财务报告追踪器

自动追踪科技公司财务报告，并生成投资摘要。适用于投资者跟踪其投资组合公司的财报日历，并自动汇总财报亮点与潜在风险。

适用场景

当用户提及财报、盈利报告、EPS（每股收益）、营收预期、财报解读、追踪某家公司财务状况等类似场景时。

前置条件

首次使用前，请安装 Python 依赖包：

pip install yfinance requests pandas

核心能力

1. 财报日历追踪 — 自动获取目标公司的财报发布日期
2. 市场预期对比 — EPS/营收预期值与实际值的比对分析
3. 财报解读 — 关键指标变动分析及管理层指引摘要

命令列表

使用流程

场景 1：追踪财报日期

追踪 Apple 下一次财报发布日期及市场预期

python scripts/earnings_tracker.py track AAPL

场景 2：财报前瞻分析

财报发布前的预期分析

python scripts/earnings_tracker.py preview AAPL

场景 3：财报回顾分析

解读最新财报中的关键数据

python scripts/earnings_tracker.py review AAPL --quarter Q1

输出格式

所有命令均输出标准 Markdown 格式报告：

# 📊 Financial Report Tracker Report

**Generated on**: YYYY-MM-DD HH:MM

## Key Findings
1. [Key finding 1]
2. [Key finding 2]
3. [Key finding 3]

## Data Overview
| Metric | Value | Trend | Rating |
|--------|-------|-------|--------|
| Metric A | XXX | ↑ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Metric B | YYY | → | ⭐⭐⭐ |

## Detailed Analysis
[Multi-dimensional analysis based on actual data]

## Actionable Recommendations
| Priority | Recommendation | Expected Outcome |
|----------|----------------|------------------|
| 🔴 High | [Specific recommendation] | [Quantified expectation] |
| 🟡 Medium | [Specific recommendation] | [Quantified expectation] |
| 🟢 Low | [Specific recommendation] | [Quantified expectation] |

参考资料

• yfinance 库 — 提供财报日历与财报数据
• Financial Modeling Prep API — 提供财务报告数据

注意事项

• 所有分析均基于脚本抓取的数据，不生成虚构数据
• 缺失的数据字段将标记为 “Data Unavailable”，不会进行推测填充
• 建议结合人工判断使用；AI 分析结果仅供参考