[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-81262":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":13,"stars7d":16,"stars30d":17,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":18,"compositeScore":19,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":20,"archived":21,"fork":21,"defaultBranch":22,"hasWiki":21,"hasPages":21,"topics":23,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":24,"readmeContent":25,"aiSummary":26,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":13,"lastSyncTime":27,"discoverSource":28},81262,"astock-peg","simonlin1212\u002Fastock-peg","simonlin1212","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",null,"TypeScript",83,25,2,1,0,20,33,10,61.54,"Apache License 2.0",false,"main",[],"2026-06-12 04:01:32","\u003Ch1 align=\"center\">astock-peg\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  A 股 PEG 估值分析工具 — 彼得·林奇 PEG 投资法的本地化实践\u003Cbr>\n  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\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cb>⚠️ 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。\u003C\u002Fb>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\".\u002FLICENSE\">\u003Cimg alt=\"License\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache_2.0-blue\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n## 目录\n\n- [为什么做这个工具](#为什么做这个工具)\n- [功能演示](#功能演示)\n- [技术架构](#技术架构)\n- [数据源](#数据源)\n- [快速开始](#快速开始)\n- [PEG 计算逻辑](#peg-计算逻辑)\n- [项目结构](#项目结构)\n- [Donate](#donate)\n- [许可证](#许可证)\n\n---\n\n## 为什么做这个工具\n\nPE 只告诉你一只股票\"贵不贵\"，但不告诉你\"贵得值不值\"。\n\n**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：\n\n```\nPEG = PE \u002F 盈利增速(%)\n```\n\n| PEG 区间 | 评级 | 含义 |\n|----------|------|------|\n| \u003C 0.5 | 极度低估 | 增速远超估值，估值显著偏低 |\n| 0.5 - 1.0 | 低估 | 估值偏低 |\n| 1.0 - 1.5 | 合理 | 估值与增速匹配 |\n| 1.5 - 2.0 | 偏贵 | 需要更高增速支撑 |\n| > 2.0 | 高估 | 估值偏高 |\n\n**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。\n\n**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 \u003C 30 秒。\n\n---\n\n## 功能演示\n\n### 1. PEG 看板\n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。\n\n### 2. AI PEG 估值报告\n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。\n\n### 3. 行业板块 PE 对比\n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\u002F中位数。\n\n### 4. 新闻资讯\n个股新闻 + 市场快讯聚合，辅助判断 PEG 分析中的定性因素。\n\n---\n\n## 技术架构\n\n```\n┌───────────────────────────────────────────────────┐\n│                   Browser (Next.js)                │\n│  Dashboard · AI Analysis · Sector · News          │\n├───────────────────────────────────────────────────┤\n│               Next.js API Routes                  │\n│  \u002Fapi\u002Fquotes · \u002Fapi\u002Fstocks · \u002Fapi\u002Fanalysis        │\n│  \u002Fapi\u002Fsector · \u002Fapi\u002Fsector\u002Fdetect · \u002Fapi\u002Fnews     │\n├───────────────────────────────────────────────────┤\n│           Data Layer (Multi-Source)                │\n│  腾讯财经 API ──── 实时行情（PE\u002FPB\u002F价格\u002F市值）     │\n│  mootdx ────────── 行业检测（F10）+ 财务快照        │\n│  直连 HTTP ─────── 研报\u002F新闻\u002F公告\u002F一致预期\u002F财报     │\n│   （东财·同花顺·新浪·巨潮，零 akshare，东财已限流） │\n├───────────────────────────────────────────────────┤\n│              AI Engine (Pluggable)                 │\n│  Anthropic Claude \u002F OpenAI GPT \u002F 兼容接口          │\n├───────────────────────────────────────────────────┤\n│              Storage (JSON Files)                  │\n│  portfolio.json · analyses\u002Findex.json             │\n│         零数据库 · 零外部服务依赖                   │\n└───────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n| 层 | 技术 | 说明 |\n|---|---|---|\n| 前端 | Next.js 16 + React 19 + Tailwind CSS | Turbopack 热更新 |\n| 行情数据 | 腾讯财经 HTTP API | 免费、不限频、无需 token |\n| 财务\u002F研报\u002F新闻 | 直连 HTTP（东财·同花顺·新浪·巨潮）+ mootdx | Python 脚本采集，零 akshare 依赖 |\n| AI 引擎 | Anthropic \u002F OpenAI（用户自备 key） | 可接任何兼容接口 |\n| 存储 | JSON 文件 | 无数据库依赖 |\n\n---\n\n## 数据源\n\n| 数据源 | 协议 | 提供数据 | 限制 |\n|--------|------|----------|------|\n| 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 |\n| mootdx | TCP (7709) | F10 行业归属、同行业个股、财务快照 | 免费，需国内 IP |\n| 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 |\n| 同花顺 10jqka | HTTP | 机构一致预期 EPS | 免费 |\n| 新浪财经 | HTTP | 多期利润表（成长历史） | 免费 |\n| 巨潮 cninfo | HTTP | 公司公告全文 | 免费 |\n\n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。\n\n---\n\n## 快速开始\n\n### 环境要求\n\n- Node.js 18+\n- Python 3.10+（Windows 用户：仓库已自动适配 `python`，无需 `python3`）\n- `pip install -r scripts\u002Frequirements.txt`（mootdx \u002F requests \u002F pandas \u002F lxml，**已移除 akshare**）\n\n### 安装 & 运行\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsimonlin1212\u002Fastock-peg.git\ncd astock-peg\u002Fweb\n\n# 配置 AI key（AI 分析功能需要，行情和板块对比不需要）\ncp .env.example .env\n# 编辑 .env，填入 ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY\n\nnpm install\nnpm run dev\n```\n\n打开 http:\u002F\u002Flocalhost:3000\n\n### 不配置 AI Key 也能用\n\n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。\n\n### 兼容的 AI 提供商\n\n任何兼容 Anthropic Messages API 格式的提供商都能用（通过 `ANTHROPIC_BASE_URL` 配置）：\n\n- Anthropic Claude（官方）\n- OpenAI（通过 `OPENAI_API_KEY` 配置）\n- 自部署\u002F第三方中转（配 BASE_URL 即可）\n\n---\n\n## PEG 计算逻辑\n\n```\n前瞻 PE = 当前价格 \u002F 一致预期 EPS(2026)\nPEG = 前瞻 PE \u002F (净利润 CAGR × 100)\nPE 消化年限 = ln(前瞻PE \u002F 30) \u002F ln(1 + CAGR)\n```\n\n- **一致预期 EPS**：来自机构研报的一致预期数据\n- **CAGR**：近 3 年净利润复合增速\n- **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\n  - \u003C 2 年 = 成长性强\n  - 2-4 年 = 正常\n  - \\> 4 年 = 需谨慎\n\n---\n\n## 项目结构\n\n```\nastock-peg\u002F\n├── web\u002F                        Next.js 全栈应用\n│   ├── src\u002Fapp\u002F                页面（首页看板 \u002F AI分析 \u002F 板块对比 \u002F 新闻）\n│   ├── src\u002Fapp\u002Fapi\u002F            API Routes（行情 \u002F 股票管理 \u002F 分析 \u002F 板块）\n│   ├── src\u002Fcomponents\u002F         React 组件\n│   ├── src\u002Flib\u002F                数据层（portfolio \u002F analysis \u002F tencent-api）\n│   ├── src\u002Fhooks\u002F              React Hooks\n│   ├── portfolio.json          运行时数据（你的自选股列表，gitignore）\n│   └── .env.example            API Key 配置模板\n├── scripts\u002F                    Python 数据采集脚本\n│   ├── collect_stock_data.py   个股财务数据采集\n│   ├── collect_news.py         新闻公告采集\n│   └── detect_sector.py        行业板块识别\n├── analyses\u002F                   AI 分析报告存储（自动生成）\n│   └── index.json              分析记录索引\n├── LICENSE                     Apache 2.0\n└── README.md\n```\n\n---\n\n## Donate\n\n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 ☕\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\".\u002Fassets\u002Fwechat-sponsor.jpg\" width=\"240\" alt=\"微信赞赏码\">\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fifdian.net\u002Fa\u002Fsimonlin\">爱发电\u003C\u002Fa> ·\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbuymeacoffee.com\u002Fsimonlin1212\">Buy Me a Coffee\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n> 想要什么功能？欢迎开 [Issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsimonlin1212\u002Fastock-peg\u002Fissues) 提需求，赞助者的 Issue 优先处理。\n\n---\n\n## 许可证\n\n[Apache License 2.0](.\u002FLICENSE)\n\n---\n\n**作者：** Simon 林 · 抖音「Simon林」 · 公众号「硅基世纪」\n\n---\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🇬🇧 English\u003C\u002Fsummary>\n\n# astock-peg\n\nA PEG (Price\u002FEarnings-to-Growth) valuation analysis tool for China A-shares, inspired by Peter Lynch's investment methodology.\n\n## Features\n\n- **PEG Dashboard** — Real-time stock monitoring with PE, PB, market cap, and instant PEG calculation\n- **AI Analysis Reports** — Auto-collect financial data → AI generates structured 7-section PEG valuation report → Export as PDF\n- **Sector PE Comparison** — Input any ticker → Auto-detect industry → Show top-20 peers by market cap with PE distribution\n- **News Feed** — Stock-specific news + market headlines aggregation\n\n## Tech Stack\n\n- **Frontend**: Next.js 16 + React 19 + Tailwind CSS\n- **Data**: Tencent Finance API (real-time quotes) + mootdx (sector detection + financial snapshot) + direct HTTP (Eastmoney \u002F THS \u002F Sina \u002F cninfo for reports, news, announcements, consensus EPS, statements — zero akshare)\n- **AI**: Anthropic Claude \u002F OpenAI GPT (bring your own key)\n- **Storage**: JSON files (zero database dependency)\n\n## Quick Start\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsimonlin1212\u002Fastock-peg.git\ncd astock-peg\u002Fweb\ncp .env.example .env  # Fill in your AI API key\nnpm install && npm run dev\n```\n\nPrerequisites: Node.js 18+, Python 3.10+ (Windows auto-detected, no `python3` needed), `pip install -r scripts\u002Frequirements.txt` (akshare removed in v1.1.0)\n\n## PEG Calculation\n\n```\nForward PE = Current Price \u002F Consensus EPS (2026)\nPEG = Forward PE \u002F (Net Profit CAGR × 100)\nPE Digestion Years = ln(Forward PE \u002F 30) \u002F ln(1 + CAGR)\n```\n\n## Disclaimer\n\nThis tool is for educational and research purposes only. It does not constitute investment advice. Please consult licensed professionals for investment decisions.\n\n## License\n\nApache 2.0\n\n**Author:** Simon Lin · TikTok [@simonlin121212](https:\u002F\u002Fwww.tiktok.com\u002F@simonlin121212) · Douyin \"Simon林\" · WeChat Official Account \"硅基世纪\"\n\n\u003C\u002Fdetails>\n","astock-peg 是一个针对A股市场的PEG估值分析工具，旨在将彼得·林奇提出的PEG投资法进行本地化实践。该工具基于TypeScript开发，利用Next.js构建全栈应用，通过AI技术自动生成股票的估值报告，并支持行业板块PE对比，全程无需依赖数据库。其核心功能包括实时监控股价、一键生成结构化的AI估值报告以及展示同行业内其他主要公司的PE分布情况。特别适合于需要快速评估个股价值与成长性匹配度的投资者或研究者使用。","2026-06-11 04:04:05","CREATED_QUERY"]