# astock-peg **Repository Path**: simonlin1212/astock-peg ## Basic Information - **Project Name**: astock-peg - **Description**: A股 PEG 估值分析工具 — 彼得·林奇 PEG 投资法本地化实践 | A-share PEG valuation tool with AI-powered analysis - **Primary Language**: TypeScript - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-07-02 - **Last Updated**: 2026-07-05 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

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A 股 PEG 估值分析工具 — 彼得·林奇 PEG 投资法的本地化实践
Next.js 全栈应用 · AI 自动生成估值报告 · 行业板块 PE 对比 · 零数据库依赖

⚠️ 免责声明：本项目仅供学习研究与技术演示，不构成任何投资建议。投资决策请咨询持牌专业机构。

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--- ## 目录 - [为什么做这个工具](#为什么做这个工具) - [功能演示](#功能演示) - [技术架构](#技术架构) - [数据源](#数据源) - [快速开始](#快速开始) - [PEG 计算逻辑](#peg-计算逻辑) - [项目结构](#项目结构) - [Donate](#donate) - [许可证](#许可证) --- ## 为什么做这个工具 PE 只告诉你一只股票"贵不贵"，但不告诉你"贵得值不值"。 **PEG（市盈率相对盈利增长比率）** 是彼得·林奇提出的核心估值指标，用一个公式把"估值"和"成长性"绑在一起： ``` PEG = PE / 盈利增速(%) ``` | PEG 区间 | 评级 | 含义 | |----------|------|------| | < 0.5 | 极度低估 | 增速远超估值，估值显著偏低 | | 0.5 - 1.0 | 低估 | 估值偏低 | | 1.0 - 1.5 | 合理 | 估值与增速匹配 | | 1.5 - 2.0 | 偏贵 | 需要更高增速支撑 | | > 2.0 | 高估 | 估值偏高 | **问题是**：手动计算 PEG 需要翻财报、查一致预期、算 CAGR、对比同行 —— 每只股票重复一遍非常低效。 **这个工具解决的问题**：输入 6 位股票代码，自动完成数据采集 → PEG 计算 → AI 估值报告生成 → 同行业 PE 对比，全流程 < 30 秒。 --- ## 功能演示 ### 1. PEG 看板 输入股票代码，实时监控价格、涨跌幅、PE(TTM)、PB、市值。一键发起 AI 分析。 ### 2. AI PEG 估值报告 自动采集财务数据 → 送入大模型 → 生成 7 节结构化分析报告（基本面快照、PEG 核心分析、PE 消化时间、盈利质量验证、同行对比、风险提示、综合结论），支持导出 PDF。 ### 3. 行业板块 PE 对比 输入任意一只股票 → 自动识别所属行业 → 展示行业市值前 20 名的 PE 分布、板块均值/中位数。 ### 4. 新闻资讯 个股新闻 + 市场快讯聚合，辅助判断 PEG 分析中的定性因素。 --- ## 技术架构 ``` ┌───────────────────────────────────────────────────┐ │ Browser (Next.js) │ │ Dashboard · AI Analysis · Sector · News │ ├───────────────────────────────────────────────────┤ │ Next.js API Routes │ │ /api/quotes · /api/stocks · /api/analysis │ │ /api/sector · /api/sector/detect · /api/news │ ├───────────────────────────────────────────────────┤ │ Data Layer (Multi-Source) │ │ 腾讯财经 API ──── 实时行情（PE/PB/价格/市值） │ │ mootdx ────────── 行业检测（F10）+ 财务快照 │ │ 直连 HTTP ─────── 研报/新闻/公告/一致预期/财报 │ │ （东财·同花顺·新浪·巨潮，零 akshare，东财已限流） │ ├───────────────────────────────────────────────────┤ │ AI Engine (Pluggable) │ │ Anthropic Claude / OpenAI GPT / 兼容接口 │ ├───────────────────────────────────────────────────┤ │ Storage (JSON Files) │ │ portfolio.json · analyses/index.json │ │ 零数据库 · 零外部服务依赖 │ └───────────────────────────────────────────────────┘ ``` | 层 | 技术 | 说明 | |---|---|---| | 前端 | Next.js 16 + React 19 + Tailwind CSS | Turbopack 热更新 | | 行情数据 | 腾讯财经 HTTP API | 免费、不限频、无需 token | | 财务/研报/新闻 | 直连 HTTP（东财·同花顺·新浪·巨潮）+ mootdx | Python 脚本采集，零 akshare 依赖 | | AI 引擎 | Anthropic / OpenAI（用户自备 key） | 可接任何兼容接口 | | 存储 | JSON 文件 | 无数据库依赖 | --- ## 数据源 | 数据源 | 协议 | 提供数据 | 限制 | |--------|------|----------|------| | 腾讯财经 | HTTP (qt.gtimg.cn) | 实时行情、PE、PB、市值、涨跌幅 | 免费，无需认证 | | mootdx | TCP (7709) | F10 行业归属、同行业个股、财务快照 | 免费，需国内 IP | | 东财 eastmoney | HTTP | 研报、个股新闻、全球资讯（替代财联社） | 免费，已内置 `em_get` 限流防封 | | 同花顺 10jqka | HTTP | 机构一致预期 EPS | 免费 | | 新浪财经 | HTTP | 多期利润表（成长历史） | 免费 | | 巨潮 cninfo | HTTP | 公司公告全文 | 免费 | 全部数据源**免费 + 无需申请 API Key**（AI 分析除外），且**零 akshare 依赖**（v1.1.0 全量替换为直连 HTTP）。东财系接口有访问频率风控，已统一经 `em_get()` 串行限流防封。 --- ## 快速开始 ### 环境要求 - Node.js 18+ - Python 3.10+（Windows 用户：仓库已自动适配 `python`，无需 `python3`） - `pip install -r scripts/requirements.txt`（mootdx / requests / pandas / lxml，**已移除 akshare**） ### 安装 & 运行 ```bash git clone https://github.com/simonlin1212/astock-peg.git cd astock-peg/web # 配置 AI key（AI 分析功能需要，行情和板块对比不需要） cp .env.example .env # 编辑 .env，填入 ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY npm install npm run dev ``` 打开 http://localhost:3000 ### 不配置 AI Key 也能用 行情看板和板块 PE 对比不需要 AI key，装好 Node.js + Python 依赖就能直接用。AI 分析报告功能需要配置一个大模型 API key。 ### 兼容的 AI 提供商 两条接入路径，任选其一： - **Anthropic 格式**：Claude 官方，或任何兼容 Anthropic Messages API 的中转（配 `ANTHROPIC_BASE_URL` / `ANTHROPIC_MODEL`）。 - **OpenAI 兼容格式**：未设 `ANTHROPIC_API_KEY` 时自动启用。除 OpenAI 官方外，可通过 `OPENAI_BASE_URL` + `OPENAI_MODEL` 接入任意 OpenAI 兼容供应商——**DeepSeek / 通义 / 智谱 / Kimi / OpenRouter / 本地 Ollama** 等。 DeepSeek 示例（`web/.env`）： ``` OPENAI_API_KEY=sk-你的deepseek-key OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com OPENAI_MODEL=deepseek-chat ``` --- ## PEG 计算逻辑 ``` 前瞻 PE = 当前价格 / 一致预期 EPS(2026) PEG = 前瞻 PE / (净利润 CAGR × 100) PE 消化年限 = ln(前瞻PE / 30) / ln(1 + CAGR) ``` - **一致预期 EPS**：来自机构研报的一致预期数据 - **CAGR**：近 3 年净利润复合增速 - **消化年限**：假设合理 PE = 30x，计算当前估值自然消化到合理水平需要几年 - < 2 年 = 成长性强 - 2-4 年 = 正常 - \> 4 年 = 需谨慎 --- ## 项目结构 ``` astock-peg/ ├── web/ Next.js 全栈应用 │ ├── src/app/ 页面（首页看板 / AI分析 / 板块对比 / 新闻） │ ├── src/app/api/ API Routes（行情 / 股票管理 / 分析 / 板块） │ ├── src/components/ React 组件 │ ├── src/lib/ 数据层（portfolio / analysis / tencent-api） │ ├── src/hooks/ React Hooks │ ├── portfolio.json 运行时数据（你的自选股列表，gitignore） │ └── .env.example API Key 配置模板 ├── scripts/ Python 数据采集脚本 │ ├── collect_stock_data.py 个股财务数据采集 │ ├── collect_news.py 新闻公告采集 │ └── detect_sector.py 行业板块识别 ├── analyses/ AI 分析报告存储（自动生成） │ └── index.json 分析记录索引 ├── LICENSE Apache 2.0 └── README.md ``` --- ## Donate 如果这个工具帮到了你的投研工作流，欢迎请作者喝杯咖啡 ☕

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> 想要什么功能？欢迎开 [Issue](https://github.com/simonlin1212/astock-peg/issues) 提需求，赞助者的 Issue 优先处理。 --- ## 许可证 [Apache License 2.0](./LICENSE) --- **作者：** Simon 林 · 抖音「Simon林」 · 公众号「硅基世纪」 ---
🇬🇧 English # astock-peg A PEG (Price/Earnings-to-Growth) valuation analysis tool for China A-shares, inspired by Peter Lynch's investment methodology. ## Features - **PEG Dashboard** — Real-time stock monitoring with PE, PB, market cap, and instant PEG calculation - **AI Analysis Reports** — Auto-collect financial data → AI generates structured 7-section PEG valuation report → Export as PDF - **Sector PE Comparison** — Input any ticker → Auto-detect industry → Show top-20 peers by market cap with PE distribution - **News Feed** — Stock-specific news + market headlines aggregation ## Tech Stack - **Frontend**: Next.js 16 + React 19 + Tailwind CSS - **Data**: Tencent Finance API (real-time quotes) + mootdx (sector detection + financial snapshot) + direct HTTP (Eastmoney / THS / Sina / cninfo for reports, news, announcements, consensus EPS, statements — zero akshare) - **AI**: Anthropic Claude / OpenAI GPT (bring your own key) - **Storage**: JSON files (zero database dependency) ## Quick Start ```bash git clone https://github.com/simonlin1212/astock-peg.git cd astock-peg/web cp .env.example .env # Fill in your AI API key npm install && npm run dev ``` Prerequisites: Node.js 18+, Python 3.10+ (Windows auto-detected, no `python3` needed), `pip install -r scripts/requirements.txt` (akshare removed in v1.1.0) ## PEG Calculation ``` Forward PE = Current Price / Consensus EPS (2026) PEG = Forward PE / (Net Profit CAGR × 100) PE Digestion Years = ln(Forward PE / 30) / ln(1 + CAGR) ``` ## Disclaimer This tool is for educational and research purposes only. It does not constitute investment advice. Please consult licensed professionals for investment decisions. ## License Apache 2.0 **Author:** Simon Lin · TikTok [@simonlin121212](https://www.tiktok.com/@simonlin121212) · Douyin "Simon林" · WeChat Official Account "硅基世纪"