hjdspace AI Berkshire 共享工具库
本技能包包含 AI Berkshire 投研框架的全部共享工具和数据文件。其他 berkshire-* 技能通过这些工具进行精确的金融计算、数据获取和报告审计。
工具清单
tools/financial_rigor.py — 金融严谨性验证工具
所有计算使用 Python decimal.Decimal（精确十进制），杜绝 LLM 心算误差。
| 子命令 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
verify-market-cap |
市值验算（股价×总股本 vs 报告市值） | python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap --price 510 --shares 9.11e9 --reported 4.65e12 --currency HKD |
verify-valuation |
估值验算（PE/PB/ROE/FCF Yield） | python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation --price 510 --eps 23.5 --bvps 120 --fcf-per-share 18 --dividend 2.4 |
cross-validate |
多源交叉验证 | python3 tools/financial_rigor.py cross-validate --field revenue --values '{"年报": 7518, "Yahoo": 7500}' --unit 亿 |
three-scenario |
三情景估值（乐观/中性/悲观） | python3 tools/financial_rigor.py three-scenario --base-earnings 100 --growth-low 0.05 --growth-mid 0.10 --growth-high 0.15 |
benford |
Benford定律检测 | python3 tools/financial_rigor.py benford --values '[1234, 2345, 3456]' |
calc |
精确计算器 | python3 tools/financial_rigor.py calc --expr '510 * 9.11e9' |
tools/ashare_data.py — A股数据获取
从东方财富等来源获取A股历史行情和财务数据。
tools/xueqiu_scraper.py — 雪球数据爬虫
从雪球网获取股票实时行情、财务指标和公司基本信息。
tools/stock_screener.py — 股票筛选器
按多条件筛选股票（市值、PE、PB、ROE、行业等）。
tools/morningstar_fair_value.py — 晨星公允价值
获取 Morningstar 公允价值数据，与当前股价对比。
tools/momentum_backtest.py / tools/momentum_backtest_v2.py — 动量回测
动量策略历史回测工具。
tools/report_audit.py — 报告审计
对生成的投研报告进行质量审计：检查数据一致性、来源标注、格式规范。
tools/financial_rigor.py — 金融严谨性验证（核心工具）
零外部依赖，仅使用 Python 标准库。要求 Python >= 3.7。
数据文件
data/fundamentals.json — 基础财务数据
data/watchlist.json — 观察列表
data/morningstar_fair_value_20260519.csv — 晨星公允价值数据
data/correlation_3stocks_2021-2026.csv — 三股票相关性数据
data/cross_asset_10y_2016-2026.csv — 跨资产10年数据
使用方式
其他 berkshire-* 技能安装后，本共享工具包位于：
.claude/skills/berkshire-shared/tools/financial_rigor.py
.claude/skills/berkshire-shared/data/fundamentals.json
在技能中引用工具时，使用相对于会话工作目录的路径：
python3 .claude/skills/berkshire-shared/tools/financial_rigor.py verify-market-cap --price 510 --shares 9.11e9 --reported 4.65e12 --currency HKD
研究质量规则
- 金融数据必须来自至少两个独立来源，误差>1%须标记
- 所有计算使用精确十进制工具，不用 LLM 心算
- 报告发布前须运行审计工具：
python3 .claude/skills/berkshire-shared/tools/report_audit.py - 低置信度结论须明确标注，不使用推测伪装确定性
- 本项目仅供学习和研究，不构成任何投资建议