需求分析
项目背景
财报分析是投资决策的核心环节。传统人工分析一份详细财报需要数小时甚至数天，而借助 AI Agent，可以在几分钟内完成财报解读、指标计算、风险提示和投资建议。
本项目目标：构建一个能自动下载财报、分析数据、生成洞察的 AI Agent。
业务流程分析
传统财报分析流程
获取财报 → 数据提取 → 指标计算 → 趋势分析 → 撰写报告
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
手动下载 Excel录入 公式计算 人工判断 Word编写
(30分钟) (2小时) (1小时) (2小时) (3小时)痛点分析：
- 数据获取繁琐，需要登录多个平台
- 手动录入容易出错
- 重复性工作消耗大量时间
- 分析质量依赖个人经验
Agent 自动化流程
用户输入股票代码
↓
数据获取模块 ──→ API 自动拉取财报数据
↓
数据处理模块 ──→ 清洗、标准化、存储
↓
指标计算模块 ──→ 自动计算财务比率
↓
AI 分析模块 ──→ LLM 生成文字洞察
↓
可视化模块 ──→ 生成图表和报告
↓
输出完整分析报告功能需求
核心功能
| 功能模块 | 描述 | 优先级 |
|---|---|---|
| 数据获取 | 自动获取股票财报数据 | P0 |
| 指标计算 | 计算关键财务指标 | P0 |
| AI 分析 | 用 LLM 生成分析洞察 | P0 |
| 可视化 | 生成图表和报告 | P1 |
| 多股对比 | 支持多只股票对比分析 | P2 |
| 预警功能 | 异常指标自动提醒 | P2 |
详细需求
1. 数据获取需求
输入：
- 股票代码（如 AAPL、MSFT）
- 时间范围（近 1 年、3 年、5 年）
输出：
- 利润表（Income Statement）
- 资产负债表（Balance Sheet）
- 现金流量表（Cash Flow Statement）
- 股价历史数据
数据源选择：
| 数据源 | 优点 | 缺点 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|
| yfinance | 免费、简单 | 数据可能延迟 | 学习、原型 |
| Finnhub | 实时、免费额度大 | 需注册 | 生产环境 |
| SEC EDGAR | 最权威 | 格式复杂 | 深度分析 |
2. 指标计算需求
估值指标：
- 市盈率（P/E Ratio）
- 市净率（P/B Ratio）
- 市销率（P/S Ratio）
盈利能力：
- 毛利率（Gross Margin）
- 净利率（Net Margin）
- ROE（净资产收益率）
- ROA（总资产收益率）
财务健康：
- 流动比率（Current Ratio）
- 速动比率（Quick Ratio）
- 资产负债率（Debt Ratio）
增长指标：
- 营收同比增长率
- 净利润同比增长率
- 每股收益增长率
3. AI 分析需求
分析维度：
- 财务健康度评估
- 盈利能力分析
- 成长性判断
- 风险提示
- 投资建议
输出格式：
- 结构化分析报告
- 关键结论摘要
- 风险警示标注
4. 可视化需求
图表类型：
- 营收/利润趋势图
- 财务指标雷达图
- 同业对比柱状图
- 股价走势图
技术选型
技术栈
| 层级 | 技术选择 | 说明 |
|---|---|---|
| 语言 | Python 3.10+ | 数据处理生态完善 |
| 数据处理 | Pandas、NumPy | 高效数据分析 |
| 可视化 | Matplotlib、Plotly | 静态+交互图表 |
| Agent 框架 | LangChain | 成熟的 Agent 开发框架 |
| LLM | GPT-4 / Claude | 文本分析和生成 |
| 财报 API | yfinance、Finnhub | 数据获取 |
架构设计
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户界面层 │
│ (CLI / Web / API) │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Agent 层 │
│ (LangChain Agent + Tools) │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 服务层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ │
│ │数据获取 │ │指标计算 │ │AI 分析 │ │可视化 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 数据层 │
│ (缓存 / 本地存储 / 数据库) │
└─────────────────────────────────────────────────────┘项目里程碑
| 阶段 | 目标 | 交付物 |
|---|---|---|
| 阶段一 | 数据获取 | 能获取任意股票财报数据 |
| 阶段二 | 指标计算 | 自动计算 15+ 财务指标 |
| 阶段三 | AI 分析 | 生成结构化分析报告 |
| 阶段四 | 可视化 | 完整的图表和报告 |
| 阶段五 | 部署 | 可访问的在线服务 |
验收标准
- [ ] 输入股票代码，5 秒内返回基础数据
- [ ] 财务指标计算准确率 > 99%
- [ ] AI 分析报告结构完整、逻辑清晰
- [ ] 图表美观、数据准确
- [ ] 支持至少 3 种输出格式（PDF、HTML、Markdown）
下一步
需求分析完成，开始进行数据获取模块开发。