- name
- stock-pe-pb-analyzer
- description
- 分析股票PE/PB历史水位的专业工具。使用BaoStock API获取真实股票数据，计算股票在过去十年中的PE、PB历史百分位水位。适用于：1）查询单个股票的PE/PB历史估值水平；2）评估当前估值相对于历史的高低位置；3）为投资决策提供估值参考数据。支持通过股票名称（如贵州茅台）或代码（如600519）查询A股所有股票。
股票PE/PB历史水位分析器
基于BaoStock数据源的股票估值分析工具，帮助分析股票当前PE、PB在历史区间中的位置（水位）。
功能特点
- 支持股票名称和代码查询
- 自动计算10年、5年、3年、1年的历史水位
- 提供详细的统计指标（最低、最高、中位数、平均值）
- 输出估值评级（低估/适中/偏高）
使用方法
1. 直接调用分析脚本
# 执行分析脚本
python .agents/skills/stock-pe-pb-analyzer/scripts/analyze_stock.py <股票名称或代码>示例：
python .agents/skills/stock-pe-pb-analyzer/scripts/analyze_stock.py 贵州茅台
python .agents/skills/stock-pe-pb-analyzer/scripts/analyze_stock.py 6005192. 作为Python模块使用
from .agents.skills.stock-pe-pb-analyzer.scripts.analyze_stock import StockPEPBAnalyzer
# 创建分析器实例
analyzer = StockPEPBAnalyzer()
# 分析单只股票
result = analyzer.analyze("贵州茅台", years=10)
# 打印详细报告
analyzer.print_report(result)
# 获取原始数据
historical_data = result['historical_data'] # DataFrame包含date, peTTM, pbMRQ等字段
percentiles = result['percentiles'] # 各周期水位计算结果输出说明
- PE水位: 当前PE在过去N年中的百分位（0%-100%）
- 🔴 低估: 0-20%（历史较低水平，可能存在估值修复机会） - 🟡 适中: 20-50%（估值相对合理） - 🟢 偏高: >50%（估值偏高，需注意风险）
- PB水位: 当前PB在过去N年中的百分位，评级标准同上
依赖要求
需要安装以下Python包：
- baostock
- pandas
- numpy
注意事项
- 首次使用时会自动登录BaoStock并加载股票列表
- 数据基于日频估值指标（PE-TTM, PB-MRQ）
- 过滤了PE>1000的异常数据点
- 分析结果仅供参考，不构成投资建议