券商研报评级分析器
功能
- 研报数据获取: 接入东方财富研报数据 (AkShare: stock_research_report_em)
- 研报解析: 自动解析评级、盈利预测、机构信息等
- 智能评分: 基于研报覆盖度、评级分布、一致性计算综合评分
- 个股分析: 支持任意A股代码的研报分析
- 机构搜索: 按券商机构名称搜索研报
- 头部券商分析: 内置头部券商列表，一键对比分析
数据源
- 东方财富网 (data.eastmoney.com)
- AkShare 金融数据接口库
安装依赖
pip install akshare
使用方法
命令行
# 分析单只股票研报
python main.py --symbol 000001
# 分析头部券商
python main.py --all
# 按机构搜索研报
python main.py --institution "中信证券"
Python API
from scripts.main import SecuritiesRatingAnalyzer
analyzer = SecuritiesRatingAnalyzer()
# 获取个股研报
reports = analyzer.get_stock_reports('000001')
# 分析评级数据
analysis = analyzer.analyze_ratings(reports)
# 获取完整分析结果
result = analyzer.get_brokerage_research_analysis(symbol='000001')
输出字段说明
分析结果 (Analysis)
| 字段 |
说明 |
| total_reports |
研报总数 |
| rating_distribution |
评级分布统计 |
| latest_report |
最新研报信息 |
| buy_ratio |
买入/推荐评级比例 |
| neutral_ratio |
中性评级比例 |
| sell_ratio |
减持/卖出评级比例 |
| predictions |
盈利预测平均值 (EPS/PE) |
| composite_score |
综合评分 (0-100) |
| recommendation |
投资建议 |
综合评分算法
综合评分基于以下维度计算:
- 评级分布权重 (基础分): 买入评级越多，得分越高
- 研报覆盖度 (加分项): 研报数量越多，覆盖度越高
- 观点一致性 (加分项): 买入比例高且无卖出评级，一致性得分高
- 数据新鲜度 (加分项): 最近1个月内有研报额外加分
评级映射
| 东财评级 |
权重 |
| 买入/强烈推荐 |
5 |
| 增持/推荐 |
4 |
| 中性/谨慎推荐 |
3 |
| 减持 |
2 |
| 卖出/回避 |
1 |
内置头部券商列表
| 代码 |
名称 |
| 600030 |
中信证券 |
| 601688 |
华泰证券 |
| 600837 |
海通证券 |
| 601211 |
国泰君安 |
| 600999 |
招商证券 |
| 000776 |
广发证券 |
| 601995 |
中金公司 |
| 601066 |
中信建投 |
| 600958 |
东方证券 |
| 601377 |
兴业证券 |
| ... |
... |
示例输出
{
"query_time": "2026-03-25 09:00:36",
"symbol": "000001",
"data_source": "东方财富研报数据 (AkShare)",
"analysis": {
"total_reports": 225,
"rating_distribution": {
"买入": 136,
"增持": 66,
"中性": 8
},
"latest_report": {
"rating": "中性",
"institution": "国信证券",
"date": "2026-03-22"
},
"ratios": {
"buy_ratio": "60.44%",
"neutral_ratio": "3.56%",
"sell_ratio": "0.0%"
},
"predictions": {
"avg_eps_2025": 3.08,
"avg_pe_2025": 3.96,
"avg_eps_2026": 2.47,
"avg_pe_2026": 4.55
},
"composite_score": 100,
"recommendation": "强烈看好 - 机构一致看多，研报覆盖充分"
}
}
注意事项
- 数据来源于东方财富公开研报，可能存在延迟
- 研报评级仅供参考，不构成投资建议
- 需要网络连接才能获取实时数据
- 首次运行可能需要下载 AkShare 依赖
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