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astock-peg
A 股 PEG 估值分析工具 — Next.js 全栈 · AI 生成估值报告 · 行业板块 PE 对比 · 零数据库依赖
为什么做这个工具 · 功能演示 · 技术架构 · 数据源 · 快速开始 · PEG 计算逻辑
本工具只做 PEG 相关的计算与数据呈现，不做估值定性、不给买卖建议、不预测涨跌，不构成任何投资建议，投资决策请咨询持牌专业机构。
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 | 数值关系 |
|---|---|
| < 1.0 | 前瞻 PE 低于盈利增速 |
| 1.0 - 1.5 | 前瞻 PE 与盈利增速接近 |
| > 1.5 | 前瞻 PE 高于盈利增速 |
本工具只输出计算结果（PEG 数值、前瞻 PE、CAGR、PE 消化年数、同行数值对比）， 不给「低估 / 高估」这类估值定性，也不给买卖时机、目标价或操作倾向 —— 估值是否合适由你自己判断。
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
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
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
更新日志
见 CHANGELOG.md。
免责声明
本工具只做 PEG 相关的计算与数据呈现，不做估值定性、不给买卖建议、不预测涨跌。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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License
作者： Simon 林 · X @linsizhen · 邮箱：simonlin0423@gmail.com