canslim-screener

CANSLIM 股票筛选器 - Phase 3（完整 CANSLIM）

概述

此技能使用 William O'Neil 久经验证的 CANSLIM 方法筛选美国股票。该方法采用系统化方式，识别基本面强劲且价格势头良好的成长型股票。CANSLIM 分析 7 个关键组成部分：Current Earnings（当前收益）、Annual Growth（年度增长）、Newness/New Highs（新动向／新高）、Supply/Demand（供需）、Leadership/RS Rank（领导力／相对强度排名）、Institutional Sponsorship（机构持股）和 Market Direction（市场方向）。

Phase 3 实现了 7 个组成部分中的全部 7 个（C、A、N、S、L、I、M），涵盖完整方法论的 100%。

两阶段方法：

1. 阶段 1（FMP API + Finviz）：使用全部 7 个 CANSLIM 组成部分分析股票池
2. 阶段 2（报告生成）：按综合评分排序并生成可执行报告

主要功能：

• 综合评分（0-100 分），包含加权组成部分
• Finviz 回退机制，用于获取机构持股数据（FMP 数据不完整时自动启用）
• 渐进式筛选，以优化 API 使用
• JSON + Markdown 输出格式
• 评分区间：Exceptional+（90+）、Exceptional（80-89）、Strong（70-79）、Above Average（60-69）
• 熊市保护（M 组成部分门控）

Phase 3 组成部分权重（O'Neil 原始权重）：

• C（当前收益）：15%
• A（年度增长）：20%
• N（新动向）：15%
• S（供需）：15%
• L（领导力／相对强度排名）：20%
• I（机构持股）：10%
• M（市场方向）：5%

后续阶段：

• Phase 4：集成 FINVIZ Elite → 执行速度提升 10 倍

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何时使用此技能

明确触发语：

• “查找 CANSLIM 股票”
• “使用 O'Neil 的方法筛选成长型股票”
• “哪些股票的收益和势头强劲？”
• “找出接近 52 周高点且收益加速增长的股票”
• “对 [行业／股票池] 运行 CANSLIM 筛选器”

隐式触发情形：

• 用户想要找出潜在的多倍回报股票
• 用户正在寻找基本面经得起验证的成长型股票
• 用户希望根据历史赢家进行系统化选股
• 用户需要一份符合 O'Neil 标准的股票排名列表

不适用情形：

• 侧重价值投资（改用 value-dividend-screener）
• 侧重收入／股息（改用 dividend-growth-pullback-screener）
• 熊市环境（M 组成部分会发出警示——可考虑提高现金持有比例）

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先决条件

API 要求：

• FMP API 密钥（免费层级：每天 250 次调用，足以筛选 35 只股票；Starter 层级每月 $29.99，可筛选 40 只以上股票）
  • 注册：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs
  • 通过环境变量设置：export FMP_API_KEY=your_key_here

Python 依赖项：

• Python 3.7+
• requests（用于 FMP API 调用）
• beautifulsoup4（用于抓取 Finviz 网页）
• lxml（用于解析 HTML）

安装：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

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输出

输出目录： reports/（默认），或通过 --output-dir 指定自定义目录

生成的文件：

• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - 用于程序化处理的结构化数据
• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md - 便于阅读的报告

报告内容：

• 市场状况摘要（趋势、M 评分、警告）
• CANSLIM 候选股票 Top N（按综合评分排序）
• 每只股票的组成部分明细（C、A、N、S、L、I、M 评分及详情）
• 评级说明（Exceptional+/Exceptional/Strong/Above Average）
• 质量警告和数据来源说明
• 汇总统计（评级分布）

评级区间：

• Exceptional+（90-100）： 所有组成部分都接近完美，可积极买入
• Exceptional（80-89）： 基本面和势头表现出色，强烈买入
• Strong（70-79）： 各组成部分表现稳健，常规买入
• Above Average（60-69）： 达到门槛，仅有轻微弱项，回调时买入

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工作流

步骤 1：验证 API 访问权限和要求

检查用户是否已配置 FMP API 密钥：

# Check environment variable
echo $FMP_API_KEY

# If not set, prompt user to provide it

要求：

• FMP API 密钥（免费套餐：每天 250 次调用，足以处理 40 只股票）
• Python 3.7+ 及所需库：
  • requests（用于调用 FMP API）
  • beautifulsoup4（用于抓取 Finviz 网页）
  • lxml（用于解析 HTML）

安装：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

如果缺少 API 密钥，请引导用户：

1. 在 https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs 注册
2. 获取免费的 API 密钥（每天 250 次调用）
3. 设置环境变量：export FMP_API_KEY=your_key_here

步骤 2：确定股票范围

选项 A：默认范围（推荐） 使用市值最高的 40 只标普 500 股票（已在脚本中预先定义）：

python3 skills/canslim-screener/scripts/screen_canslim.py

选项 B：自定义范围 用户提供指定的股票代码或行业：

python3 skills/canslim-screener/scripts/screen_canslim.py \
  --universe AAPL MSFT GOOGL AMZN NVDA META TSLA

选项 C：特定行业 用户可以提供聚焦特定行业（科技、医疗保健等）的列表

API 配额注意事项（阶段 3）：

• 40 只股票 × 每只股票调用 FMP 7 次 = 280 次 API 调用
  • FMP：每只股票调用 7 次（profile、quote、income×2、historical_90d、historical_365d、institutional）
  • Finviz：每只股票约调用 1.8 次（机构持股数据的备用来源，速率限制为 2 秒，不计入 FMP 配额）
• 市场数据（^GSPC quote、^VIX quote、^GSPC 52 周历史数据）：调用 FMP 3 次
• 总计：每次筛选约调用 FMP 283 次（超过免费套餐的 250 次限额）
• 建议：免费套餐用户使用 --max-candidates 35（35 × 7 + 3 = 248 次调用），或升级到 FMP Starter 套餐（$29.99/月，每天 750 次调用），以筛选完整的 40 只股票

步骤 3：运行 CANSLIM 筛选脚本

使用适当的参数运行主筛选脚本：

cd skills/canslim-screener/scripts

# Basic run (40 stocks, top 20 in report)
python3 screen_canslim.py --api-key $FMP_API_KEY

# Custom parameters
python3 screen_canslim.py \
  --api-key $FMP_API_KEY \
  --max-candidates 40 \
  --top 20 \
  --output-dir ../../../

脚本工作流（阶段 3 - 完整 CANSLIM）：

1. 市场方向（M）：分析标普 500 相对于 50 日 EMA 的趋势（使用真实历史数据以准确计算 EMA）
   • 如果检测到熊市（M=0），提醒用户提高现金持有比例
2. 标普 500 历史数据：获取 52 周数据，用于 M 组成部分的 EMA 和 L 组成部分的 RS 计算
3. 股票分析：为每只股票计算：
   • C 组成部分：季度 EPS/营收同比增长
   • A 组成部分：3 年 EPS CAGR 和稳定性
   • N 组成部分：与 52 周高点的距离、突破检测
   • S 组成部分：基于成交量的吸筹/派发（上涨日与下跌日的成交量）
   • L 组成部分：相对于标普 500 的 52 周相对强度
   • I 组成部分：机构持有者数量 + 持股比例（Finviz 备用数据源）
4. 综合评分：加权平均，并细分全部 7 个组成部分
5. 排名：按综合得分排序（从高到低）
6. 报告：生成 JSON 和 Markdown 输出

预计执行时间（阶段 3）：

• 40 只股票：约 2 分钟（L 组成部分需要额外获取每只股票的 52 周历史数据）
• Finviz 备用数据源会为每只股票增加约 2 秒（速率限制）
• L 组成部分需要每只股票的 365 天历史数据

Finviz 备用数据源行为：

• 当 FMP 无法提供 sharesOutstanding 时自动触发
• 从 Finviz.com 抓取机构持股比例（免费，无需 API 密钥）
• 将 I 组成部分的准确度从 35/100（部分数据）提高到 60-100/100（完整数据）
• 用户会看到：✅ Using Finviz institutional ownership for NVDA: 68.3%

步骤 4：读取并解析筛选结果

脚本会生成两个输出文件：

• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.json - 结构化数据
• canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md - 易于阅读的报告

阅读 Markdown 报告，找出排名靠前的候选股：

# Find the latest report
ls -lt canslim_screener_*.md | head -1

# Read the report
cat canslim_screener_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md

报告结构（阶段 3 - 完整 CANSLIM）：

• 市场状况摘要（趋势、M 分数、警告）
• 排名前 N 的 CANSLIM 候选股（N = --top 参数）
• 每只股票包含：
  • 综合得分和评级（Exceptional+/Exceptional/Strong 等）
  • 各项得分明细（C、A、N、S、L、I、M 分数及详情）
  • 解读（评级说明、建议、最弱项）
  • 警告（质量问题、市场状况、数据来源说明）
• 汇总统计（评级分布）
• 方法说明（阶段 3：7 项指标，覆盖率 100%）

报告中的指标详情：

• S 指标：“涨跌成交量比：1.06 ✓ 累积”
• L 指标：“52 周：+45.2%（较 S&P 高 +22.1%）相对强度：88”
• I 指标：“6199 名持有人，持股比例 68.3% ⭐ 超级投资者”

步骤 5：分析排名靠前的候选股并提供建议

查看排名靠前的股票，并与知识库交叉参考：

需要查阅的参考文档：

1. references/interpretation_guide.md - 了解评级区间和投资组合仓位
2. references/canslim_methodology.md - 深入了解各指标的含义（现已包含 S 和 I）
3. references/scoring_system.md - 了解评分公式（阶段 3 权重）

分析框架：

对于 Exceptional+ 股票（90-100 分）：

• 所有指标均接近完美（C≥85、A≥85、N≥85、S≥80、L≥85、I≥80、M≥80）
• 建议：立即买入，积极配置仓位（占投资组合的 15-20%）
• 示例：“NVDA 得分为 97.2——季度盈利强劲增长（100）、3 年增长强劲（95）、股价创下新高（98）、成交量呈累积态势（85）、相对强度领先（92）、机构支持强劲（90）、市场处于上升趋势（100）”

对于 Exceptional 股票（80-89 分）：

• 基本面出色，动量强劲
• 建议：强烈买入，采用标准仓位（占投资组合的 10-15%）

对于 Strong 股票（70-79 分）：

• 各项指标表现稳健，只有轻微弱项
• 建议：买入，采用标准仓位（占投资组合的 8-12%）
• 阶段 3 示例：“股票得分为 77.5——盈利强劲（85）、增长稳健（80）、接近高点（70）、累积态势（60）、相对强度领先（75）、机构持仓良好（60）、市场处于上升趋势（90）”

对于 Above Average 股票（60-69 分）：

• 达到门槛，但有一项指标较弱
• 建议：回调时买入，采用保守仓位（占投资组合的 5-8%）

熊市覆盖规则：

• 如果 M 指标 = 0（检测到熊市），无论其他得分如何，都不要买入
• 建议：将现金比例提高至 80-100%，等待市场复苏
• CANSLIM 在熊市中不起作用（四分之三的股票会跟随市场趋势）

步骤 6：生成面向用户的报告

为用户创建简明、可执行的摘要：

报告格式：

# CANSLIM Stock Screening Results (Phase 3 - Full CANSLIM)
**Date:** YYYY-MM-DD
**Market Condition:** [Trend] - M Score: [X]/100
**Stocks Analyzed:** [N]
**Components:** C, A, N, S, L, I, M (7 of 7, 100% coverage)

## Market Summary
[2-3 sentences on current market environment based on M component]
[If bear market: WARNING - Consider raising cash allocation]

## Top 5 CANSLIM Candidates

### 1. [SYMBOL] - [Company Name] ⭐⭐⭐
**Score:** [X.X]/100 ([Rating])
**Price:** $[XXX.XX] | **Sector:** [Sector]

**Component Breakdown:**
- C (Earnings): [X]/100 - [EPS growth]% QoQ, [Revenue growth]% revenue
- A (Growth): [X]/100 - [CAGR]% 3yr EPS CAGR
- N (Newness): [X]/100 - [Distance]% from 52wk high
- S (Supply/Demand): [X]/100 - Up/Down Volume Ratio: [X.XX]
- L (Leadership): [X]/100 - 52wk: [+X.X]% ([+X.X]% vs S&P) RS: [XX]
- I (Institutional): [X]/100 - [N] holders, [X.X]% ownership [⭐ Superinvestor if present]
- M (Market): [X]/100 - [Trend]

**Interpretation:** [Rating description and guidance]
**Weakest Component:** [X] ([score])
**Data Source Note:** [If Finviz used: "Institutional data from Finviz"]

[Repeat for top 5 stocks]

## Investment Recommendations

**Immediate Buy List (90+ score):**
- [List stocks with exceptional+ ratings]
- Position sizing: 15-20% each

**Strong Buy List (80-89 score):**
- [List stocks with exceptional ratings]
- Position sizing: 10-15% each

**Watchlist (70-79 score):**
- [List stocks with strong ratings]
- Buy on pullback

## Risk Factors
- [Identify any quality warnings from components]
- [Market condition warnings]
- [Sector concentration risks if applicable]
- [Data source reliability notes if Finviz heavily used]

## Next Steps
1. Conduct detailed fundamental analysis on top 3 candidates
2. Check earnings calendars for upcoming reports
3. Review technical charts for entry timing
4. [If bear market: Wait for market recovery before deploying capital]

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**Note:** This is Phase 3 (Full CANSLIM: C, A, N, S, L, I, M - 100% coverage).

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资源

脚本目录（scripts/）

主要脚本：

• screen_canslim.py - 主协调脚本

  • 筛选工作流的入口点
  • 处理参数解析、API 协调、排名和报告生成
  • 用法：python3 screen_canslim.py --api-key KEY [options]

• fmp_client.py - FMP API 客户端封装

  • 速率限制（每次调用间隔 0.3 秒）
  • 429 错误处理，重试间隔为 60 秒
  • 基于会话的缓存
  • 方法：get_income_statement()、get_quote()、get_historical_prices()、get_institutional_holders()

• finviz_stock_client.py - Finviz 网页抓取客户端 ← NEW

  • 基于 BeautifulSoup 的 HTML 解析
  • 从 Finviz.com 获取机构持股比例
  • 速率限制（每次调用间隔 2.0 秒）
  • 无需 API 密钥（免费网页抓取）
  • 方法：get_institutional_ownership()、get_stock_data()

计算器（scripts/calculators/）：

• earnings_calculator.py - C 组件（当前收益）

  • 季度 EPS／收入同比增长
  • 评分：增长率 ≥50% = 100 分，30-49% = 80 分，18-29% = 60 分

• growth_calculator.py - A 组件（年度增长）

  • 计算 3 年 EPS CAGR
  • 稳定性检查（没有负增长年份）
  • 评分：增长率 ≥40% = 90 分，30-39% = 70 分，25-29% = 50 分

• new_highs_calculator.py - N 组件（新高）

  • 距离 52 周高点的幅度
  • 检测经成交量确认的突破
  • 评分：距离高点 5% 以内且出现突破 = 100 分，距离高点 10% 以内且出现突破 = 80 分

• supply_demand_calculator.py - S 组件（供需） ← NEW

  • 基于成交量的吸筹／派发分析
  • 上涨日成交量与下跌日成交量之比（回溯 60 天）
  • 评分：比值 ≥2.0 = 100 分，1.5-2.0 = 80 分，1.0-1.5 = 60 分

• leadership_calculator.py - L 组件（领导力／相对强度）

  • 股票 52 周表现与 S&P 500 基准的对比
  • RS 排名估算（1-99 刻度，O'Neil 风格）
  • 评分：RS ≥90 且跑赢市场 = 100 分，RS 80-89 = 80 分

• institutional_calculator.py - I 组件（机构）

  • 机构持有者数量（来自 FMP）
  • 持股比例（来自 FMP，或回退至 Finviz）
  • 超级投资者检测（Berkshire Hathaway、Baupost 等）
  • 评分：50-100 位持有者且持股比例为 30-60% = 100 分

• market_calculator.py - M 组件（市场方向）

  • S&P 500 与 50 日 EMA 的对比
  • 经 VIX 调整的评分
  • 评分：强劲上升趋势 = 100 分，上升趋势 = 80 分，熊市 = 0 分

辅助模块：

• scorer.py - 综合评分计算

  • 第 3 阶段加权平均：C×15% + A×20% + N×15% + S×15% + L×20% + I×10% + M×5%
  • 评级说明（Exceptional+／Exceptional／Strong 等）
  • 最低门槛验证（全部 7 个组件都必须达到基准）

• report_generator.py - 输出生成

  • 导出 JSON（供程序使用）
  • 导出 Markdown（便于阅读）
  • 第 3 阶段组件明细表（全部 7 个组件）
  • 汇总统计计算

参考资料目录（references/）

知识库：

• references/canslim_methodology.md（27KB）- CANSLIM 完整说明

  • 全部 7 个组成部分及 O'Neil 的原始阈值
  • S 部分（成交量吸筹／派发）详细说明
  • L 部分（领军股／相对强度）详细说明
  • I 部分（机构持仓支持）详细说明
  • 历史案例（AAPL 2009、NFLX 2013、TSLA 2019、NVDA 2023）

• references/scoring_system.md（21KB）- 技术评分规范（第 3 阶段）

  • 第 3 阶段的各组成部分权重和公式（全部 7 个组成部分）
  • 评分区间（90-100、80-89 等）
  • 全部 7 个组成部分的最低阈值
  • 综合评分计算示例

• references/fmp_api_endpoints.md（18KB）- API 集成指南（第 3 阶段）

  • 全部 7 个组成部分所需的端点
  • L 部分：52 周历史价格端点
  • 机构持仓者端点文档
  • Finviz 备用策略说明
  • 速率限制策略
  • 成本分析（第 3 阶段：40 只股票约需 283 次 FMP 调用，超过免费套餐的 250 次限制）

• references/interpretation_guide.md（18KB）- 用户指南

  • 投资组合构建规则
  • 按评级进行仓位管理
  • 入场／离场策略
  • 熊市保护规则

如何使用参考资料：

• 首先阅读 references/canslim_methodology.md，了解 O'Neil 的体系（现已包含 S 和 I）
• 分析结果时查阅 references/interpretation_guide.md
• 如果评分似乎不符合预期，请参阅 references/scoring_system.md
• 如需排查 API 或 Finviz 备用方案问题，请查看 references/fmp_api_endpoints.md

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故障排除

问题 1：超过 FMP API 速率限制

症状：

ERROR: 429 Too Many Requests - Rate limit exceeded
Retrying in 60 seconds...

原因：

• 在短时间内运行多次筛选
• 超过每天 250 次调用（免费套餐限制）
• 其他应用使用相同的 API 密钥

解决方案：

1. 等待后重试：脚本会在 60 秒后自动重试
2. 缩小筛选范围：使用 --max-candidates 30 降低 API 使用量
3. 检查每日用量：免费套餐在 UTC 午夜重置
4. 升级套餐：FMP Starter（每月 $29.99）提供每天 750 次调用

问题 2：缺少必需的库

症状：

ERROR: required libraries not found. Install with: pip install beautifulsoup4 requests lxml

解决方案：

# Install all required libraries
pip install requests beautifulsoup4 lxml

# Or install individually
pip install beautifulsoup4
pip install requests
pip install lxml

问题 3：Finviz 备用方案执行缓慢

症状：

Execution time: 2 minutes 30 seconds for 40 stocks (slower than expected)

原因：

• Finviz 速率限制（每次请求间隔 2.0 秒）
• FMP 数据缺失导致所有股票都触发备用方案

解决方案：

1. 接受延迟：使用 Finviz 备用方案时，处理 40 只股票耗时 1-2 分钟属正常情况
2. 监控备用方案的使用情况：检查日志中是否有“Using Finviz institutional ownership”消息
3. 降低速率限制（高级操作）：编辑 finviz_stock_client.py，将 rate_limit_seconds=2.0 改为 1.5（风险：IP 封禁）

**注意：**Finviz 备用方案会让每只股票增加约 2 秒的处理时间，但能显著提高 I 部分的准确性（从 35 分提升至 60-100 分）。

问题 4：Finviz 网页抓取失败

症状：

WARNING: Finviz request failed with status 403 for NVDA
⚠️ Using Finviz institutional ownership data - FMP shares outstanding unavailable. Finviz fallback also unavailable. Score reduced by 50%.

原因：

• Finviz 屏蔽了抓取请求（User-Agent 检测）
• 超过速率限制（请求过多）
• 网络问题或 Finviz 服务中断

解决方案：

1. 等待后重试：速率限制会在几分钟后重置
2. 检查互联网连接：确认网络可以访问 finviz.com
3. 接受备用方案：脚本仅使用 FMP 持仓者数量继续运行（I 评分最高为 70/100）
4. 手动验证：检查 Finviz 网站，确认 IP 是否被屏蔽

优雅降级：

• 脚本不会因 Finviz 问题而失败
• 自动改为仅使用 FMP 持仓者数量
• 用户会在报告中看到质量警告

问题 5：没有股票达到最低阈值

症状：

✓ Successfully analyzed 40 stocks
Top 5 Stocks:
  1. AAPL  -  58.3 (Average)
  2. MSFT  -  55.1 (Average)
  ...

原因：

• 熊市环境（M 组件偏低）
• 所选股票范围缺少成长股
• 市场风格轮动，资金流出成长股

解决方案：

1. 检查 M 组件：如果 M=0（熊市），请按照 CANSLIM 规则提高现金比例
2. 扩大股票范围：尝试不同的行业或市值区间
3. 降低预期：在疲弱市场中，平均得分（55-65）仍可能具有操作价值
4. 等待更好的市场条件：CANSLIM 在牛市中表现最佳

问题 6：数据质量警告

症状：

⚠️ Revenue declining despite EPS growth (possible buyback distortion)
⚠️ Using Finviz institutional ownership data (68.3%) - FMP shares outstanding unavailable.

解读：

• 这些不是错误，而是计算器发出的质量标记
• 营收警告：EPS 增长可能来自股票回购，而非内生增长
• Finviz 警告：数据源已从 FMP 切换为 Finviz（数据仍然准确）

处理措施：

1. 在完整报告中查看各项组件的详情
2. 结合基本面分析进行交叉验证
3. 根据风险水平调整仓位规模
4. Finviz 数据可靠；对于数据源警告无需采取措施

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重要说明

第 3 阶段实施状态

这是第 3 阶段，已实现 7 个 CANSLIM 组件中的全部 7 个：

• ✅ C（当前盈利）- 已实现
• ✅ A（年度增长）- 已实现
• ✅ N（新颖性）- 已实现
• ✅ S（供需）- 已实现
• ✅ L（领先地位/相对强度排名）- 已实现
• ✅ I（机构持股）- 已实现
• ✅ M（市场方向）- 已实现

影响：

• 综合得分代表完整 CANSLIM 方法的 100%
• 使用 O'Neil 原始组件权重（C 15%、A 20%、N 15%、S 15%、L 20%、I 10%、M 5%）
• L 组件（权重 20%）与 A 并列为权重最大的单项因素，强调相对强度领先地位
• M 组件使用历史数据中的真实 50 日 EMA（而非备用估值）

Finviz 集成的优势

自动备用系统：

• 当 FMP API 未提供 sharesOutstanding 时，会自动启用 Finviz
• 从 Finviz.com 抓取机构持股比例（免费，无需 API 密钥）
• 将 I 组件准确度从 35/100（部分数据）提高到 60-100/100（完整数据）

数据源优先级：

1. FMP API（主要）：机构持有人数量 + 流通股数计算
2. Finviz（备用）：直接从网页获取机构持股比例
3. 部分数据（最后手段）：仅有持有人数量，应用 50% 惩罚

可靠性测试：

• 通过 Finviz 成功获取 39/39 只股票的持股比例（成功率 100%）
• 平均执行时间：每只股票 2.54 秒
• 测试期间未出现错误或 IP 封锁

后续增强

第 4 阶段（计划中）：

• 集成 FINVIZ Elite 进行预筛选
• 执行时间：从 2 分钟缩短至 10-15 秒
• FMP API 使用量减少：90%
• 可处理更大的股票范围（100+ 只股票）

数据来源说明

• FMP API：损益表、报价、历史价格、关键指标、机构持有人
• Finviz：机构持股比例（备用）、市场数据
• 方法：William O'Neil 的《How to Make Money in Stocks》（第 4 版）
• 评分系统：改编自 IBD MarketSmith 专有系统

免责声明

此筛选器仅用于教育和信息参考。

• 不构成投资建议
• 过往表现不代表未来结果
• CANSLIM 方法在牛市中表现最佳（由 M 组件确认）
• 请自行研究，并在作出投资决策前咨询财务顾问
• O'Neil 历史上的成功案例包括 AAPL（2009 年：+1,200%）、NFLX（2013 年：+800%），但许多股票未能取得良好表现

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版本： 第 3 阶段 最后更新： 2026-02-20 API 要求： FMP API（免费套餐：最多 35 只股票；建议处理 40 只股票时使用 Starter 套餐）+ 用于 Finviz 的 BeautifulSoup/requests/lxml 执行时间： 筛选 40 只股票约需 2 分钟 输出格式： JSON + Markdown 已实现组件： C、A、N、S、L、I、M（7 个中的 7 个，覆盖率 100%）