china-stock-analysis

中国株式分析スキル

バリュー投資理論に基づく中国A株分析ツールです。低頻度取引を行う一般投資家を対象としています。

使用するタイミング

ユーザーが以下の操作を依頼したときに、このスキルを呼び出します：

• A株の銘柄を分析する
• 条件に合う銘柄をスクリーニングする
• 複数の銘柄、または同じ業界の銘柄を比較する
• 株式の評価額や本質的価値を計算する
• 株式の財務健全性を確認する
• 財務異常リスクを検出する

前提条件

Python環境の要件

pip install akshare pandas numpy

依存関係の確認

分析を実行する前に、akshareがインストールされているか確認します：

python -c "import akshare; print(akshare.__version__)"

インストールされていない場合は、ユーザーにインストールを案内します：

pip install akshare

主要モジュール

1. Stock Screener（株式スクリーナー）

条件に合う銘柄をスクリーニングします

2. Financial Analyzer（財務分析ツール）

個別銘柄を詳細に財務分析します

3. Industry Comparator（業界比較ツール）

同業他社との横断的な比較分析を行います

4. Valuation Calculator（評価額計算ツール）

本質的価値と安全域を算出します

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ワークフロー 1：株式スクリーニング

ユーザーが銘柄のスクリーニングを依頼したときに使用します。

Step 1: スクリーニング条件の収集

ユーザーにスクリーニング条件を尋ねます。以下の項目から選択するか、独自の条件を指定できることを伝えます：

評価指標：

• PE（株価収益率）：例 PE < 15
• PB（株価純資産倍率）：例 PB < 2
• PS（株価売上高倍率）：例 PS < 3

収益性：

• ROE（自己資本利益率）：例 ROE > 15%
• ROA（総資産利益率）：例 ROA > 8%
• 売上総利益率：例 > 30%
• 純利益率：例 > 10%

成長性：

• 売上高成長率：例 > 10%
• 純利益成長率：例 > 15%
• 連続成長年数：例 >= 3年

配当：

• 配当利回り：例 > 3%
• 連続配当年数：例 >= 5年

財務の安全性：

• 負債比率：例 < 60%
• 流動比率：例 > 1.5
• 当座比率：例 > 1

スクリーニング範囲：

• 全A株
• CSI 300構成銘柄
• CSI 500構成銘柄
• ChiNext／STAR Market
• ユーザー指定のリスト

Step 2: スクリーニングの実行

python scripts/stock_screener.py \
    --scope "hs300" \
    --pe-max 15 \
    --roe-min 15 \
    --debt-ratio-max 60 \
    --dividend-min 2 \
    --output screening_result.json

パラメーターの説明：

• --scope：スクリーニング範囲 (all/hs300/zz500/cyb/kcb/custom:600519,000858,...)
• --pe-max/--pe-min：PEの範囲
• --pb-max/--pb-min：PBの範囲
• --roe-min：ROEの最低値
• --growth-min：成長率の最低値
• --debt-ratio-max：負債比率の最大値
• --dividend-min：配当利回りの最低値
• --output：出力ファイルのパス

Step 3: 結果の提示

screening_result.jsonを読み込み、表形式でユーザーに提示します：

コード	名称	PE	PB	ROE	配当利回り	スコア
600519	貴州茅台	25.3	8.5	30.2%	2.1%	85

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ワークフロー 2：個別銘柄分析

ユーザーが特定の銘柄の分析を依頼したときに使用します。

Step 1: 銘柄情報の収集

ユーザーに以下を尋ねます：

1. 株式コードまたは銘柄名
2. 分析の詳細度：
   • 要約レベル：主要指標と投資判断（1ページ）
   • 標準レベル：財務分析、評価額、業界比較、リスクの提示
   • 詳細レベル：過去データの追跡を含む完全な調査レポート

Step 2: 株式データの取得

python scripts/data_fetcher.py \
    --code "600519" \
    --data-type all \
    --years 5 \
    --output stock_data.json

パラメーターの説明：

• --code：株式コード
• --data-type：データの種類 (basic/financial/valuation/holder/all)
• --years：取得する過去データの年数
• --output：出力ファイル

Step 3: 財務分析の実行

python scripts/financial_analyzer.py \
    --input stock_data.json \
    --level standard \
    --output analysis_result.json

パラメーターの説明：

• --input：入力する株式データファイル
• --level：分析の詳細度 (summary/standard/deep)
• --output：出力ファイル

Step 4: 評価額の算出

python scripts/valuation_calculator.py \
    --input stock_data.json \
    --methods dcf,ddm,relative \
    --discount-rate 10 \
    --growth-rate 8 \
    --output valuation_result.json

パラメーターの説明：

• --input：株式データファイル
• --methods：評価方法 (dcf/ddm/relative/all)
• --discount-rate：割引率(%)
• --growth-rate：永久成長率(%)
• --margin-of-safety：安全域(%)
• --output：出力ファイル

Step 5: レポートの作成

分析結果を読み込み、templates/analysis_report.mdテンプレートを参考に、日本語の分析レポートを作成します。

レポートの構成（標準レベル）：

1. 会社概要：基本情報、主な事業
2. 財務の健全性：貸借対照表の分析
3. 収益性：デュポン分析、利益率の推移
4. 成長性分析：売上高／利益の成長傾向
5. 評価分析：DCF／DDM／相対評価
6. リスクの提示：財務異常の検出、株主による売却
7. 投資判断：総合スコア、売買の推奨

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ワークフロー 3：業界比較

Step 1: 比較対象の収集

ユーザーに以下を尋ねます：

1. 対象の株式コード（複数指定可）
2. または、業界分類と比較する銘柄数

Step 2: 業界データの取得

python scripts/data_fetcher.py \
    --codes "600519,000858,002304" \
    --data-type comparison \
    --output industry_data.json

または、業界を指定して取得します：

python scripts/data_fetcher.py \
    --industry "白酒" \
    --top 10 \
    --output industry_data.json

Step 3: 比較の実行

python scripts/financial_analyzer.py \
    --input industry_data.json \
    --mode comparison \
    --output comparison_result.json

Step 4: 比較表の提示

指標	貴州茅台	五粮液	洋河股份	業界平均
PE	25.3	18.2	15.6	22.4
ROE	30.2%	22.5%	20.1%	18.5%
売上総利益率	91.5%	75.2%	72.3%	65.4%
スコア	85	78	75	-

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ワークフロー 4：評価額の計算

Step 1: 評価パラメーターの収集

評価パラメーターをユーザーに尋ねます（またはデフォルト値を使用します）：

DCFモデルのパラメーター：

• 割引率 (WACC)：デフォルト10%
• 予測期間：デフォルト5年
• 永久成長率：デフォルト3%

DDMモデルのパラメーター：

• 期待リターン率：デフォルト10%
• 配当成長率：過去データから推定

相対評価のパラメーター：

• 比較基準：業界平均／過去平均

Step 2: 評価額の算出

python scripts/valuation_calculator.py \
    --code "600519" \
    --methods all \
    --discount-rate 10 \
    --terminal-growth 3 \
    --forecast-years 5 \
    --margin-of-safety 30 \
    --output valuation.json

Step 3: 評価結果の提示

評価方法	本質的価値	現在価格	安全域価格	結論
DCF	¥2,150	¥1,680	¥1,505	割安
DDM	¥1,980	¥1,680	¥1,386	割安
相対評価	¥1,850	¥1,680	¥1,295	妥当

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財務異常の検出

分析中に、以下の異常シグナルを自動的に検出します：

検出項目

1. 売掛金の異常

   • 売掛金の伸び率 > 売上高の伸び率 × 1.5
   • 売掛金回転日数が大幅に増加

2. キャッシュフローの乖離

   • 純利益が継続的に増加している一方で、営業キャッシュフローが減少
   • 現金収入比率 < 80%

3. 棚卸資産の異常

   • 棚卸資産の伸び率 > 売上高の伸び率 × 2
   • 棚卸資産回転日数が大幅に増加

4. 売上総利益率の異常

   • 売上総利益率の変動幅 > 業界平均の変動幅 × 2
   • 売上総利益率が同業他社から大きく乖離

5. 関連当事者取引

   • 関連当事者取引の比率が高すぎる（> 30%）

6. 株主による売却

   • 大株主による最近の売却公告
   • 経営幹部による集中売却

风险等级

• 🟢 低风险：无明显异常
• 🟡 中风险：1-2项轻微异常
• 🔴 高风险：多项异常或严重异常

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A-Share Specific Analysis (A股特色分析)

政策敏感度

根据行业分类提供政策相关提示：

• 房地产：房住不炒政策
• 新能源：补贴政策变化
• 医药：集采政策影响
• 互联网：反垄断、数据安全

股东结构分析

1. 控股股东类型（国企/民企/外资）
2. 股权集中度
3. 近期增减持情况
4. 质押比例

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Output Format

JSON输出格式

所有脚本输出JSON格式，便于后续处理：

{
  "code": "600519",
  "name": "贵州茅台",
  "analysis_date": "2025-01-25",
  "level": "standard",
  "summary": {
    "score": 85,
    "conclusion": "低估",
    "recommendation": "建议关注"
  },
  "financials": { ... },
  "valuation": { ... },
  "risks": [ ... ]
}

Markdown报告

生成结构化的中文Markdown报告，参考 templates/analysis_report.md。

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Error Handling

网络错误

如果akshare数据获取失败，提示用户：

1. 检查网络连接
2. 稍后重试（可能是接口限流）
3. 尝试更换数据源

股票代码无效

提示用户检查股票代码是否正确，提供可能的匹配建议。

数据不完整

对于新上市股票或财务数据不完整的情况，说明数据限制并基于可用数据进行分析。

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Best Practices

1. 数据时效性：财务数据以最新季报/年报为准，价格数据为当日收盘价
2. 投资建议：所有分析仅供参考，不构成投资建议
3. 风险提示：始终包含风险提示，特别是财务异常检测结果
4. 对比分析：单只股票分析时，自动包含行业均值对比

Important Notes

• 所有分析基于公开财务数据，不涉及任何内幕信息
• 估值模型的参数假设对结果影响较大，需向用户说明
• A股市场受政策影响较大，定量分析需结合定性判断