📈 US Stock Analyzer — 三因子买入信号系统

一套综合股票分析系统，融合价值投资（DCF）、趋势交易（Livermore 规则）与市场情绪（VIX）三大维度，仅当全部三个因子同时发出积极信号时，才生成买入建议。

快速开始

# 安装依赖
pip3 install yfinance pandas numpy matplotlib pyyaml requests

# 设置 API 密钥（可选，用于获取更完整的财务数据）
export FMP_API_KEY="your_key_here"

# 运行分析
python3 scripts/decision_engine.py AAPL

三因子框架

1️⃣ 价值因子（DCF）— 权重 40%

• 买入条件：股价 < 内在价值 × (1 − 安全边际)
• 核心指标：自由现金流、WACC、增长率、ROE、负债水平
• 输出结果：价值评分（0–100 分）、公允价值估算

2️⃣ 趋势因子（Livermore）— 权重 35%

• 买入条件：
  • 放量突破阻力位（成交量 ≥ 均值的 1.5 倍）
  • 板块协同（相关 ETF 处于上升趋势）
  • 股价 > MA20 > MA60
• 输出结果：趋势评分（0–100 分）、关键支撑/阻力位

3️⃣ 情绪因子（VIX）— 权重 25%

• 买入条件：
  • VIX < 25（非恐慌状态）
  • VIX 百分位 < 70%（未处于高位）
  • 市场广度为正（SPY 处于上升趋势）
• 输出结果：情绪评分（0–100 分）、当前市场状态（Market Regime）

最终买入信号

BUY = 价值评分 ≥ 60 且 趋势评分 ≥ 60 且 情绪评分 ≥ 60 且 综合评分 ≥ 70

使用方式

基础分析

from scripts.decision_engine import StockAnalyzer

analyzer = StockAnalyzer(config_path="config.yaml")
result = analyzer.analyze("TSLA")
print(result['report'])

生成图表输出

analyzer.plot_analysis(result['result'], save_path="tsla_analysis.png")

数据来源

配置说明

编辑 config.yaml 文件以自定义以下参数：

• DCF 折现率（默认：10%）
• 安全边际阈值（默认：20%）
• VIX 恐慌阈值（默认：30）
• 各因子权重
• 头寸规模规则（Position Sizing Rules）

输出内容

系统将生成结构化分析报告，包含以下要素：

• 含综合评分的执行摘要（Executive Summary）
• 各因子独立评分及可视化进度条
• 买入/持有建议及置信度等级
• 头寸规模推荐
• 目标价与止损位
• 风险评估

文件结构

us-stock-analyzer/
├── SKILL.md                 # 当前文件
├── config.yaml             # 配置文件
├── requirements.txt        # Python 依赖列表
├── scripts/
│   ├── data_fetcher.py    # 数据获取模块
│   ├── dcf_analyzer.py    # DCF 估值模块
│   ├── trend_analyzer.py  # Livermore 趋势分析模块
│   ├── sentiment_analyzer.py # VIX 情绪分析模块
│   └── decision_engine.py # 三因子决策引擎
├── references/
│   └── methodology.md     # 方法论详述
└── examples/
    └── sample_report.md   # 示例输出报告

方法论

详见 references/methodology.md：

• DCF 计算详细流程
• Livermore 交易规则的具体实现逻辑
• VIX 情绪评分算法
• 头寸规模计算公式

免责声明

本工具仅用于信息参考目的，不构成任何投资建议。在做出投资决策前，请务必自行开展尽职调查，并考虑咨询持牌金融顾问。

许可证

MIT-0（公共领域）