rolling(window=w).mean() + result[f"MA{w}"] = round(ma.iloc[-1], 3) + return result + + +def calc_ema(close: pd.Series, span: int) -> pd.Series: + """计算指数移动平均线""" + return close.ewm(span=span, adjust=False).mean() + + +def calc_macd(close: pd.Series, fast: int = 12, slow: int = 26, signal: int = 9) -> dict: + """计算MACD指标""" + ema_fast = calc_ema(close, fast) + ema_slow = calc_ema(close, slow) + dif = ema_fast - ema_slow + dea = dif.ewm(span=signal, adjust=False).mean() + macd_hist = 2 * (dif - dea) + + return { + "DIF": round(dif.iloc[-1], 4), + "DEA": round(dea.iloc[-1], 4), + "MACD": round(macd_hist.iloc[-1], 4), + "signal": _macd_signal(dif, dea, macd_hist), + } + + +def _macd_signal(dif: pd.Series, dea: pd.Series, macd_hist: pd.Series) -> str: + """MACD信号判断""" + if len(dif) < 3: + return "中性" + # 金叉：DIF上穿DEA + if dif.iloc[-1] > dea.iloc[-1] and dif.iloc[-2] <= dea.iloc[-2]: + return "金叉-买入信号" + # 死叉：DIF下穿DEA + if dif.iloc[-1] < dea.iloc[-1] and dif.iloc[-2] >= dea.iloc[-2]: + return "死叉-卖出信号" + # 零轴上方 + if dif.iloc[-1] > 0 and dea.iloc[-1] > 0: + if macd_hist.iloc[-1] > macd_hist.iloc[-2]: + return "多头增强" + return "多头区域" + # 零轴下方 + if dif.iloc[-1] < 0 and dea.iloc[-1] < 0: + if macd_hist.iloc[-1] < macd_hist.iloc[-2]: + return "空头增强" + return "空头区域" + return "中性" + + +def calc_rsi(close: pd.Series, periods: list[int] = None) -> dict: + """计算RSI指标""" + if periods is None: + periods = [6, 12, 24] + result = {} + delta = close.diff() + for p in periods: + if len(close) < p + 1: + continue + gain = delta.clip(lower=0).rolling(window=p).mean() + loss = (-delta.clip(upper=0)).rolling(window=p).mean() + rs = gain / loss.replace(0, np.nan) + rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) + val = round(rsi.iloc[-1], 2) + result[f"RSI{p}"] = val + # 综合信号 + rsi_main = result.get("RSI12", result.get("RSI6", 50)) + if rsi_main > 80: + result["signal"] = "严重超买-卖出信号" + elif rsi_main > 70: + result["signal"] = "超买-注意风险" + elif rsi_main < 20: + result["signal"] = "严重超卖-买入信号" + elif rsi_main < 30: + result["signal"] = "超卖-关注买入" + else: + result["signal"] = "中性" + return result + + +def calc_kdj(high: pd.Series, low: pd.Series, close: pd.Series, n: int = 9) -> dict: + """计算KDJ指标""" + if len(close) < n: + return {"K": 50, "D": 50, "J": 50, "signal": "数据不足"} + lowest_low = low.rolling(window=n).min() + highest_high = high.rolling(window=n).max() + rsv = (close - lowest_low) / (highest_high - lowest_low).replace(0, np.nan) * 100 + + k = pd.Series(index=close.index, dtype=float) + d = pd.Series(index=close.index, dtype=float) + k.iloc[n - 1] = 50 + d.iloc[n - 1] = 50 + for i in range(n, len(close)): + k.iloc[i] = 2 / 3 * k.iloc[i - 1] + 1 / 3 * rsv.iloc[i] + d.iloc[i] = 2 / 3 * d.iloc[i - 1] + 1 / 3 * k.iloc[i] + j = 3 * k - 2 * d + + k_val = round(k.iloc[-1], 2) + d_val = round(d.iloc[-1], 2) + j_val = round(j.iloc[-1], 2) + + signal = "中性" + if k_val > d_val and k.iloc[-2] <= d.iloc[-2]: + signal = "金叉-买入信号" + elif k_val < d_val and k.iloc[-2] >= d.iloc[-2]: + signal = "死叉-卖出信号" + elif j_val > 100: + signal = "超买区域" + elif j_val < 0: + signal = "超卖区域" + + return {"K": k_val, "D": d_val, "J": j_val, "signal": signal} + + +def calc_bollinger(close: pd.Series, window: int = 20, num_std: float = 2) -> dict: + """计算布林带""" + if len(close) < window: + return {"signal": "数据不足"} + ma = close.rolling(window=window).mean() + std = close.rolling(window=window).std() + upper = ma + num_std * std + lower = ma - num_std * std + + current = close.iloc[-1] + upper_val = round(upper.iloc[-1], 3) + lower_val = round(lower.iloc[-1], 3) + mid_val = round(ma.iloc[-1], 3) + bandwidth = round((upper_val - lower_val) / mid_val * 100, 2) + + signal = "中性" + if current > upper_val: + signal = "突破上轨-超买" + elif current < lower_val: + signal = "突破下轨-超卖" + elif current > mid_val: + signal = "中轨上方-偏强" + else: + signal = "中轨下方-偏弱" + + return { + "upper": upper_val, + "middle": mid_val, + "lower": lower_val, + "bandwidth_pct": bandwidth, + "signal": signal, + } + + +def calc_volume_analysis(volume: pd.Series, close: pd.Series) -> dict: + """成交量分析""" + if len(volume) < 20: + return {"signal": "数据不足"} + avg_5 = volume.rolling(5).mean().iloc[-1] + avg_20 = volume.rolling(20).mean().iloc[-1] + current = volume.iloc[-1] + vol_ratio = round(current / avg_5, 2) if avg_5 > 0 else 0 + price_change = close.iloc[-1] - close.iloc[-2] + + signal = "中性" + if vol_ratio > 2 and price_change > 0: + signal = "放量上涨-强势" + elif vol_ratio > 2 and price_change < 0: + signal = "放量下跌-弱势" + elif vol_ratio < 0.5 and price_change > 0: + signal = "缩量上涨-动力不足" + elif vol_ratio < 0.5 and price_change < 0: + signal = "缩量下跌-抛压减轻" + + return { + "current_volume": int(current), + "avg_5d_volume": int(avg_5), + "avg_20d_volume": int(avg_20), + "volume_ratio": vol_ratio, + "signal": signal, + } + + +def calc_ma_trend(close: pd.Series) -> dict: + """均线趋势分析""" + mas = calc_ma(close, [5, 10, 20, 60]) + current = close.iloc[-1] + + above_count = sum(1 for v in mas.values() if current > v) + total = len(mas) + + if above_count == total and total > 0: + signal = "多头排列-强势" + elif above_count == 0: + signal = "空头排列-弱势" + elif above_count >= total * 0.7: + signal = "偏多" + elif above_count <= total * 0.3: + signal = "偏空" + else: + signal = "震荡" + + return {**mas, "trend_signal": signal, "price_above_ma_count": f"{above_count}/{total}"} + + +# ───────────────────────────────────────────── +# 基本面分析 +# ───────────────────────────────────────────── + +def get_fundamentals(ticker: yf.Ticker) -> dict: + """获取基本面数据""" + info = ticker.info + result = {} + + # 估值指标 + pe = info.get("trailingPE") or info.get("forwardPE") + pb = info.get("priceToBook") + ps = info.get("priceToSalesTrailing12Months") + result["PE"] = round(pe, 2) if pe else None + result["PB"] = round(pb, 2) if pb else None + result["PS"] = round(ps, 2) if ps else None + + # 股息 (yfinance 有时返回异常值，限制在合理范围) + div_yield = info.get("dividendYield") + if div_yield is not None and 0 < div_yield < 1: + result["dividend_yield_pct"] = round(div_yield * 100, 2) + elif div_yield is not None and div_yield >= 1: + # 可能已经是百分比形式 + result["dividend_yield_pct"] = round(div_yield, 2) if div_yield < 30 else None + else: + result["dividend_yield_pct"] = None + + # 市值 + market_cap = info.get("marketCap") + if market_cap: + if market_cap >= 1e12: + result["market_cap"] = f"{market_cap/1e12:.2f} 万亿" + elif market_cap >= 1e8: + result["market_cap"] = f"{market_cap/1e8:.2f} 亿" + else: + result["market_cap"] = f"{market_cap:,.0f}" + else: + result["market_cap"] = None + + # 盈利能力 + result["profit_margin_pct"] = round(info.get("profitMargins", 0) * 100, 2) if info.get("profitMargins") else None + result["roe_pct"] = round(info.get("returnOnEquity", 0) * 100, 2) if info.get("returnOnEquity") else None + result["roa_pct"] = round(info.get("returnOnAssets", 0) * 100, 2) if info.get("returnOnAssets") else None + + # 增长指标 + result["revenue_growth_pct"] = round(info.get("revenueGrowth", 0) * 100, 2) if info.get("revenueGrowth") else None + result["earnings_growth_pct"] = round(info.get("earningsGrowth", 0) * 100, 2) if info.get("earningsGrowth") else None + + # 负债 + result["debt_to_equity"] = round(info.get("debtToEquity", 0), 2) if info.get("debtToEquity") else None + + # 52周价格区间 + result["52w_high"] = info.get("fiftyTwoWeekHigh") + result["52w_low"] = info.get("fiftyTwoWeekLow") + result["50d_avg"] = info.get("fiftyDayAverage") + result["200d_avg"] = info.get("twoHundredDayAverage") + + # 公司信息 + result["company_name"] = info.get("longName") or info.get("shortName", "未知") + result["sector"] = info.get("sector", "未知") + result["industry"] = info.get("industry", "未知") + result["currency"] = info.get("currency", "HKD") + + # 基本面评分 + result["fundamental_signal"] = _fundamental_signal(result) + + return result + + +def _fundamental_signal(data: dict) -> str: + """基本面信号判断""" + score = 0 + reasons = [] + + # PE 评估 + pe = data.get("PE") + if pe is not None: + if pe < 0: + score -= 1 + reasons.append("PE为负(亏损)") + elif pe < 15: + score += 2 + reasons.append("PE低估值") + elif pe < 25: + score += 1 + reasons.append("PE合理") + elif pe > 40: + score -= 1 + reasons.append("PE高估") + + # PB 评估 + pb = data.get("PB") + if pb is not None: + if pb < 1: + score += 1 + reasons.append("PB破净") + elif pb > 5: + score -= 1 + + # 股息率 + div = data.get("dividend_yield_pct") + if div is not None and div > 3: + score += 1 + reasons.append(f"高股息{div}%") + + # ROE + roe = data.get("roe_pct") + if roe is not None: + if roe > 15: + score += 1 + reasons.append("ROE优秀") + elif roe < 5: + score -= 1 + + # 增长 + rev_growth = data.get("revenue_growth_pct") + if rev_growth is not None and rev_growth > 10: + score += 1 + reasons.append("收入增长良好") + + earnings_growth = data.get("earnings_growth_pct") + if earnings_growth is not None and earnings_growth > 15: + score += 1 + reasons.append("利润增长强劲") + + # 负债 + de = data.get("debt_to_equity") + if de is not None and de > 200: + score -= 1 + reasons.append("负债率偏高") + + if score >= 3: + signal = "基本面优秀" + elif score >= 1: + signal = "基本面良好" + elif score >= 0: + signal = "基本面一般" + else: + signal = "基本面较差" + + return f"{signal} ({'; '.join(reasons[:4])})" if reasons else signal + + +# ───────────────────────────────────────────── +# 综合评分与建议 +# ───────────────────────────────────────────── + +def generate_recommendation(technical: dict, fundamental: dict, current_price: float) -> dict: + """综合技术面和基本面给出操作建议""" + score = 0 # 范围大约 -10 到 +10 + signals = [] + + # ── 技术面评分 ── + macd_sig = technical.get("macd", {}).get("signal", "") + if "买入" in macd_sig or "金叉" in macd_sig: + score += 2 + signals.append(f"MACD: {macd_sig}") + elif "卖出" in macd_sig or "死叉" in macd_sig: + score -= 2 + signals.append(f"MACD: {macd_sig}") + elif "多头" in macd_sig: + score += 1 + signals.append(f"MACD: {macd_sig}") + elif "空头" in macd_sig: + score -= 1 + signals.append(f"MACD: {macd_sig}") + + rsi_sig = technical.get("rsi", {}).get("signal", "") + if "超卖" in rsi_sig: + score += 2 + signals.append(f"RSI: {rsi_sig}") + elif "超买" in rsi_sig: + score -= 2 + signals.append(f"RSI: {rsi_sig}") + + kdj_sig = technical.get("kdj", {}).get("signal", "") + if "买入" in kdj_sig or "金叉" in kdj_sig: + score += 1 + signals.append(f"KDJ: {kdj_sig}") + elif "卖出" in kdj_sig or "死叉" in kdj_sig: + score -= 1 + signals.append(f"KDJ: {kdj_sig}") + + boll_sig = technical.get("bollinger", {}).get("signal", "") + if "超卖" in boll_sig or "下轨" in boll_sig: + score += 1 + signals.append(f"布林带: {boll_sig}") + elif "超买" in boll_sig or "上轨" in boll_sig: + score -= 1 + signals.append(f"布林带: {boll_sig}") + + ma_sig = technical.get("ma_trend", {}).get("trend_signal", "") + if "多头" in ma_sig or "强势" in ma_sig: + score += 2 + signals.append(f"均线: {ma_sig}") + elif "空头" in ma_sig or "弱势" in ma_sig: + score -= 2 + signals.append(f"均线: {ma_sig}") + elif "偏多" in ma_sig: + score += 1 + elif "偏空" in ma_sig: + score -= 1 + + vol_sig = technical.get("volume", {}).get("signal", "") + if "放量上涨" in vol_sig: + score += 1 + signals.append(f"成交量: {vol_sig}") + elif "放量下跌" in vol_sig: + score -= 1 + signals.append(f"成交量: {vol_sig}") + + # ── 基本面评分 ── + fund_sig = fundamental.get("fundamental_signal", "") + if "优秀" in fund_sig: + score += 2 + signals.append(f"基本面: {fund_sig}") + elif "良好" in fund_sig: + score += 1 + signals.append(f"基本面: {fund_sig}") + elif "较差" in fund_sig: + score -= 2 + signals.append(f"基本面: {fund_sig}") + + # 52周位置 + high_52w = fundamental.get("52w_high") + low_52w = fundamental.get("52w_low") + if high_52w and low_52w and high_52w != low_52w: + position = (current_price - low_52w) / (high_52w - low_52w) + if position < 0.2: + score += 1 + signals.append(f"52周位置: {position:.0%} (接近低点)") + elif position > 0.9: + score -= 1 + signals.append(f"52周位置: {position:.0%} (接近高点)") + else: + signals.append(f"52周位置: {position:.0%}") + + # ── 映射到操作建议 ── + if score >= 5: + action = "强烈买入" + action_en = "STRONG_BUY" + color = "🟢🟢" + elif score >= 2: + action = "买入" + action_en = "BUY" + color = "🟢" + elif score >= -1: + action = "持有/观望" + action_en = "HOLD" + color = "🟡" + elif score >= -4: + action = "卖出" + action_en = "SELL" + color = "🔴" + else: + action = "强烈卖出" + action_en = "STRONG_SELL" + color = "🔴🔴" + + return { + "action": action, + "action_en": action_en, + "score": score, + "icon": color, + "key_signals": signals, + "summary": f"{color} {action} (综合评分: {score})", + } + + +# ───────────────────────────────────────────── +# 主流程 +# ───────────────────────────────────────────── + +def normalize_hk_code(code: str) -> str: + """标准化港股代码""" + code = code.strip().upper() + if not code.endswith(".HK"): + # 尝试补全 + digits = code.lstrip("0") + if digits.isdigit(): + code = code.zfill(4) + ".HK" + return code + + +def analyze_stock(code: str, period: str = "6mo", use_cache: bool = True) -> dict: + """对单只港股进行完整分析（内置缓存 + 自动重试）""" + code = normalize_hk_code(code) + + # 1. 尝试读取缓存 + if use_cache: + cached = _read_cache(code, period) + if cached: + print(f"📦 使用缓存数据 ({code})，缓存有效期 {CACHE_TTL_SECONDS}s", file=sys.stderr) + return cached + + result = {"code": code, "analysis_time": datetime.now().isoformat(), "error": None} + + try: + ticker = yf.Ticker(code) + + # 2. 带重试的数据获取（限频时可能返回空数据或抛异常） + hist = None + for attempt in range(MAX_RETRIES): + try: + hist = ticker.history(period=period) + if hist is not None and not hist.empty: + break # 成功获取数据 + # 空数据可能是限频导致，重试 + if attempt < MAX_RETRIES - 1: + delay = RETRY_BASE_DELAY * (2 ** attempt) + print(f"⏳ 数据为空（可能限频），{delay}秒后第{attempt+2}次重试...", file=sys.stderr) + time.sleep(delay) + ticker = yf.Ticker(code) # 重新创建 ticker 对象 + except Exception as e: + error_msg = str(e).lower() + is_retriable = any(kw in error_msg for kw in [ + "rate limit", "too many requests", "429", "throttl", + "connection", "timeout", "timed out", + ]) + if not is_retriable or attempt >= MAX_RETRIES - 1: + raise + delay = RETRY_BASE_DELAY * (2 ** attempt) + print(f"⏳ 请求被限频，{delay}秒后第{attempt+2}次重试...", file=sys.stderr) + time.sleep(delay) + ticker = yf.Ticker(code) + + if hist is None or hist.empty: + result["error"] = f"无法获取 {code} 的历史数据，请检查股票代码是否正确" + return result + + close = hist["Close"] + high = hist["High"] + low = hist["Low"] + volume = hist["Volume"] + current_price = round(close.iloc[-1], 3) + + result["current_price"] = current_price + result["price_date"] = str(hist.index[-1].date()) + result["data_points"] = len(hist) + + # 价格变动 + if len(close) > 1: + prev_close = close.iloc[-2] + change = current_price - prev_close + change_pct = change / prev_close * 100 + result["price_change"] = round(change, 3) + result["price_change_pct"] = round(change_pct, 2) + + # 技术分析 + technical = {} + technical["ma_trend"] = calc_ma_trend(close) + technical["macd"] = calc_macd(close) + technical["rsi"] = calc_rsi(close) + technical["kdj"] = calc_kdj(high, low, close) + technical["bollinger"] = calc_bollinger(close) + technical["volume"] = calc_volume_analysis(volume, close) + result["technical"] = technical + + # 3. 带重试的基本面数据获取 + try: + fundamental = _retry_request(get_fundamentals, ticker) + result["fundamental"] = fundamental + except Exception as e: + result["fundamental"] = {"error": str(e), "fundamental_signal": "数据获取失败"} + fundamental = result["fundamental"] + + # 综合建议 + result["recommendation"] = generate_recommendation(technical, fundamental, current_price) + + # 4. 写入缓存（仅成功分析时） + if result.get("error") is None: + _write_cache(code, period, result) + + except Exception as e: + result["error"] = f"分析过程出错: {str(e)}" + + return result + + +def main(): + parser = argparse.ArgumentParser(description="港股分析工具") + parser.add_argument("code", help="港股代码 (如 0700.HK)") + parser.add_argument("--period", default="6mo", help="数据周期 (1mo/3mo/6mo/1y/2y/5y)") + parser.add_argument("--output", help="输出JSON文件路径") + parser.add_argument("--no-cache", action="store_true", help="跳过缓存，强制重新请求数据") + parser.add_argument("--clear-cache", action="store_true", help="清除所有缓存后退出") + args = parser.parse_args() + + # 清除缓存 + if args.clear_cache: + import shutil + if CACHE_DIR.exists(): + shutil.rmtree(CACHE_DIR) + print("✅ 缓存已清除") + else: + print("ℹ️ 无缓存可清除") + return + + result = analyze_stock(args.code, args.period, use_cache=not args.no_cache) + + output = json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2, default=str) + + if args.output: + with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(output) + print(f"分析结果已保存至 {args.output}") + else: + print(output) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/scripts/install_deps.sh b/scripts/install_deps.sh new file mode 100755 index 0000000..152ff2f --- /dev/null +++ b/scripts/install_deps.sh @@ -0,0 +1,37 @@ +#!/bin/bash +# 安装港股分析工具所需的 Python 依赖 +# 用法: bash install_deps.sh + +echo "正在安装港股分析工具依赖..." + +# 检查是否已安装 +python3 -c "import yfinance; import numpy; import pandas; print('依赖已安装')" 2>/dev/null +if [ $? -eq 0 ]; then + echo "✅ 所有依赖已就绪" + exit 0 +fi + +# 尝试安装 (兼容 PEP 668 限制) +pip3 install yfinance numpy pandas --quiet 2>/dev/null +if [ $? -ne 0 ]; then + echo "尝试使用 --break-system-packages 安装..." + pip3 install --break-system-packages yfinance numpy pandas --quiet 2>/dev/null +fi + +if [ $? -ne 0 ]; then + echo "尝试使用 --user 安装..." + pip3 install --user yfinance numpy pandas --quiet 2>/dev/null +fi + +# 最终验证 +python3 -c "import yfinance; import numpy; import pandas" 2>/dev/null +if [ $? -eq 0 ]; then + echo "✅ 依赖安装成功" + echo "已安装: yfinance, numpy, pandas" +else + echo "❌ 安装失败，请手动运行以下命令之一:" + echo " pip3 install yfinance numpy pandas" + echo " pip3 install --break-system-packages yfinance numpy pandas" + echo " pip3 install --user yfinance numpy pandas" + exit 1 +fi diff --git a/scripts/portfolio_manager.py b/scripts/portfolio_manager.py new file mode 100755 index 0000000..b633e98 --- /dev/null +++ b/scripts/portfolio_manager.py @@ -0,0 +1,251 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +港股持仓管理工具 - 管理持仓列表并批量分析。 + +用法: + python3 portfolio_manager.py list + python3 portfolio_manager.py add <代码> --price <买入价> --shares <数量> [--date <日期>] [--note <备注>] + python3 portfolio_manager.py remove <代码> + python3 portfolio_manager.py update <代码> [--price <价格>] [--shares <数量>] [--note <备注>] + python3 portfolio_manager.py analyze [--output <输出文件>] + +持仓文件默认保存在: ~/.hk_stock_portfolio.json +""" + +import sys +import json +import argparse +import os +import time +from datetime import datetime +from pathlib import Path + +PORTFOLIO_PATH = Path.home() / ".hk_stock_portfolio.json" + + +def load_portfolio() -> dict: + """加载持仓数据""" + if not PORTFOLIO_PATH.exists(): + return {"positions": [], "updated_at": None} + with open(PORTFOLIO_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: + return json.load(f) + + +def save_portfolio(data: dict): + """保存持仓数据""" + data["updated_at"] = datetime.now().isoformat() + with open(PORTFOLIO_PATH, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) + + +def normalize_code(code: str) -> str: + """标准化港股代码""" + code = code.strip().upper() + if not code.endswith(".HK"): + digits = code.lstrip("0") + if digits.isdigit(): + code = code.zfill(4) + ".HK" + return code + + +def list_positions(): + """列出所有持仓""" + portfolio = load_portfolio() + positions = portfolio.get("positions", []) + if not positions: + print(json.dumps({"message": "持仓为空", "positions": []}, ensure_ascii=False, indent=2)) + return + print(json.dumps({ + "total_positions": len(positions), + "positions": positions, + "portfolio_file": str(PORTFOLIO_PATH), + "updated_at": portfolio.get("updated_at"), + }, ensure_ascii=False, indent=2)) + + +def add_position(code: str, price: float, shares: int, date: str = None, note: str = ""): + """添加持仓""" + code = normalize_code(code) + portfolio = load_portfolio() + positions = portfolio.get("positions", []) + + # 检查是否已存在 + for pos in positions: + if pos["code"] == code: + print(json.dumps({"error": f"{code} 已在持仓中，请使用 update 命令更新"}, ensure_ascii=False)) + return + + position = { + "code": code, + "buy_price": price, + "shares": shares, + "buy_date": date or datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"), + "note": note, + "added_at": datetime.now().isoformat(), + } + positions.append(position) + portfolio["positions"] = positions + save_portfolio(portfolio) + print(json.dumps({"message": f"已添加 {code}", "position": position}, ensure_ascii=False, indent=2)) + + +def remove_position(code: str): + """移除持仓""" + code = normalize_code(code) + portfolio = load_portfolio() + positions = portfolio.get("positions", []) + new_positions = [p for p in positions if p["code"] != code] + if len(new_positions) == len(positions): + print(json.dumps({"error": f"{code} 不在持仓中"}, ensure_ascii=False)) + return + portfolio["positions"] = new_positions + save_portfolio(portfolio) + print(json.dumps({"message": f"已移除 {code}"}, ensure_ascii=False, indent=2)) + + +def update_position(code: str, price: float = None, shares: int = None, note: str = None): + """更新持仓信息""" + code = normalize_code(code) + portfolio = load_portfolio() + positions = portfolio.get("positions", []) + found = False + for pos in positions: + if pos["code"] == code: + if price is not None: + pos["buy_price"] = price + if shares is not None: + pos["shares"] = shares + if note is not None: + pos["note"] = note + pos["updated_at"] = datetime.now().isoformat() + found = True + print(json.dumps({"message": f"已更新 {code}", "position": pos}, ensure_ascii=False, indent=2)) + break + if not found: + print(json.dumps({"error": f"{code} 不在持仓中"}, ensure_ascii=False)) + return + portfolio["positions"] = positions + save_portfolio(portfolio) + + +def analyze_portfolio(output_file: str = None): + """批量分析所有持仓""" + # 延迟导入，避免未安装yfinance时也能管理持仓 + try: + from analyze_stock import analyze_stock + except ImportError: + # 尝试从同目录导入 + script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + sys.path.insert(0, script_dir) + from analyze_stock import analyze_stock + + portfolio = load_portfolio() + positions = portfolio.get("positions", []) + if not positions: + print(json.dumps({"message": "持仓为空，无法分析"}, ensure_ascii=False, indent=2)) + return + + results = [] + for i, pos in enumerate(positions): + code = pos["code"] + print(f"正在分析 {code} ({i+1}/{len(positions)})...", file=sys.stderr) + analysis = analyze_stock(code) + + # 计算盈亏 + if analysis.get("current_price") and pos.get("buy_price"): + current = analysis["current_price"] + buy = pos["buy_price"] + shares = pos.get("shares", 0) + pnl = (current - buy) * shares + pnl_pct = (current - buy) / buy * 100 + + analysis["portfolio_info"] = { + "buy_price": buy, + "shares": shares, + "buy_date": pos.get("buy_date"), + "cost": round(buy * shares, 2), + "market_value": round(current * shares, 2), + "pnl": round(pnl, 2), + "pnl_pct": round(pnl_pct, 2), + "note": pos.get("note", ""), + } + + results.append(analysis) + + # 批量请求间隔：避免连续请求触发限频（最后一只不需要等待） + if i < len(positions) - 1 and not analysis.get("_from_cache"): + time.sleep(2) + + # 汇总 + total_cost = sum(r.get("portfolio_info", {}).get("cost", 0) for r in results) + total_value = sum(r.get("portfolio_info", {}).get("market_value", 0) for r in results) + total_pnl = total_value - total_cost + + summary = { + "analysis_time": datetime.now().isoformat(), + "total_positions": len(results), + "total_cost": round(total_cost, 2), + "total_market_value": round(total_value, 2), + "total_pnl": round(total_pnl, 2), + "total_pnl_pct": round(total_pnl / total_cost * 100, 2) if total_cost > 0 else 0, + "positions": results, + } + + output = json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2, default=str) + + if output_file: + with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(output) + print(f"分析结果已保存至 {output_file}", file=sys.stderr) + + print(output) + + +def main(): + parser = argparse.ArgumentParser(description="港股持仓管理工具") + subparsers = parser.add_subparsers(dest="command", help="子命令") + + # list + subparsers.add_parser("list", help="列出所有持仓") + + # add + add_parser = subparsers.add_parser("add", help="添加持仓") + add_parser.add_argument("code", help="股票代码") + add_parser.add_argument("--price", type=float, required=True, help="买入价格") + add_parser.add_argument("--shares", type=int, required=True, help="持有数量") + add_parser.add_argument("--date", help="买入日期 (YYYY-MM-DD)") + add_parser.add_argument("--note", default="", help="备注") + + # remove + rm_parser = subparsers.add_parser("remove", help="移除持仓") + rm_parser.add_argument("code", help="股票代码") + + # update + up_parser = subparsers.add_parser("update", help="更新持仓") + up_parser.add_argument("code", help="股票代码") + up_parser.add_argument("--price", type=float, help="买入价格") + up_parser.add_argument("--shares", type=int, help="持有数量") + up_parser.add_argument("--note", help="备注") + + # analyze + analyze_parser = subparsers.add_parser("analyze", help="批量分析持仓") + analyze_parser.add_argument("--output", help="输出JSON文件") + + args = parser.parse_args() + + if args.command == "list": + list_positions() + elif args.command == "add": + add_position(args.code, args.price, args.shares, args.date, args.note) + elif args.command == "remove": + remove_position(args.code) + elif args.command == "update": + update_position(args.code, args.price, args.shares, args.note) + elif args.command == "analyze": + analyze_portfolio(args.output) + else: + parser.print_help() + + +if __name__ == "__main__": + main()