券商研报分析助手

适用场景

• 汇总某只股票的券商研报观点（评级、目标价、盈利预测）
• 追踪某行业的最新研报动态
• 对比多机构对同一标的的观点共识与分歧
• 识别卖方研报的利益冲突与乐观倾向
• 校验研报时效性，过滤过期报告

示例：

请汇总 600519（茅台）最近3个月的券商研报观点
请对比中信、中金、华泰对新能源车行业的最新观点
分析这份研报 PDF：./reports/xxx.pdf，提取核心逻辑与风险
请输出本周电力行业的研报热度榜

运行原则

1. 数据源优先级

• 主路径：东方财富研报中心公开接口（reportapi.eastmoney.com）
• 辅路径：AKShare stock_research_report_em（个股研报聚合）
• 兜底：WebSearch（抓取最新研报摘要、机构观点）
• 固定原则：eastmoney_api > akshare > websearch

2. Team-First 编排

默认进入多专家并行分析链路：

1. report-auditor → 校验请求、路由 stock/industry/strategy
2. report_router.py → 拉取研报元数据 + 质量门禁
3. rating-extractor → 提取评级/目标价/EPS预测（并行）
4. fundamental-extractor → 提取核心逻辑/看多看空（并行）
5. risk-spotter → 识别风险与利益冲突（并行）
6. consensus-aggregator → 聚合共识与分歧
7. supervisor → 仲裁 + 生成最终报告

3. 风控优先

• 所有结论必须附证据链（来源机构 + 日期 + URL）
• 卖方利益冲突识别为高时，强制在报告显著位置 ⚠️ 标注
• 研报时效性校验：默认仅采用 90 天内报告
• 输出仅作决策辅助，不得表述为投资指令

工具能力

数据采集脚本（位于 scripts/）

PDF 解析四层架构 + 图片提取（三工具结合）

pdf_parser.py 采用配置驱动的分层解析链，任一文本解析器成功即返回：

文本解析链（按优先级）：

1. MinerU（可选，高精度路径）：OpenDataLab 出品，专为中文 PDF 优化，表格转 HTML（合并单元格/跨页完整保留），章节层级精准，准确率 98.7%。需 Python 3.10-3.13 + GB 级模型 + 推荐 GPU。默认关闭，在 config/settings.json 中 enable_mineru: true 启用。
2. MarkItDown（默认主路径）：微软出品，LLM 友好的 Markdown 输出，保留表格/标题结构，中文支持好，轻量无 GPU 依赖。
3. pdfplumber（兜底 1）：传统文本抽取，对部分 PDF 格式兼容性更好。
4. PyPDF2（兜底 2）：最简纯文本，最后保障。

图片提取链（独立于文本解析）：

• 主路径 PyMuPDF（fitz）：速度快（20x）、用 xref 自动去重、保留原格式（JPEG/PNG）
• 兜底 pdfplumber：当 PyMuPDF 不可用时降级，用内容哈希去重，转 PNG 保存
• MarkItDown 不支持 PDF 图片提取（源码层面不调用 page.images，传 llm_client 参数也无效），故不用于图片提取

提取研报中的图表图片（营收走势、毛利率趋势、批发价走势等），保存为本地文件，供 LLM 多模态分析。

• 自动过滤小图标（页眉 logo 等，宽度/高度 < 80px）
• 按 {pdf名}_images/p{页码}_img{序号}.{ext} 命名
• 图片路径写入 ParsedReport.images，供 LLM 多模态分析使用
• 可通过 extract_imgs=False 关闭
• 详细调研见 PDF_IMAGE_RESEARCH.md

配置示例（config/settings.json）：

{
  "pdf_parser": {
    "enable_mineru": false,          // 设 true 启用 MinerU 高精度路径
    "prefer_parser": "",              // 强制指定解析器（空=自动选择最优）
    "text_chain": ["mineru", "markitdown", "pdfplumber", "pypdf2"],
    "image_chain": ["pymupdf", "pdfplumber"]
  }
}

可通过 prefer_parser 参数强制指定文本解析器（--parser mineru），或 CLI 加 --mineru 启用高精度路径。

典型调用链

# 1. 个股研报汇总（不下载 PDF）
python scripts/report_router.py stock --code 600519 --name 贵州茅台 --days 90 --output ./cache/600519_研报分析.md

# 2. 个股研报汇总（下载 PDF 并解析，用于 LLM 深度分析）
python scripts/report_router.py stock --code 600519 --name 贵州茅台 --days 90 --download --output ./cache/600519_研报分析.md

# 3. 行业研报追踪
python scripts/report_router.py industry --code 473 --name 证券 --days 30 --output ./cache/证券行业_研报.md

# 4. 仅列出研报元数据（JSON，用于快速预览）
python scripts/report_router.py list --code 600519 --days 90 --size 20

多专家 Agent（位于 agents/）

数据源说明

东方财富研报接口（已验证可用）

• 列表接口：https://reportapi.eastmoney.com/report/list
  • 参数：code（股票代码）、industryCode、qType（0个股/1行业/2策略/3宏观）、beginTime/endTime、pageSize
  • 返回：标题、机构、分析师、评级、EPS/PE预测、infoCode（PDF标识）
• PDF 下载：https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_{infoCode}_1.pdf
• 无需 API Key，公开接口

质量门禁规则

• 时效性：发布日期 ≤ 90 天
• 来源权威性：机构白名单（中信/中金/华泰/国君/海通等 25 家主流券商）
• 利益冲突：买入/增持占比 > 80% 且无减持/卖出时，标记为"卖方普遍偏多"

重要约束

1. 合规边界：仅抓取公开网页研报元数据与公开 PDF，不绕过登录墙，不爬微信公众号
2. 版权声明：研报版权归原作者机构所有，输出必须标注来源
3. 免责声明：所有报告必须包含"不构成投资建议"声明
4. 频率控制：请求间隔 ≥ 1 秒，遵守 robots.txt

配置

环境变量见 .env.example，配置文件见 config/settings.json。

依赖安装：

pip install -r requirements.txt