研木 · 报告生成器 (yanmu-report-generator)
功能
将金融数据采集 + DCF估值分析 + 可比公司估值分析结果，整合为专业排版的券商研究报告。
核心架构
多源数据输入
报告生成器需要三个数据源同时输入才能生成完整报告：
┌─────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ financial-data │ │ dcf-model │ │ comps-model │
│ (含历史业绩 + │ │ (DCF估值 + │ │ (可比公司估值 + │
│ 分析师预期) │ │ 敏感性分析) │ │ 雷达图/条形图) │
└────────┬────────┘ └───────┬────────┘ └────────┬─────────┘
│ │ │
└──────────┬──────────┴──────────┬───────────┘
│ │
▼ ▼
┌───────────────────────────────────┐
│ generate_report.py │
│ - COMPANY_PROFILES (12支股票) │
│ - 动态模板（无硬编码） │
│ - 评级自动判断 │
└───────────────────────────────────┘
│
▼
┌───────────────────┐
│ 📄 PDF / Word │
│ 专业券商研报 │
└───────────────────┘
COMPANY_PROFILES 系统
内置12支股票的公司档案，覆盖：
tagline— 一句话定位（如"中国互联网科技超级平台"）industry— 所属行业industry_median— 行业中位数参考business_segments— 业务构成（板块、营收、占比、说明）regional_revenue— 地区构成risk_factors— 核心风险因素net_cash/shares_outstanding— 财务参数consensus_target/consensus_eps_2026e/consensus_growth_2026e— 分析师预期
评级自动判断
| 条件 | 评级 |
|---|---|
| DCF目标价 > 当前价 | 买入 (BUY) |
| DCF目标价 ≥ 当前价×0.8（20%以内） | 持有 (HOLD) |
| DCF目标价 < 当前价×0.8（低于20%以上） | 减持 (SELL) |
工作流程
1. 运行报告生成脚本
python3 {baseDir}/scripts/generate_report.py \
--ticker <股票代码> \
--company <公司名称> \
--format pdf|docx \
--dcf-data <dcf_output.json> \
--comps-data <comps_output.json> \
--financial-data <financial_data.json> \
--chart-dir <图表目录> \
--output <输出路径>
2. 参数说明
| 参数 | 必填 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|
--ticker |
✅ | 用户 | 股票代码 |
--format |
✅ | 用户 | pdf / docx |
--dcf-data |
✅ | dcf-model | DCF估值JSON |
--comps-data |
✅ | comps-model | 可比公司估值JSON |
--financial-data |
✅ | financial-data | 金融数据JSON（历史业绩+分析师预期） |
--chart-dir |
用户 | 图表目录（热力图/雷达图/条形图） | |
--output |
用户 | 报告输出路径 | |
--target-price |
❌ | dcf-data | DCF目标价（自动获取） |
--current-price |
❌ | dcf-data | 当前价（自动获取） |
--rating |
❌ | 自动 | 不传则自动判断（买入/持有/减持） |
3. 报告结构
报告的每一章节都动态生成，不留硬编码：
| 章节 | 内容来源 |
|---|---|
| 封面 | tagline(动态)、ticker、评级、目标价、涨幅 |
| 核心观点 | 自动判断的评级 + 涨幅 + 公司名 |
| 关键指标 | comps_data(动态提取PE/ROE/市值/毛利率) |
| 公司概况 | tagline + industry(动态) |
| 主营业务 | COMPANY_PROFILES.business_segments |
| 历史业绩 | financial_data.history（2023-2025年） |
| DCF估值 | dcf-output（含假设、预测表、估值汇总、敏感性矩阵） |
| 可比公司 | comps-output（倍数对比、雷达图、行业排名） |
| 投资建议 | 自动评级的评级结论 |
| 风险提示 | COMPANY_PROFILES.risk_factors |
4. 输出路径
文件名格式：<股票代码>_研究报告_<日期>.pdf|docx
数据依赖关系
financial-data → 历史业绩 + 分析师预期 + 实时股价
↓
dcf-model → FCF预测 + 敏感性分析 + 隐含股价
↓
comps-model → 估值倍数对比 + 雷达图
↓
generate_report → PDF/Word 研报
注意事项
- 三个JSON文件必须全部提供，否则对应章节会显示空白
- PDF中文渲染自动探测字体：优先内置字体，否则自动使用系统字体（macOS苹方/黑体、Windows微软雅黑/黑体、Linux Noto/文泉驿），无需手动配置
- 运行依赖：
pip3 install fpdf2 python-docx（缺库时脚本会提示） - 评级默认自动判断，也可通过
--rating手动指定